Distilamos redes más grandes hacia arquitecturas pequeñas y eficientes, aplicando cuantización a 8 bits, poda estructurada y búsqueda de hiperparámetros enfocada en latencia. El objetivo no es batir récords académicos, sino tomar buenas decisiones en tiempo real con poca memoria. Aceptamos una ligera pérdida de precisión a cambio de robustez y previsibilidad, priorizando estabilidad y explicabilidad. Con inferencia constante y ligera, el usuario percibe utilidad sin esfuerzo ni esperas molestas.
Cada sensor aporta un fragmento de contexto: vibración, sonido, temperatura, humedad, color, flujo o consumo eléctrico. Fusionamos señales con ventanas temporales adecuadas, filtros adaptativos y normalización robusta a ruido doméstico. Evitamos falsas alarmas calibrando umbrales con datos reales de rutina familiar, mascotas y variaciones estacionales. Cuando los sensores conversan correctamente, emergen patrones confiables: ropa muy húmeda al inicio, crujidos suaves al centrifugar, olor a pan al dorarse, y silencio satisfecho al terminar.