{"id":356181,"date":"2026-06-10T11:49:40","date_gmt":"2026-06-10T14:49:40","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ing.uc.cl\/industrial-y-sistemas\/?p=356181"},"modified":"2026-06-23T11:57:42","modified_gmt":"2026-06-23T14:57:42","slug":"estudio-aborda-la-planificacion-de-sistemas-criticos-mediante-inteligencia-artificial","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ing.uc.cl\/industrial-y-sistemas\/2026\/06\/10\/estudio-aborda-la-planificacion-de-sistemas-criticos-mediante-inteligencia-artificial\/","title":{"rendered":"Estudio aborda la planificaci\u00f3n de sistemas cr\u00edticos mediante inteligencia artificial"},"content":{"rendered":"<p class=\"isSelectedEnd\"><strong>La investigaci\u00f3n, publicada en IEEE Access y desarrollada con participaci\u00f3n del profesor Rodrigo Carrasco, propone un innovador marco de aprendizaje por meta-refuerzo para mejorar la ejecuci\u00f3n de tareas cr\u00edticas en entornos complejos.<\/strong><\/p>\n<p class=\"isSelectedEnd\">El acad\u00e9mico Rodrigo Carrasco, particip\u00f3 en la investigaci\u00f3n <em>&#8220;Scheduling Mixed-Criticality Systems on Varying-Speed Processors: A Meta-Reinforcement Learning Approach for Non-Preemptive Tasks&#8221;<\/em>, recientemente publicada en la revista <em>IEEE Access<\/em>. El trabajo fue desarrollado junto a Muhammad El-Mahdy y Nouri Sakr.<\/p>\n<p>La investigaci\u00f3n aborda uno de los desaf\u00edos m\u00e1s complejos en el \u00e1mbito de los sistemas cr\u00edticos: garantizar que las tareas m\u00e1s importantes se ejecuten a tiempo incluso cuando los procesadores enfrentan condiciones adversas o degradaciones inesperadas. Este tipo de problemas es especialmente relevante en aplicaciones donde la seguridad y la confiabilidad son fundamentales, como la automatizaci\u00f3n industrial, los sistemas utilizados en la aviaci\u00f3n y otras tecnolog\u00edas de tiempo real.<\/p>\n<p><img fetchpriority=\"high\" decoding=\"async\" class=\"alignnone wp-image-356182 size-full\" src=\"https:\/\/www.ing.uc.cl\/industrial-y-sistemas\/wp-content\/uploads\/2026\/06\/featured_hu8f6d77706925ba07ccde99cf1acdd23f_4291460_720x0_resize_lanczos_2.png\" alt=\"\" width=\"720\" height=\"922\" \/><\/p>\n<div>\n<p class=\"isSelectedEnd\">Aunque existe una amplia literatura sobre planificaci\u00f3n de tareas en sistemas de criticidad mixta, gran parte de los estudios se ha concentrado en escenarios donde las tareas pueden interrumpirse y reanudarse posteriormente. En contraste, la planificaci\u00f3n no preemptiva en la que una tarea debe completarse una vez iniciada, constituye un problema computacionalmente complejo que ha recibido menor atenci\u00f3n.<\/p>\n<p class=\"isSelectedEnd\">Para abordar este desaf\u00edo, los investigadores desarrollaron un novedoso marco de aprendizaje por meta-refuerzo (Meta-RL). La propuesta combina dos enfoques complementarios: el algoritmo cl\u00e1sico Earliest Deadline First (EDF) y un planificador basado en aprendizaje por refuerzo entrenado para responder eficazmente a cargas de trabajo adversarias. Un metaagente analiza las caracter\u00edsticas de cada escenario y selecciona din\u00e1micamente la estrategia m\u00e1s adecuada para maximizar el desempe\u00f1o del sistema.<\/p>\n<p class=\"isSelectedEnd\">Los resultados obtenidos muestran el potencial de esta aproximaci\u00f3n. A trav\u00e9s de m\u00e1s de un mill\u00f3n de simulaciones inspiradas en condiciones reales, el marco Meta-RL logr\u00f3 superar el desempe\u00f1o de los m\u00e9todos tradicionales en escenarios complejos, garantizando una mejor ejecuci\u00f3n de las tareas de mayor criticidad.<\/p>\n<p class=\"isSelectedEnd\">Para el profesor Rodrigo Carrasco, este trabajo refleja las oportunidades que ofrece la inteligencia artificial para enfrentar problemas de optimizaci\u00f3n cada vez m\u00e1s desafiantes. La investigaci\u00f3n contribuye al desarrollo de sistemas m\u00e1s robustos y seguros y abre nuevas l\u00edneas de trabajo en la intersecci\u00f3n entre investigaci\u00f3n operativa, aprendizaje autom\u00e1tico y sistemas cr\u00edticos.<\/p>\n<p>La publicaci\u00f3n completa y un resumen del estudio est\u00e1n disponibles en el sitio del proyecto de investigaci\u00f3n: <a href=\"https:\/\/www.raxlab.science\/publication\/elmahdy-2026-mixedcrit-ieeeaccess\/\">Scheduling Mixed-Criticality Systems on Varying-Speed Processors: A Meta-Reinforcement Learning Approach for Non-Preemptive Tasks<\/a><\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>La investigaci\u00f3n, publicada en IEEE Access y desarrollada con participaci\u00f3n del profesor Rodrigo Carrasco, propone un innovador marco de aprendizaje por meta-refuerzo para mejorar la ejecuci\u00f3n de tareas cr\u00edticas en entornos complejos. 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