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<ul>
	<li style="text-align:justify"><em><span style="font-size:14px">La tesis aporta un modelo inteligente que permite diagnosticar fallas en generadores de potencia de centrales hidroeléctricas y termoeléctricas del Sistema Eléctrico Nacional</span></em></li>
</ul>

<p style="text-align:justify"><span style="font-size:16px"><strong>Orizaba, Ver., 11 de noviembre de 2025. TecNM/DCD.</strong> Por su alto desempeño académico y de investigación, el Instituto Tecnológico de Orizaba recibió una mención honorífica con el premio “Mención Especial en la categoría de Tesis de Maestría de Inteligencia Artificial José Negrete” otorgado por la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial.  <br />
El premio fue entregado a Quetzalli Amaya Sánchez, egresada de la Maestría en Ingeniería Industrial, durante la cena de gala de la 24ª edición del MICAI 2025 (Mexican International Conference on Artificial Intelligence) en la Ciudad de Guanajuato.</span></p>

<p style="text-align:justify"><span style="font-size:16px">La tesis ganadora con título “Desarrollo de un Modelo Inteligente para el Diagnóstico de Fallas de Generadores de Potencia”, fue dirigida por el doctor Alberto Aguilar Lasserre y co-dirección del doctor Marco Julio del Moral Argumedo, en colaboración con el doctor Gustavo Arroyo Figueroa del Instituto Nacional de Electricidad y Energías Limpias (INEEL).</span></p>

<p style="text-align:justify"><span style="font-size:16px">La mención especial fue otorgada por la Sociedad Mexicana de Inteligencia Artificial (SMIO) por la calidad de la tesis y la productividad generada. Al respecto, fue publicado un artículo titulado “Fault Diagnosis in Power Generators: A Comparative Analysis of Machine Learning Models”, en el Journal indizado por el JCR,  “Big Data and Cognitive Computing”, el cual puede consultarse en https://doi.org/10.3390/bdcc8110145.</span></p>

<p style="text-align:justify"><span style="font-size:16px">Además, la investigación fue presentada mediante una ponencia en el Congreso Mexicano de Inteligencia Artificial (COMIA 2024), cuenta con un registro de software ante INDAUTOR y una carta de usuario emitida por el INEEL.</span></p>

<p style="text-align:justify"><span style="font-size:16px">La ganadora mencionó que la tesis aporta un modelo inteligente que permite diagnosticar las fallas que ocurren en los generadores de potencia de centrales hidroeléctricas y termoeléctricas del SEN (Sistema Eléctrico Nacional) utilizando diferentes indicadores, como el análisis de descargas parciales para determinar la clase de degradación de los componentes del generador.  </span></p>

<p style="text-align:justify"><span style="font-size:16px">El Sistema Inteligente  propuesto sirve como una herramienta de apoyo a la toma de decisiones con respecto a la logística en el mantenimiento de generadores eléctricos, la gestión eficiente de los recursos necesarios para asegurar que estos equipos operen de manera confiable y continua, implicando la planificación, ejecución y supervisión de actividades de mantenimiento preventivo y correctivo, incluyendo la adquisición y gestión de repuestos, así como la programación de revisiones y reparaciones, detalló Quetzalli Amaya.</span></p>

<p style="text-align:justify"><span style="font-size:16px">Al respecto, el director del trabajo académico, Alberto Aguilar Lasserre dijo que la aportación al conocimiento científico y a la investigación aplicada de la Tesis de Maestría impacta a la problemática de Energía y Cambio Climático que atiende el Plan México, iniciativa de desarrollo integral presentada por el gobierno federal este año. </span></p>

<p style="text-align:justify"><span style="font-size:16px">Mencionó que la investigación propone una solución tecnológica a través de la Inteligencia Artificial específicamente aplicando algoritmos de Machine Learning para predecir fallas de generadores de potencia, contribuyendo a la gestión optima de recursos en el sector energético. </span></p>

<p style="text-align:justify"><span style="font-size:16px">“Con la aplicación de la Inteligencia Artificial, la tesis se alinea perfectamente a los objetivos del TecNM: implementar en su modelo educativo, la integración gradual de estas tecnologías, acompañada de un marco ético y políticas educativas claras, claves para aprovechar el potencial de la IA, preparando a las nuevas generaciones para un futuro digital”, afirmó Aguilar Lasserre, quien destacó la valiosa co-dirección del doctor Marco Julio del Moral Argumento, “una pieza clave para el éxito de la tesis”.</span></p>

<p style="text-align:justify"><span style="font-size:16px">La ganadora y el director de la tesis también agradecen la colaboración y co-dirección externa del doctor Gustavo Arroyo Figueroa, del Instituto Nacional de Electricidad y Energías Limpias (INEEL) aportando experiencia y conocimiento para el desarrollo de la investigación, mostrando que la vinculación entre el TecNM y el INEEL, bajo los lineamientos del convenio institucional, generan importantes desarrollos tecnológicos para nuestro país.</span><br />
 </p>

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