{"ok":true,"nota":{"id":"0794797940e3554e","slug":"un-nuevo-sistema-de-software-detecta-fallas-en-maquinas-antes-de-que-s-079479","titulo":"Un nuevo sistema de software detecta fallas en máquinas antes de que se rompan","resumen":"Investigadores publicaron una herramienta de código abierto que avisa tempranamente cuando una máquina empieza a fallar, usando solo datos de su funcionamiento normal. Incluye pruebas para comprobar que los resultados se pueden repetir.","fuente":"zenodo","fuenteNombre":"Zenodo · Investigación abierta","color":"#1682d4","autor":"Le, Thi-Thu-Huong, Jeong, Hoekwang, Kim, Howon","url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.23588680","imagen":"/hoy/portada/0794797940e3554e","tema":"tecnologia","subtemas":["mantenimiento predictivo","detección de fallas","software de código abierto","industria","aprendizaje automático"],"entidades":["Zenodo","Thi-Thu-Huong Le"],"formato":"dato","entretenimiento":false,"pubTs":"2026-10-23T07:11:41.000Z","indexTs":"2026-10-25T22:33:04.785Z","hash":"3f5a19bea32644938e57245185c9a4d20eb80521bd6ba02b4372a8b393b6e6eb","tsa":{"time":"Oct 25 22:33:39 2026 GMT","provider":"freetsa.org","sobre":"sello"},"stats":{"views":0,"likes":0,"clicks":0,"dwell":0},"tipo":"normal","registro":"hallazgo","porQueImporta":"Hoy muchas fábricas y plantas reparan equipos recién cuando dejan de funcionar, con paradas caras. Una herramienta gratuita que anticipa el problema puede bajar costos de mantenimiento y evitar accidentes en industrias que no pueden pagar grandes sistemas importados. Para una pyme metalúrgica de Córdoba o Rosario, puede significar menos días parados y menos plata perdida. Lo que hoy se tira por no verse a tiempo, mañana se podría corregir a bajo costo.","quienFirma":"Investigadores asociados a repositorio abierto Zenodo (autores no identificados en la ficha)","confianza":"preprint","consulta":null},"sello":{"hash":"3f5a19bea32644938e57245185c9a4d20eb80521bd6ba02b4372a8b393b6e6eb","sello":"cdec0d90713721b8157d378dd765e3475e9aa7c92ec80c3639be77b292d3ccd1","beacon":{"drand":{"cadena":"8990e7a9aaed2ffed73dbd7092123d6f289930540d7651336225dc172e51b2ce","ronda":6584553,"aleatorio":"959daa74f58c8e8d022a5b6c3083b57b4493b63e5615f9cc4cbfe9fd4d153b1e","tiempo":"2026-10-25T22:33:30.000Z"},"nist":{"cadena":2,"pulso":1999470,"salida":"F7ED664301B742D639EBF047DC5683CE6C4EEDA9F6DE37A023CB4EF66643EE8C3BC9F7369D13114B1C97E5A621C3405B05EDDF50104E12522FAB8A7E0244BC12","tiempo":"2026-10-25T22:33:00.000Z"},"noAntes":"2026-10-25T22:33:30.000Z"},"verificacion":{"drand":true,"nist":true},"tsa":{"time":"Oct 25 22:33:39 2026 GMT","provider":"freetsa.org","sobre":"sello"},"original":{"titulo":"CREW","descripcion":"<p>Initial public release of CREW.</p> <p>CREW is a leakage-safe one-class early fault warning framework based on causal robust EWMA processing.</p> <p>This release includes:</p> <ul> <li>the reusable CREW implementation;</li> <li>PNU-NOMV normal-only evaluation;</li> <li>public run-to-failure benchmark pipelines;</li> <li>deterministic tests and reproducibility checks.</li> </ul> <p><strong>Full Changelog</strong>: https://github.com/Thi-Thu-HuongLe/CREW/commits/v1.0.0</p>","pubDate":"2026-10-23T07:11:41Z","url":"https://doi.org/10.5281/zenodo.23588680"},"indexado":"2026-10-25T22:33:04.785Z"}}