[ES] En el contexto de la digitalización de la industria, los sensores virtuales resultan muy útiles
tanto para construir gemelos digitales, que permiten simular comportamientos que ayudan a optimizar
el proceso productivo y prevenir errores, como para ser utilizados en las situaciones en las que un
sensor real es muy costoso o directamente no puede ser instalado. En este artículo se propone un
método para implementar sensores virtuales utilizando tres de las técnicas de deep learning más
comunes: redes convolucionales, redes neuronales densas y redes recurrentes. El método se ha
utilizado para construir un sensor virtual de caudal en una maqueta de control de procesos que dispone de instrumentación industrial real.[EN] In the context of industry digitalization, virtual sensors are very useful both to develop digital twins, which simulate behaviors that help us to optimize the process and prevent faults, such as to be used on the cases where a real sensor is very expensive or cannot be installed. In this paper, it is proposed a method to develop virtual sensors using three of the most common deep learning techniques: convolutional networks, dense neural networks and recurrent neural networks. The method has been used to develop a flow virtual sensor for a pilot plant that has real industrial instrumentation
