SUPERA — Transfer Learning Multiciudad
Marco de transferencia para predicción y análisis urbano con rigor científico.
Mencionado en
El problema
Modelos de ML urbano entrenan en Ciudad A pero fallan en Ciudad B. Falta metodología rigurosa para evaluar transferibilidad, robustez temporal y reproducibilidad científica.
La solución
Framework open-source con pipeline completo: curación de datos, evaluación de transferibilidad, robustez temporal, y gobernanza MMIA. Todo documentado bajo estándares ICCS.
Rigor científico
Alineado a ICCS y prácticas reproducibles.
Transferibilidad
Módulos para evaluar compatibilidad y robustez temporal.
Gobernanza MMIA
Trazabilidad y control metodológico extremo a extremo.
Proceso de implementación
Investigación base
Curación de datasets de 7 ciudades mexicanas. Desarrollo de métricas de transferibilidad.
Validación experimental
Papers en conferencias (ICCS, LACCAI). Validación de transfer learning entre Puebla-Monterrey-CDMX.
Open source release
Publicación de framework en GitHub con licencia MIT. Datasets anonimizados disponibles vía Zenodo.
Colaboraciones institucionales
Partnerships con gobiernos locales y universidades para aplicar SUPERA en políticas públicas.
Stack tecnológico
Tecnologías modernas, probadas y escalables que garantizan calidad y rendimiento.
Python 3.11
Core
scikit-learn
ML
XGBoost
Modelos
Pandas
Data
DVC
Versionado
MLflow
Tracking
Docker
DevOps
Jupyter
Notebooks
“SUPERA nos permitió replicar modelos de CDMX en Puebla con ajustes mínimos. La metodología de transferibilidad está documentada científicamente, lo que nos da confianza para publicar. Es el primer framework que veo con rigor MMIA integrado desde diseño.”
Preguntas frecuentes
¿El código es open source?
¿Cómo se integra MMIA?
¿Puedo colaborar en la investigación?
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Trabajemos juntos
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