Análisis de aplicabilidad de la arquitectura cognitiva CLEAR en mejora de procesos industriales

Resumen

La presente contribución analiza la aplicabilidad de la arquitectura cognitiva CLEAR (Cognitive Layered Engine for Advanced Reasoning) a procesos industriales, con especial atención a su capacidad para implementar consciencia de acceso y consciencia de monitoreo computacional. CLEAR se presenta como un sistema híbrido, distribuido y metacognitivo que integra modelos de lenguaje, grafos de conocimiento y agentes supervisores para tareas de diagnóstico, mantenimiento predictivo y toma de decisiones autónoma. A través de una descripción detallada de su arquitectura en capas, su integración con ontologías industriales como IOF-Maint y un marco metodológico de validación funcional, se demuestra su potencial para actuar como núcleo cognitivo de sistemas industriales inteligentes. Se ofrece asimismo una comparativa con otras arquitecturas cognitivas y sistemas de control inteligente, destacando las ventajas de CLEAR en términos de adaptación, explicabilidad y cognición evolutiva aplicada. Como caso de estudio se presenta la metodología empleada en el mantenimiento industrial inteligente de un sistema de producción de acero.