Física de la cognición y el modelo de topología oscilatoria informacional (TOI)

Abstract

La presente investigación propone el despliegue de un sistema para la evaluación dinámica de la calidad hídrica en la sección superior de la unidad hidrográfica Reconquista (Sector Merlo). Ante la fragmentación de los activos de información histórica y las restricciones de capital operativo, el proyecto implementa una estrategia para el aumento del corpus de datos mediante topologías de autocodificación (Autoencoders), logrando una expansión de la muestra de 300 a 10.000 instancias sintéticas para el entrenamiento de modelos de clasificación. Complementariamente, se aplica un protocolo de jerarquización multicriterio (AHP) para discernir la carga de ponderación de los descriptores fisicoquímicos, optimizando la prospección liminológica al identificar que seis variables críticas (OD, pH, CE, SD, Turbidez y TSS) representan más del 85% de la varianza del Índice de Calidad del Agua (ICA).