Este proyecto se propone evaluar la utilización de métodos del machine learning para encontrar la relación entre las magnitudes de la perturbación aplicada a la fibra óptica y los cambios del patrón de speckle. Este objetivo general se plantea alcanzarlo con una metodología dirigida a la generación de una base de datos amplia, a partir de simulaciones computacionales físico‐ópticas que den cuenta de la generación de los specklegramas en una fibra óptica multimodo ante diferentes valores de una perturbación física; a la selección e implementación de un sistema basado en machine learning para interrogar un sensor FSS a partir de sus specklegramas; y a la evaluación y posible transferencia de la metodología desarrollada usando datos obtenidos en un sistema experimental de un sensor FSS.