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Elaboración y comparación de dos modelos predictivos para determinar caudales a través del análisis de variables hidroclimáticas de una cuenca hidrográfica tropical: caso de estudio cuenca del rio Tuluá.
(Universidad Nacional de Colombia, 2025-10-31) Blandón López, León Darío; González Salcedo, Luis Octavio
Se compararon dos enfoques analíticos estadístico y neuronal artificial para estimar los caudales en la cuenca hidrográfica tropical del río Tuluá, a partir del análisis de variables hidroclimáticas registradas en estaciones de monitoreo ambiental de la CVC. Para ello, se analizaron cinco variables de entrada entre 2004 y 2022: caudal hídrico, precipitaciones, evaporación, temperatura y humedad relativa. Del análisis exploratorio de datos se detectaron anomalías en el comportamiento de dichas variables, incluyendo registros atípicos y variaciones inesperadas dentro del patrón normal de las series. La identificación de estos comportamientos irregulares justificó el uso de los coeficientes de Shapiro-Wilk, Kolmogorov-Smirnov y Mann-Kendall, lo cual permitió comprender el contexto hidroclimático que condiciona el comportamiento del caudal. Los análisis de normalidad evidenciaron que las variables no siguen una distribución normal. Asimismo, el coeficiente de Mann-Kendall permitió evaluar tendencias hidroclimáticas, especialmente en la zona plana de la cuenca, donde se observaron aumentos anómalos en la intensidad de lluvias en áreas montañosas y una tendencia creciente en temperatura y evaporación. Para completar los datos faltantes, se aplicaron correlaciones entre estaciones mediante el coeficiente de Pearson y el método de KNN (k-Nearest Neighbors), sobre un total de 6785 registros diarios. El desempeño de los modelos se evaluó mediante el coeficiente de correlación lineal R. En cuanto a los modelos predictivos, el algoritmo estadístico random forest explicó entre el 30 % y el 39 % de la variabilidad del caudal, con un valor de R=0,622. Las redes neuronales artificiales mostraron desempeños variables: el perceptrón multicapa (MLP) tipo feedforward-backpropagation alcanzó R=0,534, mientras que la red de funciones de base radial (RBF) presentó R=0,512, ambos considerados moderados. El modelo long short-term memory (LSTM) logró los mejores resultados en todas sus fases: R=0,908 (entrenamiento), R=0,8381 (prueba), R=0,7556 (validación) y R=0,908 (simulación general), lo que evidencia una alta capacidad de ajuste y excelente generalización. Se concluye que los modelos basados en redes neuronales, especialmente LSTM, ofrecen un alto potencial para la predicción de caudales en cuencas tropicales, superando al modelo estadístico random forest, el cual presenta baja precisión frente a los requerimientos de información en la cuenca hidrográfica. Futuras investigaciones podrían integrar variables relacionadas con el uso del suelo, cobertura vegetal y datos satelitales, así como aplicar modelos híbridos para fortalecer la precisión y robustez de las predicciones. Debido a su flexibilidad, escalabilidad y eficacia, este enfoque puede replicarse en otras cuencas con condiciones similares y constituye una herramienta valiosa para apoyar la gestión pública del recurso hídrico, la planificación territorial y la adaptación al cambio climático. (Texto tomado de la fuente)
Transiciones dinámicas de datos: animación de flujos de datos mediante grafos de procesos operativos
(Universidad Nacional de Colombia, 2025-11-05) Reina Saldaña, Arley Smith; Branch Bedoya, John Willian; Branch Bedoya, John Willian [0000-00020378028X]; Gidia: Grupo de Investigación YyDesarrollo en Inteligencia Artificial
El análisis de procesos industriales presenta limitaciones cuando se emplean representaciones estáticas, ya que estas no logran capturar de manera adecuada la dimensión temporal de los flujos de información. Para superar esta restricción, se diseñó e implementó un sistema de visualización dinámica basado en PM4Py y PyGame, que integra registros en formato XES con grafos animados. La interfaz desarrollada incorpora controles de reproducción y un esquema de codificación visual —basado en velocidad, tamaño y color— orientado a resaltar cuellos de botella, concentraciones de actividad y variaciones temporales. La validación del sistema se llevó a cabo mediante una encuesta a expertos, quienes compararon la animación con herramientas habitualmente utilizadas. Los resultados evidencian una valoración favorable de la representación del comportamiento del proceso (61,1 % la calificó como superior), aunque se registraron opiniones divididas en torno a la calidad visual (44,4 % favorable y 11,1 % en desacuerdo) y al costo percibido (38,9 % superior, 27,8 % inferior). La intención de adopción alcanzó una mediana de 4 (“Probablemente sí”), con un 55,6 % de disposición positiva. En síntesis, la animación potencia la comprensión de la dinámica procesal y demuestra la viabilidad de integrar minería de procesos y visualización animada en entornos abiertos. Sin embargo, persisten barreras asociadas al diseño visual, la curva de aprendizaje y la integración tecnológica, lo que señala la necesidad de ajustes futuros para consolidar su adopción en contextos industriales. (Texto tomado de la fuente)
La experimentación en el aprendizaje de los métodos de separación de mezclas
(Universidad Nacional de Colombia, 2025) Pineda Ocaña, Laura; López, Walter Ricardo
El presente trabajo pretende utilizar la experimentación como una estrategia pedagógica con el propósito de posibilitar la comprensión de un tema propio de las Ciencias Naturales. El estudio se desarrolla con estudiantes de cuarto grado de básica primaria del colegio Gimnasio Campestre la Consolata Bilingüe. Esta investigación consta de diferentes etapas, inicia con una prueba diagnóstica, que permite evaluar los posibles obstáculos de aprendizaje; posteriormente, el diseño de una unidad didáctica que emplea la experimentación como estrategia pedagógica, para desarrollar los contenidos temáticos de los temas: tipos de mezclas y métodos de separación de mezcla, sugeridos para este grado por el Ministerio de Educación en los Estándares Básicos de Competencias y los Derechos Básicos De Aprendizaje. A continuación, con el fin de obtener resultados susceptibles de ser analizados cuantitativa y cualitativamente (estudio mixto), se aplicó una prueba final, que logró evidenciar un cambio en el estado de las competencias científicas pretendidas (“Uso comprensivo del conocimiento y explicación”), lo que condujo a un avance positivo en los estudiantes de grado cuarto. A manera de aplicación práctica, se dio la creación de un proyecto de ABP (Aprendizaje basado en proyectos) con la intención de que el estudiante relacionará las diferentes áreas del conocimiento y aplicará lo aprendido en una situación real (Texto tomado de la fuente)
Análisis de la especialización temática de las revistas de Ingeniería pertenecientes a SciELO usando minería de texto
(Universidad Nacional de Colombia, 2025) López Moreno, Ana María; Velásquez Henao, Juan David; ; Henao, Juan David [0000-000307831432]
La minería de texto y las técnicas de análisis de redes se han consolidado como herramientas clave para el estudio de grandes volúmenes de información científica. En el contexto de las revistas de Ingeniería indexadas en SciELO, el análisis temático basado en coocurrencia de palabras clave permite identificar comunidades semánticas relevantes y mapear las áreas de especialización dentro del campo. A partir de un corpus compuesto por más de 15.000 artículos publicados entre 2015 y 2024, se construyó una red de coocurrencia semántica sobre la cual se aplicó el algoritmo Louvain. Este enfoque permitió detectar ocho clústeres temáticos dominantes, que reflejan líneas de investigación como biotecnología ambiental, inteligencia artificial, educación superior, materiales, cambio climático, optimización, salud pública y sostenibilidad. La evaluación de las comunidades temáticas se complementó con análisis de distribución por revista y año, mapas de correlación editorial y redes bibliométricas de citación, co-citación y acoplamiento, revelando patrones de afinidad intelectual entre publicaciones y núcleos editoriales convergentes. (texto tomado de la fuente)
Red innruta : un modelo de éxito en vigilancia e inteligencia estratégica con impacto en el ecosistema de innovación en Medellín – Colombia
(Red de Inteligencia Competitiva Innruta, 2025) Méndez Naranjo, Katia Cecilia; Duque Salazar, Ana Catalina; Montoya Gallón, Santiago; Londoño Llanos, Joan David; Benítez Goez, Angela Maria; Restrepo Mazo, Paola Andrea; Uribe Martínez, Astrid Girlesa
La Red de Inteligencia Competitiva INNRUTA es una iniciativa pionera creada en 2013 bajo el liderazgo de Ruta N, que articula 11 instituciones especializadas de Medellín en un modelo de colaboración interorganizacional único en Colombia. Integra universidades de alto nivel académico (Universidad Nacional de Colombia sede Medellín (UNAL Medellín), Universidad de Antioquia (UdeA), Universidad Pontificia Bolivariana (UPB), Universidad de Medellín (UdeMedellín), Universidad EAFIT (EAFIT), Universidad EIA (EIA), Institución universitaria ITM (ITM) y Universidad CES (CES)) y centros de innovación y oficinas de transferencia de resultados de investigación (Corporación Biointropic, CIDET y Corporación Tecnnova) con la misión de fortalecer las capacidades de vigilancia e inteligencia estratégica (VIE) para transformar información en conocimiento estratégico y orientar la toma de decisiones en los macroproyectos de innovación de la ciudad. En estos 12 años de trayectoria sostenida, INNRUTA se ha consolidado como referente nacional en vigilancia e inteligencia estratégica, generando impactos tangibles en el ecosistema de innovación de Medellín como: generación de conocimiento estratégico, articulación del ecosistema, transferencia de capacidades e impacto en políticas públicas. demostrando ser un mecanismo eficaz para convertir inteligencia estratégica en ventaja competitiva territorial, fortaleciendo la capacidad de Medellín y la región para anticipar tendencias e identificar oportunidades de innovación basadas en la evidencia (Texto tomado de la fuente)