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La inteligencia artificial desarrollada demuestra su capacidad para prever anomalías eléctricas basándose en el comportamiento del consumo. Este sistema opera mediante una metodología avanzada, utilizando el algoritmo Backpropagation optimizado con Adam para llevar a cabo la clasificación de usuarios con lecturas anómalas.

En esencia, la tecnología persigue la búsqueda del valor mínimo en la función de error en el espacio de peso, empleando la técnica de descenso de gradiente o regla delta. Las ponderaciones resultantes, que minimizan eficientemente la función de error, se consideran la solución al desafío de aprendizaje planteado.

Este enfoque innovador ha demostrado ser altamente efectivo, logrando una impresionante reducción del 70% al 20% en las rutas seleccionadas para visitas destinadas a abordar anomalías eléctricas. Los beneficios obtenidos son notables e impactantes, incluyendo una reducción significativa de los costos operativos, una optimización eficaz de los recursos y, lo más crucial, la detección precisa de anomalías en los centroides de energía.

Este avance no solo representa una mejora significativa en la eficiencia operativa, sino que también abre la puerta a un monitoreo más preciso y rentable del consumo eléctrico, destacando así el potencial transformador de la inteligencia artificial en el sector eléctrico.