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metadata

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CloudManteinAI

CloudManteinAI es una prueba de concepto académica para clasificar riesgo operacional en mantenimiento preventivo mediante Machine Learning tradicional y una capa auxiliar de interpretación con Gemini API.

Alcance

El proyecto no constituye una herramienta validada para uso industrial. Los datos utilizados son sintéticos o de prueba. Las predicciones deben interpretarse como una demostración metodológica.

Componentes principales

• Modelo supervisado de clasificación con scikit-learn.
• Aplicación web desarrollada con Gradio.
• Despliegue en Hugging Face Spaces.
• Gemini API como capa opcional de interpretación en lenguaje natural.
• Modo básico sin Gemini API.

Variables de entrada

• horas_operacion
• carga_operacional
• temperatura
• vibracion
• energia_acumulada
• historial_fallas
• severidad_operacional

Salida

• Riesgo operacional: Bajo, Medio o Alto.
• Probabilidad estimada.
• Explicación auxiliar opcional con Gemini API.
• Advertencia metodológica sobre el carácter académico del prototipo.

Seguridad

La clave de Gemini API debe configurarse como secreto del Space con el nombre GEMINI_API_KEY. No debe escribirse en el código fuente ni en archivos del repositorio.

Nota metodológica

Los resultados obtenidos no constituyen validación industrial ni reemplazan la revisión de especialistas.