Horizonte 2050: Sistema web de análisis predictivo del consumo eléctrico per cápita global mediante modelos de regresión lineal

Abstract

Este trabajo presenta el diseño y desarrollo de una aplicación web predictiva, denominada Horizonte 2050, cuyo propósito es estimar el consumo energético per cápita global hasta el año 2050, utilizando técnicas de regresión lineal. La herramienta fue construida sobre una arquitectura ligera basada en Flask y Python, e integra una interfaz intuitiva que permite la selección de país y año para realizar predicciones personalizadas. Mediante la carga de datos históricos en formato CSV, el sistema ejecuta un preprocesamiento automatizado, que incluye la imputación de valores faltantes por media. A partir de estos datos, se generaron gráficos de tendencia que combinan información histórica con proyecciones futuras. El modelo central se apoya en la clase LinearRegression de la biblioteca scikit-learn, garantizando resultados ajustados al comportamiento de los datos. La aplicación busca apoyar la toma de decisiones estratégicas en planificación energética, siendo útil tanto para gobiernos como para instituciones académicas o investigadores independientes. Además, el diseño modular facilita futuras extensiones, como nuevos métodos de aprendizaje automático, filtros interactivos o integraciones con APIs de datos en tiempo real.