Maestría en Ingeniería - Ingeniería de Sistemas

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    Modelo de Sistema de Recomendación para visitas guiadas, basado en computación ubicua y sensible al contexto
    (Universidad Nacional de Colombia, 2023) Gil Vera, Juan Carlos; Ovalle Carranza, Demetrio Arturo; Gil Vera, Juan Carlos [0000-0002-2707-8276]
    El modelo propuesto pensado para funcionar en un contexto de visitas guiadas, se basa en el desarrollo de la ontología tourist en python usando la librería Owlready, y describe las entidades del modelo para visitas guiadas. La ontología permite aplicar los conceptos de ubicuidad y permite representar la sensibilidad al contexto en tres formas, con el contexto geográfico, temporal y ambiental. Para la visita guiada se considera el perfil del usuario, sus preferencias, el estado emocional y las evaluaciones de los lugares visitados, así mismo, el perfil, el itinerario y las características del sitio, las preferencias de transporte del usuario y las características de transporte del sitio. Se utilizó un lenguaje de ontologías que modela los conceptos y características del sistema de visitas guiadas que permite realizar inferencias con reglas usando el lenguaje SWRL con el razonador Pellet. Para el modelo de recomendación, se han desarrollado modelos de filtrado colaborativo, centrados en el usuario usando la media y la media ponderada de los puntajes de los sitios, y la información demográfica del usuario. Se han elaborado dos modelos de recomendación de filtrado colaborativo basado en clustering y usando filtrado con descomposición de valores singulares. Y un modelo de recomendación híbrido con una técnica de validación cruzada quíntuple. Todos los modelos fueron evaluados usando la métrica RMSE y para evaluar las predicciones se han usado las métricas de precisión, recall y F1 score. Finalmente, como aporte adicional a la tesis, se utilizó la técnica de análisis de sentimientos de Machine Learning para determinar el nivel de percepción del sitio de interés y así validar la utilidad del modelo para visitas guiadas. (Tomado de la fuente)
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    Integración de partes interesadas en el proceso de diseño y desarrollo de software a través de estrategias de participación ciudadana en el contexto de las ciudades inteligentes
    (Universidad Nacional de Colombia, 2023-12) Ricardo Ricardo, Alexander Jesús; Vallejo Velásquez, Mónica Aydé; Aedo Cobo, José Edinson; Ricardo Ricardo, Alexander Jesús [0009-0007-6658-3164]
    La transición de las ciudades hacia entornos más inteligentes se favorece del desarrollo y la implementación de productos y servicios de las Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC) co-creados con los actores del territorio. Los sistemas de software son ampliamente utilizados como producto TIC para facilitar el acceso de los ciudadanos a los servicios públicos digitales y resolver los problemas percibidos. En este contexto, el desarrollo de sistemas de software presenta desafíos adicionales a los evidenciados en procesos convencionales, debido a la cantidad y diversidad de interesados, la ausencia de procesos documentados o la dificultad de obtener requisitos claros. Las técnicas de participación ciudadana como la co-creación son una alternativa para facilitar el trabajo con los diferentes actores del territorio en el desarrollo de soluciones basadas en software. Sin embargo, no se evidencian procesos bien estructurados que incorporen este tipo de estrategias para facilitar el desarrollo de software en este contexto. Debido a lo anterior, en esta Tesis de Maestría se propone un método para el desarrollo de sistemas de software en el contexto de las ciudades inteligentes centradas en el ciudadano. El método está compuesto por cuatro prácticas distribuidas en cuatro fases, que incluyen actividades de co-creación y otras complementarias para elaborar los productos de trabajo necesarios en conjunto con los interesados. Se utiliza el núcleo de la Esencia de la ingeniería de software para definir y representar las prácticas que conforman el método y todos sus elementos. El método se valida a través de estrategias de consulta a expertos (estudio Delphi y grupo focal) y además se pone a prueba en un entorno real en el que se desarrolla un sistema de software basado en plataformas móviles para el área crítica de seguridad ciudadana, en la ciudad de Medellín, Colombia. (Tomado de la fuente)
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    Desarrollo de una metodología para definir el proceso DevOps y su implementación en la industria de tecnologías de la información
    (Universidad Nacional de Colombia, 2024-04-01) Montes Caraballo, Yennifer Yaneth; Villa Garzón, Fernán Alonso
    En un entorno empresarial donde la tecnología es esencial, la industria de Tecnologías de la Información (TI) busca constantemente maneras de agilizar la entrega de software de calidad. En este contexto, DevOps ha surgido como un enfoque clave, fomentando la colaboración entre equipos de desarrollo y operaciones, la automatización de procesos y la entrega continua de software. Esta tesis de maestría tiene como objetivo desarrollar una metodología integral para definir y poner en práctica DevOps en organizaciones de TI. A través de una revisión exhaustiva de la literatura y el análisis de las mejores prácticas, se presenta una guía que abarca desde los fundamentos de DevOps hasta su aplicación práctica en entornos empresariales. (Tomado de la fuente)
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    Propuesta metodológica para la enseñanza del área de tecnología e informática en los grados de sexto a octavo utilizando robótica
    (Universidad Nacional de Colombia, 2024-05-27) Vélez García, Juan Diego; Awad, Gabriel; Muñoz Ceballos, Nelson David
    El objetivo general de esta tesis es diseñar una propuesta metodológica para la enseñanza del área de tecnología e informática en los grados de sexto a octavo, utilizando la robótica. En el capítulo uno, se presenta el planteamiento del problema, la necesidad de una metodología adecuada en el área de tecnología e informática, su justificación, hipótesis y objetivos. El capítulo dos expone el estado del arte del área de tecnología e informática, abordando la evolución del concepto de tecnología y presentando definiciones según entidades internacionales. El capítulo tres describe la influencia del área de tecnología e informática en las sociedades del siglo XXI, enfocándose en las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC) y el uso de la robótica. El capítulo cuarto presenta la propuesta de metodología para la enseñanza del área de tecnología e informática en los grados de sexto a octavo utilizando robótica. En los capítulos quinto, sexto y séptimo, se ejecuta la propuesta en los grados respectivos utilizando la metodología con robótica. El capítulo octavo ofrece conclusiones y propuestas para trabajos futuros. El grupo de control estuvo conformado por los alumnos de los grados de sexto, séptimo y octavo de la institución educativa Avelino Saldarriaga, mientras que el grupo experimental incluyó a los grados de sexto, séptimo y octavo de la institución educativa Esteban Ochoa sede 2, ubicada en el municipio de Itagüí, Antioquia, durante el año 2023. En los grados sexto, séptimo y octavo, se evidencia cómo la utilización adecuada de la metodología permitió mejorar las competencias en la mayoría de los ítems. Los estudiantes expuestos a esta metodología mostraron un mayor dominio de los conceptos tecnológicos y una comprensión más profunda de cómo la tecnología influye en la sociedad y el medio ambiente. En conclusión, la robótica educativa se presenta como una herramienta efectiva para mejorar la enseñanza del área de tecnología e informática y fomentar el aprendizaje activo y práctico de conceptos tecnológicos, preparando a los estudiantes para abordar los desafíos tecnológicos del siglo XXI. Este logro se ha alcanzado mediante la utilización de guías de aprendizaje en un entorno educativo adaptado al contexto institucional y aprovechando las Tecnologías de la Información y Comunicación (TIC).
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    Una métrica para medir deuda técnica basada en el análisis de las más usadas. Caso de estudio del repositorio Square
    (Universidad Nacional de Colombia, 2024-06-17) Diaz Mena, Didier; Espinosa Bedoya, Albeiro; Calidad de Software
    La deuda técnica es un componente principal del costo de propiedad de la aplicación, se ha convertido en una de las metáforas más importantes para expresar los atajos de desarrollo, que causan la degradación de la calidad interna del software. Es necesario recalcar que, existen métricas de código abierto las cuales proporcionan datos numéricos en algunos productos de software y que a su vez permiten medir el índice de mantenibilidad, Complejidad ciclomática, Profundidad de herencia, Acoplamiento de clases, Líneas de código fuente, Líneas de código ejecutable donde los desarrolladores pueden identificar riesgos y hacer seguimiento continuo. No obstante, la literatura informa de varias métricas de software para líneas de productos y proceso, otras orientadas a objetos. En efecto, se realiza una búsqueda centralizada de varios repositorios de código abierto en la plataforma GitHub con el objetivo de dar cumplimiento a la necesidad expuesta de acuerdo a los criterios definido donde fueron preseleccionado nueve repositorios específicamente con el lenguaje Python obteniendo A si una mayor puntuación el repositorio de código abierto (square/square-python-sdk) para la aplicación de la métrica ya que es un proyecto medible desde todos sus ámbitos. En síntesis, se efectúa el análisis de los datos mediante el método estadístico ACP, también la normalización y cálculo de los pesos sobre las referencias de las métricas más usadas en la literatura. Finalmente, se valida la métrica propuesta aplicada al repositorio Square como caso de estudio donde se realizó el desarrollo del consumo de una API tanto a nivel Backend y FrontEnd. (Tomado de la fuente)
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    Modelo 4D –Multicriterio/Multidecisor/Multitemporal/Multiespacial- para la evaluación de impactos en proyectos de infraestructura: Caso hidroeléctricas
    (Universidad Nacional de Colombia, 2024) Laverde Salazar, Juan Felipe; Jaramillo Álvarez, Gloria Patricia; Torres Sánchez, Maria Adelaida; Laverde Salazar, Juan Felipe [https://scienti.minciencias.gov.co/cvlac/visualizador/generarCurriculoCv.do?cod_rh=0002074581]; Laverde Salazar, Juan Felipe [https://scholar.google.com/citations?user=L0xKktkAAAAJ&hl=es]; Laverde Salazar, Juan Felipe [0009000918553678]
    En la literatura, existen diversas herramientas y metodologías para evaluar y analizar los efectos sobre el entorno natural y las comunidades circundantes con estrategias como consulta de expertos, simulación, análisis de contenidos y encuestas a actores. Estas metodologías, suelen llevar a cabo un análisis unidireccional en términos de los objetivos que un proyecto busca impactar, es decir, se centran en el enfoque que el proyecto tiene con respecto a los resultados que pretende alcanzar. Este trabajo busca aplicar un modelo de análisis de impactos en proyectos hidroeléctricos que logre incluir los ejes social, ambiental y económica y que además relacione dimensiones multicriterio, multidecisor, multitemporal y multiespacial. Por metodología se plantea un análisis de bibliografía filtrada con una metodología PRISMA, un sistema de clasificación de impactos, la aplicación del análisis mediante el modelo DEMATEL- WINGS realizando un análisis matricial del sistema complejo de impactos, actores y las demás dimensiones, obteniendo como un aporte importante el criterio de influencia, el cual se usa finalmente para la evaluación AHP de los impactos junto con los criterios de magnitud y temporalidad. Como resultados se obtiene un modelo que logra identificar y analizar el alcance (r+c) de un impacto categorizado, el cual representa la influencia total de dicho impacto sobre el conjunto del sistema, ya sea de manera directa o indirecta. Por otra parte, se tiene el rol (r-c), que permite determinar si dicho impacto es causal o afectado. Finalmente, se ranquean los impactos permitiendo identificar afectaciones directas en los actores, las diferentes etapas del proyecto y áreas en las que el proyecto tiene influencia. Este análisis puede ser pertinente previo a la evaluación de impactos ya que permite tener herramientas para la gestión de impactos en términos de prevención y mitigación y apoyar la construcción de planes de manejo ambiental de los proyectos, como un paso previo entre la identificación de los impactos y la evaluación de estos. (Tomado de la fuente)
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    Inclusión dinámica de las preferencias del decisor en un algoritmo genético multiobjetivo mediante un SID
    (Universidad Nacional de Colombia, 2024-05-07) Díaz Guerra, Jaime Andrés; Jaramillo Álvarez, Gloria Patricia; Ciencias de la Decision
    El presente trabajo propone una metodología que permite que un decisor incluya las preferencias que experimenta sobre un problema, utilizando un Sistema de Inferencia Difusa en un algoritmo genético de optimización multiobjetivo. Esta metodología se logra a través del diseño de un método denominado Algoritmo Genético Multiobjetivo con Sistema de Inferencia de Preferencias Difusas (AGMOSIPD). Este algoritmo es una técnica de incorporación de preferencias a priori que le ofrece al decisor una etapa de aprendizaje inicial donde, a través de la obtención de un conjunto de soluciones a través de simulación Monte Carlo, podrá construir su estructura de preferencias mediante el diseño de un Sistema de Inferencia Difusa (SID). Posteriormente, el SID se incorpora en un algoritmo genético a través de una restricción para dirigir los individuos hacia la zona de la Frontera de Pareto más preferida por el decisor y ofrecer un conjunto reducido de alternativas. Este trabajo se ejecuta en 60 casos de prueba que involucran 6 problemas y 2 algoritmos genéticos, se presentan los resultados gráficos, se verifica la obtención de soluciones eficientes y se comparan las soluciones obtenidas mediante AGMOSIPD con las soluciones obtenidas a través de la optimización de los problemas de prueba en un algoritmo genético sin preferencias. AGMOSIPD obtiene soluciones eficientes en la mayoría de los casos probados y presenta desafíos y oportunidades de mejora en otras circunstancias. (Tomado de la fuente)
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    Dimensionamiento laboral para un canal de venta de seguros basado en un modelo de predicción de la demanda empleando técnicas de aprendizaje de máquinas
    (Universidad Nacional de Colombia, 2023-07) Zabala Gamez, Ligia Fernanda; Branch Bedoya, John Willian; Ospina Arango, Juan David
    La presente tesis de investigación tiene como objetivo proponer un método para el dimensionamiento laboral, basado en un modelo de predicción de la demanda a partir de la historia de la cantidad de pólizas que llegan al proceso de emisión de seguros. El interés de la presente investigación surge de un problema de negocio en una aseguradora Colombiana, por consiguiente, para el estudio se utilizó un conjunto de datos proporcionado por esa entidad, que corresponde a la cantidad de pólizas que se han registrado para las soluciones de personas y para los diferentes movimientos que un equipo de personas expertas en seguros, ejecuta en el proceso para emitir pólizas, durante enero 2019 y junio 2022. A partir de este conjunto de datos, se genera el pre procesamiento de los datos, seguido de la predicción de la cantidad de pólizas para cada solución y tipo de operación, utilizando modelos estadísticos clásicos y de aprendizaje de máquinas. Por último, se genera una comparación entre los modelos utilizados, 5 en total para cada una de las 12 series de tiempo y se evidencia que, a partir de las métricas MSE, MAPE y RMSE, se genera un modelo ganador para cada una de las series, permitiendo sugerir a partir de estos resultados enfoque de análisis para proyección en el negocio e insumo base para dimensionamiento laboral en el proceso de estudio. (texto tomado de la fuente)
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    Una visión sistémica del ecosistema de emprendimiento de la ciudad de Medellín
    (Universidad Nacional de Colombia, 2022-07) Valencia Escobar, Mauricio; Diaz Serna, Francisco Javier; Grupo de Investigación de Operaciones de la Universidad Nacional de Colombia: UNGIDO
    El presente trabajo final tiene como objetivo proponer un modelo causal para describir las condiciones sistémicas del ecosistema de emprendimiento de la Ciudad de Medellín con la finalidad entre otros, de aportar elementos que contribuyan a habilitar una conversación en torno a su análisis y comprensión. Para tal fin, se presenta un marco socioeconómico de la Ciudad de Medellín, una contextualización de su ecosistema de emprendimiento y se realiza una revisión de la literatura sobre el concepto de ecosistemas emprendedores, modelos conceptuales existentes para explicar su comportamiento y las metodologías para su medición y evaluación, con la finalidad de realizar una contribución en términos de su contextualización y su dinámica. Se concluye que la comprensión obtenida del ecosistema de emprendimiento a partir del análisis del modelo causal propuesto se convierte en una línea base de relevancia para los tomadores de decisiones que tienen el reto de establecer estrategias y políticas orientadas a su consolidación y sostenibilidad. (texto tomado de la fuente)
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    Método para el cálculo del porcentaje de agua en emulsiones agua-crudo usando aprendizaje de máquinas
    (2023-05-26) Echeverri Parra, Sebastian; Branch Bedoya, John Willian; Franco Ariza, Camilo; Cortés, Farid; Branch Bedoya, John Willian [0000-0002-0378-028X]; Cortés, Farid [0000-0003-1207-3859]; Gidia: Grupo de Investigación YyDesarrollo en Inteligencia Artificial; Fenómenos de Superficie Michael Polanyi; Gidia: Grupo de Investigación y Desarrollo en Inteligencia Artificial
    Se realizó un estudio sobre las emulsiones de agua en aceite (W/O) en crudos pesados provenientes de las imágenes adquiridas del laboratorio de Fenómenos de Superficie Michael Polanyi, mediante el uso de herramientas de microscopia óptica. El interés por el estudio de estas imágenes se crea con el fin de determinar el porcentaje de agua contenido en una emulsión llamado por las siglas %BSW (Basic Sediment and Water) sin hacer uso de técnicas químicas que requieren inversión de recursos. Para abordar la solución se emplea un análisis de características, determinando las principales variables que pueden ser extraídas de las imágenes obtenidas del laboratorio, como lo es la cantidad de partículas, el tamaño, la masa, la señal, la excentricidad, el épsilon, la ubicación de las partículas, todo realizado por medio de un método de visión por computador que permite identificar estos atributos en las emulsiones con un algoritmo basado en el seguimiento de partículas. Una vez son extraídas las variables se emplean técnicas estadísticas para identificar tendencias, correlaciones y selección de variables para un posterior uso de técnicas de aprendizaje de máquina supervisado como lo son los Bosques Aleatorios, Regresión Logística Multinomial, Redes Neuronales y de la Potenciación del Gradiente, evaluando en cada modelo el rendimiento de acuerdo a la capacidad de predicción del contenido de agua %BSW con varias medidas de validación y también por medio de imágenes encontradas en la literatura se comprueba el rendimiento del método seleccionado, con respecto a los resultados indicados por el autor del artículo. Al final se presenta una interfaz de consulta con las soluciones previamente mencionadas. (Texto tomado de la fuente)
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    Modelo de decisión intertemporal para la priorización de alternativas en problemas discretos considerando múltiples criterios
    (Universidad Nacional de Colombia, 2023-01-31) Ortiz Jiménez, Christian Rafael; Arango Aramburo, Santiago; Jaramillo Alvarez, Gloria Patricia; Jaramillo Álvarez, Gloria Patricia [0000-0001-9007-4326]; Ciencias de la Decision
    Algunos problemas de priorización de alternativas deben considerar consecuencias respecto a criterios que se distribuyen a lo largo de un horizonte temporal. En este contexto intertemporal, la evaluación de las alternativas respecto a los criterios de priorización se convierte en un conjunto de series de tiempo que representan cómo se evolucionan las alternativas. Si bien el contexto dinámico puede afectar la priorización, los modelos tradicionales recomiendan una decisión tomando como referencia el valor actual de cada serie de tiempo y las preferencias de cada criterio. Aunque esta es una forma práctica de abordar un problema de decisión multicriterio intertemporal, y hacer uso de los métodos ya ampliamente desarrollados, deja de lado importantes singularidades de la distribución temporal de las alternativas respecto a los criterios. Para hacer frente a esta situación, en esta investigación se plantea un modelo de decisión multicriterio que evalúa de forma explícita las series de tiempo que describen cómo se comportan las alternativas respecto a los criterios de decisión. Este modelo tiene como propósito extender la priorización en contextos intertemporales más allá del criterio de valor actual, incluyendo atributos como la tendencia, variabilidad, acumulación en el tiempo, cumplimiento de valores mínimos y metas. Como parte de la investigación, se ilustra la propuesta con un caso hipotético y con un caso de real en donde se desea priorizar un conjunto de políticas de descarbonización del transporte terrestre urbano para el Área Metropolitana del Valle de Aburrá cuyos impactos se perciben entre los años 2023 y 2050, a partir del estudio realizado por Valencia [1]. Los resultados de la investigación muestran que la priorización cambia cuando las alternativas tienen una estructura temporal diferenciadora. (Texto tomado de la fuente)
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    Aplicación de un modelo de simulación para evaluar la difusión de taxis eléctricos en Colombia
    (Universidad Nacional de Colombia, 2022) Gómez Herrera, Juan Sebastian; Franco Cardona, Carlos Jaime; Ardila Franco, Laura Andrea; Sistemas Energéticos
    La creciente preocupación por el cambio climático, las características del sector transporte de pasajeros y su evolución, han hecho que este sector sea considerado relevante en el análisis de estrategias de difusión de tecnologías limpias. Si bien esta problemática ha sido estudiada por la comunidad académica, poco se conoce sobre los procesos de difusión de estas tecnologías en los países en desarrollo como Colombia. En este trabajo se presenta el uso de un modelo de simulación basado en agentes para el caso de la difusión de taxis eléctricos en Colombia. La metodología usada consta de: Definición del problema, Parametrización del modelo de simulación, Análisis de resultados, y Evaluación de las estrategias. El desarrollo de esta metodología permite comprender y comparar los resultados obtenidos para las diferentes estrategias evaluadas en este trabajo. Los resultados de esta investigación están orientados al desarrollo de nuevo conocimiento, a un mayor entendimiento del fenómeno de difusión de taxis eléctricos y a la aplicación del modelo de simulación basado en agentes en el caso del mercado colombiano. (Texto tomado de la fuente)
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    Metodología para la apropiación de tecnologías orientadas al mejoramiento de la seguridad alimentaria en zonas urbanas y periurbanas de población vulnerable en el Valle de Aburrá
    (Universidad Nacional de Colombia, 2023-02-10) Quiroz Estrada, Alejandro; Jimenez Builes, Jovani Alberto; Acosta Amaya, Gustavo Alonso; A.Quiroz; Jiménez Builes, Jovani Alberto [0000-0001-7598-7696]; Quiroz Estrada, Alejandro [0000-0002-8189-5007]; Acosta Amaya, Gustavo Alonso [0000-0002-7270-9604]; Gidia: Grupo de Investigación YyDesarrollo en Inteligencia Artificial
    En este trabajo se propone una metodología para la apropiación de tecnologías orientadas al mejoramiento de la seguridad alimentaria en zonas urbanas y periurbanas de población vulnerable en el Valle de Aburrá, con el fin de reducir dicho problema en los estratos socioeconómicos más bajos por medio del uso de las TIC. Inicialmente se identifican las tecnologías con mayor potencial aplicativo en la seguridad alimentaria teniendo en cuenta factores como costo usabilidad y disponibilidad. Así mismo, se describen las técnicas de agricultura vertical más representativas. Luego, se realiza un levantamiento de los requisitos y características para la construcción de la metodología, la cual se dividide en tres grandes secciones: análisis sistémico de tecnologías Open source, mecanismos de apropiación tecnológica y entornos de aprendizaje. En la siguiente sección se establece como estrategia pedagógica un laboratorio divido en tres actividades a saber: un sistema tutor inteligente desarrollado en la plataforma Moodle, una charla con un experto en el área de la agricultura y por último una práctica didáctica por medio de las TIC. Finalmente, se realiza una prueba piloto con un grupo de veintiún participantes de una institución educativa de la ciudad. Unas de las conclusiones obtenidas en la validación indican que las TIC son una excelente herramienta para combatir problemas asociados a la inseguridad alimentaria, que en algunas ocasiones dicha problemática obedece más a factores como la desinformación que a los bajos recursos económicos. (Texto tomado de la fuente)
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    A computational methodology for the generation of genomic maps from fluoroscanning images
    (Universidad Nacional de Colombia, 2022) Ceballos-Arroyo, Alberto Mario; Hernandez Ortiz, Juan Pablo; _zL4pEkAAAAJ; Ceballos Arroyo, Alberto Mario [0000-0002-4883-5440]; Crs-Tid Center for Research and Surveillance of Tropical and Infectious Diseases
    Fluoroscanning is a novel system for quickly generating genomic maps. Unlike preceding systems like optical mapping and nanocoding, Fluoroscanning relies only on the intensity signals produced by dye fluorochromes when bound to DNA nucleotides, which we deem Fluoroscans. As part of this work, we wanted to develop and evaluated a fast digital image processing pipeline for extracting Fluoroscan signals from fluorescence microscopy images, to devise and implement a parallel and highly optimized algorithm for simulating the physical principles behind Fluoroscanning, and to guide laboratory experiments using such a tool in order to enable the generation of genomic maps through alignment algorithms. As a result of our work, we were able to set up a workflow in which real Fluoroscans extracted from digital images were used to adjust the parameters of a Monte Carlo simulation of Fluoroscanning which was then leveraged to guide further laboratory experiments and to generate a synthetic human-genome-scale dataset which will enable the development of signal alignment algorithms for genomic map generation.
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    Opciones de descarbonización del transporte terrestre en ciudades de Colombia: escenarios a partir de un modelo de dinámica de sistemas
    (Universidad Nacional de Colombia, 2022) Valencia Hernández, Verónica; Olaya, Yris; Arango Aramburo, Santiago; Valencia Hernández, Verónica [0001730199]; Verónica Valencia Hernández; Valencia Hernández, Verónica [0000000255558883]; Arango Aramburo, Santiago [0000-0002-5009-0986]; Olaya Morales, Yris [0000-0001-5210-4731]; Valencia Hernández, Verónica [Veronica-Valencia-5]; Ciencias de la Decision
    La crisis climática y la mala calidad del aire urbano han puesto la descarbonización del sector transporte en la agenda de la mayoría de los gobiernos. Sin embargo, la descarbonización del transporte generalmente se aborda a partir de la sustitución de tecnologías de vehículos, dejando de lado el potencial de los cambios modales en el camino hacia la reducción de emisiones. Este trabajo tiene como propósito evaluar posibles vías de descarbonización del transporte terrestre urbano para Bogotá D.C. y el Área Metropolitana del Valle de Aburrá -dos regiones de Colombia, un país en desarrollo- incluyendo el análisis del cambio tecnológico en vehículos y la dinámica de los viajes. Para ello se construyó un modelo de simulación usando Dinámica de Sistemas e integrando elementos del modelo de difusión de Bass y de modelos de elección discreta. Los resultados indican que bajo las condiciones actuales alrededor de un tercio del total de vehículos de Bogotá y del AMVA podrían ser vehículos eléctricos para 2050, porcentaje de mercado que si bien evitaría un total de 57 Mt de CO2eq y 6 t de PM entre las dos regiones hasta 2050, es bajo considerando el crecimiento del número de vehículos y la lenta renovación del parque antiguo de vehículos de combustión interna. Los resultados también sugieren que: 1) los precios de los combustibles, que afectan el desempeño de la economía en Colombia, es la variable con incertidumbre con mayor potencial de impactar la velocidad de difusión de vehículos de propulsión alternativa, velocidad favorecida en un escenario de bonanza económica, 2) la política más efectiva en reducción de emisiones es la chatarrización de vehículos pesados, pero es muy costosa de ejecutar, a cambio, las políticas con una mejor relación de costo y emisiones abatidas son: restringir las ventas de vehículos de combustión interna a partir de 2030, adicionar infraestructura de carga pública de vehículos eléctricos, nuevos buses solo cero y bajas emisiones, y aumentar la inversión en infraestructura de transporte no motorizado. (Texto tomado de la fuente)
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    Formalización de buenas prácticas de diseño de juegos siguiendo un modelo para la definición unificada de la práctica
    (Universidad Nacional de Colombia, 2022) Medina González, Diana Judith; Zapata Jaramillo, Carlos Mario; Maturana Gonzalez, Grissa Vianney ; Lenguajes Computacionales
    El diseño de juegos es el proceso mediante el cual un diseñador crea un contexto que descubre un jugador y del cual emerge un juego significativo. Las buenas prácticas son acciones de estandarización de procesos, repetitivas y observables con aceptación en diversos contextos de la industria y la comunidad académica. Las aproximaciones de diversos autores a la denominación de la práctica en el área del diseño de juegos no se realizan de forma explícita; por el contrario, los acercamientos a definiciones de buenas prácticas son imprecisos y carecen de estandarización. Esto se debe, en parte, a la falta de una definición adecuada de la práctica en el diseño de juegos, además de la diversidad de métodos, modelos y frameworks que se encuentran en la literatura y en las que se plantean diferentes formas de llevar a cabo el proceso de diseño de juegos. En esta Tesis de Maestría se propone un conjunto de buenas prácticas de diseño de juegos, caracterizadas a partir de diversos modelos, métodos y frameworks, definidas siguiendo un modelo para la definición unificada de la práctica y representadas bajo el Quintessence kernel. Para resolver los problemas mencionados, este conjunto de buenas prácticas permite integrar la visión de diferentes propuestas en cada área del conocimiento, de forma que las prácticas resultantes sirvan a los diseñadores como una herramienta replicable para cumplir los objetivos planteados con el diseño de juegos. (Texto tomado de la fuente)
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    Optimización de una red de transporte aplicado al sector de cemento a granel en Colombia
    (Universidad Nacional de Colombia, 2022-12-12) Morales Barbosa, Rubén Esneyder; Jaramillo Álvarez, Patricia; Grupo de Investigación Ciencias de la Decisión
    Esta tesis tiene como finalidad diseñar un modelo que optimice la red de transporte de cemento a granel en Colombia. El estudio, evaluación, modelación y optimización constante de las redes de transporte permiten a las empresas tener ahorros significativos al identificar orígenes-destinos óptimos garantizando altos niveles de servicio en cantidad y tiempo de entrega. Para el desarrollo de esta tesis, se usa como fuente de información los datos de operación de una empresa colombiana de transporte de carga que presta sus servicios a una reconocida compañía productora de cemento a nivel nacional. Los resultados parten desde el análisis descriptivo de la demanda, la construcción de las matrices de kilómetros y costos, la modelación matemática del problema y la estimación del parámetro índice de costos del transporte de carga (ICTC) para hacer uso del software académico en el ejercicio de optimización. Posteriormente, se realiza la validación del modelo con respecto a la realidad de los últimos 10 meses alcanzando un ajuste del 95%. Se modela y optimiza los 3 años siguientes de operación logrando un ahorro potencial cercano al 5% permitiendo apalancar decisiones claves de negocio referente al ingreso y salida de vehículos teniendo en cuenta los dimensionamientos necesarios para atender la demanda. (Texto tomado de la fuente)
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    Método de compresión de archivos de imagen usando técnicas de deep learning
    (Universidad Nacional de Colombia, 2022) Varas González, Mario; Branch Bedoya, John Willian
    En los últimos años, el tráfico en internet ha estado mayormente dominado por aplicaciones relacionadas con archivos de imagen y vídeo, especialmente servicios de streaming de contenido y aplicaciones de distribución de video bajo demanda. Más de tres cuartas partes del tráfico total de internet corresponden a archivos de imagen y vídeo. Que estas tareas sean lo más eficientes posible repercute directamente en la experiencia de uso que tengan los usuarios y en la calidad del servicio prestado. Preservar la calidad de esta experiencia de usuario es el principal objetivo en el desarrollo de estos sistemas de compresión, así como el punto donde estos sistemas más pueden flaquear. Es por ello que minimizar la distorsión o pérdida de información generada en el proceso de compresión de un archivo es algo prioritario y un asunto que ha tratado de abordarse desde diversas perspectivas y métodos a lo largo de la historia. El presente trabajo se centra en aquellas propuestas de reciente publicación donde el aprendizaje profundo o Deep Learning juega un papel principal en este proceso, proponiendo un método basado en redes neuronales para enfrentar el problema de compresión de archivos de imagen, mostrando la investigación llevada a cabo, el desarrollo del método y su puesta a prueba. (texto tomado de la fuente)
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    Method for the segmentation of brain magnetic resonance images using a neural network architecture based on attention models
    (Universidad Nacional de Colombia, 2022-07-31) Laiton Bonadiez, Camilo Andres; Sanchez Torres, German; Branch Bedoya, John Willian; Gidia: Grupo de Investigación YyDesarrollo en Inteligencia Artificial
    In recent years, the use of deep learning-based models for developing advanced healthcare systems has been growing due to the results they can achieve. However, the majority of the proposed deep learning-models largely use convolutional and pooling operations, causing a loss in valuable data and focusing on local information. In this thesis, we propose a deep learning-based approach that uses global and local features which are of importance in the medical image segmentation process. In order to train the architecture, we used extracted three-dimensional (3D) blocks from the full magnetic resonance image resolution, which were sent through a set of successive convolutional neural network (CNN) layers free of pooling operations to extract local information. Later, we sent the resulting feature maps to successive layers of self-attention modules to obtain the global context, whose output was later dispatched to the decoder pipeline composed mostly of upsampling layers. The model was trained using the Mindboggle-101 dataset. The experimental results showed that the self-attention modules allow segmentation with a higher Mean Dice Score of 0.90 ± 0.036 compared with other UNet-based approaches. The average segmentation time was approximately 0.032 s per brain structure. The proposed model allows tackling the brain structure segmentation task properly. Exploiting the global context that the self-attention modules incorporate allows for more precise and faster segmentation. We segmented 37 brain structures and, to the best of our knowledge, it is the largest number of structures under a 3D approach using attention mechanisms.
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    scikit-forecasts: Una librería en Python para el pronóstico de series de tiempo no lineales
    (Universidad Nacional de Colombia, 2021) Arango González, María Alejandra; Velásquez Henao, Juan David
    El interés en el uso de técnicas de aprendizaje de máquinas, y en general, de modelos no lineales para el pronóstico de series de tiempo ha crecido exponencialmente en las últimas dos décadas. Sin embargo, muchas de las librerías disponibles de aprendizaje de máquinas no contemplan el uso de modelos de series de tiempo, haciendo que el científico de datos consuma gran parte de su tiempo en la tarea de convertir sus datos a un formato de problema de regresión para poder utilizar estas librerías. Esto claramente evidencia la necesidad de contar con librerías especializadas en el pronóstico de series de tiempo usando técnicas de aprendizaje de máquinas y modelos no lineales en general. En esta tesis se presenta la librería de Python de código abierto llamada scikit-forecasts, la cual permite transformar y pronosticar series de tiempo usando técnicas de aprendizaje de máquinas, entre las que se incluyen los modelos autorregresivos, las redes neuronales artificiales, modelos neuro-difusos, modelos TAR y modelos SETAR, entre otros. La librería puede ser usada interactivamente en un libro de Jupyter, lo que facilita el desarrollo de modelos. Los métodos de pronóstico se encuentran implementados como clases que pueden ser utilizadas con muchas de las funciones disponibles en scikit-learn. La librería está diseñada para soportar los procesos de evaluación de distintos tipos de transformaciones, el pronóstico con diferentes tipos de modelos no lineales y la comparación de pronósticos obtenidos con modelos diferentes. (Texto tomado de la fuente)