Modelado del índice de desgaste Taber en compuestos de látex-caucho reciclado mediante redes neuronales artificiales

Se evaluó la capacidad predictiva de una red neuronal artificial tipo perceptrón multicapa (MLP) para estimar el índice de desgaste Taber (IDT) de placas de material compuesto elaboradas con látex de policloruro de vinilo (PVC) reforzado con gránulo de caucho reciclado. El estudio se enmarcó en la problemática ambiental asociada a la acumulación de residuos elastómeros en Ecuador, donde la eliminación no controlada de neumáticos fuera de uso representa un riesgo documentado para la salud pública y el medio ambiente. El objetivo consistió en desarrollar, optimizar y validar estadísticamente un modelo neuronal capaz de predecir el IDT en composiciones volumétricas 60/40, 70/30 y 80/20, como alternativa eficiente a la caracterización tribológica exhaustiva. La investigación fue de tipo experimental, con enfoque cuantitativo y alcance explicativo. El universo estuvo constituido por placas del compuesto fabricadas en molde de aluminio conforme a la norma ISO 9352 (2004). La muestra fue de 81 probetas, determinada mediante un diseño factorial completo 3⁴ (muestreo no probabilístico intencional), en el que se variaron cuatro factores a tres niveles: fracción volumétrica (20, 30 y 40 % vol.), carga aplicada (250, 500 y 1000 g), velocidad de giro (60, 70 y 80 rpm) y ciclos de abrasión (500, 750 y 1000). Los datos se dividieron en 80 % para entrenamiento y 20 % para validación mediante validación cruzada k-fold (k = 5, repetida dos veces). La arquitectura óptima 6-192-192-1 con activación ReLU y optimizador Adam (LR = 0,001, BS = 13, 500 épocas) fue seleccionada mediante búsqueda sistemática sobre nueve configuraciones. El modelo alcanzó R² = 0,961, MAE = 0,749 y un error porcentual promedio de 4,42 % (IC95%: [2,43; 6,41] %), superando a la regresión lineal múltiple en un 34,6 % en capacidad explicativa (p = 0,003, prueba de Wilcoxon). Se concluyó que el paradigma neuronal constituyó una alternativa computacional válida y eficiente para predecir el desgaste abrasivo en compuestos elastómeros, y que la composición 60/40 presentó la mayor resistencia al desgaste dentro del rango evaluado.