Ingeniería y Desarrollo es una revista científica arbitrada que tiene como principal objetivo difundir entre los miembros de la comunidad académica y profesional de la ingeniería así como de las ciencias básicas, los resultados de las investigaciones científicas y tecnológicas que se desarrollan en todos los campos y especialidades de la ingeniería.
Transformando el desarrollo de fármacos con inteligencia artificial: reflexiones sobre aplicaciones en seguridad y planificación clínica
El desarrollo farmacéutico se enfrenta a presiones crecientes de costo, tiempo y complejidad regulatoria. La inteligencia artificial (IA) surge como catalizador potencial para reconfigurar este proceso a lo largo de todo su ciclo de vida. Este artículo de reflexión examina críticamente el estado actual y la trayectoria futura de la IA en la industria farmacéutica, ilustrado mediante dos casos que la autora lideró: (i) un marco de farmacovigilancia que predice eventos adversos antes de su manifestación clínica y (ii) un algoritmo de optimización dinámica que redefine la estrategia de selección y activación de sitios clínicos. Se discuten los retos metodológicos (calidad de datos, interpretabilidad, sesgo) y las lecciones aprendidas para la adopción escalable, así como los requisitos de gobernanza y colaboración regulatoria. La evidencia demuestra que la IA puede reducir costos, acelerar calendarios y mejorar la seguridad del paciente, pero su valor dependerá de principios rigurosos de transparencia, validación y supervisión ética.
Derechos de autor 2025 Ingeniería y Desarrollo https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Identificación Basada en Umbrales de la Distorsión No Gaussiana en Constelaciones Ópticas Usando Métricas de Validez de Agrupamiento
En este trabajo, los autores demuestran experimentalmente una estrategia de demodulación basada en umbrales para constelaciones 16-QAM y 4+12 PSK afectadas por distorsiones no gaussianas, utilizando índices de validez de agrupamiento como métrica de decisión. Al aplicar fragmentación mediante algoritmos de clustering—k-means, fuzzy c-means (FCM) y Gustafson-Kessel FCM (GK-FCM)—lograron identificar distorsiones elipsoidales en los clústeres externos de símbolos de datos y seleccionar dinámicamente estrategias de demodulación apropiadas. El enfoque propuesto, basado en agrupamiento, no requiere correcciones de desbalance en las ramas IQ ni de desfase, ya que redefine las regiones de decisión en función de los centroides de los clústeres. Los autores introducen el uso de índices de validez de agrupamiento (Coeficiente de Partición, Separación, Xie y Beni, y el Índice de Dunn) para caracterizar los niveles de distorsión de los símbolos en los diagramas de constelación y establecer umbrales de desempeño. La combinación de DI y XB proporciona un criterio para definir el umbral de distorsión no gaussiana. En particular, XB ? 10.7 y DI ? 0.015 pueden servir como indicadores empíricos de que la constelación en sistemas ópticos de radio sobre fibra (RoF) ha transitado hacia un régimen más estructurado en el que los centroides de clúster son utilizados para la demodulación. Los resultados experimentales muestran que, en condiciones de alto ruido (OSNR = 16 dB), el índice XB alcanza su valor mínimo, confirmando la sensibilidad del método a la distorsión inducida por ruido. Se observaron mejoras en la relación señal-ruido óptica (OSNR) de hasta 2.1 dB para 16-QAM y 0.7 dB para 4+12 PSK en un umbral de BER de 10?² en una transmisión sobre 78.8 km de fibra. La combinación de los índices DI y XB proporciona un criterio sólido para definir el umbral de distorsión no gaussiana. Estos hallazgos experimentales sugieren que las métricas de validez de agrupamiento pueden servir como umbrales efectivos para la demodulación adaptativa, permitiendo la identificación en tiempo real de distorsiones no gaussianas en sistemas de comunicación RoF.
Integración del IoT a un sistema Kanban para el ensamble de elementos plásticos
Este artículo presenta el diseño e implementación de un sistema Kanban digital, basado en tecnologías del Internet de las Cosas (IoT), aplicado a un proceso simulado de ensamblaje de piezas plásticas. El objetivo principal fue optimizar la eficiencia operativa, reducir tiempos improductivos y mejorar la gestión del inventario en tiempo real. Para ello, se desarrolló una comparación entre el sistema tradicional de tarjetas Kanban y una versión digital basada en códigos de barras y escaneo mediante dispositivos móviles. A través del software FlexSim se modelaron ambos procesos, permitiendo la evaluación cuantitativa de indicadores como tiempos de ciclo, ociosidad y unidades producidas por turno. Los resultados muestran una reducción del 21.8% en tiempos improductivos y un incremento del 23.4% en la producción total, lo cual evidencia el potencial de esta integración tecnológica. Finalmente, se discuten las limitaciones del enfoque propuesto y se sugieren líneas futuras de validación en contextos industriales reales.
Estrategia de asignación de precios minoristas de electricidad basada en aprendizaje por refuerzo para sistemas de distribución con múltiples microrredes
Este artículo presenta una estrategia de asignación de precios minoristas de electricidad para sistemas de distribución con múltiples microrredes, basada en un algoritmo de aprendizaje por refuerzo orientado por políticas. Desarrollado desde la perspectiva del operador del sistema de distribución, este enfoque permite determinar de forma práctica un conjunto de precios horarios de electricidad que, simultáneamente, maximiza el beneficio del intercambio de energía y minimiza la relación pico-promedio de la carga del sistema, aplanando así el perfil de carga agregado. Para abordar la ausencia de un modelo completo del sistema desde el punto de vista del operador del sistema de distribución, el proceso de entrenamiento emplea un método basado en Monte Carlo que genera datos sintéticos a partir de perfiles base representativos, lo que permite una amplia interacción entre el operador y su entorno. Se realizaron simulaciones para validar la efectividad del método propuesto. Adicionalmente, se presenta un análisis de sensibilidad que permite evaluar la influencia de parámetros clave en el desempeño del entrenamiento y la eficiencia de la estrategia.
asignación de precios minoristas de electricidad
Un enfoque de algoritmos clásicos de aprendizaje automático para la identificación del estado de maduración del banano utilizando características de color RGB en imágenes
Debido a su valor nutricional, características sensoriales y disponibilidad durante todo el año, hacen que el banano sea una de las frutas más consumidas a nivel mundial, con una alta demanda en diferentes sectores poblacionales. Durante su periodo de maduración, presenta cambios en sus características organolépticas como el color, sabor, aroma y composición nutricional. El momento oportuno de cosecha es un aspecto clave para su adecuada conservación y comercialización, pero frecuentemente se determina usando criterios subjetivos por parte del agricultor. Los métodos tradicionales basados en la observación visual o el uso de equipos especializados, son costosos, imprecisos o invasivos. En este trabajo, se propone el uso de herramientas computacionales basadas en algoritmos de aprendizaje automático para la clasificación del estado de maduración de bananos durante el proceso de cosecha, usando imágenes digitales de la fruta. Se evaluaron seis algoritmos clásicos de aprendizaje automático, con el fin de clasificar el estado de maduración utilizando características de color RGB de las imágenes mencionadas. Las mejores precisiones (exactitud 0.82) se obtuvieron para los algoritmos de k-vecinos cercanos, máquinas de soporte vectorial y bosques aleatorios. Los resultados permiten abrir una agenda futura que incluya además de las características espectrales, otras variables como tamaño, forma y textura.
Integración de Teledetección y SIG para estimar C, CN y actualizar Curvas IDF, en el Departamento del Cauca (Colombia)
Este estudio desarrolla dos herramientas complementarias que integran teledetección y SIG para fortalecer la gestión hidrológica del Departamento del Cauca (Colombia). La primera, metodológica, combina un modelo de elevación digital derivado de imágenes ALOS-PALSAR, con mapas de coberturas (IDEAM) y mapas de suelos (IGAC) para estimar objetivamente los coeficientes de escorrentía (C) y los números de curva (CN) en 41 cuencas que abarcan aproximadamente el 50 % del territorio, encontrando una correlación C–CN significativa (R² = 0,71). Todo el flujo de trabajo se automatizó en la aplicación “C_CN_Calculator”. La segunda, informática, procesa series de 86 estaciones pluviométricas activas (IDEAM) (≥ 15 años) y, mediante análisis de datos dudosos, pruebas de bondad de ajuste, y aplicando el método simplificado, se obtienen las precipitaciones para diferentes tiempos de retorno, así como las curvas intensidad-duración-frecuencia (IDF); los resultados se publican en una plataforma web interactiva (ArcGIS Online) que agiliza la consulta y descarga de insumos para estudios y diseños hidráulicos. La integración de ambas herramientas unifica criterios antes dispersos, acelera los cálculos hidrológicos y ofrece una base técnica replicable que incrementa la resiliencia territorial frente a eventos extremos.
Páginas preliminares Revista Ingeniería y Desarrollo, incluyendo tablas de contenidos.
Contribución al mejoramiento de Prácticas de Postcosecha de Cacao (Theobroma cacao L.) en la subregión montemariana de Colombia
Las actividades de postcosecha del grano de cacao (Theobroma cacao L.) influyen en su calidad. El conocimiento de las actividades empleadas por los cacaoteros tanto para la fermentación como para el secado del grano es importante. Este estudio caracterizó las prácticas de postcosecha de cacao de los cultivadores de San Jacinto, Montes de María (Bolívar, Colombia), utilizando encuestas siguiendo un muestreo no probabilístico. Se encontró que los productores de cacao llevan a cabo la fermentación en cajones de madera durante 3 a 10 días, el cual es una práctica tradicional. Las condiciones del secado, el cual se lleva a cabo a la intemperie, en paseras o casas elba tiene una duración entre 6 y 7 días cuando las condiciones favorables. Se concluye que a través de la ingeniería para el beneficio de los productores de cacao es posible el mejoramiento de las condiciones de ejecución de las prácticas de postcosecha, lo cual brinda oportunidades de fortalecimiento en términos de equipos y control de variables de proceso.
Clasificación de Autoría en Documentos Académicos y Científicos: Un Enfoque Basado en Aprendizaje Automático
Este artículo presenta un sistema basado en aprendizaje automático que implementa minería de texto para analizar y clasificar estilos de escritura en informes científicos elaborados por docentes de la Pontificia Universidad Católica del Ecuador, sede Esmeraldas. El objetivo del sistema es fortalecer la integridad académica mediante la identificación de posibles casos de autoría falsa. Se procesó un conjunto de datos compuesto por artículos de investigación redactados en español por profesores universitarios, aplicando TF-IDF (Frecuencia de Término - Frecuencia Inversa de Documento) y Word Embeddings para la extracción de características. Para evaluar el rendimiento en la clasificación, se probaron siete modelos de aprendizaje supervisado: Clasificador Lineal de Vectores de Soporte (SVC), SVC con kernel RBF, Random Forest, Árbol de Decisión, Regresión Logística, k-Vecinos más Cercanos (k-NN) y Naïve Bayes. El modelo de Regresión Logística obtuvo la mayor precisión (89,62%), seguido de cerca por el SVC Lineal (87,36%) y el SVC RBF (86,59%), superando con significancia estadística a los métodos basados en árboles y probabilísticos (p < 0,05). La prueba de Wilcoxon no mostró diferencias significativas en el rendimiento entre los mejores clasificadores, lo que confirma su fiabilidad en la atribución de autoría. Los hallazgos subrayan el potencial de incorporar el análisis del estilo de escritura en los sistemas institucionales para mejorar los métodos convencionales de detección de plagio.
Calidad fisicoquímica y microbiológica de la quebrada Pavayaco: Resguardo Indígena Inga de Condagua, Mocoa-Putumayo
El objetivo de esta investigación fue analizar la calidad de los parámetros fisicoquímicos y microbiológicos de la quebrada Pavayaco, localizada en la vereda Condagua, Mocoa - Putumayo. Para tal fin y con el acompañamiento de la comunidad, se hizo un recorrido por su cauce y se dividió en tres zonas (alta, media y baja), identificando y georreferenciando los puntos de vertimiento. La caracterización del cuerpo de agua comprendió parámetros fisicoquímicos (nivel de oxígeno en el agua, alcalinidad, demanda bioquímica y química de oxígeno, dureza, fósforo, sólidos disueltos y suspendidos y turbiedad), lo mismo que microbiológicos (coliformes totales y Escherichia coli). Se utilizaron cuatro índices de contaminación: ICOMI (mineralización), ICOMO (materia orgánica), ICOSUS (sólidos suspendidos) e ICOTRO (contaminación trófica). Los resultados del análisis evidenciaron una alta presencia de materia orgánica y coliformes totales en la zona alta, con un ICOMO de 0.701 que representa un riesgo sanitario significativo. Sin embargo, a medida que desciende la quebrada, aumenta su caudal y sufre un proceso autodepurador. Por último, se proponen como alternativas eficientes la conexión con el sistema de alcantarillado, la educación ambiental y la implementación de sistemas de tratamiento de aguas residuales, para preservar la integridad ecológica de la quebrada y la salud de la comunidad.
Derechos de autor 2024 Ingeniería y Desarrollo https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Producción y caracterización geoquímica del gas en la cuenca Valle Inferior del Magdalena, Colombia. Implicaciones en la prospectividad del gas natural y el gas licuado del petróleo
En la cuenca Valle Inferior del Magdalena (VIM), se han descubierto hasta la fecha 1201 (MBPE) (OOIP & OGIP/ crudo y gas). Los recursos de gas descubiertos alcanzan 3,57 TPC e incluyen gas seco y gas húmedo. Durante el año 2021 la ANH (Agencia Nacional de Hidrocarburos) fiscalizó la producción de 29 campos con una producción total de 90908 MPC (99,91 GPCG), los cuales representan el 15% del total producido en el país. Los principales reservorios en la cuenca corresponden a facies arenosas de la Formación Ciénaga de Oro Inferior (Oligoceno tardío) y facies calcáreas de la Formación Ciénaga de Oro Superior (Mioceno temprano). El gas producido varía entre seco con más de 98% de metano y húmedo donde la proporción de GLP (C3+) es mayor al 5%. Con base en la caracterización geoquímica los gases húmedos se asocian a craqueo primario del kerógeno y los gases secos a craqueo secundario de crudo. La presencia en la cuenca de un amplio espectro de hidrocarburos líquidos y gaseosos representa una oportunidad exploratoria, ya que se trata de una cuenca donde es posible encontrar gas natural (GN / C1) y gas húmedo (C3-C5), este último es considerado como fuente principal del gas licuado del petróleo (GLP).
Caracterización de residuos de espuma rígida de poliuretano como herramienta para la evaluación de su aprovechamiento
El presente trabajo expone la caracterización física, química, estructural y ambiental de residuos de espuma rígida de poliuretano (PUR), obtenidos de diferentes industrias de la región. Se seleccionaron 4 muestras para el estudio, a las cuales se les determinó la densidad, absorción de agua, y composición química a través de análisis elemental y espectroscopia de rayos X (EDX). Además, se analizó su composición estructural a través de las técnicas de espectroscopía infrarrojo por transformada de Fourier (FTIR), Análisis por Termogravimetría Diferencial (DTG), microscopía Confocal y Microscopia Electrónica de Barrido (SEM). También se aplicaron ensayos de carácter ambiental tales como Toxicity characteristic leaching procedure (TCLP) y toxicidad aguda en Daphnia Pulex. Los resultados mostraron la presencia de los grupos funcionales usuales en la composición de una espuma de poliuretano rígida; sin embargo, se encontraron compuestos como Cl, Ti y anillos de benceno, que corresponden a la presencia de aditivos. Adicionalmente, a través de los ensayos ambientales aplicados, se encontró la no toxicidad en las muestras. Se recomiendan estudios posteriores de emisión de gases de estos residuos, cuando son sometidos a procesos térmicos.
Un modelo de pacientes de cáncer basado en esquemas preconceptuales: más allá de los encuentros y las especificidades del cáncer
La primera etapa para la resolución de problemas complejos involucra su representación en un modelo. Algunos modelos de pacientes de cáncer se desarrollan para representar el entorno que rodea al paciente y sus características. Sin embargo, tales modelos se alejan de las representaciones del conocimiento debido a algunas razones: generalidad, especificidad para ciertos tipos de cáncer, enfoque en pacientes/encuentros y terminología o sintaxis segregada. En este artículo se propone un modelo del paciente de cáncer para superar los problemas mencionados. Se utilizan los denominados esquemas preconceptuales como el paradigma de representación del conocimiento, ya que se pueden instanciar para reflejar detalles del modelo y se pueden integrar con estándares sobre medicina y modelado del cáncer.
SPEI: Una herramienta web de intervención temprana para el desempeño académico de estudiantes de cursos de programación
En los cursos de introducción a la programación (CS1) se observa un bajo desempeño académico entre los estudiantes, un problema común en las instituciones de educación superior que se atribuye a la complejidad de los conceptos y a la falta de experiencia en programación. Una manera de abordar esta situación es implementar herramientas que permitan intervenir de manera temprana en los procesos de aprendizaje para mejorar el rendimiento académico. Este estudio presenta Student's Performance Early Intervention (SPEI), una herramienta web que integra un modelo de predicción del desempeño académico y dos tipos de intervención temprana para cursos CS1. El objetivo de este artículo es evaluar la efectividad de SPEI en el desempeño académico de los estudiantes en un curso de programación CS1. SPEI se desarrolló sobre la arquitectura Model-Template-View e integra los módulos de predicción, intervención preventiva e intervención proactiva. Los resultados muestran que SPEI identifica con precisión a los estudiantes con bajo rendimiento académico y permite intervenciones personalizadas que contribuyen a mejorar su desempeño. Las conclusiones sugieren que SPEI es una herramienta efectiva para apoyar el proceso formativo y podría replicarse en otros cursos para mejorar el rendimiento académico de los estudiantes en cursos CS1.
Influencia de la adición de pavimento asfáltico recuperado (RAP) en el comportamiento de las mezclas asfálticas en caliente
Las mezclas asfálticas recicladas han sido una alternativa para la reducción del empleo de materiales naturales no renovables. El material procedente del fresado o la demolición de los pavimentos deteriorados (RAP) ha sido una solución factible. Por ello es importante estudiar la influencia de este material en el comportamiento de las mezclas. En esta investigación se estudian mezclas asfálticas con empleo de 10% y 20% de RAP, en la fracción 0-10mm, empleando para su fabricación dos contenidos de asfalto (4,0% y 4,5%). Las mezclas con RAP son comparadas con una mezcla asfáltica convencional (0% RAP). Se analizaron parámetros como estabilidad y deformación Marshall, la sensibilidad al agua, la deformación permanente y el módulo de rigidez. Se obtiene como resultado general que las mezclas recicladas presentan comportamientos similares y superiores a los de la mezcla convencional. Los mejores resultados se obtuvieron para la adición de 20% de RAP.
Comportamiento mecánico de concretos con sustitución total de agregado grueso natural a partir de residuos de construcción y demolición
La reutilización de residuos de construcción y demolición (RCD) en concretos ha sido ampliamente investigada, pero persisten preocupaciones sobre su impacto en la respuesta mecánica. Este estudio investiga la resistencia a la compresión de concretos fabricados con agregados gruesos reciclados. Las mezclas se diseñaron de acuerdo con ACI-211.1-91, reemplazando completamente el agregado grueso natural por RCD, utilizando una relación de 3:1 entre ladrillo y concreto reciclado, en tamaños de 3/8" y 1". Se evaluaron diferentes relaciones agua-cemento (0,5 - 0,6 - 0,7). Los resultados indican que la relación 3:1 con un tamaño de 3/8" y una relación agua-cemento de 0,5 mejora la resistencia a la compresión en un 33% en comparación con estudios previos. Este incremento en la resistencia sugiere que el uso de RCD puede producir concretos para el uso de elementos estructurales, contribuyendo al desarrollo de concretos más sostenibles sin comprometer el desempeño mecánico. Los hallazgos de este estudio abren nuevas posibilidades del uso de concretos reemplazados con el 100 % de agregados naturales por RCD, con respuesta mecánica a la compresión funcional.
Factores de riesgo ergonómico en trabajadores de fábricas de muebles en el estado de Chihuahua, México
La aplicación de los métodos de evaluación ergonómica es útil cuando se desea identificar actividades que, potencialmente, pueden ser un factor de riesgo en el desarrollo de trastornos musculoesqueléticos (TME) para los trabajadores. En el presente estudio se realizó una evaluación ergonómica en la industria mueblera de la región centro-sur del estado mexicano de Chihuahua, con la finalidad de identificar las posturas de mayor riesgo y aplicar el método de evaluación rápida de miembros superiores (RULA, por sus siglas en inglés) para determinar el nivel de riesgo en el desarrollo de TME; y, generar una base sobre la cual se propongan los cambios pertinentes en el método y diseño de trabajo para mejorar la calidad de vida laboral. Los resultados arrojaron que, de la muestra de 31 trabajadores evaluados, el 29% identificaron la presencia de dolor en la espalda, el 24% en el cuello y el 13% en las muñecas, principalmente. Además, los resultados del método RULA, mostraron que en el 89% de las fábricas de muebles, los trabajadores del área de ensamble se encuentran en un nivel de riesgo alto de desarrollar TME, por lo que se considera la urgencia de cambios en las tareas desarrolladas por los trabajadores.
Predicción de heladas y variables meteorológicas relevantes en agricultura en la sabana de Bogotá usando Machine Learning
A partir de información histórica de variables climatológicas y de las heladas, es posible mejorar las decisiones tomadas en las actividades de la agricultura, buscando determinar patrones que garanticen mayor rendimiento y calidad de los cultivos e implementando modelos de predicción basados en machine learning (ML). Se propone desarrollar un modelo ML que permita determinar el comportamiento de las variables meteorológicas temperatura, pluviosidad y humedad relativa, así como de las heladas en la Sabana de Bogotá. Se ha partido de la conformación de una base de datos históricos de estas variables desde 2010 hasta abril de 2023, considerando información de diez estaciones meteorológicas diferentes de la región. Ha sido necesario implementar técnicas de imputación de datos en los vacíos de información. Para determinar el modelo con la respuesta más cercana a la realidad, se desarrolló un modelo basado en regresión lineal múltiple y otro en redes neuronales artificiales. De acuerdo con los resultados obtenidos y el nivel de error absoluto, el segundo modelo aproxima sus predicciones más cerca a los datos reales. El trabajo desarrollado puede ser una herramienta esencial para generar un sistema de alerta temprana que ayude a los agricultores de la Sabana de Bogotá.
Caracterización química y estructural avanzada de desperdicios de memoria RAM: Un enfoque hacia la reciclabilidad y seguridad ambiental
Este estudio aborda la caracterización química y estructural de polvos derivados de la molienda de desechos de memorias RAM, enfocándose en la identificación de su composición química (elementos metálicos y no metálicos). Mediante el uso de técnicas avanzadas como espectroscopía de energía dispersiva de rayos X (EDS) y difracción de rayos X, se detectó una variedad de elementos y compuestos tanto metálicos (Cu, Si, Sn) como no metálicos (fibra de vidrio) esenciales en la manufactura de placas de circuitos electrónicos. Además, se evaluaron las concentraciones de elementos ambientalmente peligrosos (Pb, As, Cd) y bifenilos policlorados, encontrando que, en su mayoría, están dentro de los niveles autorizados por las regulaciones internacionales, lo que sugiere que estos desechos son relativamente seguros desde una perspectiva ecológica. No obstante, se observaron niveles de plomo superiores a los límites establecidos, lo que indica la necesidad de un manejo cuidadoso. Este trabajo contribuye al conocimiento sobre la composición de los desechos electrónicos y subraya la importancia de desarrollar procesos de reciclaje efectivos y seguros para mitigar los posibles riesgos ambientales.
Transformación digital: Evolución de las aplicaciones de inteligencia artificial en la industria del café
La evolución de la Inteligencia Artifical (IA) en café es crucial para transformar esta agroindustria. Colombia produce anualmente 12.6 millones de sacos y desarrolla investigación sobre IA aplicada al sector; desde la detección de defectos en granos hasta la optimización del tueste para mejorar la calidad del café. Sin embargo, se carece de publicaciones que aborden líneas de investigación e indicadores de manera completa. En este contexto, este trabajo de investigación se fundamentó en un análisis estadístico multivariado de clúster jerárquico usado bajo la metodología de análisis bibliométrico. Este permitió inferir la tendencia actual de investigación en IA aplicada a la industria del café. Además, mediante técnicas bibliométricas de búsqueda de información se obtuvieron 208 documentos de la base de datos Scopus que fueron analizados con estadísticos descriptivos. Los resultados arrojaron que investigadores colombianos impactan significativamente la producción de conocimiento en IA aplicada al café, en comparación con Brasil, mayor productor de café. También, se identificaron líneas de investigación en análisis de mercado mediante Aprendizaje Automático (AA), tecnologías para detectar enfermedades y mejorar la productividad, métodos algorítmicos para resolver desafíos en esta agroindustria, y uso de teledetección e IA para la gestión ambiental y agrícola en la producción.
Evaluación de la calidad de la energía eléctrica suministrada por una planta solar fotovoltaica conectada a la red haciendo uso de algoritmos de aprendizaje automático y de minería de datos
La presencia de plantas solares fotovoltaicas para la producción de electricidad implica la disminución del uso de combustibles fósiles, y la reducción de las emisiones contaminantes. La disponibilidad de la energía solar depende de las condiciones climáticas, por lo que los parámetros de la energía eléctrica a entregar podrían verse afectados. El objetivo de esta investigación es mostrar una metodología basada en la ciencia de datos para la evaluación de la calidad de la energía de plantas solares fotovoltaicas conectadas a la red, considerando los estándares vigentes. Se aplica a una planta de 260 kWp del Instituto Nacional de Estándares y Tecnología de los Estados Unidos. Los parámetros utilizados son la distorsión armónica total, fluctuaciones y desbalance de voltaje, frecuencia eléctrica, y factor de potencia. Casi el 100% de los registros cumplen con los límites establecidos por los estándares para los parámetros, a excepción del factor de potencia, con un 63,56%. Del modelo de clasificación del factor de potencia se obtuvo que la potencias aparente y activa, y la frecuencia, son las variables más importantes. Del algoritmo de descubrimiento de subgrupos, se obtuvo que la irradiancia solar aparece en el 40% de los subgrupos, y la frecuencia en el 50%.
Efecto de la permeabilidad en el factor de seguridad de presas de tierra bajo precipitaciones
En esta investigación, se relacionan la permeabilidad y el contenido volumétrico de agua para evaluar su influencia en el factor de seguridad de presas de tierra homogéneas de 30 metros de altura. Para ello, se consideran cinco casos de análisis, incluyendo suelos arcillosos en el terraplén, uno para cada caso; un prisma de drenaje y una base impermeable. Estableciendo tres relaciones entre la permeabilidad y el contenido volumétrico de agua, a partir de los parámetros propios de los estudios de suelos y con el empleo de las ecuaciones de Terzaghi y Schlichter, se constituyen las condiciones fundamentales de la investigación. Se consideran cinco días de lluvia continua para tres intensidades, relacionadas con la permeabilidad saturada de cada suelo. Para ello, se emplea un modelo híbrido de elementos finitos y de equilibrio límite, mediante el programa GeoStudio (2018). El resultado permite establecer una relación entre el tiempo de falla, el método de estimación de la permeabilidad y el factor de seguridad para las intensidades de lluvia, observando que, con la aplicación del método de Schlichter, el factor de seguridad decrece abruptamente en las primeras 48 horas, mientras que para el método de Terzaghi los resultados muestran una mayor similitud con los obtenidos a partir de los parámetros propios de los estudios de suelos.
E-Solar: Una Herramienta para la evaluación del Recurso Solar basada en una arquitectura Big Data sobre un ambiente PySpark
Con el tiempo, diversos investigadores han creado modelos matemáticos, estadísticos y predictivos para evaluar el recurso solar. Sin embargo, su implementación en herramientas técnicas limita su utilización por usuarios no técnicos. Además, el procesamiento de datos para estimar la radiación solar suele requerir hardware potente. Este estudio presenta una herramienta basada en Big data que utiliza archivos planos e imágenes de satélite para estimar la radiación solar en Colombia. Se desarrolló un modelo con técnicas de aprendizaje automático y varios lenguajes de programación. Se ejecuta en MapR, una distribución del ecosistema Hadoop con un amplio conjunto de capacidades Big data y emplea la API de PySpark para procesar datos en paralelo en un clúster de computadoras. La herramienta E-Solar implementada en un servidor web fue evaluada por profesionales del sector energético. Se analizó la usabilidad, se verificó la conformidad con estándares de programación recientes y se identificaron perfiles de usuarios interesados. Los datos de radiación solar generados por la herramienta son fundamentales para proyectos solares. Además, la herramienta proporciona apoyo a investigadores y organizaciones; y facilita la toma de decisiones en la implementación de sistemas fotovoltaicos al ofrecer información relevante sobre el comportamiento del recurso solar en Colombia.
Las estrategias cooperativas y colaborativas en sistemas viables: una aproximación evolutiva a la adaptación
El artículo aborda el problema de la relación entre identidad, medio ambiente y viabilidad, discutiendo la evolución de sistemas viables. Sobre una estructura lógica de análisis argumentativo, el artículo utiliza teorías cibernéticas y evolutivas para sugerir la forma en que el entorno da forma a los sistemas. Presenta la idea de que la viabilidad en los sistemas es el resultado de las fuerzas selectivas del entorno sobre la identidad. La idea de que la viabilidad en los sistemas está relacionada con la evolución no es nueva, pero este trabajo es innovador en el sentido de que presenta una relación entre la viabilidad, el medio ambiente y la identidad de los sistemas viables. El artículo tiene implicaciones en la comprensión de la viabilidad en la teoría de sistemas viables, que implica reproducibilidad, adaptación e identidad.
Derechos de autor 2024 Revista Científica Ingeniería y Desarrollo https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
En esta investigación se presenta un avance de la respuesta estructural de los Residuos de Construcción y Demolición (RCD), utilizados en una vía local de Bogotá D.C. para tránsito medio, la mitad de esta construida con materiales vírgenes y la otra mitad con RCD. La construcción de la vía culminó en enero del año 2020 y a partir de allí se ha venido realizando el monitoreo estructural y funcional de cada tramo para tener mayor certeza sobre el desempeño de los RCD. Entre los resultados obtenidos se destacan la alta susceptibilidad al daño por humedad de la Mezcla Densa en Frio, MDF 20, con 100% Pavimento Asfaltico Reciclado (RAP). Entre los análisis realizados la auscultación visual con el método del Pavement Condition Índex (PCI), arrojó un valor de 85 (excelente) para el pavimento convencional y 74 (muy bueno) para el pavimento con RCD. El Índice de Rugosidad Internacional (IRI) fue 3,3 m/km para el tramo convencional y 3,7 m/km para el de RCD. Lo anterior indica que la serviciabilidad promedio a los 2,9 años, obtenida de la ecuación de Paterson y Gillespie, es de 2,66 para el pavimento convencional y 2,89 para el pavimento con RCD.
Derechos de autor 2023 Revista Científica Ingeniería y Desarrollo https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0
Recubrimiento comestible a base de mucílago de sábila para conservar rodajas enteras de piña
Este trabajo tuvo como objetivo estudiar los cambios en los atributos de calidad de calidad de la piña mínimamente procesada debidos a la aplicación de un recubrimiento a base de aloe vera. Fueron seleccionados y clasificados 10 kg de fruta fresca, de los cuales se obtuvieron rodajas completas, las cuales fueron previamente higienizadas y sumergidas en solución de cloruro de calcio de 1.5 % (p/p), ácido cítrico de 1.5 % (p/p) y ácido ascórbico de 1.5 % (p/p), y luego se les aplicó el recubrimiento comestible, el cual estuvo compuesto de 50 % (p/p) de gel de aloe vera, 1,75 % (p/p) de glicerol 0,01 % (p/p) de polisorbato 20, 0,7 % (p/p) de aceite vegetal de canola y 47,54 % de agua destilada. Las rodajas enteras de piña recubiertas con Aloe vera, empacados en vacío y almacenadas a 5±1°C y 85±3% HR, mostraron valores sensoriales, pH, firmeza y valores microbiológicos adecuados al día 15 de almacenamiento.
Obtención de Insights a partir de un modelo de procesamiento de lenguaje Natural para la denominación de programas académicos en educación superior
El Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP) es esencial en la Inteligencia Artificial para la interacción entre computadoras y humanos. En este artículo, se explora el uso del NLP y técnicas de visualización en la creación de un modelo para la obtención de hallazgos (insights) en el diseño de nuevos programas académicos. La metodología cuantitativa utiliza técnicas como tokenización y TextRank, y con el apoyo del Scattertext Plot, discrimina categorías sobre programas de doctorado en tecnologías de información. Esta metodología, ampliamente usada y validada por expertos, destaca particularidades, conocimientos generales, y tendencias emergentes en los programas comparados. Los resultados identifican cuatro cuadrantes esenciales para la toma de decisiones en el diseño de programas, y presentan las necesidades actuales y futuras en la denominación de programas académicos. En conclusión, el estudio resalta la importancia del NLP en el diseño académico adaptado a tendencias contemporáneas y proporciona una herramienta robusta para diseñadores de programas.