Académico FACTEC presenta su investigación en la Jornada Técnica AC3E 2026

El Centro Avanzado de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la Universidad Técnica Federíco Santa María realizó los días 3 y 4 de septiembre la Jornada Técnica AC3E 2026, encuentro que reunió a investigadores, académicos y estudiantes para presentar avances científicos, compartir experiencias y generar nuevas oportunidades de colaboración.

En este contexto, Juan José Barriga, académico del Departamento de Tecnologías Industriales de la Facultad Tecnológica, presentó un póster científico con los principales avances, metodología y resultados de su investigación sobre Procesos de Decisión de Markov Parcialmente Observables (Partially Observed Markov Decision Process, POMDP) aplicados a sistemas HVAC (Heating, Ventilation, and Air Conditioning).

La investigación busca desarrollar un sistema inteligente para controlar equipos de aire acondicionado mediante Inteligencia Artificial. Para ello, utiliza un modelo que permite tomar decisiones considerando la incertidumbre y la información parcial disponible sobre las condiciones del ambiente, con el propósito de mejorar el confort térmico de las personas y, al mismo tiempo, hacer un uso más eficiente de la energía.

Además de la presentación de los avances, la participación en la jornada permitió compartir el trabajo con otros investigadores y recibir observaciones que pueden contribuir al desarrollo de la investigación. En este sentido, la propuesta contempla aplicaciones que van más allá del ámbito académico, considerando su utilización en diversos contextos.

“La investigación tiene una aplicación directa en edificios, oficinas, salas de clases e instalaciones industriales que utilizan sistemas de climatización. Mediante Inteligencia Artificial, sensores e IoT, es posible optimizar el consumo energético y el confort, pero también generar información sobre el comportamiento y condición operacional de los equipos, lo que puede contribuir al desarrollo de estrategias de mantenimiento basado en condición y mantenimiento predictivo”, explicó Barriga.

Entre las principales proyecciones del trabajo se encuentra avanzar desde la simulación hacia una implementación real, conectando el algoritmo con equipos de aire acondicionado, sensores y sistemas electrónicos. De esta manera, la investigación busca ampliar su aplicación a distintos tipos de edificios e instalaciones, integrando control inteligente, eficiencia energética y herramientas vinculadas al Mantenimiento Industrial.

A futuro, el desarrollo también apunta a incorporar herramientas de monitoreo de condición y detección temprana de comportamientos anómalos, con el objetivo de avanzar hacia una gestión más inteligente de los activos y ampliar las posibilidades de aplicación de esta investigación en contextos reales.

Escrito por: Benjamín Celpa Arenas