Los estudios de Monitoreo de Salud Estructural Basado en Vibraciones Ambientales (AVB-SHM) en compartimentos de roca propensos a caídas han tenido éxito recientemente en la detección de procesos de daño previos al fallo y del refuerzo proporcionado por el anclaje. La disposición actual de instrumentación AVB-SHM es generalmente excesiva, creando problemas de costo y energía y a veces requiriendo técnicas avanzadas de procesamiento de señales. En este artículo, abrimos el camino hacia un enfoque innovador de computación en el borde probado en registros de vibraciones ambientales realizados durante el anclaje de una columna de roca de limestone de ~760 m (Vercors, Francia). Primero, establecimos algunas pautas para el AVB-SHM de columnas de roca propensas a caídas comparando varios parámetros sísmicos básicos y eficientes en computación (es decir, Transformada Rápida de Fourier, Ratios Espectrales Horizontal a Vertical y Horizontal a Horizontal). Los tres parámetros funcionaron bien al revelar la frecuencia de resonancia fundamental del compartimento inestable. El HHSR apareció como el estimador espectral más consistente, logrando revelar tanto el modo fundamental como los modos superiores. Solo el modo fundamental debe ser monitoreado de manera confiable con HVSR, ya que los picos más altos pueden ser artefactos. Luego, la primera aplicación de un algoritmo de detección de novedades en un estudio de caso de AVB-SHM de una columna de roca inestable mostró lo siguiente: la viabilidad de eliminar automáticamente las fluctuaciones termomecánicas adversas en los parámetros dinámicos de la columna basándose en aprendizaje automático, así como la detección sistemática de un cambio claro y permanente en el comportamiento dinámico de la columna después de la inyección de lechada y el endurecimiento alrededor de los pernos (i y i). Esta implementación representa una reducción significativa de la carga de trabajo, en comparación con algoritmos basados en física o modelado numérico, y muestra una mejor robustez con respecto a las lagunas de instrumentación. Creemos que los sistemas de monitoreo de computación en el borde que combinan técnicas básicas de procesamiento de señales sísmicas y algoritmos de detección automática podrían ayudar a facilitar el AVB-SHM de estructuras naturales remotas como compartimentos de roca propensos a caídas.