Isac Andrés Espinosa Vizcaíno trabaja en una tecnología capaz de autocalibrar motores de gasolina en tiempo real usando inteligencia artificial. El sistema ajusta la cantidad de combustible necesaria para reducir contaminación y mantener un funcionamiento más eficiente y estable
Mientras la conversación global gira alrededor de los autos eléctricos, en México, millones de vehículos de gasolina continúan moviendo ciudades, carreteras y economías familiares. En ese escenario, una investigación desarrollada en la Universidad Autónoma de Querétaro (UAQ) plantea una alternativa menos futurista, pero mucho más inmediata: usar inteligencia artificial para hacer más eficientes y menos contaminantes los automóviles que ya circulan diariamente.
El proyecto es encabezado por Isac Andrés Espinosa Vizcaíno, estudiante del doctorado en Mecatrónica de la Facultad de Ingeniería, campus San Juan del Río, quien trabaja en el desarrollo de un sistema capaz de autocalibrar motores mediante redes neuronales, una tecnología de inteligencia artificial inspirada en la forma en que aprende el cerebro humano.
La apuesta tecnológica no busca reemplazar los motores de gasolina, sino optimizar su funcionamiento en un país donde la mayoría de los vehículos aún depende de combustibles tradicionales y donde cambiar de automóvil simplemente no es una posibilidad para miles de familias.
“Nos dimos cuenta de que ya hay mucha investigación sobre inteligencia artificial aplicada a motores, pero casi no se está llevando al campo real”, explicó Espinosa Vizcaíno en entrevista con Códigoqro. “Nosotros queremos utilizar esta idea de la inteligencia artificial para cubrir necesidades que tienen los motores actualmente”.
La investigación parte de una realidad específica del parque vehicular mexicano: muchos automóviles llevan años en circulación y sus sistemas electrónicos pierden precisión con el paso del tiempo. Las computadoras automotrices convencionales trabajan con mapas de inyección predeterminados que dejan de responder de manera óptima conforme cambian las condiciones mecánicas del motor.
“Cuando los motores trabajan durante muchos años o en ciertas condiciones, esos mapas de combustible ya no son tan precisos”, señaló el investigador. “Lo que exploramos es utilizar redes neuronales para calcular en tiempo real la cantidad exacta de combustible que necesita el motor”.
El objetivo principal del proyecto está enfocado en la reducción de contaminación ambiental. Aunque la tecnología también podría mejorar potencia o consumo, el equipo decidió priorizar el impacto ecológico ante el endurecimiento de regulaciones ambientales y el crecimiento de emisiones urbanas.
“Lo que más nos interesa ahorita es la reducción de emisiones contaminantes”, afirmó. “Con las redes neuronales podemos encontrar un punto medio donde el motor funcione de manera estable y al mismo tiempo reduzca contaminación”.
Los primeros análisis del proyecto sugieren que el sistema podría alcanzar reducciones de entre 3 y 5 por ciento en emisiones contaminantes, aunque el investigador aclaró que todavía se encuentran en etapa experimental y que los resultados definitivos dependerán del tipo de motor y de las pruebas en condiciones reales.
“Estamos hablando de números modestos todavía, pero sí vemos resultados prometedores”, indicó.
Otro de los aspectos centrales de la investigación es el costo. El desarrollo busca convertirse en una alternativa accesible para vehículos de uso cotidiano mediante microprocesadores económicos que actualmente tienen suficiente capacidad para ejecutar tareas complejas de control automotriz.
“Hace 20 años era impensable que una persona pudiera programar sistemas de control para motores con componentes tan accesibles”, comentó. “Hoy puedes conseguir microprocesadores con mucha capacidad por menos de 100 pesos”.
“Ahorita estamos probando los primeros sistemas de control y construyendo la base de datos para entrenar los algoritmos”, explicó. “La ventaja de la arquitectura que estamos desarrollando es que no quedaremos limitados a un solo tipo de control; podremos probar diferentes configuraciones”.
La meta es contar, en aproximadamente año y medio o dos años, con una unidad de control funcional y de bajo costo que pueda implementarse en automóviles convencionales.
La investigación también abre una discusión que pocas veces aparece en el entusiasmo por la electromovilidad: la permanencia de los motores de combustión en países como México.
Aunque el mercado automotriz avanza hacia tecnologías híbridas y eléctricas, Espinosa Vizcaíno consideró que la transición será mucho más lenta en América Latina debido a factores económicos, sociales y de infraestructura.
“Los autos de gasolina no van a desaparecer pronto”, afirmó. “Primero veremos una transición híbrida y después un crecimiento más fuerte de los eléctricos, pero todavía pasarán décadas para que eso ocurra en México”.
El investigador explicó que basta observar las calles para entender la dimensión del reto. Aunque la industria automotriz impulsa cada vez más modelos eléctricos, el grueso de los vehículos que circulan diariamente continúa funcionando con motores convencionales.
“Si volteamos a ver el mercado real, seguimos rodeados de vehículos de gasolina”, señaló. “Por eso creemos que vale la pena seguir investigando cómo hacerlos más eficientes y menos contaminantes”.
Además del uso en automóviles particulares, la tecnología podría adaptarse más adelante a otros sectores, incluido el transporte pesado o sistemas industriales que utilizan motores similares.
“Los principios de funcionamiento entre motores de gasolina y diésel son muy parecidos”, explicó. “Si logramos consolidar esta tecnología, sí podría migrarse a otras aplicaciones”.
Para Espinosa Vizcaíno, el reto no consiste únicamente en desarrollar algoritmos, sino en acercar este tipo de herramientas a estudiantes, universidades y sectores que históricamente han permanecido lejos de la innovación tecnológica aplicada.
“Tenemos muchas herramientas disponibles actualmente”, dijo. “Lo importante es que la gente se interese, que sea curiosa y que entienda que en México también se pueden desarrollar proyectos de alto nivel”.