In this paper a combination of interval type-3 fuzzy logic and the fractal dimension (FD) is employed for arrhythmia classification. FD is utilized to characterize the geometrical properties in the electrocardiogram (ECG) of a patient. The fractal dimension is a good representative of an ECG signal, as is able to model its complexity. A type-3 fuzzy system is used to convey the knowledge in image classification. Type-3 helps in capturing the uncertainty in medical classification. A new technique is introduced for arrhythmia classification using the FD. Results with the MIT dataset show the effectiveness of the proposal. In addition, type-3 results were shown to be statistically better than the ones obtained by type-2 and type-1. A limitation of this study is that arrhythmia classification is performed in an offline fashion, meaning that information of patients is contained in a dataset and we process the information in the computer, which is not real-world scenario in this case. Future work could be to optimize parameters for enhancing even further the performance. Also, a hardware implementation would help in making this approach closer to the real persons, as arrhythmias could be classified in a quicker fashion. Spanish-language metadata / Metadatos en españolTítulo en español:Enfoque difuso-fractal de intervalo tipo 3 para la clasificación de arritmias Resumen:En este artículo se emplea una combinación de lógica difusa de intervalo tipo 3 y dimensión fractal (FD) para la clasificación de arritmias. La FD se utiliza para caracterizar las propiedades geométricas del electrocardiograma (ECG) de un paciente. La dimensión fractal constituye una buena representación de una señal ECG, ya que permite modelar su complejidad. Se utiliza un sistema difuso tipo 3 para incorporar el conocimiento en la clasificación de imágenes. El tipo 3 contribuye a capturar la incertidumbre presente en la clasificación médica. Se introduce una nueva técnica para la clasificación de arritmias mediante la FD. Los resultados obtenidos con el conjunto de datos MIT muestran la efectividad de la propuesta. Además, se demostró estadísticamente que los resultados obtenidos con el tipo 3 fueron mejores que los correspondientes a los tipos 2 y 1. Una limitación de este estudio es que la clasificación de arritmias se realiza offline; es decir, la información de los pacientes se encuentra contenida en un conjunto de datos y se procesa mediante un ordenador, lo que, en este caso, no representa un escenario del mundo real. Como trabajo futuro, podrían optimizarse los parámetros para mejorar aún más el rendimiento. Asimismo, una implementación en hardware contribuiría a aproximar este enfoque a su aplicación en personas reales, ya que las arritmias podrían clasificarse con mayor rapidez. Palabras Claves:Lógica difusa, Arritmia, Sistemas de inferencia difusa Smart citations: SCITEAI. Dimensions.Open Alex.
This article examines injury patterns among Generation Z padel players through a complex systems lens. It argues that injuries are not isolated accidents but disruptions in the body's biomechanical homeostasis caused by explosive movements and rigid equipment (e.g., carbon fiber rackets). The researchers propose a "Physical Shielding" (Blindaje Físico) model, a preventive approach focused on restoring "tensegrity" and enhancing the body's resilience to mechanical stress. A key finding is the significance of prodromal states—subtle warning signs like minor inflammation that are often ignored by young athletes in favor of performance. The study reveals gender-specific patterns: men are more prone to shoulder issues, while women experience higher rates of tennis elbow (epicondylitis). Ultimately, the study advocates for a shift from traditional fitness goals to a holistic "pre-habilitation" strategy that integrates ergonomic adjustments, eccentric training, and biological self-awareness. Spanish-language metadata / Metadatos en españolTítulo en español:Enfoque sistémico de la fenomenología de las lesiones en el pádel de la Generación Z: interrelaciones biomecánicas y blindaje físico Resumen:Este artículo examina los patrones de lesión entre jugadores de pádel de la Generación Z desde la perspectiva de los sistemas complejos. Sostiene que las lesiones no constituyen accidentes aislados, sino alteraciones de la homeostasis biomecánica del cuerpo provocadas por movimientos explosivos y equipamiento rígido, como las palas de fibra de carbono. Los investigadores proponen un modelo de «Blindaje Físico», un enfoque preventivo centrado en restaurar la «tensegridad» y aumentar la capacidad del cuerpo para resistir el estrés mecánico. Un hallazgo clave es la importancia de los estados prodrómicos, es decir, señales de advertencia sutiles, como inflamaciones leves, que los atletas jóvenes suelen ignorar en favor del rendimiento. El estudio revela patrones específicos según el sexo: los hombres presentan una mayor predisposición a problemas en el hombro, mientras que las mujeres muestran tasas más elevadas de codo de tenista (epicondilitis). En última instancia, el estudio aboga por sustituir los objetivos tradicionales de acondicionamiento físico por una estrategia holística de «prehabilitación» que integre ajustes ergonómicos, entrenamiento excéntrico y autoconciencia biológica. Palabras Claves:enfoque sistémico, blindaje físico, fenomenología de las lesiones, Generación Z, estados prodrómicos Smart citations: SciteAI. Dimensions.Open Alex.
This study investigates the role of reduct-based attribute subsets (derived from rough set theory) with respect to supervised classification performance. Considering twenty-one datasets, two representations were assessed: minimum-length reducts containing the smallest attribute sets to retain consistency, and maximum-length reducts comprising the largest irredundant subsets. A Friedman–Nemenyi test was used to assess eleven classifiers with five quality measures. For the majority of classifiers, both types of reducts systematically degrade the predictive performance when compared with using all attributes. JRIP, Logistic Regression, and MLP are consistent and have the same performance except for PRC area, where maximum-length reducts reduce performance. For SMO, minimum-length reducts perform better than maximum-length reducts. These observations show that the efficacy of reduct-based feature selection largely depends on the characteristics of classifiers; it can provide significant dimensionality reduction without loss of accuracy for some models. Spanish-language metadata / Metadatos en españolTítulo en español:¿Importa el tamaño? La influencia del tamaño del reducto en el rendimiento de los clasificadores supervisados Resumen:Este estudio investiga el papel de los subconjuntos de atributos basados en reductos, derivados de la teoría de conjuntos aproximados (rough set theory), en relación con el rendimiento de la clasificación supervisada. Considerando veintiún conjuntos de datos, se evaluaron dos representaciones: reductos de longitud mínima, que contienen los conjuntos de atributos más pequeños necesarios para conservar la consistencia, y reductos de longitud máxima, que comprenden los subconjuntos irredundantes de mayor tamaño. Se utilizó una prueba de Friedman–Nemenyi para evaluar once clasificadores mediante cinco medidas de calidad. Para la mayoría de los clasificadores, ambos tipos de reductos reducen sistemáticamente el rendimiento predictivo en comparación con el uso de todos los atributos. JRIP, Regresión Logística y MLP presentan un comportamiento consistente y muestran el mismo rendimiento, excepto en el área PRC, donde los reductos de longitud máxima reducen el rendimiento. En el caso de SMO, los reductos de longitud mínima presentan un mejor rendimiento que los reductos de longitud máxima. Estas observaciones muestran que la eficacia de la selección de características basada en reductos depende en gran medida de las características de los clasificadores; para algunos modelos, puede proporcionar una reducción significativa de la dimensionalidad sin pérdida de exactitud. Palabras Claves:reducción de dimensionalidad, reducto, clasificadores, longitud del reducto Smart citations: SciteAI. Dimensions.Open Alex.
Indigenous languages continue to experience significant technological marginalisation due to limited digital corpora, orthographic inconsistency, dialectal variation, morphological complexity, and insufficient representation in contemporary natural language processing systems. This study introduces RAÍZ, a hybrid machine translation architecture designed for low-resource Indigenous languages. The proposed framework combines Transformer-based multilingual modelling with linguistically informed components, including phonetic normalisation, morphological segmentation, semantic contextualisation, lexical retrieval mechanisms, and community-centred validation procedures involving native speakers. The architecture was evaluated using Spanish–Nahuatl and Spanish–Mazahua translation tasks through a mixed evaluation strategy integrating BLEU, chrF, and COMET metrics alongside qualitative assessment focused on clarity, naturalness, semantic fidelity, and cultural appropriateness. Experimental results indicate that RAÍZ achieved 28.6 BLEU, 56.8 chrF, and 74% COMET in the Spanish–Nahuatl task, while obtaining 27.4 BLEU, 54.9 chrF, and 71% COMET for Spanish–Mazahua translation. The findings suggest that hybrid and linguistically grounded approaches can improve translation robustness in low-resource settings while supporting culturally sensitive language technologies. The study further highlights the importance of combining neural architectures with community participation and explicit linguistic knowledge in the development of more inclusive machine translation systems for Indigenous languages. Spanish-language metadata / Metadatos en españolTítulo en español:RAÍZ: Una arquitectura híbrida basada en conocimiento lingüístico y aprendizaje profundo para la traducción automática de lenguas indígenas con pocos recursos Resumen:Las lenguas indígenas continúan experimentando una importante marginación tecnológica debido a la disponibilidad limitada de corpus digitales, la inconsistencia ortográfica, la variación dialectal, la complejidad morfológica y su insuficiente representación en los sistemas contemporáneos de procesamiento del lenguaje natural. Este estudio presenta RAÍZ, una arquitectura híbrida de traducción automática diseñada para lenguas indígenas con pocos recursos. El marco propuesto combina modelado multilingüe basado en Transformers con componentes fundamentados en conocimiento lingüístico, entre ellos la normalización fonética, la segmentación morfológica, la contextualización semántica, mecanismos de recuperación léxica y procedimientos de validación centrados en la comunidad con participación de hablantes nativos. La arquitectura se evaluó mediante tareas de traducción español–náhuatl y español–mazahua, utilizando una estrategia de evaluación mixta que integró las métricas BLEU, chrF y COMET con una evaluación cualitativa centrada en la claridad, naturalidad, fidelidad semántica y adecuación cultural. Los resultados experimentales indican que RAÍZ alcanzó 28,6 BLEU, 56,8 chrF y 74 % COMET en la tarea español–náhuatl, mientras que para la traducción español–mazahua obtuvo 27,4 BLEU, 54,9 chrF y 71 % COMET. Los hallazgos sugieren que los enfoques híbridos con fundamento lingüístico pueden mejorar la robustez de la traducción en contextos de bajos recursos y, al mismo tiempo, favorecer el desarrollo de tecnologías lingüísticas culturalmente sensibles. El estudio también destaca la importancia de combinar arquitecturas neuronales con la participación comunitaria y el conocimiento lingüístico explícito para desarrollar sistemas de traducción automática más inclusivos destinados a las lenguas indígenas. Palabras Claves:traducción de lenguas indígenas, PLN de bajos recursos, arquitectura neuronal híbrida, Transformers multilingües, preprocesamiento lingüístico, validación basada en la comunidad, inteligencia artificial con fundamento cultural Smart citations: SciteAI. Dimensions.Open Alex.
This study develops a comparative benchmark for software effort estimation using the benchmark suite implemented in Python and the result package generated by that suite. Eleven regressors were compared under a leakage-safe protocol on a COCOMO-like dataset of 62 projects and 20 numeric predictors, with 49 projects reserved for model development and 13 for final hold-out testing. The evaluated methods were a three-hidden-layer deep neural network, CatBoost, XGBoost, stacked ensemble regression, random forest, support vector regression with radial basis kernel, Gaussian process regression, LightGBM, an optimized M5P model tree, gradient boosting, and AdaBoost. Model quality was judged through repeated 5×2 cross-validation on the training partition and through an independent hold-out test set, using MAE, RMSE, R², MMRE, MdMRE, and PRED(25). The repeated-CV ranking identified Gaussian process regression as the most accurate and stable model, with mean rank = 1.0000, RMSE = 0.2152, R² = 0.8998, and PRED(25) = 0.9289. The same model also dominated the hold-out evaluation, achieving MAE = 0.1444, RMSE = 0.1835, R² = 0.9084, MMRE = 0.0850, MdMRE = 0.0634, and PRED(25) = 0.9231. The overall order of precision from repeated cross-validation was: Gaussian process regression, optimized model tree (M5P), stacked ensemble regressor, gradient boosting regressor, XGBoost regressor, random forest regressor, CatBoost regressor, AdaBoost regressor, support vector regression, deep neural network, and LightGBM regressor. Permutation importance of the best model showed KDSI, ACAP, PCAP, RELY, and AAF as the most influential predictors. The evidence indicates that, for the present small-sample COCOMO-like setting, kernel-based and piecewise linear/tree-based methods outperform the deeper neural alternative. Spanish-language metadata / Metadatos en españolTítulo en español:Benchmark comparativo de once modelos de regresión para la estimación del esfuerzo de software en un conjunto de datos similar a COCOMO Resumen:Este estudio desarrolla un benchmark comparativo para la estimación del esfuerzo de software utilizando la batería de evaluación implementada en Python y el paquete de resultados generado por dicha batería. Se compararon once regresores mediante un protocolo diseñado para evitar fugas de información (data leakage) sobre un conjunto de datos similar a COCOMO compuesto por 62 proyectos y 20 predictores numéricos, de los cuales 49 proyectos se reservaron para el desarrollo de los modelos y 13 para la prueba final con un conjunto hold-out. Los métodos evaluados fueron una red neuronal profunda con tres capas ocultas, CatBoost, XGBoost, regresión mediante un ensamble apilado (stacked ensemble), bosque aleatorio, regresión de vectores de soporte con kernel de base radial, regresión mediante procesos gaussianos, LightGBM, un árbol de modelos M5P optimizado, gradient boosting y AdaBoost. La calidad de los modelos se evaluó mediante validación cruzada repetida 5×2 sobre la partición de entrenamiento y mediante un conjunto independiente de prueba hold-out, utilizando MAE, RMSE, R², MMRE, MdMRE y PRED(25). La clasificación obtenida mediante validación cruzada repetida identificó la regresión mediante procesos gaussianos como el modelo más preciso y estable, con un rango medio = 1,0000, RMSE = 0,2152, R² = 0,8998 y PRED(25) = 0,9289. El mismo modelo también dominó la evaluación hold-out, alcanzando MAE = 0,1444, RMSE = 0,1835, R² = 0,9084, MMRE = 0,0850, MdMRE = 0,0634 y PRED(25) = 0,9231. El orden global de precisión obtenido mediante validación cruzada repetida fue el siguiente: regresión mediante procesos gaussianos, árbol de modelos optimizado (M5P), regresor de ensamble apilado, regresor de gradient boosting, regresor XGBoost, regresor de bosque aleatorio, regresor CatBoost, regresor AdaBoost, regresión de vectores de soporte, red neuronal profunda y regresor LightGBM. El análisis de importancia por permutación del mejor modelo mostró que KDSI, ACAP, PCAP, RELY y AAF fueron los predictores más influyentes. La evidencia indica que, para el presente escenario de tamaño muestral reducido y similar a COCOMO, los métodos basados en kernels y los enfoques lineales por tramos o basados en árboles superan a la alternativa neuronal más profunda. Palabras Claves:estimación del esfuerzo de software, estimación del coste de software, regresión mediante procesos gaussianos, árbol de modelos, stacking, benchmark, MMRE, PRED(25), conjunto de datos similar a COCOMO, clasificación de regresores Smart citations: SciteAI. Dimensions.Open Alex.
The transportation of individuals with limited mobility, such as the elderly, persons with disabilities, and pregnant women, to various healthcare facilities for medical appointments poses a significant logistical challenge, particularly in urban areas where mobility is can be complicated by diverse factors. This study proposes the design and implementation of an efficient route planning system that incorporates time window constraints for pick-up, drop-off and travel times for each service requestor, utilizing a fleet of low-capacity electric vehicles. The project merges an insertion heuristic in its first phase to obtain initial solutions with a genetic algorithm in its second phase to refine these solutions, generating feasible and more effective routes. The primary objectives are to minimize the total service time and carbon dioxide emissions while ensuring the satisfaction of patients' specific demands. Several experiments were conducted, varying key system parameters across different scenarios. The results are significant, demonstrating the shortest travel times for each generated route. Furthermore, the findings provide a sustainable alternative that can be replicated in various urban settings. Spanish-language metadata / Metadatos en españolTítulo en español:Marco basado en algoritmos genéticos para el transporte eléctrico eficiente de pacientes Resumen:El transporte de personas con movilidad limitada, como adultos mayores, personas con discapacidad y mujeres embarazadas, hacia distintos centros sanitarios para acudir a citas médicas plantea un importante desafío logístico, especialmente en áreas urbanas donde la movilidad puede verse dificultada por diversos factores. Este estudio propone el diseño y la implementación de un sistema eficiente de planificación de rutas que incorpora restricciones de ventanas de tiempo para la recogida, el traslado, la llegada al destino y los tiempos de viaje correspondientes a cada solicitante del servicio, utilizando una flota de vehículos eléctricos de baja capacidad. El proyecto combina, en una primera fase, una heurística de inserción para obtener soluciones iniciales y, en una segunda fase, un algoritmo genético para perfeccionarlas, generando rutas factibles y más eficientes. Los principales objetivos son minimizar el tiempo total del servicio y las emisiones de dióxido de carbono, al tiempo que se garantiza la satisfacción de las necesidades específicas de los pacientes. Se realizaron varios experimentos en los que se modificaron parámetros clave del sistema en distintos escenarios. Los resultados son significativos y muestran los tiempos de viaje más cortos para cada una de las rutas generadas. Además, los hallazgos ofrecen una alternativa sostenible que puede reproducirse en diversos entornos urbanos. Palabras Claves:optimización del transporte sanitario, algoritmo de enrutamiento adaptativo, movilidad eléctrica, logística centrada en el paciente, autobús escolar eléctrico, movilidad urbana sostenible, algoritmo genético Smart citations: SciteAI. Dimensions.Open Alex.
Generative Artificial Intelligence (GAI) has rapidly transformed higher education by introducing new possibilities for personalized learning and pedagogical innovation. It has emerged as a powerful support system capable of information processing and decision-making tasks in higher education. Unlike traditional educational technologies, models such as ChatGPT enable dynamic interaction with learners. Students engage with knowledge, complete academic tasks, and regulate their performance. Building upon previous studies, this article incorporates an expanded theorical framework, and a deeper ethical analysis of student perceptions and emotions, emphasizing its role as a support tool in their learning processes. The results suggest that while ChatGPT enhances efficiency, accessibility, and learner autonomy, it also introduces significant risks related to overreliance, academic integrity, and the loss of critical thinking skills. The study concludes that should be integrated as an academic mediator, emphasizing the need for ethical guidelines and pedagogical institutional redesign. Spanish-language metadata / Metadatos en españolTítulo en español:Inteligencia Artificial Generativa: desafíos éticos e implicaciones pedagógicas en contextos educativos emergentes Resumen:La Inteligencia Artificial Generativa (IAG) ha transformado rápidamente la educación superior al introducir nuevas posibilidades para el aprendizaje personalizado y la innovación pedagógica. Se ha consolidado como un potente sistema de apoyo capaz de realizar tareas de procesamiento de información y toma de decisiones en el ámbito de la educación superior. A diferencia de las tecnologías educativas tradicionales, modelos como ChatGPT permiten una interacción dinámica con los estudiantes. Estos interactúan con el conocimiento, realizan tareas académicas y regulan su propio desempeño. A partir de estudios previos, este artículo incorpora un marco teórico ampliado y un análisis ético más profundo de las percepciones y emociones de los estudiantes, haciendo énfasis en el papel de la IAG como herramienta de apoyo en sus procesos de aprendizaje. Los resultados sugieren que, aunque ChatGPT mejora la eficiencia, la accesibilidad y la autonomía del estudiante, también introduce riesgos significativos relacionados con la dependencia excesiva, la integridad académica y la pérdida de habilidades de pensamiento crítico. El estudio concluye que la IAG debería integrarse como mediadora académica, destacando la necesidad de establecer directrices éticas y de llevar a cabo un rediseño pedagógico e institucional. Palabras Claves:Inteligencia Artificial Generativa, entorno educativo, procesos de aprendizaje Smart citations: SciteAI. Dimensions.Open Alex.
This article presents the design of a vision-based line-following control strategy for an omnidirectional mobile robot operating on surfaces marked by lines. The proposed approach combines computer vision techniques with a Mamdani-type fuzzy controller to generate motion commands directly from visual feedback. Image acquisition is performed using an onboard webcam with a resolution of 320 × 240 pixels, enabling continuous real-time capture. The Prewitt filter is applied to detect edges and extract the position of the line from a defined region of interest. Based on the processed images, the lateral deviation of the robot with respect to the image centre is computed and used as input to the fuzzy controller. The controller generates forward linear and angular velocity commands following a feedforward control structure. Simulation results obtained using an omnidirectional mobile robot model demonstrate stable and smooth line-following behaviour, showing that the proposed system is capable of tracking the trajectory without losing the reference line under the tested conditions. Spanish-language metadata / Metadatos en españolTítulo en español:Estrategia de control basada en lógica difusa y visión por computador para el seguimiento de líneas en un robot móvil autónomo omnidireccional Resumen:Este artículo presenta el diseño de una estrategia de control para el seguimiento de líneas basada en visión, destinada a un robot móvil omnidireccional que opera sobre superficies marcadas con líneas. El enfoque propuesto combina técnicas de visión por computador con un controlador difuso de tipo Mamdani para generar comandos de movimiento directamente a partir de la retroalimentación visual. La adquisición de imágenes se realiza mediante una cámara web integrada con una resolución de 320 × 240 píxeles, lo que permite una captura continua en tiempo real. Se aplica el filtro de Prewitt para detectar bordes y extraer la posición de la línea dentro de una región de interés definida. A partir de las imágenes procesadas, se calcula la desviación lateral del robot con respecto al centro de la imagen, y este valor se utiliza como entrada del controlador difuso. El controlador genera comandos de velocidad lineal hacia delante y velocidad angular siguiendo una estructura de control feedforward. Los resultados de simulación obtenidos mediante un modelo de robot móvil omnidireccional muestran un comportamiento estable y suave durante el seguimiento de la línea, lo que indica que el sistema propuesto es capaz de seguir la trayectoria sin perder la línea de referencia bajo las condiciones evaluadas. Palabras Claves:visión por computador, filtro de Prewitt, control difuso, robótica móvil Smart citations: SciteAI. Dimensions.Open Alex.
Efficient data exchange between heterogeneous systems is a critical need in modern software development. REST API and GraphQL API are the dominant paradigms for web microservices implementation; however, the scientific community has not reached a consensus on which offers better performance. Both technologies offer complementary strengths worth of studying, while REST has better response time and throughput, GraphQL improves on resource consumption. This paper presents a controlled and reproducible experiment that evaluates server response time when combining both technologies in different proportions within the development of a system. Microservices were designed by combining REST and GraphQL technologies on a basic generic user management case study; a set of 32 microservices web designs, each composed by five CRUD operations and operating with server request volumes ranging from 1 to 10, accumulating up to 76,800 requests. Findings show that a web service design involving the management of 4 CRUD operations by REST and 1 by GraphQL achieves comparable or superior median response times in contrast with a design that implements all operations using REST. Particularly, when one of the read or create CRUD operations is implemented using GraphQL and the remaining with REST the response time is minimized. In the other hand, implementing one of the update or delete CRUD operations with GraphQL causes a significative worst performance. These results provide empirical evidence of the requirements that a web microservices must meet to improve its design from the combination of REST and GraphQL technologies. Hence, strategic integration of GraphQL and REST in web microservice design might result in overall performance improvements, opposing the common sense that dictates using REST will always results in the best response times. Spanish-language metadata / Metadatos en españolTítulo en español:Análisis del rendimiento de microservicios web con convergencia tecnológica entre arquitecturas API REST y GraphQL Resumen:El intercambio eficiente de datos entre sistemas heterogéneos constituye una necesidad crítica en el desarrollo moderno de software. Las API REST y GraphQL representan dos de los paradigmas predominantes para la implementación de microservicios web; sin embargo, la comunidad científica aún no ha alcanzado un consenso respecto a cuál de ellos ofrece un mejor rendimiento. Ambas tecnologías presentan fortalezas complementarias que justifican su estudio: mientras que REST ofrece mejores tiempos de respuesta y mayor rendimiento (throughput), GraphQL mejora el consumo de recursos. Este artículo presenta un experimento controlado y reproducible que evalúa el tiempo de respuesta del servidor al combinar ambas tecnologías en diferentes proporciones durante el desarrollo de un sistema. Los microservicios se diseñaron mediante distintas combinaciones de tecnologías REST y GraphQL sobre un caso de estudio genérico y básico de gestión de usuarios. Se evaluó un conjunto de 32 diseños de microservicios web, cada uno compuesto por cinco operaciones CRUD y sometido a volúmenes de solicitudes al servidor comprendidos entre 1 y 10, hasta acumular un total de 76.800 solicitudes. Los resultados muestran que un diseño de servicio web en el que cuatro operaciones CRUD son gestionadas mediante REST y una mediante GraphQL alcanza tiempos medianos de respuesta comparables o superiores a los de un diseño que implementa todas las operaciones mediante REST. En particular, cuando una de las operaciones CRUD de lectura o creación se implementa mediante GraphQL y las restantes mediante REST, el tiempo de respuesta se minimiza. Por el contrario, implementar mediante GraphQL una de las operaciones CRUD de actualización o eliminación produce un deterioro significativo del rendimiento. Estos resultados aportan evidencia empírica sobre los requisitos que deben cumplir los microservicios web para mejorar su diseño mediante la combinación de tecnologías REST y GraphQL. En consecuencia, una integración estratégica de GraphQL y REST en el diseño de microservicios web podría producir mejoras globales en el rendimiento, en contraste con la idea generalizada de que el uso exclusivo de REST siempre proporciona los mejores tiempos de respuesta. Palabras Claves:microservicios web, API REST, API GraphQL, rendimiento del software Smart citations: SciteAI. Dimensions.Open Alex.
This paper presents an automated system for detecting and analyzing symbolic violence directed against women in Reddit’s tech communities. Unlike explicit aggression, symbolic violence manifests itself through practices such as the dismissal of professional competence, gender stereotypes, or the normalization of hostile work environments. The system employs a four-layer architecture: (1) a lexical rule classifier serving as a baseline; (2) a fine-tuned BERT model to distinguish between direct violence, subtle violence, and neutral content; (3) a post-processing module that corrects false positives; and (4) a context classifier that differentiates between violence actively perpetrated in the text (conversational) and accounts of lived experiences (testimonial). A total of 184,572 texts from 17 Reddit communities were analyzed during the 2016–2026 period. The BERT model achieved an accuracy of 84.90% with a macro-F1 score of 0.85, detecting 23.3% of violence compared to a 9.4% obtained by the rule-based classifier. The results show that 22.3% of the corpus contains some form of symbolic violence and that 99.9% of these texts correspond to testimonial discourse, indicating that these communities function as spaces for reporting and support, not aggression. The temporal analysis reveals a statistically significant downward trend (r²=0.58, p=0.0067), with a reduction of approximately 0.36 percentage points per year. However, the prevalence remains above 20% for most of the period, suggesting that, despite the progress made by social movements such as #MeToo or the Google Walkout, symbolic violence remains a structural problem in the sector. Subtle violence predominates in technical communities, while direct violence prevails in support communities. Spanish-language metadata / Metadatos en españolTítulo en español:Detección multinivel de violencia simbólica contra las mujeres en comunidades tecnológicas de Reddit mediante BERT Resumen:Este artículo presenta un sistema automatizado para detectar y analizar la violencia simbólica dirigida contra las mujeres en comunidades tecnológicas de Reddit. A diferencia de la agresión explícita, la violencia simbólica se manifiesta mediante prácticas como la desestimación de la competencia profesional, los estereotipos de género o la normalización de entornos laborales hostiles. El sistema emplea una arquitectura de cuatro capas: (1) un clasificador basado en reglas léxicas que sirve como línea base; (2) un modelo BERT ajustado para distinguir entre violencia directa, violencia sutil y contenido neutral; (3) un módulo de posprocesamiento que corrige falsos positivos; y (4) un clasificador contextual que diferencia entre la violencia perpetrada activamente en el texto (conversacional) y los relatos de experiencias vividas (testimonial). Se analizaron un total de 184.572 textos procedentes de 17 comunidades de Reddit durante el periodo 2016–2026. El modelo BERT alcanzó una exactitud del 84.90 %, con una puntuación macro-F1 de 0.85, y detectó un 23.3 % de violencia, frente al 9.4 % obtenido por el clasificador basado en reglas. Los resultados muestran que el 22.3 % del corpus contiene alguna forma de violencia simbólica y que el 99.9 % de estos textos corresponde a discurso testimonial, lo que indica que estas comunidades funcionan como espacios de denuncia y apoyo, y no de agresión. El análisis temporal revela una tendencia descendente estadísticamente significativa (r² = 0.58, p = 0.0067), con una reducción aproximada de 0.36 puntos porcentuales por año. Sin embargo, la prevalencia se mantiene por encima del 20 % durante la mayor parte del periodo, lo que sugiere que, a pesar de los avances asociados a movimientos sociales como #MeToo o Google Walkout, la violencia simbólica continúa siendo un problema estructural en el sector. La violencia sutil predomina en las comunidades técnicas, mientras que la violencia directa prevalece en las comunidades de apoyo. Palabras Claves:entornos laborales hostiles, mujeres en tecnología, violencia sexista, PLN Smart citations: SciteAI. Dimensions.Open Alex.
This study addresses the optimization of MRI acquisition protocols to improve the estimation of brain microstructure descriptors, with a focus on the myelin fraction. The problem is formulated as a binary optimization task with constraints, where each decision variable encodes whether a specific repetition time is included in the protocol. Each candidate protocol is evaluated through an objective function that quantifies the relative error in the estimation of the myelin fraction. Different approximated optimization strategies were analyzed, including local search and memetic algorithms with and without explicit diversity control. Under realistic acquisition conditions, population-based strategies outperformed both local search and fixed reference protocols, reducing the relative estimation error by over 30%. These findings highlight the potential of systematic optimization in MRI acquisition protocol design. Spanish-language metadata / Metadatos en españolTítulo en español:Optimización de adquisiciones de relaxometría multimodal por RM para estimar parámetros cuantitativos de la microestructura cerebral Resumen:Este estudio aborda la optimización de protocolos de adquisición de resonancia magnética (RM) con el objetivo de mejorar la estimación de descriptores de la microestructura cerebral, con especial atención a la fracción de mielina. El problema se formula como una tarea de optimización binaria con restricciones, en la que cada variable de decisión codifica si un tiempo de repetición específico se incluye o no en el protocolo. Cada protocolo candidato se evalúa mediante una función objetivo que cuantifica el error relativo en la estimación de la fracción de mielina. Se analizaron distintas estrategias aproximadas de optimización, entre ellas la búsqueda local y algoritmos meméticos con y sin control explícito de la diversidad. Bajo condiciones realistas de adquisición, las estrategias basadas en poblaciones superaron tanto a la búsqueda local como a los protocolos de referencia fijos, reduciendo el error relativo de estimación en más de un 30 %. Estos resultados ponen de manifiesto el potencial de la optimización sistemática en el diseño de protocolos de adquisición de RM. Palabras Claves:imagen por resonancia magnética, optimización del protocolo de adquisición, estimación de la fracción de mielina, algoritmo memético, optimización combinatoria Smart citations: SciteAI. Dimensions.Open Alex.
This study develops and evaluates a Cayley–Hamilton-based framework for regularised machine learning. Its objective is to formulate a practical Krylov-subspace architecture for classification that replaces repeated dense inversion with stable operator iteration. The formulation draws on the theorem’s finite polynomial closure for square matrices. The analysis connects the characteristic-polynomial identity with regularised least-squares learning, derives full and truncated conjugate-gradient solvers, and evaluates the proposed method on four datasets. Full conjugate gradients reproduce the direct solution to machine precision, whereas truncated iteration preserves competitive predictive accuracy while reducing training cost and showing greater tolerance to perturbations in ill-conditioned data. These findings support the interpretation of the Cayley–Hamilton theorem not merely as an algebraic identity, but as a design principle for finite-dimensional learning operators, efficient computation and interpretable matrix-polynomial models. Spanish-language metadata / Metadatos en españolTítulo en español:Regularización de Krylov guiada por Cayley–Hamilton para aprendizaje automático:Teoría, arquitectura computacional y evidencia empírica Resumen:Este estudio desarrolla y evalúa un marco basado en Cayley–Hamilton para el aprendizaje automático regularizado. Su objetivo es formular una arquitectura práctica de subespacios de Krylov para clasificación que sustituya la inversión densa repetida por una iteración estable de operadores. La formulación se fundamenta en el cierre polinómico finito del teorema para matrices cuadradas. El análisis vincula la identidad del polinomio característico con el aprendizaje regularizado mediante mínimos cuadrados, deriva solucionadores de gradiente conjugado completos y truncados, y evalúa el método propuesto en cuatro conjuntos de datos. Los gradientes conjugados completos reproducen la solución directa con precisión de máquina, mientras que la iteración truncada mantiene una precisión predictiva competitiva al tiempo que reduce el coste de entrenamiento y muestra una mayor tolerancia a perturbaciones en datos mal condicionados. Estos resultados respaldan la interpretación del teorema de Cayley–Hamilton no meramente como una identidad algebraica, sino como un principio de diseño para operadores de aprendizaje de dimensión finita, computación eficiente y modelos interpretables basados en polinomios matriciales. Palabras Claves:Teorema de Cayley–Hamilton, polinomios matriciales, subespacios de Krylov, clasificación regularizada por mínimos cuadrados, gradiente conjugado, operadores de aprendizaje automático. Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i5.1420Dimensions.Open Alex.
Smart cities can contribute to public health through digital monitoring systems, telemedicine services, efficient emergency management, and data-driven decision-making. Sarcopenic obesity, characterised by the coexistence of obesity and loss of muscle mass, represents an emerging public health challenge that requires continuous monitoring and specialised care. This study proposes a conceptual smart city architecture for monitoring and supporting people with sarcopenic obesity. The proposed architecture integrates hardware-based monitoring technologies with artificial intelligence software to facilitate access to healthcare services, support remote care, and enable data-informed decision-making. By combining technological infrastructure and artificial intelligence within a smart city framework, the conceptual model seeks to improve the coordination and accessibility of specialised healthcare and contribute to the quality of life of people living with sarcopenic obesity. The main contribution of this study is an integrated conceptual architecture that connects digital monitoring, telemedicine, artificial intelligence, and specialised care within a smart city environment. Future research should evaluate its technical feasibility, clinical applicability, privacy requirements, usability, and effectiveness in real-world healthcare contexts. Spanish-language metadata / Metadatos en españolTítulo en español: Una arquitectura de ciudad inteligente basada en inteligencia artificial para el monitoreo y la atención especializada de personas con obesidad sarcopénica. Resumen: Las ciudades inteligentes pueden contribuir a la salud pública mediante sistemas de monitoreo digital, servicios de telemedicina, una gestión eficiente de emergencias y la toma de decisiones basada en datos. La obesidad sarcopénica, caracterizada por la coexistencia de obesidad y pérdida de masa muscular, representa un desafío emergente de salud pública que requiere monitoreo continuo y atención especializada. Este estudio propone una arquitectura conceptual de ciudad inteligente para monitorear y brindar apoyo a personas con obesidad sarcopénica. La arquitectura propuesta integra tecnologías de monitoreo basadas en hardware con software de inteligencia artificial para facilitar el acceso a los servicios de salud, respaldar la atención remota y permitir la toma de decisiones informada por datos. Al combinar infraestructura tecnológica e inteligencia artificial dentro de un marco de ciudad inteligente, el modelo conceptual busca mejorar la coordinación y la accesibilidad de la atención médica especializada, así como contribuir a la calidad de vida de las personas que viven con obesidad sarcopénica. La principal contribución de este estudio es una arquitectura conceptual integrada que conecta el monitoreo digital, la telemedicina, la inteligencia artificial y la atención especializada dentro de un entorno de ciudad inteligente. Las investigaciones futuras deberán evaluar su viabilidad técnica, aplicabilidad clínica, requisitos de privacidad, usabilidad y eficacia en contextos reales de atención sanitaria. Palabras Claves: arquitectura de ciudad inteligente; obesidad sarcopénica; inteligencia artificial en la atención sanitaria. Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i4.1297Dimensions.Open Alex.
The rapid growth of social media has intensified the spread of toxic language, abusive comments, and harmful online discourse, creating serious challenges for digital safety and automated moderation. This study presents a comprehensive framework for toxic language detection in Roman Urdu using machine learning, deep learning, and transformer-based approaches. First, we do the preprocessing and normalization, then text features were extracted using TF-IDF and Count Vectorizer with unigram, bigram, trigram, and combined n-gram settings. The classification models included Naive Bayes, Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machine, Decision Tree, AdaBoost, XGBoost, Convolutional Neural Network, Bidirectional Long Short-Term Memory, and LLaMA 3 fine-tuned with Low-Rank Adaptation. Experimental findings show that transformer-based fine-tuning produced the strongest results, with LLaMA 3 + LoRA achieving the highest F1-score of 96.78%, outperforming all baseline machine learning and deep learning models. Among conventional methods, XGBoost and Support Vector Machine demonstrated strong and stable performance, while CNN emerged as the best-performing deep learning baseline. The results confirm that parameter-efficient transformer adaptation is highly effective for toxic language detection in Roman Urdu and provides a scalable solution for content moderation in low-resource multilingual settings. Spanish-language metadata / Metadatos en españolTítulo en español: Un estudio comparativo exhaustivo sobre la detección de lenguaje tóxico en urdu romanizado mediante modelos híbridos de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y transformadores optimizados con LoRA. Resumen:El rápido crecimiento de las redes sociales ha intensificado la propagación del lenguaje tóxico, los comentarios abusivos y los discursos perjudiciales en línea, lo que plantea importantes desafíos para la seguridad digital y la moderación automatizada. Este estudio presenta un marco integral para la detección de lenguaje tóxico en urdu romanizado mediante enfoques de aprendizaje automático, aprendizaje profundo y modelos basados en transformadores. En primer lugar, se realizaron el preprocesamiento y la normalización del texto; posteriormente, se extrajeron sus características mediante TF-IDF y CountVectorizer, utilizando configuraciones de unigramas, bigramas, trigramas y combinaciones de n-gramas. Los modelos de clasificación incluyeron Naive Bayes, regresión logística, bosque aleatorio, máquina de vectores de soporte, árbol de decisión, AdaBoost, XGBoost, red neuronal convolucional, memoria larga de corto plazo bidireccional y LLaMA 3 ajustado mediante adaptación de bajo rango. Los resultados experimentales muestran que el ajuste fino basado en transformadores produjo el mejor desempeño, ya que LLaMA 3 + LoRA alcanzó la puntuación F1 más alta, con un 96.78 %, y superó a todos los modelos de referencia de aprendizaje automático y aprendizaje profundo. Entre los métodos convencionales, XGBoost y la máquina de vectores de soporte mostraron un rendimiento sólido y estable, mientras que la red neuronal convolucional fue el modelo de referencia de aprendizaje profundo con mejor desempeño. Los resultados confirman que la adaptación de transformadores eficiente en parámetros es altamente eficaz para detectar lenguaje tóxico en urdu romanizado y proporciona una solución escalable para la moderación de contenidos en entornos multilingües con recursos limitados. Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i4.1528Dimensions.Open Alex.
The implementation of DevSecOps has emerged as an essential strategy for incorporating security from the early stages of software development. Its adoption allows for reducing vulnerabilities, streamlining threat detection, and complying with security regulations. Using a Systematic Literature Review, the study retrieved thirty research articles that met the requirements for inclusion in the review. The objective is to provide an overview of the current state of existing empirical studies on DevSecOps practices, which can help define strengths and areas of opportunity, and allow for planning future studies. Finally, studies reveal several advantages to adopting the DevSecOps approach, such as creating more secure and resilient software, improving cybersecurity defenses, and fostering a safe and open culture through communication and collaboration among development teams. However, the literature highlighted specific challenges or barriers to adopting this approach, such as organizational resistance, cultural transformations, and the complexity of implementing new security tools and procedures. Spanish-language metadata / Metadatos en españolTítulo en español: DevSecOps para el desarrollo seguro de software: una revisión sistemática de la literatura sobre prácticas, beneficios y barreras de adopciónResumen: La implementación de DevSecOps se ha consolidado como una estrategia esencial para incorporar la seguridad desde las primeras etapas del desarrollo de software. Su adopción permite reducir vulnerabilidades, agilizar la detección de amenazas y cumplir con las normativas de seguridad. Mediante una revisión sistemática de la literatura, el estudio recuperó treinta artículos de investigación que cumplieron los criterios de inclusión establecidos. El objetivo es ofrecer una visión general del estado actual de los estudios empíricos existentes sobre las prácticas de DevSecOps, con el fin de identificar sus fortalezas y áreas de oportunidad, así como facilitar la planificación de futuras investigaciones. Finalmente, los estudios revelan varias ventajas asociadas con la adopción del enfoque DevSecOps, entre ellas el desarrollo de software más seguro y resiliente, la mejora de las defensas de ciberseguridad y el fomento de una cultura segura y abierta mediante la comunicación y la colaboración entre los equipos de desarrollo. Sin embargo, la literatura también destaca desafíos o barreras específicas para la adopción de este enfoque, como la resistencia organizacional, las transformaciones culturales y la complejidad de implementar nuevas herramientas y procedimientos de seguridad. Palabras Claves: DevSecOps; desarrollo seguro de software; ciclo de vida del desarrollo de software; revisión sistemática de la literatura; seguridad por diseño; seguridad continua; prácticas de seguridad del software; resiliencia de ciberseguridad; detección de amenazas; barreras para la adopción de DevSecOps; cultura organizacional; automatización de la seguridad. Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i4.1299Dimensions.Open Alex.
The exponential growth of live broadcasts has exacerbated the exposure of vulnerable audiences to inappropriate visual content, surpassing the capabilities of traditional reactive moderation. This systematic literature review investigates the potential of 3D object replacement algorithms as a proactive real-time solution. By analyzing research from the last five years, the study identifies key methodologies in photogrammetry, deep learning, and physically based rendering capable of dynamic substitution. Results indicate that while detection and modeling technologies are advanced, significant challenges regarding latency and visual coherence in dynamic environments remain. The paper concludes that integrating these technologies offers a promising pathway for automating content safety, particularly for protecting minors, though further research on real-time optimization is required. Spanish-language metadata / Metadatos en españolTítulo en español:Revisión sistemática de la literatura sobre algoritmos de reemplazo de objetos 3D en transmisiones en vivo Resumen: El crecimiento exponencial de las transmisiones en vivo ha incrementado la exposición de audiencias vulnerables a contenidos visuales inapropiados, superando las capacidades de la moderación reactiva tradicional. Esta revisión sistemática de la literatura investiga el potencial de los algoritmos de reemplazo de objetos 3D como una solución proactiva en tiempo real. Mediante el análisis de investigaciones publicadas durante los últimos cinco años, el estudio identifica metodologías clave de fotogrametría, aprendizaje profundo y renderizado basado en principios físicos capaces de realizar sustituciones dinámicas. Los resultados indican que, aunque las tecnologías de detección y modelado se encuentran avanzadas, persisten desafíos importantes relacionados con la latencia y la coherencia visual en entornos dinámicos. El artículo concluye que la integración de estas tecnologías ofrece una vía prometedora para automatizar la seguridad de los contenidos, particularmente para proteger a los menores de edad, aunque se requieren investigaciones adicionales sobre la optimización en tiempo real. Palabras Claves:Reemplazo de objetos 3D; transmisiones en vivo; moderación de contenidos; visión por computadora; fotogrametría. Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i4.1330Dimensions.Open Alex.
It is known that through the use of Convolutional Neural Networks (CNNs) classification problems can be solved, such as facial emotion classification. Fuzzy logic has allowed to reduce the uncertainty that may exist when making a decision. In our work, a convolutional neural network model is proposed that allows, through a fuzzy Mamdani inference system, to choose the optimal hyperparameters within Particle Swarm Optimization (PSO), adjusting variables such as inertial weight and cognitive and social acceleration coefficients, in order to determine the number of convolutional layers and filters to be used within the CNN model. We evaluate Type-1 and interval Type-2 fuzzy adaptation within an identical search space and training setup, focusing on how the treatment of uncertainty shapes the quality of the resulting architectures. The experimental results allow an evaluation of the proposed hybrid system for facial emotion classification using the FER2013 dataset. Spanish-language metadata / Metadatos en españolTítulo en español:Adaptación difusa de parámetros de tipo 1 y tipo 2 en PSO para la optimización de arquitecturas CNN aplicada al reconocimiento de emociones faciales Resumen:Es bien sabido que las redes neuronales convolucionales (CNN) permiten resolver problemas de clasificación, como la clasificación de emociones faciales. La lógica difusa ha contribuido a reducir la incertidumbre que puede existir durante la toma de decisiones. En este trabajo se propone un modelo de red neuronal convolucional que, mediante un sistema de inferencia difusa de Mamdani, permite seleccionar los hiperparámetros óptimos dentro de la optimización por enjambre de partículas (PSO). Para ello, se ajustan variables como el peso de inercia y los coeficientes de aceleración cognitiva y social, con el propósito de determinar el número de capas convolucionales y filtros que deben utilizarse en el modelo CNN. Se evalúan la adaptación difusa de tipo 1 y la adaptación difusa de tipo 2 por intervalos dentro de un espacio de búsqueda y una configuración de entrenamiento idénticos, prestando especial atención a la manera en que el tratamiento de la incertidumbre influye en la calidad de las arquitecturas resultantes. Los resultados experimentales permiten evaluar el sistema híbrido propuesto para la clasificación de emociones faciales mediante el conjunto de datos FER2013. Palabras Claves:Redes neuronales artificiales. Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i4.1486Dimensions.Open Alex.
The increasing use of artificial intelligence (AI) in higher education has intensified debates on academic ethics, authorship, and institutional governance, particularly in intelligent education environments. Although international guidelines for the responsible use of AI exist, they tend to adopt general normative approaches and show limitations when applied to specific institutional contexts. This study proposes a socio-technical framework for the ethical governance of AI in higher education. Through a systematic review, following PRISMA guidelines, of studies indexed in Scopus and Web of Science (2022–2025), normative gaps are identified and five interdependent dimensions are structured. In addition, an operationalization based on indicative variables and indicators is proposed to support institutional diagnosis. The study concludes that the ethical adoption of AI requires dynamic and context-sensitive models that balance technological innovation, academic integrity, and human oversight. Spanish-language metadata / Metadatos en españolTítulo en español: Gobernanza ética de la inteligencia artificial en la educación superior: una revisión sistemática y una propuesta de marco sociotécnico para entornos educativos inteligentesResumen: El uso creciente de la inteligencia artificial (IA) en la educación superior ha intensificado los debates sobre la ética académica, la autoría y la gobernanza institucional, particularmente en los entornos educativos inteligentes. Aunque existen directrices internacionales para el uso responsable de la IA, estas suelen adoptar enfoques normativos generales y presentan limitaciones cuando se aplican a contextos institucionales específicos. Este estudio propone un marco sociotécnico para la gobernanza ética de la IA en la educación superior. Mediante una revisión sistemática, realizada conforme a las directrices PRISMA, de estudios indexados en Scopus y Web of Science entre 2022 y 2025, se identifican brechas normativas y se estructuran cinco dimensiones interdependientes. Además, se propone una operacionalización basada en variables indicativas e indicadores para apoyar el diagnóstico institucional. El estudio concluye que la adopción ética de la IA requiere modelos dinámicos y sensibles al contexto que equilibren la innovación tecnológica, la integridad académica y la supervisión humana. Palabras Claves: gobernanza ética de la inteligencia artificial; inteligencia artificial en la educación superior; marco sociotécnico; inteligencia artificial responsable; integridad académica; entornos educativos inteligentes; gobernanza institucional de la IA; supervisión humana; revisión sistemática PRISMA; gobernanza de la tecnología educativa; ética de la IA en la educación; diagnóstico institucional. Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i4.1298Dimensions.Open Alex.
This study presents a comprehensive comparative analysis of multiple Particle Swarm Optimization configurations for optimizing Proportional-Integral-Derivative controllers in quadrotor unmanned aerial vehicles. Traditional PID tuning methods such as Ziegler-Nichols often produce suboptimal performance for complex multi-variable systems. We investigate four distinct PSO configurations—Fast, Balanced, Quality, and Aggressive—evaluating their performance across five diverse flight scenarios including basic takeoff, attitude control, and transitional flight maneuvers. The optimization process focuses on twelve PID parameters controlling altitude, roll, pitch, and yaw dynamics. Experimental results demonstrate that PSO-based optimization significantly outperforms conventional Ziegler-Nichol’s tuning, with Root Mean Square Error improvements ranging from 45.2% to 51.7% across different configurations. Statistical analysis confirms the robustness and consistency of PSO-based approaches across varying operational conditions. Spanish-language metadata / Metadatos en españolTítulo en español:Diseño óptimo de los parámetros de controladores PID mediante optimización por enjambre de partículas para cuadricópteros Resumen:Este estudio presenta un análisis comparativo exhaustivo de múltiples configuraciones de optimización por enjambre de partículas (PSO) para optimizar controladores proporcional-integral-derivativo (PID) en vehículos aéreos no tripulados de tipo cuadricóptero. Los métodos tradicionales de ajuste PID, como el de Ziegler–Nichols, suelen producir un desempeño subóptimo en sistemas multivariables complejos. Se investigan cuatro configuraciones distintas de PSO —Fast, Balanced, Quality y Aggressive— y se evalúa su desempeño en cinco escenarios de vuelo diferentes, entre ellos el despegue básico, el control de actitud y las maniobras de vuelo transicional. El proceso de optimización se centra en doce parámetros PID que controlan la dinámica de altitud, alabeo, cabeceo y guiñada. Los resultados experimentales demuestran que la optimización basada en PSO supera significativamente al ajuste convencional de Ziegler–Nichols, con mejoras en la raíz del error cuadrático medio (RMSE) que oscilan entre el 45.2 % y el 51.7 % para las distintas configuraciones. El análisis estadístico confirma la robustez y la consistencia de los enfoques basados en PSO bajo diversas condiciones operativas. Palabras Claves:control de cuadricópteros; ajuste de controladores PID; optimización por enjambre de partículas; control multivariable; vehículo aéreo no tripulado; dinámica de vuelo; optimización evolutiva; minimización del RMSE; control de actitud; control de altitud; ajuste de Ziegler–Nichols; evaluación del desempeño del controlador. Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i4.1347Dimensions.Open Alex.
Migrating monolithic applications to microservice architectures offers benefits such as scalability, resilience, and continuous deployment. However, decomposing shared monolithic databases remains a major challenge due to strong structural and functional dependencies among application components and shared relational schemas. This paper proposes a semi-automatic decomposition method that identifies candidate microservices and service-specific databases through static analysis of use-case interaction sequences, source code dependencies, and database access relationships aligned with business capabilities. The proposed approach evaluates structural coupling using the Shared Table Coupling Index (IATC) indicator before and after migration. The method was validated through a case study and an empirical evaluation involving 17 monolithic systems from public repositories. The results show a statistically significant reduction in shared-data coupling, with an average reduction of approximately 91%, indicating the effectiveness of the proposed approach for reducing structural dependencies during monolith-to-microservices migration. Spanish-language metadata / Metadatos en españolTítulo en español:Método para migrar sistemas de software monolíticos y su base de datos global hacia microservicios aislados Resumen:La migración de aplicaciones monolíticas hacia arquitecturas de microservicios ofrece beneficios como escalabilidad, resiliencia y despliegue continuo. Sin embargo, la descomposición de bases de datos monolíticas compartidas continúa siendo un desafío importante debido a las fuertes dependencias estructurales y funcionales entre los componentes de la aplicación y los esquemas relacionales compartidos. Este artículo propone un método semiautomático de descomposición que identifica microservicios candidatos y bases de datos específicas para cada servicio mediante el análisis estático de las secuencias de interacción de los casos de uso, las dependencias del código fuente y las relaciones de acceso a la base de datos, en correspondencia con las capacidades del negocio. El enfoque propuesto evalúa el acoplamiento estructural mediante el indicador denominado Índice de Acoplamiento por Tablas Compartidas (IATC), antes y después de la migración. El método se validó mediante un estudio de caso y una evaluación empírica que incluyó 17 sistemas monolíticos procedentes de repositorios públicos. Los resultados muestran una reducción estadísticamente significativa del acoplamiento de datos compartidos, con una disminución promedio de aproximadamente el 91 %, lo que demuestra la eficacia del enfoque propuesto para reducir las dependencias estructurales durante la migración de sistemas monolíticos a microservicios. Palabras Claves:sistemas monolíticos; migración a microservicios; descomposición de bases de datos; base de datos por servicio; análisis estático. Smart citations: https://scite.ai/reports/10.61467/2007.1558.2026.v17i4.1434Dimensions.Open Alex.
