El monitoreo ambiental en ecosistemas acuáticos requiere sistemas de comunicación capaces de operar bajo las condiciones particulares del medio subacuático. En este trabajo se presenta el diseño, implementación y validación funcional de un sistema de monitoreo subacuático de corto alcance basado en la tecnología LoRa para ambientes de agua dulce. La arquitectura desarrollada integra un nodo sensor sumergido para la adquisición de variables ambientales, una boya de comunicaciones ubicada en superficie y una plataforma web para la visualización de la información en tiempo real. La comunicación entre el nodo sensor y la boya se realiza mediante un enlace LoRa en la banda ISM de 915 MHz bajo una configuración underwater-to-overwater (UW2OW), mientras que la transmisión hacia la nube se efectúa mediante Wi-Fi a 2.4 GHz. La validación funcional se realizó en un entorno controlado (piscina) y en ambientes naturales (lagunas de agua dulce), evaluando el comportamiento operativo del sistema bajo diferentes profundidades y distancias de separación entre el nodo y la boya. Los resultados muestran que la distancia máxima con recepción detectable dependió de la profundidad y del escenario evaluado, con valores comprendidos entre 1.2 y 13 m. No obstante, la pérdida de paquetes aumentó considerablemente al aproximarse a estos límites, por lo que se establecieron distancias operativas de referencia más conservadoras. Asimismo, se identifican limitaciones operativas asociadas con la profundidad, la pérdida de paquetes, el retardo de transmisión y la sensibilidad efectiva del sistema, aspectos que deben considerarse durante el despliegue de este tipo de soluciones. Los resultados obtenidos demuestran la factibilidad funcional de la arquitectura propuesta para aplicaciones de monitoreo ambiental de baja dinámica y proporcionan una base experimental para futuras optimizaciones del sistema de comunicación y de los mecanismos de despliegue en ambientes acuáticos.
El presente estudio constituye un capítulo de reflexión sobre las técnicas de intercambiabilidad y canibalización en el mantenimiento industrial, examinando su implementación en la gestión de activos y su correlación con el Big Data y la Inteligencia Artificial. Mediante un enfoque metodológico cualitativo-descriptivo documental, se analizaron 43 fuentes académicas, priorizando literatura del período 2020-2025 y complementando con referencias seminales que sustentan modelos matemáticos y normativos de base (EOQ, RCM, taxonomía de activos, punto de reorden). Los resultados evidencian que la intercambiabilidad reduce costos de mantenimiento entre 25-30% y disminuye intervenciones correctivas hasta en 70%. La integración de sistemas CMMS con IA demostró precisiones superiores al 98% en la predicción de vida útil residual (RUL). La canibalización, aplicada con modelos predictivos basados en Big Data, mantiene disponibilidades operativas superiores al 90%. Los algoritmos LSTM y Random Forest optimizan inventarios de repuestos y la programación preventiva. Se concluye que la articulación de ambas estrategias con tecnologías emergentes maximiza el valor de los activos e incrementa la rentabilidad empresarial.
En este documento se presentan los resultados de la integración del modelo Deepseek OCR mediante un modelo de visión a lenguaje y un sistema multi agente con el objetivo de desarrollar un sistema automático de validación de pedidos, el cual opera al interpretar y comparar documentos referentes a un pedido de materia prima como son la factura, la orden de compra y la remisión, integrado a una interfaz web para la carga y procesamiento de los documentos y visualización de resultados. Permitiendo obtener métricas de similitud y completitud del sistema conjunto para facilitar el análisis de múltiples documentos y encontrar inconsistencias en los mismos, en el momento de la recepción y gestión de un pedido. Para la validación se realizaron 35 pruebas usando información real de una empresa dedicada a la fabricación de productos de aseo obteniendo una ejecución exitosa del flujo de interpretación y comparación de información en el 82,353% de los casos.
Este artículo analiza los servicios de dinero móvil como promotores de la inclusión financiera, tomando el caso colombiano. Desde un enfoque ingenieril, estudia tres factores críticos: la interoperabilidad entre plataformas, la gestión del espectro radioeléctrico y la regulación técnica, mediante una metodología documental y comparativa, que incluye estándares internacionales y datos técnicos, identificando una baja interoperabilidad pese a la alta bancarización móvil, y una correlación positiva entre la cobertura 4G y la adopción de billeteras digitales. Se propone una arquitectura interoperable basada en estándares abiertos, con estimación de costos para el espectro dinámico en zonas rurales, ofreciendo un marco técnico aplicable a países con ecosistemas financieros en transición.
Este artículo presenta el desarrollo de modelos predictivos para estimar tiempos de operación en un proceso industrial de recubrimientos orgánicos, aplicado a la matrícula de nuevos productos en una planta de manufactura. La problemática central radica en que antes de incorporar los nuevos productos a líneas de producción, la organización debe matricular un tiempo estándar preliminar en el sistema de información, aun cuando todavía no se dispone de estudios de métodos y tiempos. Para abordar esta problemática, se consolida una base de datos a partir de registros históricos, mediciones por cronometro y atributos asociados a cada referencia. Para realizar el análisis se definen 3 familias de productos, considerando aspectos fundamentales para su agrupación como lo son: el área superficial de la pieza, expresada en decímetros cuadrados y el número de unidades por ganchera. Seguidamente, se compararon dos técnicas supervisadas: regresión lineal múltiple y árboles de decisión de regresión, siendo necesario definir criterios de depuración, protocolos de entrenamiento y prueba, así como métricas de desempeño, análisis de sensibilidad, diagnóstico de sobreajuste y validación cruzada con tiempos estándar previamente definidos por la organización. Los resultados muestran que los árboles de decisión alcanzan mejores indicadores globales de ajuste que la regresión lineal múltiple en los tres modelos evaluados; sin embargo, se plantea que su uso debe entenderse como una herramienta de apoyo para estimación preliminar y no como sustituto absoluto del estudio de métodos y tiempos.
Las microrredes DC bipolares ofrecen ventajas significativas en la distribución de energía y son particularmente útiles para aplicaciones aisladas. Este artículo propone y diseña un cargador/descargador de baterías específicamente adaptado para estos sistemas, abordando el desafío de generar el bus bipolar a partir de una única batería, capacidad crucial para las microrredes aisladas. El trabajo se centra en la regulación síncrona de los voltajes del bus DC bipolar (vp = vn) mediante una estrategia de control por modos deslizantes (SMC). La etapa de potencia del convertidor, en configuración de medio puente, está diseñada para esta regulación síncrona. El SMC elegido proporciona estabilidad global y robustez en estos convertidores conmutados no lineales. Se detalla un procedimiento de diseño sistemático para los parámetros críticos del convertidor, incluyendo el inductor, las capacitancias del bus, el factor de ponderación y la banda de histéresis, asegurando así el rendimiento deseado en términos de desviación de voltaje, tiempo de establecimiento y frecuencia de conmutación. Simulaciones circuitales realizadas en PSIM verifican rigurosamente el funcionamiento correcto y la regulación robusta de voltaje bajo diversos escenarios operativos, que incluyen consumo y producción de corriente desequilibrados y equilibrados. La solución propuesta se evaluó usando un ejemplo de aplicación, lo que confirmó la regulación precisa de voltaje dentro de los límites definidos (24 V +/- 2.5%), logrando los tiempos de establecimiento requeridos (0.1 ms en una banda del 1%) y verificando la limitación de la frecuencia de conmutación (menor a 100 kHz), lo que valida el procedimiento propuesto para el diseño y control del sistema.
Contexto: La computación cuántica representa una amenaza emergente y de creciente relevancia para la seguridad de los Sistemas Ciberfísicos (SCF) en infraestructuras críticas (IC), lo que podría comprometer progresivamente los métodos criptográficos actuales y exponer servicios esenciales a riesgos físicos significativos. Objetivo: Este estudio analiza el impacto de la amenaza cuántica en SCF e IC para identificar requerimientos semánticos y técnicos que fundamenten modelos de evaluación ontológicos y estrategias de resiliencia operativa. Método: Se realizó una revisión sistemática de la literatura (RSL) del periodo 2020-2026 siguiendo los protocolos PRISMA y Kitchenham. A través de una búsqueda parametrizada en bases de datos de alto impacto, se seleccionaron y analizaron 39 estudios primarios. Resultados: Se identificó una incompatibilidad sistémica relevante: una proporción significativa de los estudios analizados reporta que el hardware heredado (PLCs y RTUs) presenta limitaciones críticas para soportar la carga computacional de los nuevos estándares de Criptografía Post-Cuántica (PQC). Esta limitación tiende a generar latencias operativas que podrían comprometer la resiliencia teórica del sistema frente a ataques de descifrado retrospectivo y suplantación de identidad. Conclusiones: La evidencia analizada sugiere que la eficacia de los marcos de defensa podría verse comprometida sin una actualización estructural de la tecnología de operación (OT), dado que el desfase entre el hardware obsoleto y el rigor matemático cuántico se identificó como uno de los eslabones más débiles de la infraestructura. Los hallazgos indican que la resiliencia operativa de las IC se vería fortalecida mediante la migración hacia la agilidad criptográfica y la adopción de modelos ontológicos que permitan el razonamiento automatizado para la detección de amenazas en tiempo real.
El objetivo de este artículo es presentar un análisis sobre las características clave de los centros de investigación en Colombia, el interés en la implementación del turismo científico (TC) soportado por la gestión del conocimiento (GC) y las TIC, como un servicio permanente en dichos centros. La investigación se desarrolló a partir de una revisión de la literatura sobre TC, GC y las características de los centros de investigación. Se aplicó una encuesta a 20 centros de investigación, se realizó un análisis estadístico y se utilizó el método de correlación de Kendall mediante el software SPSS v. 30. Se presentan los resultados por distribución geográfica, ciudad, tipo de centro, número de colaboradores, áreas de especialización en investigación, fuentes de financiación, capacidad de infraestructura tecnológica y equipamiento. Se obtuvo un índice de correlación Tau-b de Kendall de 0.375. Esto permitió concluir que, al mejorar la capacidad de infraestructura tecnológica, la percepción e interés por el TC también mejora, aunque de forma moderada.
Esta investigación se ubica en la intersección entre gestión y educación, analiza el papel de la gestión tecnológica en el perfeccionamiento docente dentro del marco de la Educación 4.0. Tiene como propósito de hacer una revisión de la literatura de la gestión tecnológica para el perfeccionamiento docente. Inicialmente da a conocer la integración de la gestión tecnológica, que se ha convertido en una base fundamental para la calidad educativa y la innovación pedagógica que se encuentra dentro de la Educación 4.0. Se denota el papel del profesor como un mentor, orientador y facilitador el cual debe estar preparado en herramientas de tecnologías digitales tales como: el blockchain, la analítica de datos la inteligencia artificial generativa, la realidad extendida (XR); entre otras que buscan una mejor planeación académica y personalización del aprendizaje. Por otro lado, para el perfeccionamiento docente se utilizan modelos como el diseño universal para el aprendizaje (DUA) y TPACK (conocimiento tecnológico pedagógico del contenido) enfocados en la intencionalidad pedagógica y búsqueda de la inclusión en el aula. La metodología que se empleó fue de una revisión bibliográfica en el periodo entre enero y mayo de 2026 por medio de consultas en Scopus, ScienceDirect y Web of Science. Se utilizaron combinaciones de términos afines con 'artificial intelligence', 'Education 4.0', 'teacher professional development', 'technology management', 'digital competence', y 'TPACK'. Se tuvieron en cuenta publicaciones entre 2020 y 2026, con documentos directamente relacionados con la gestión tecnológica aplicada al perfeccionamiento docente artículos y revisados por pares en español e inglés. Después de eliminar duplicados, revisar títulos, resúmenes y el texto de los artículos, se seleccionaron las investigaciones con mayor pertinencia de los temas de interés para posteriormente realizar el análisis cualitativo.
La agricultura de precisión requiere soluciones tecnológicas que optimicen el uso del agua y mejoren el monitoreo de las variables ambientales en cultivos protegidos. Este trabajo presenta el diseño, implementación y validación de un prototipo IoT para el monitoreo y control automático del riego en un invernadero destinado al cultivo de cilantro (Coriandrum sativum L.). La arquitectura propuesta integra un microcontrolador ESP32 como nodo central, sensores DHT22 y DHT11 para la medición de temperatura y humedad relativa, un controlador PID Autonics TK4S para el control térmico, un módulo RTC DS1302 para la programación horaria y un servidor web embebido que permite la supervisión y configuración del sistema mediante una red local inalámbrica, sin dependencia de servicios en la nube. La validación experimental se realizó durante 24 horas bajo condiciones controladas y representativas de operación, con adquisición de datos cada cinco minutos y almacenamiento horario de información. Los resultados evidenciaron un funcionamiento estable del sistema, con disponibilidad del 100%, respuesta de la electroválvula inferior a un segundo, ausencia de pérdidas de comunicación y ejecución correcta de todos los eventos programados. Las variables ambientales permanecieron dentro de rangos adecuados para el cultivo de cilantro, registrándose temperaturas entre 23,3 °C y 23,6 °C y humedades relativas entre 80% y 84%. Asimismo, la comparación con un esquema convencional mostró una reducción del 25,2% en el consumo de agua, una disminución del 37,5% en el número de eventos de riego y una reducción del 25% en el tiempo de bombeo. Los resultados demuestran la viabilidad técnica de la arquitectura IoT propuesta como una alternativa de bajo costo para mejorar la eficiencia hídrica y el monitoreo automatizado en sistemas de agricultura protegida.
Se desarrolló un modelo matemático multipoblacional para analizar la producción de hidrógeno en Celdas de Electrólisis Microbiana (CEM) en operación continua. El modelo, implementado en Python, integra la dinámica de bacterias fermentativas, metanogénicas y electrogénicas con los fenómenos electroquímicos de la celda, y permitió evaluar el efecto del voltaje aplicado y la concentración de sustrato sobre el desempeño del sistema. Los resultados del modelo muestran que las bacterias electrogénicas forman una biopelícula madura que reduce la resistencia interna de la celda, alcanzando flujos de hidrógeno de 400 mL/d a 1,0 V y una eficiencia coulómbica del 60%. Los hallazgos derivados del modelo constituyen una contribución relevante para la optimización y el escalamiento industrial de esta tecnología.
Este artículo presenta el diseño e implementación de un prototipo para la identificación, manipulación y transporte de objetos, orientado a simular un proceso industrial de clasificación y control de calidad. El sistema integra un brazo robótico, el modelo de detección YOLO, marcadores ArUco, un módulo de transporte controlado por PLC y figuras impresas en 3D, programado principalmente en Python. La metodología consistió en desarrollar cada sistema por separado, y posteriormente integrarlo en una sola interfaz gráfica, el segmento de robótica y visión artificial se desarrollaron completamente en Python; el PLC se programó en TIA Portal y se conectó a Python mediante Snap7. Para la evaluación del sistema se realizaron pruebas de repetibilidad en la manipulación y el transporte, y se midió la precisión de clasificación y segmentación del modelo YOLO, así como la exactitud de los marcadores ArUco.
El escalamiento de GPU es una estrategia ampliamente usada para reducir el tiempo de entrenamiento de modelos profundos de visión. Sin embargo, una reducción del tiempo no implica necesariamente una reducción del consumo energético. Este trabajo explora el impacto del escalamiento de GPU en la relación energía-tiempo-CO2e durante el entrenamiento de un modelo profundo de visión (dataset: CIFAR-10, arquitectura: ResNet-50) bajo un presupuesto fijo de cómputo para minimizar la variabilidad. La energía se midió directamente a nivel de componentes combinando contadores Intel RAPL para CPU y energía acumulada por GPU vía NVIDIA NVML, y se estimó el CO2e con CodeCarbon usando una intensidad de carbono de 0.20 kgCO2e/kWh (sensibilidad: 0.10-0.30). Se evaluaron 12 configuraciones que combinan escalamiento (de 1 a 2 GPU), precisión (FP32 vs AMP) y límites de potencia por GPU (300/250/200 W). Los resultados muestran que el escalamiento multi-GPU no siempre reduce la energía total, y que ajustes de sistema como AMP y power capping pueden mejorar de forma más consistente la eficiencia energética, identificando una región operativa cercana a 250 W por GPU que reduce energía en 4.6%-9.6% con una penalización temporal de 0.7%-1.9%. Además, las estimaciones con CodeCarbon reproducen las tendencias, pero presentan un error relativo mediano de 4.09% frente a las mediciones directas. Los resultados sugieren criterios prácticos para seleccionar configuraciones de entrenamiento que equilibren aceleración y sostenibilidad energética en visión profunda.
Las revistas científicas enfrentan demoras en las publicaciones de nuevos números, debido a la escasez de revisores expertos y el aumento de sometimiento de artículos. Este estudio propone una combinación de modelos con diseño en cascada que utilizó como técnicas de procesamiento del lenguaje natural (PLN) y aprendizaje automático (AA) para automatizar la asignación de revisores. Se adoptó un enfoque cuantitativo con diseño experimental sobre registros históricos extraídos de la plataforma OJS de una revista científica real del área de Ciencias Sociales centrado en las disciplinas Administración de Empresas, contabilidad, económicas, pedagogía aplicada al fomento empresarial, emprendimiento, desarrollo local, innovación, tecnología (2021-2025). El modelo se estructura en tres etapas secuenciales: clasificación de aprobación del resumen, clasificación del campo disciplinar y la clasificación de la rapidez del revisor. Los resultados fueron: se evaluaron 100 combinaciones de representaciones textuales, clasificadores y técnicas de balanceo, con validación cruzada estratificada de 5 folds; Etapa 1, F1-macro =0.663 (SBERT+SMOTE+Random Forest); Etapa 2, F1-macro =0.966(TF-IDF + SMOTE+XGBoost); y Etapa 3, F1= 0.9578 (TF-IDF + NumCat+ RUS+ Random Forest). En conclusión, este diseño en cascada demostró ser viable, modular e interpretable para automatizar la asignación de revisores con datos reales (213 artículos, 117 evaluadores). La arquitectura secuencial permitió que cada etapa opere con la representación óptima para sus datos, contener errores y validar el modelo con datos reales.
En este trabajo se evaluaron dos rutas de electrodeposición para obtener recubrimientos de sulfuro de níquel (NiSx) sobre sustratos de espuma de níquel. El objetivo fue comparar el efecto de las condiciones de deposición sobre la morfología superficial, el espesor del recubrimiento y la relación elemental Ni/S de las películas obtenidas. La primera ruta se desarrolló mediante electrodeposición potenciodinámica a una velocidad de barrido de 5 mV/s, entre -0.54 y -1.44 V, durante ocho ciclos. La segunda ruta se realizó mediante dos escalones de densidad de corriente, aplicando 10 mA/cm2 durante 90 min y 100 mA/cm2 durante 75 min. Los recubrimientos obtenidos fueron caracterizados mediante microscopía electrónica de barrido por emisión de campo (FESEM) y espectroscopía de energía dispersiva de rayos X (EDX). La síntesis 1 produjo una película relativamente uniforme, con morfología granular fina y crecimiento laminar asociado a los ciclos de deposición, con un espesor promedio aproximado de 720 nm y una relación atómica Ni/S cercana a 1:1. La síntesis 2 generó una morfología superficial tipo coliflor, con un espesor promedio aproximado de 700 nm y una relación atómica Ni/S cercana a 2.5:1. Estos resultados muestran que las condiciones de electrodeposición modifican de manera significativa la microestructura, el modo de crecimiento y la composición elemental de los recubrimientos NiSx sobre espuma de níquel. El estudio aporta información experimental útil para el diseño y optimización de películas de sulfuro de níquel obtenidas por electrodeposición.
Accurate sensing and reliable control are essential for the effective operation of autonomous mobile robots, particularly in constrained environments where navigation errors and detection failures can significantly affect performance. This work presents the characterization and commissioning of a mobile robot platform as a foundational stage toward swarm-based inventory localization strategies. The onboard infrared, light, and acoustic sensors were experimentally evaluated to determine their operational ranges, environmental sensitivity, and detection reliability. A Proportional-Derivative controller was implemented and tuned to enhance trajectory stability, while light sensing calibration ensured robust operation under varying ambient illumination. Additionally, an acoustic detection mechanism was integrated to enable robot-to-robot detection without physical contact. Experimental results confirmed that thorough sensor characterization, combined with targeted control adjustments, improved navigation stability and detection robustness. These developments establish a solid technical basis for the subsequent implementation of swarm coordination and clustering behaviors in autonomous inventory localization applications.
This article analyzes the perceptions of undergraduate civil engineering students from a Colombian university regarding the responses generated by ChatGPT when solving an exercise involving the calculation of the safety factor of a geotechnical structure. A mixed analysis of the results was developed using descriptive statistics, supported by Rstudio software. This study contributes to the identification of ChatGPT as a pedagogical tool, whose use implies the reinterpretation of the teacher's role and the adaptation of the types of formative activities, with an emphasis on personalization, autonomous learning, and critical reflection.
This study employs airborne multispectral imagery obtained from the repository of the Environmental Public Agency of Cartagena (EPA), which provides a spatial resolution of 0.17 m/pixel. The dataset consists of four spectral bands (R, G, B, and NIR), from which 300 spectral signatures of asbestos–cement roofing and 300 signatures of other materials were extracted. The labeling was conducted through visual interpretation supported by field visits. Two configurations of the data cube were evaluated: one containing the four multispectral bands and another with five bands, generated by incorporating the first principal component obtained through PCA. Three spectral similarity measures (Cosine-Based Similarity (CBS), Spectral Distance Similarity (SDS), and Euclidean Distance Similarity (EDS)) were compared along with an artificial neural network (ANN) model. The performance was assessed using a 70–30 split based on precision, recall, F1-score, and execution time. The results indicate that EDS and CBS achieved the highest detection accuracy, with EDS being computationally more efficient (CBS was 2.22 times slower). These findings demonstrate that EDS and CBS are promising methods for the efficient detection of asbestos–cement roofing from multispectral imagery and can be extrapolated to the identification of other materials under similar spatial-resolution and data-quality conditions.
Se presenta un nuevo algoritmo de encriptación de imágenes tanto a color como en escala de grises, basado en principios de mecánica cuántica y teoría del caos. Para la etapa de difusión se utilizaron: el mapa hipercaótico logístico cuántico, dos números primos de 15 dígitos cada uno y una transformación; generando tres matrices de difusión, que junto con las capas RGB de la imagen original, se evolucionaron usando las compuertas cuánticas SWAP, CNOT y CCNOT. Posteriormente, aplicando XOR se obtuvieron 3 matrices difundidas, sobre las cuales, utilizando 3 secuencias generadas por el sistema caótico híbrido logístico-tienda, se aplicó una estrategia de permutación circular a nivel de filas y columnas. Cabe resaltar que el modelo aquí propuesto, está inspirado en el dominio cuántico, pero es ejecutado en un computador clásico y particularmente encripta, en formato RGB, las imágenes que originalmente están en escala de grises, aumentando con ello la pérdida de patrones lo cual dificulta el éxito de ataques fraudulentos. El algoritmo propuesto fue sometido a pruebas de seguridad y desempeño encontrando indicadores equiparables con algunos reportados en otros trabajos similares.
El presente artículo tiene como objetivo analizar los parámetros de corriente, voltaje y tiempo en la electrodeposición de nanocapas de sulfuro de níquel sobre placas de níquel puro mediante una vía de síntesis basada en variaciones del número de ciclos (1, 3, 4 y 7). Cada ciclo consta de cuatro escalones de voltaje diferentes en el rango de (0.54–2.4) V, los cuales se repiten de acuerdo con el número de ciclos correspondiente. Como electrolito se utilizó una solución de nitrato de níquel hexahidratado (0.05 mol/L) y tiosulfato de sodio pentahidratado (0.1 mol/L). Los valores de voltaje presentan una alta estabilidad, con oscilaciones de ±0.2 V, lo que indica que los métodos empleados permiten un elevado control sobre el proceso de electrodeposición. Adicionalmente, se obtuvo una ganancia de masa en el rango de (0.44–6.57) mg para las electrodeposiciones realizadas.
