--- 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.