Base histórica consolidada y estructurada para las estaciones consideradas
Base de datos con las mediciones diarias y horarias de cada estación, con control de calidad y descarga en CSV.
Avanza en mes 1
Modelos predictivos de heladas para Alertfrost, Región de Ñuble. Cada mes es una etapa del plan de trabajo, con las semanas de su carta Gantt, y su página es la entrega del mes; sus productos van armando los 20 productos finales.
Semana 1 de 26 · mes 1, semana 1 de 3.
Los 20 productos técnicos que se entregan al cierre (documento técnico, sección 7). Cada mes avanza alguno: el estado de cada producto final sale de sus productos de mes.
La información de base: qué se midió, con qué calidad y cuándo heló. Hoy: 25 estaciones de Ñuble con datos desde 2010 y 4.462 heladas registradas.
Base de datos con las mediciones diarias y horarias de cada estación, con control de calidad y descarga en CSV.
Avanza en mes 1
Ficha por estación con datos disponibles, calidad, temporadas y clima de heladas.
El reporte de calidad de las piloto está en la entrega del mes 1; falta la caracterización climática y extenderlo al resto de las estaciones.
Lista de cada helada por estación: fecha, mínima, horas bajo 0 °C y hora de la mínima. Descargable.
La hora de inicio y la duración oficiales dependen de criterios que jefatura todavía no acuerda.
Avanza en mes 2 · se completa en el mes 2
El código que procesa los datos y arma los casos para los modelos. Se puede volver a ejecutar con datos nuevos.
Rutina que identifica cada helada en la temperatura horaria y calcula su inicio y duración.
Criterios provisionales (unión de tramos, noches sin hora bajo 0 °C).
Avanza en mes 1 · se completa en el mes 1
cuaderno/heladas/problemas.pyRutina que arma una fila por estación y día con la etiqueta de cada problema.
Falta separar por horario operacional (15, 18 y 21 h).
Avanza en mes 2 · se completa en el mes 2
cuaderno/heladas/__init__.py (tabla_modelo)cuaderno/heladas/problemas.pyRutina que construye los datasets con ventanas de horas antes de cada horario de alerta.
Hoy usa valores puntuales a las 15, 18 y 21 h; faltan las ventanas configurables.
Avanza en mes 2 · se completa en el mes 2
cuaderno/heladas/laboratorio.pyLaboratorio que prueba variables contra la configuración vigente, por horario y estación, y registra cuáles mejoran.
Faltan los acuerdos con jefatura: mínimo de casos (D4) y criterios (D6).
Grilla de entrenamiento por problema, horario, estación y modelo (Random Forest y XGBoost), validada por temporada y comparada con referencias ingenuas.
Faltan la evaluación final sobre 2024 en adelante (F7) y el balance de clases.
Rutina que carga un modelo final y predice con los datos del día.
Avanza en mes 6 · se completa en el mes 6
Un modelo por estación, por problema y por horario de alerta (15, 18 y 21 h del día anterior).
Modelo que predice si habrá helada (sí o no).
Hay primeros modelos de las piloto; faltan la evaluación final y el resto de las estaciones.
Modelo que predice qué tan fuerte será la helada (por rangos de temperatura mínima).
Hoy hay modelos regionales de prueba en el laboratorio.
Modelo que predice a qué hora empieza la helada (por rangos de hora).
Hoy hay modelos regionales de prueba en el laboratorio.
Modelo que predice cuántas horas dura la helada (por rangos de horas).
Hoy hay modelos regionales de prueba en el laboratorio.
Para cada estación y horario: modelo elegido, variables, ventana y parámetros.
Archivos de los modelos finales en el formato que acuerde el administrador de Alertfrost.
Lo que queda para que otro equipo continúe el trabajo y lo opere en Alertfrost.
Pruebas de que los modelos corren en la plataforma con datos reales.
Avanza en mes 6 · se completa en el mes 6
Todo el código en Git, con su historial de cambios.
Repositorio local; falta definir dónde se publica.
Avanza en mes 1 · mes 6 · se completa en el mes 6
Repositorio Git del proyecto (rama main)Cada prueba con sus variables, modelo, parámetros y métricas, en MLflow.
Faltan estación, horario, ventana y balance en cada registro.
Documentos de fuentes, procesos, modelos, validación y operación.
Hay documentos por tema; falta el documento técnico final.
Cuadernos de Python que muestran y repiten el análisis paso a paso.
Avanza en mes 6 · se completa en el mes 6