Descripción: El análisis cuasi-estático es un enfoque que se utiliza en diversas disciplinas, incluyendo la detección de anomalías con inteligencia artificial (IA). Este tipo de análisis asume que el sistema bajo estudio se encuentra en un estado de equilibrio, lo que significa que las condiciones del sistema no cambian significativamente durante el proceso de análisis. Esta suposición permite simplificar el modelo y facilita la identificación de patrones y comportamientos normales dentro de los datos. En el contexto de la detección de anomalías, el análisis cuasi-estático se centra en la identificación de desviaciones de este estado de equilibrio, lo que puede indicar la presencia de anomalías o comportamientos inusuales. Este enfoque es especialmente útil en sistemas donde los datos son estables y se espera que sigan un patrón predecible. Al aplicar técnicas de IA, como el aprendizaje automático, se pueden entrenar modelos que reconozcan estos patrones y detecten automáticamente cualquier anomalía que se desvíe de lo esperado. La relevancia del análisis cuasi-estático radica en su capacidad para mejorar la precisión y la eficiencia en la detección de anomalías, lo que es crucial en aplicaciones como la monitorización de sistemas industriales, la seguridad cibernética y el análisis de datos financieros.
