LA PRESENTE INVESTIGACIÓN PROPONE DESARROLLAR E IMPLEMENTAR UN SISTEMA INTELIGENTE BASADO EN APRENDIZAJE AUTOMÁTICO PARA MEJORAR EL MONITOREO PREDICTIVO DE RADIOENLACES RURALES MEDIANTE EL ANÁLISIS DE TELEMETRÍA DE RADIOFRECUENCIA (RF). EL ESTUDIO SE ENMARCA EN EL ÁREA DE INGENIERÍA DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN, LÍNEA DE INGENIERÍA DE SOFTWARE Y TIC Y SUBLÍNEA DE IMPLEMENTACIÓN DE TECNOLOGÍAS EMERGENTES. LOS RADIOENLACES CONSTITUYEN UNA ALTERNATIVA FUNDAMENTAL PARA PROPORCIONAR EN ZONAS RURALES DONDE LA INSTALACIÓN DE INFRAESTRUCTURA CABLEADA RESULTA TÉCNICA O ECONÓMICAMENTE LIMITADA. SIN EMBARGO, ESTOS SISTEMAS SE ENCUENTRAN EXPUESTOS A INTERFERENCIAS, VARIACIONES DE SEÑAL, RUIDO, CAMBIOS DE MODULACIÓN Y DEGRADACIONES DEL RENDIMIENTO QUE PUEDEN OCASIONAR INTERRUPCIONES EN LOS SERVICIOS. EN LA PRÁCTICA, SU SUPERVISIÓN SUELE REALIZARSE DE MANERA REACTIVA MEDIANTE REVISIONES MANUALES O UMBRALES FIJOS, CUANDO EL DETERIORO DEL ENLACE YA HA AFECTADO LA CONECTIVIDAD. ADEMÁS, LA INFORMACIÓN TÉCNICA SE ENCUENTRA ENTRE PLATAFORMAS DE GESTIÓN, REGISTROS OPERATIVOS Y HERRAMIENTAS DE MEDICIÓN, L0 QUE DIFICULTA IDENTIFICAR PATRONES Y ANTICIPAR POSIBLES FALLAS.