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Development of design patterns in material and energy flow network models
(Universidad Nacional de Colombia, 2019) Hasenstab, Christian; Velásquez, Héctor Iván; Hernández, Jesús Antonio; Hasenstab, Christian [0000007845]; Hasenstab, Christian [0000000259134834]; Hernández-Riveros, Jesús-Antonio [0000000320099792]; Termodinámica Aplicada y Energías Alternativas; Grupo de Investigación en Inteligencia Computacional
Abstract Purpose. Material flow analysis (MFA) is an important tool as a basis for impact assessment (e.g. LCA) and efficiency optimization, using material (and energy) flow models (MFM) to describe real life processes. The elaboration of the often complex models costs time and money, but in large part the resulting models are neither comprehensible nor apt for reuse, due to complexity and missing common modelling rules. As an analogy to the design patterns used in architecture, computer science and other domains a design patterns approach for MFM is proposed, introducing a systematic form to document and classify approved solutions for recurring modelling problems. Methods. By investigation based on literature, questionnaire, expert interviews and own practitioner expertise the absence of an already existing design pattern approach was established, modelling and related challenges were identified and recurring solutions approved by experts were documented. A framework of basic modelling rules and a proposal for a MFM design pattern documentation format was elaborated. Results and discussion. Design pattern candidates were identified and divided into different categories like basic patterns, structural patterns, specific process component patterns, methodology related patterns, sector specific patterns and real-life implementation related patterns. Additional aspects of a design pattern approach are anti-pattern identification and the formation of a pattern language. The proposed patterns were applied in case studies from different sectors. By integrating the MFM design patterns in the respective models and methodologies applicability and usefulness were demonstrated. Conclusions. It can be concluded that using a design pattern approach in MFM is possible and may reduce modelling costs, propagate better reusability and comparability within MFM and help to enable multi-perspective analysis of production systems using only one optimized model for multiple descriptive and analytical purposes. In a next step the proposed patterns will be made accessible for refinement by practitioners and field experts.
Diseño de un sistema de visión artificial parar la identificación de malas hierbas (Arvenses) con técnicas de Deep Learning en dos cultivos altamente productivos
(Universida Nacional de Colombia, 2026) García Navarrete, Oscar Leonardo; Camacho Tamayo , Jesús Hernán; Navas Gracia, Luis Manuel; https://scholar.google.com/citations?user=5tk0c2cAAAAJ&hl=es; García Navarrete, Oscar Leonardo [000000015075460X]; Camacho Tamayo, Jesús Hernán [000000027066369X]; Navas Gracia, Luis Manuel [000000027895925X]; Ingeniería de Biosistemas
El control de malezas en sistemas agrícolas altamente productivos continúa sustentándose, en gran medida, en aplicaciones uniformes de herbicidas, pese a que las poblaciones de malas hierbas (plantas arvenses) presentan una distribución espacial heterogénea y una dinámica temporal dependiente del estado fenológico del cultivo. Este enfoque incrementa costes, genera impactos ambientales y limita la eficiencia del manejo cuando se requiere actuación selectiva. En este marco, la escarda de precisión depende críticamente de sistemas de percepción capaces de detectar e identificar la presencia de las malas hierbas con robustez en condiciones reales, donde la variabilidad de iluminación, los fondos complejos, las oclusiones y la similitud morfológica cultivo–malezas reducen el desempeño de los modelos. Esta investigación doctoral diseña, implementa y evalúa un sistema de visión artificial basado en Deep Learning para la detección e identificación multiclase de malas hierbas en maíz (Zea mays L.) y remolacha roja (Beta vulgaris L.), integrando experimentación tanto en ambientes controlados como en condiciones reales de campo. Se construyeron conjuntos de datos etiquetados específicos para cada cultivo y para distintas etapas fenológicas del cultivo, incorporando variabilidad en la emergencia y desarrollo de las malezas, y se estableció un protocolo experimental homogéneo para el entrenamiento y la comparación de detectores de objetos basados en redes neuronales convolucionales y arquitecturas recientes basadas en transformers. La investigación incorpora un esquema iterativo por fases para seleccionar de forma objetiva combinaciones de arquitecturas, escala del modelo y resolución de entrada, así como para ajustar parámetros operativos de inferencia orientados a maximizar la sensibilidad sin comprometer la consistencia global del sistema. La investigación doctoral contribuye en tres niveles: En el nivel experimental, aporta una infraestructura de adquisición adaptable y un marco reproducible para construir conjuntos de datos multiclase en dos cultivos y dos escenarios de producción (cultivo en invernadero en condiciones controladas y cultivo en campo), preservando trazabilidad y comparabilidad entre campañas; En el nivel metodológico, propone un esquema de evaluación y selección de configuraciones que integra métricas convencionales, con un análisis explícito de errores, en particular de las omisiones de detección y micro-promedios para sintetizar el rendimiento con desbalanceo de clases; adicionalmente incorpora métricas orientadas a la operación en campo (Missed-Weeds Rate for background, Spurious-Objects on the Background y Omission-Weighted Balance Score) para interpretar el desempeño en términos de malezas no detectadas y falsas detecciones con impacto directo en la actuación del sistema; Por su parte, en el nivel tecnológico, consolida un benchmark comparativo entre familias de detectores bajo condiciones agrícolas de complejidad creciente, incorporando el coste computacional como criterio de viabilidad para el despliegue. Finalmente, la validación en condiciones reales de campo en ambos cultivos consolida la generalización del enfoque y sustenta la selección de la arquitectura y configuración más adecuadas al equilibrar robustez, omisión de malas hierbas, detecciones falsas y factibilidad computacional, proporcionando una base técnica para el desarrollo futuro de plataformas prácticas de escarda selectiva de precisión. (Texto tomado de la fuente)
Desarrollo de un prototipo funcional compuesto de microorganismos con capacidad biofertilizante con uso potencial en la producción sostenible de aguacate en el departamento del Tolima
(Universidad Nacional de Colombia, 2025) Zapata Yepes, Valentina; Calle Henao, Cristina; Morales Osorio, Juan Gonzalo; Biotecnología Vegetal Unalmed Cib
El cultivo de aguacate (Persea americana Mill.) es de gran importancia para Colombia; sin embargo, el incremento en la intensidad agrícola y el uso de insumos químicos plantea desafíos significativos para la sostenibilidad ambiental y productiva del sistema. En este contexto, los biofertilizantes microbianos emergen como una alternativa viable para mitigar dichos impactos y mejorar la productividad. En consecuencia, esta investigación se enfocó en el desarrollo y validación de un prototipo funcional de biofertilizante basado en la bacteria promotora del crecimiento vegetal (PGPR) Paenibacillus polymyxa RAB004, con el objetivo de contribuir a una producción más sostenible. El estudio se estructuró en fases de laboratorio y ensayos in vivo en plántulas de tomate y aguacate, bajo condiciones de casa-malla y vivero, respectivamente. Se evidenció la compatibilidad y el efecto sinérgico de P. polymyxa RAB004 en consorcio con Trichoderma virens y hongos micorrízicos arbusculares (HMA), lo cual promovió un crecimiento superior en comparación con las inoculaciones individuales. En la etapa de pre-formulación, la evaluación de diferentes matrices demostró que la combinación polimérica de CMC/PVA fue la más eficiente para mantener la viabilidad y pureza de la bacteria (∼1 × 10⁷ UFC/mL) durante al menos 6 meses a 25 °C. La pre-formulación líquida CMC/PVA de P. polymyxa RAB004 conservó las capacidades biofertilizantes del microorganismo (solubilización de fosfatos, fijación de nitrógeno, producción de fitohormonas, control de patógenos, etc.) y no presentó efectos fitotóxicos en las dosis evaluadas. Adicionalmente, se observaron incrementos de al menos 25 % en la biomasa aérea de plántulas de tomate en comparación con el control químico, lo que respalda su eficacia. Estos resultados demuestran que el prototipo desarrollado a partir del aislamiento P. polymyxa RAB004 constituye una alternativa biológica estable, funcional y segura, con potencial para reducir la dependencia de fertilizantes sintéticos. No obstante, su transferencia a la industria y adopción a nivel productivo requiere etapas adicionales de optimización, escalamiento y validación en condiciones de campo. (Texto tomado de la fuente)
La rehabilitación en perspectiva crítica “Un giro a la construcción del territorio desde el saber comunitario”
(Universidad Nacional de Colombia, 2025) Barrera Villanueva, Angélica María; Sandoval Pabón, Maria Fernanda; Molina Achury, Nancy; Sandoval Pabón, Maria Fernanda [0000000224768466]; Molina Achury, Nancy [000000015205405X]; Discapacidades, saberes y resistencias
Esta investigación analiza las experiencias y sentidos construidos por personas con discapacidad, cuidadores y profesionales de la rehabilitación frente a los procesos de rehabilitación en contextos rurales y de baja complejidad en Colombia. Se exploran las tensiones entre el modelo biomédico hegemónico y el enfoque comunitario de rehabilitación, identificando límites frente a la ruptura del capacitismo. La investigación busca aportar a la construcción de un modelo de rehabilitación situado e inclusivo que reconozca el cuerpo como territorio y los saberes comunitarios como ejes estructurantes. Metodología: se desarrolla a través de un estudio cualitativo de carácter interpretativo con enfoque en la teoría fundamentada. Se realizaron entrevistas semiestructuradas a actores vinculados a procesos de rehabilitación comunitaria, complementadas con revisión documental y análisis crítico de literatura. El análisis se llevó a cabo mediante codificación temática y construcción de categorías analíticas. Resultados: La rehabilitación se construye en la relación entre cuerpo, territorio y comunidad. El cuerpo, entendido como primer territorio, aparece como un espacio donde se vive y se discute el cuidado, las expectativas y las tensiones frente a la idea de normalidad; el territorio revela desigualdades que afectan el acceso y la continuidad de los procesos de rehabilitación, evidenciando que el lugar donde se vive condiciona la posibilidad de recibir atención digna y oportuna. Los conocimientos de las familias y cuidadores cuestionan el saber profesional y amplían la comprensión de lo terapéutico. Los hallazgos muestran que, existen prácticas que abren camino a una transformación: redes de apoyo comunitario, tele-rehabilitación, equipos itinerantes y la integración de saberes locales. El enfoque comunitario aparece como alternativa con capacidad de cambio, porque permite redistribuir el poder, reconocer los saberes del territorio y acompañar la diversidad corporal desde un cuidado más cercano, participativo y situado en la vida cotidiana. Conclusiones: La rehabilitación, en perspectiva crítica, debe asumirse como proceso político y relacional anclado en el territorio y sostenido por la comunidad. Reconocer el cuerpo como territorio y los saberes comunitarios como ejes de cuidado permite romper con el capacitismo y proyectar un modelo inclusivo, participativo e intercultural. (Texto tomado de la fuente)
Optimización de problemas NP-Completos a través de la auto-organización crítica
(Universidad Nacional de Colombia, 2026-05-09) Fonseca Sanchéz, Juan Pablo; Hernández Romero, Freddy Rolando
La presente tesis explora la Auto-Organización Crítica (SOC) como un paradigma de optimización “libre de parámetros” para resolver problemas combinatorios NP-difíciles. A diferencia de las metaheurísticas tradicionales como el Simulated Annealing, que requieren un ajuste experto de calendarios de enfriamiento, investigamos si las dinámicas de avalancha inherentes a los modelos de pila de arena pueden regular autónomamente el equilibrio entre exploración y explotación. La metodología se desarrolla en dos etapas. En la primera, validamos la eficacia de SOC replicando resultados en problemas con topología estática: modelos de vidrio de espín (Ising), coloreado de grafos y segmentación de imágenes, demostrando su capacidad para escapar de mínimos locales. En la segunda etapa, extendemos el marco a problemas de permutación mediante el Problema del Viajante (TSP). (Texto tomado de la fuente)