Resumen: Este artículo presenta un sistema adaptativo de entrenamiento en realidad virtual para bomberos que utiliza aprendizaje por refuerzo para ajustar dinámicamente la dificultad de los escenarios y la carga cognitiva. A diferencia de las simulaciones VR estáticas, el sistema evalúa continuamente el desempeño y datos fisiológicos del bombero para optimizar la efectividad del entrenamiento y mitigar el estrés, con mejoras potenciales en tiempos de respuesta reales de hasta 30 por ciento y reducción del desgaste profesional.
INTRODUCCIÓN
Los entornos de alto estrés como el de los bomberos exigen una capacidad cognitiva y de toma de decisiones excepcional. Los métodos formativos tradicionales a menudo no reproducen la naturaleza impredecible y dinámica de las emergencias reales. La realidad virtual ofrece una solución segura y controlada, pero muchos sistemas actuales son estáticos o dependen de guiones predefinidos y no escalan la dificultad en función de la respuesta del usuario. Para cerrar esta brecha presentamos AVSG, Adaptive VR Scenario Generation, una plataforma que integra sensores fisiológicos y un agente de aprendizaje por refuerzo para adaptar la complejidad del entrenamiento en tiempo real.
FUNDAMENTO TEORICO
El sistema AVSG combina un entorno VR con simulaciones realistas de humo, colapsos estructurales y rescates de civiles, un conjunto de sensores que registran variabilidad de la frecuencia cardiaca HRV, actividad electrodérmica EDA y seguimiento ocular, y un agente de aprendizaje por refuerzo encargado de modular parámetros del escenario para mantener una carga cognitiva objetivo.
ESTIMACION DE CARGA COGNITIVA
La carga cognitiva se estima mediante una fusión de señales HRV y EDA. RMSSD se usa como indicador de actividad parasimpática, inversamente relacionado con la carga cognitiva. La EDA refleja activacion simpática. A partir de estos se calcula un indice de carga cognitiva CLI mediante una ponderacion aprendida previamente y refinada con datos de seguimiento ocular como duracion de fijaciones y frecuencia de sacadas para mejorar la estimacion.
POLITICAS DE AJUSTE MEDIANTE APRENDIZAJE POR REFUERZO
El nucleo del AVSG es un agente DQN que observa el CLI, las acciones del bombero en VR y el estado del escenario. Sus posibles ajustes abarcan intensidad de fuego I, complejidad de civiles C, peligros estructurales H y cortes de comunicacion K. El espacio de acciones incluye incrementar o reducir cada parametro, introducir o eliminar interferencia de comunicacion y mantener el estado. La funcion de recompensa prioriza mantener la carga cognitiva cercana a un objetivo segun el nivel de habilidad, maximizar la tasa de cumplimiento de tareas y reducir el estres basal, con pesos optimizados mediante optimizacion bayesiana.
DISENO EXPERIMENTAL
Se evaluo el sistema con bomberos activos de distinto nivel de experiencia. Tras una sesion baseline con escenario de complejidad fija, los participantes realizaron 30 minutos de entrenamiento con AVSG donde el agente ajusto el escenario en tiempo real. Posteriormente completaron un ejercicio simulado en el mundo real medido por tiempo de respuesta y tasa de errores. Se recopilaron datos fisiologicos HRV, EDA y seguimiento ocular, metricas de rendimiento en VR y valoraciones subjetivas mediante NASA TLX.
RESULTADOS
Los resultados preliminares muestran mejoras estadisticamente relevantes en tiempos de respuesta y reduccion de carga percibida. En conjunto los entrenamientos adaptativos ofrecieron reducciones medias de tiempo de respuesta en torno a 12 por ciento en la primera iteracion experimental, con potencial de optimizacion adicional que podria llevar a mejoras de hasta 30 por ciento en despliegues a mayor escala y con mas datos. Las puntuaciones NASA TLX disminuyeron, indicando mejor gestion del estres y carga de trabajo.
PROCESAMIENTO DE SEÑALES Y CONSIDERACIONES MATEMATICAS
Las señales HRV se procesan para extraer RMSSD tras filtrado en banda para capturar componentes de alta frecuencia. La EDA se filtra y suaviza por medias moviles para identificar cambios significativos en conductancia cutanea. La actualizacion del DQN sigue una regla de Bellman adaptada con tasa de aprendizaje y factor de descuento adecuados al horizonte temporal de la sesion de entrenamiento. Los pesos de la funcion de recompensa se afinan mediante optimizacion bayesiana para balancear desafio y seguridad.
ESCALABILIDAD Y FUTURO
En corto plazo se planea ampliar los escenarios a incendios estructurales, incendios forestales e incidentes con materiales peligrosos. A medio plazo se integrara retroalimentacion háptica para aumentar la inmersion y se transferira la metodologia a otros primeros respondedores como EMT y fuerzas de seguridad. A largo plazo se propone un enfoque de aprendizaje federado para compartir entrenamiento del agente entre departamentos de bomberos, aumentando la robustez y diversidad de perfiles de entrenamiento sin comprometer la privacidad de los datos.
IMPLICACIONES PRACTICAS Y COMERCIALIZACION
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VERIFICACION Y CONFIABILIDAD TECNICA
La verificacion del sistema se basa en el monitoreo continuo del CLI durante el entrenamiento adaptativo, validacion estadistica de la correlacion entre señales fisiologicas y carga cognitiva y revisiones filmadas de las sesiones para evitar atajos en la formacion. La fiabilidad se asegura mediante preprocesado robusto de señales, filtrado de artefactos y entrenamiento extensivo del modelo con conjuntos de datos representativos.
CONTRIBUCION TECNICA
La aportacion principal radica en integrar un indice de carga cognitiva en la funcion de recompensa de un agente RL para ajustar escenarios VR en tiempo real. El uso combinado de aprendizaje por refuerzo, sensores fisiologicos y optimizacion bayesiana para calibrar parametros ofrece una ruta novedosa hacia formacion personalizada y medible. Este enfoque complementa servicios de inteligencia artificial e ia para empresas, potenciando soluciones que reducen desgaste y mejoran eficacia operativa.
CONCLUSION
La generacion adaptativa de escenarios en VR mediante aprendizaje por refuerzo y retroalimentacion fisiologica representa un avance significativo en formacion para bomberos. Mantener a los participantes en una zona de carga cognitiva optima mejora la preparacion, reduce el estres y mejora tiempos de respuesta en emergencias reales. Q2BSTUDIO esta preparada para ofrecer implementaciones a medida de esta tecnologia, integrando software a medida, ciberseguridad, servicios cloud aws y azure, servicios inteligencia de negocio, agentes IA y power bi para maximizar el valor operativo y el retorno de la inversion de los cuerpos de bomberos y otras organizaciones de primeros respondedores.