Presentó Trabajo Final de Grado denominado «Desarrollo de un Prototipo de Procesamiento Local para la Detección, Clasificación y Análisis Predictivo de Manchas Solares mediante Visión Computacional e IA»

«Desarrollo de un Prototipo de Procesamiento Local para la Detección, Clasificación y Análisis Predictivo de Manchas Solares mediante Visión Computacional e IA», se denomina el Trabajo Final de Grado (TFG) presentado por el ahora ingeniero Carlos María Benítez Cardozo, como prueba final para egresar de la carrera de Ingeniería Mecatrónica de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asunción (FIUNA). La defensa del trabajo se realizó el jueves 25 de Junio del 2026 en la Institución.

El análisis automático de manchas solares constituye un punto de partida en la física solar, ya que sienta las bases para el monitoreo operativo de la actividad fotosférica y para la prevención de eventos capaces de afectar sistemas electrónicos y de comunicación. Las regiones activas de la fotosfera concentran intensos campos magnéticos que exhiben estructuras oscuras en observaciones de luz blanca de observatorios terrestres y en órbita. En particular, en observatorios terrestres, la detección de grupos y la clasificación morfológica suelen ejecutarse como procedimientos independientes, con una elevada dependencia de la inspección manual; por ello, la trazabilidad entre la observación original y los datos de clasificación resulta limitada.

En el Trabajo Final de Grado presentado se desarrolló un prototipo funcional para la detección, clasificación y análisis predictivo local de manchas solares mediante visión computacional e inteligencia artificial. El sistema integra una cadena de procesamiento que vincula la adquisición de imágenes, el registro de metadatos, la sincronización con base de datos, la inferencia local y la visualización web. La cadena de procesamiento incorpora YOLO26 para el agrupamiento de regiones activas, un modelo jerárquico basado en ConvNeXtV2 para clasificación Zurich–McIntosh que preserva las dependencias semánticas entre sus componentes, y módulos predictivos complementarios para el número de manchas solares (mediante un filtro PVL–Kalman) y la distribución latitudinal de la actividad (mediante Descomposición en Modos Dinámicos aplicada al diagrama de Sporer).

El prototipo fue validado mediante métricas experimentales sobre un conjunto de datos construido a partir de imágenes SDO/HMI y reportes NOAA, pruebas de inferencia local y verificación de consistencia taxonómica. Los resultados muestran que la arquitectura propuesta permite observaciones solares trazables, portables e interpretables en observatorios academicos locales.