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| title: CloudManteinAI | |
| emoji: ⚙️ | |
| colorFrom: blue | |
| colorTo: green | |
| sdk: gradio | |
| sdk_version: "5.50.0" | |
| python_version: "3.11" | |
| app_file: app.py | |
| pinned: false | |
| license: mit | |
| # 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. | |