Un nuevo método combina el análisis de datos topológicos y el aprendizaje automático para monitorizar procesos dinámicos de alta dimensión. Representa los datos de series temporales como variedades, utiliza descriptores topológicos para capturar la estructura y emplea ecuaciones diferenciales ordinarias neuronales para modelar la evolución dinámica. El enfoque detecta eficazmente diversos eventos en datos de procesos industriales y supera a las alternativas basadas en reconstrucción y trayectorias.