The Fourth Industrial Revolution has prompted companies to prioritizeefficiency and cost reduction, necessitating the adoption of advanced computationallyaided techniques to enhance decision-making processes. While many firms, particularlyin developed economies, have successfully integrated machine learning into theiroperations, small and medium-sized enterprises (SMEs) in developing countriescontinue to face challenges due to resource and technical skill shortages. Thisstudy addresses this gap by presenting a successful implementation of a machinelearning prediction tool based on Random Forest in an Argentinian SME that performshydrocarbon tanks maintenance duties. Specifically, we developed a tool to forecastinspection times for hydrocarbon tank personnel, a critical task for such companies. Ouranalysis demonstrates the tool’s ability to predict inspection times with MAE = 15.8 minand MAPE = 1.2% on a held-out test set (20% of the dataset). By seamlessly integratingthis tool, our work serves as a motivational case study, inspiring similar technologicaladvancements in companies facing similar challenges.
Se analizaron muestras de sedimentos superficiales de 46 sitios a lo largo del río Unete, en Casanare, Colombia, para evaluar el riesgo ecológico y las fuentes de metales pesados: arsénico (As), cobre (Cu), níquel (Ni), plomo (Pb) y zinc (Zn). El estudio aplicó un enfoque integral que incluyó análisis estadísticos descriptivos, comparación con las Guías de Calidad de Sedimentos (SQGs), cálculo de factores de enriquecimiento (EF), índice de riesgo ecológico potencial (PERI), índice de riesgo de toxicidad (RI), y métodos estadísticos multivariantes como el Análisis de Componentes Principales (PCA) y la Factorización de Matriz Positiva (PMF). Las concentraciones de As presentaron una distribución altamente heterogénea, mientras que el Pb se identificó como el contaminante más crítico, con niveles elevados que indican preocupación en al menos el 5% de los sitios. Ambos, As y Pb, mostraron niveles significativos de contaminación ambiental. Los EF indicaron que Zn, As y Pb provienen de fuentes antropogénicas, mientras que Cu y Ni se originan en fuentes naturales. Los valores de PERI y RI clasificaron a As y Pb como contaminantes de preocupación, con mayor riesgo ambiental en los sitios donde coexisten. El análisis multivariado, respaldado por la literatura, identificó dos fuentes probables: (i) actividades agrícolas y (ii) emisiones vehiculares. Esto coincide con la distribución localizada del As y la amplia dispersión del Pb en el área de estudio.
La presente investigación se refiere a la obtención de tres andamios electrohilados, el primero producido a partir de un polímero sintético policaprolactona (PCL), el segundo de un polímero natural gelatina porcina tipo A entrecruzada con vapores de glutaraldehído (G) y el tercero de una mezcla de ambos en composición 50/50 (m/m) PCL/G, con el objetivo de definir los parámetros de operación para llevar a efecto el electrohilado de las sustancias y realizar la evaluación mecánica de los andamios obtenidos a través del Dynamic Mechanical Analysis (Análisis Mecánico Dinámico), en lo adelante DMA, así conocido por sus siglas en inglés. Inicialmente se obtuvieron andamios defectuosos con fibras en las que se apreciaban grumos, pero el ajuste de las variables arrojó la obtención de andamios con una morfología fibrosa lisa y porosa. Se realizó el DMA a los tres andamios obtenidos y se determinó en todos, el módulo de almacenamiento (E’), el módulo de pérdida (E’’) y el factor de amortiguamiento (tan δ), para estimar así la temperatura de transición de estado en los andamios. Como principales resultados se obtuvieron matrices de morfologías adecuadas con un comportamiento viscoelástico, que las hacen candidatas para ser utilizadas en la regeneración de tejidos.
Este estudio analiza las transiciones en el uso del suelo impulsadas por la urbanización en las 32 capitales departamentales de Colombia entre 1992 y 2019. Usamos mapas anuales de cobertura del suelo (300 m) de la Iniciativa de Cambio Climático de la Agencia Espacial Europea (CCI-ESA) para evaluar cómo la expansión urbana ha transformado pastizales, tierras de cultivo y bosques. Los resultados muestran que los pastizales fueron los más afectados, seguidos por las tierras de cultivo y bosques. El impacto de la urbanización se intensificó desde el año 2000, especialmente tras la Ley 388 de 1997. Ciudades como Bogotá, Medellín y Cali crecieron principalmente sobre pastizales, mientras que Bucaramanga, Pereira e Ibagué experimentaron conversiones de tierras agrícolas en su mayoría. En Mocoa, Leticia e Inírida, la urbanización avanzó principalmente sobre bosques. Los conflictos potenciales de uso del suelo (LUCs) amenazan la seguridad alimentaria, la biodiversidad y la regulación hídrica, especialmente en ciudades donde la urbanización afecta tierras agrícolas y bosques. Nuestros hallazgos subrayan la necesidad de un enfoque integrador que equilibre el crecimiento urbano con la conservación de ecosistemas claves. Las soluciones basadas en la naturaleza y la toma de decisiones colaborativa son clave para mitigar los impactos negativos y promover un desarrollo urbano sostenible.
