(untitled) (Innovation & Development in Engineering and Applied Science, 2026)
El estudio se centró en la predicción del consumo de energía en redes de sensores inalámbricos, una parte integral del Internet de las Cosas (IoT), utilizando modelos predictivos avanzados. Se utilizaron redes neuronales para entrenar modelos que estimen con precisión el uso de energía en diversos entornos. La investigación identificó y seleccionó algoritmos eficientes a partir de una extensa revisión de la literatura científica. Las redes neuronales recurrentes (RNN), las unidades de memoria a largo plazo (LSTM), y las unidades recurrentes de compuerta (GRU) fueron medidas en función de su capacidad para predecir el consumo energético, resultando en un rendimiento satisfactorio con un coeficiente de determinación (R²) superior al 92%. Los resultados demostraron que los modelos desarrollados pueden predecir eficientemente el consumo de energía, lo que permite optimizar la gestión energética y reducir los costos operativos en aplicaciones IoT. Además, la investigación subrayó la importancia de la eficiencia energética en la sostenibilidad ambiental y la prolongación de la vida útil de los dispositivos de IoT. Los hallazgos proporcionan una base sólida para futuras investigaciones y aplicaciones prácticas en la gestión energética de redes de sensores inalámbricos.