Optimización de la precisión en detección inercial usando redes neuronales sobre plataforma Arduino Mega–MPU6050: Optimizing Accuracy in Inertial Detection Using Neural Networks on an Arduino Mega–MPU6050 Platform - Villalta Vilca, Juan Rodrigo; Rojas Pari, Rudy Jhean; Pineda Yucra, Wilber; Pineda Yucra, Wilfredo; Choque Castro, Marcos Denys (LATAM Revista Latinoamericana de Ciencias Sociales y Humanidades, 2025)
Investigamos la optimización de la precisión en un sistema de detección inercial basado en Arduino Mega y el sensor MPU6050 mediante el uso de redes neuronales multicapas. Primero, adquirimos datos de aceleración y giróscopo, aplicamos un filtro Butterworth de 5 Hz y normalizamos las señales con Z-score. Segmentamos las series temporales en ventanas de 1 s sin solapamiento y extraímos características estadísticas (media, desviación estándar, máximo y mínimo). Entrenamos un perceptrón multicapa (32–16 neuronas, activación ReLU–softmax) con el optimizador Adam (lr 10⁻³), validándolo en un conjunto de prueba estratificado. La precisión del sistema pasó de 93,2 % antes de la optimización a 95,1 % tras aplicar la red neuronal, medido con accuracy, precision, recall y F1-score. Convertimos el modelo a TensorFlow Lite Micro con cuantización entera y desplegamos la inferencia en el Arduino Mega, donde registramos un tamaño de modelo de 6 KB en Flash, un uso de RAM de 8 KB y una latencia media de 12 ms por ventana. Concluimos que las redes neuronales permiten mejorar sustancialmente la exactitud de la detección inercial y mantienen viabilidad en hardware de bajo costo, abriendo posibilidades para aplicaciones portátiles en monitorización y control.