El artículo científico Gearbox fault diagnosis based on deep random forest fusion of acoustic and vibratory signals (Diagnóstico de fallas de caja de cambios basado en bosque profundo random fusión de señales acústicas y vibratorias) del Grupo de Investigación y Desarrollo en Tecnologías Industriales (GIDTEC) de la Universidad Politécnica Salesiana sede Matriz-Cuenca, publicado en la revista científica Mechanical Systems and Signal Processing Articles (Artículos de procesamiento de señal y sistemas mecánicos) se ha convertido en el más descargado de la plataforma de Elsevier de los últimos 90 días.
La revista está ubicada en el cuartil Q1 del Scientific Journal Ranking (SJR) a nivel mundial, y es una de las más importantes en el área de ingeniería.
Es importante mencionar que el conocimiento producido en estos trabajos puede ser implementado en el sector industrial, por lo cual el GIDTEC está realizando las gestiones con diversas empresas para poder implementar este conocimiento en industrias locales a fin de contribuir a la productividad del país.
Los miembros del grupo GIDTEC agradecieron a las autoridades de la entidad salesiana por el apoyo brindado para realizar los proyectos de investigación y esperan seguir contribuyendo para el desarrollo de la sociedad. Se mostraron satisfechos por la publicación de sus artículos científicos en diferentes revistas y sobre todo que hayan convertido en el más descargado.
En el mes de enero el trabajo titulado «Fault diagnosis in spur gears based on genetic algorithm and random forest» (Diagnóstico de fallos de engranajes de estímulo basado en algoritmos genéticos y bosque al azar») del mismo grupo, también alcanzó el logro de estar entre los artículos más descargados.
