Ingeniería Electrónica
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Item Despliegue de un modelo de deep learning para la predicción de bajo gasto cardiaco a partir de señales hemodinámicas en una unidad de cuidados intensivos (DMDL-PC-SH-UCI)(Universidad Industrial de Santander, 2025-06-06) Pérez Diaz, David Arturo; Fajardo Ariza, Carlos Augusto; Barrero Pérez, Jaime Guillermo; Santos Ortiz, Camilo AndrésEl presente trabajo de grado aborda el problema de la integración de sistemas autónomos y de inteligencia artificial en el ambiente crítico hospitalario para el diagnóstico temprano de eventos cardíacos. La identificación oportuna de condiciones como el paro cardíaco, bajo gasto cardíaco y shock cardiogénico es fundamental para asegurar una intervención rápida y precisa, maximizando las probabilidades de supervivencia. En entornos hospitalarios, los sistemas de monitoreo actuales no siempre logran detectar estos eventos de manera oportuna o confiable, lo cual subraya la necesidad de una solución inteligente y automatizada. Para atender esta problemática, el grupo de investigación CPS ha desarrollado un modelo de deep learning diseñado para analizar datos hemodinámicos en tiempo real de pacientes en la UCI, detectando patrones asociados con eventos cardíacos críticos. El modelo fue entrenado con datos históricos de pacientes, permitiéndole identificar de forma temprana las condiciones críticas mencionadas. Este proyecto, en particular, se enfocó en el desarrollo de una API para desplegar este modelo en el entorno hospitalario, configurada en un orquestador de contenedores que permite la escalabilidad y capacidad de respuesta a alto volumen de solicitudes. La API también incluye mecanismos de seguridad, como la autenticación mediante JWT, para asegurar que el acceso al sistema sea controlado y confiable. En el marco dela implementación de modelos de deep learning, este proyecto es pionero al buscar la integración de modelos de aprendizaje en la operatividad real diaria de la red hospitalaria. Los resultados obtenidos sugieren que la API sería capaz de responder hasta 1,000 solicitudes en un lapso de 120 segundos en el servidor R-Studio del centro hospitalario, mostrando una capacidad de respuesta rápida y eficiente, esencial en entornos de cuidado intensivo. Esta herramienta tiene potencial en la automatización y monitoreo de pacientes críticos, reduciendo potencialmente la carga del personal médico y optimizando los recursos hospitalarios. En cuanto a sus posibles impactos, esta solución tiene el potencial de mejorar el monitoreo de pacientes en las UCI, a través de una detección más precisa y rápida de eventos cardíacos críticos, este sistema permitiría reducir las tasas de mortalidad, al mismo tiempo que contribuye a la eficiencia operativa de los hospitales. Además, su enfoque en la seguridad y escalabilidad lo convierte en un modelo replicable en el futuro de la medicina crítica, con aplicaciones potenciales en otros ámbitos de la salud.Item Desarrollo de Modelos Matemáticos de Orden Fraccionario para la Descripción de la Dinámica de Sistemas Electromecánicos(Universidad Industrial de Santander, 2025-05-27) Borja Malagón, Nicolas; Perdomo Morales, Andres Felipe; Correa Cely, Carlos Rodrigo; Diaz Florez, Guillermo Andres; Ardila Ochoa, Javier FerneyDurante mucho tiempo, el modelado de sistemas mecánicos, eléctricos y electromecánicos ha sido fundamental para anticipar con precisión el comportamiento dinámico de estos sistemas. Aunque los modelos convencionales, basados en ecuaciones diferenciales de orden entero, son ampliamente utilizados para predecir su dinámica, presentan limitaciones al intentar capturar comportamientos no lineales y dinámicas con efectos de memoria o viscoelasticidad. Este trabajo propone la creación de modelos más precisos para describir la dinámica de sistemas electromecánicos complejos mediante el uso de ecuaciones diferenciales de orden fraccionario. En particular, se explora el uso del cálculo fraccionario, aplicando la definición de Caputo, para modelar de manera detallada un circuito RLC y un micrófono capacitivo. Este enfoque permite representar con mayor fidelidad las propiedades dinámicas de estos sistemas. La relevancia de este estudio radica en mejorar la precisión y el realismo de los modelos mediante un método numérico de integración de producto implícito de tipo rectangular de primer orden, lo cual reduce las limitaciones y errores en las predicciones observadas en los modelos convencionales.Item DISEÑO DE UNA APLICACIÓN MÓVIL PARA LA VISUALIZACION DE DATOS PROVENIENTES DE LA RED SÍSMICA REDNE DEL NORORIENTE COLOMBIANO(Universidad Industrial de Santander, 2025-04-06) García Jaimes, John Jairo; Rodríguez Velandia, Adriana Patricia; Abreo Carrillo, Sergio Alberto; Ramírez Silvia, Ana Beatriz; Castillo Bohorquez, Jeison Arley; Ortega Boada, HomeroREDNE, es la red de monitoreo sísmico destinada al estudio del "Nido Sísmico de Bucaramanga", zona de mayor actividad sísmica en el nororiente de Colombia. La red registra una gran cantidad de datos sísmicos, pero el acceso a la información es limitado y en constante mejora. El proyecto presenta el diseño de una aplicación móvil que facilita el acceso remoto de los datos registrados por la red, permitiendo la visualización de representaciones gráficas como el sismograma y el helicorder asociados a las ondas sísmicas, ofreciendo una herramienta práctica para la comunidad en general, así como para el grupo CPS, quienes realizan investigación, análisis y monitoreo de estos eventos.Item Sistema basado en inteligencia artificial para la estimación de la uniformidad del color en mandarinas(Universidad Industrial de Santander, 2025-05-26) Trigos Delgado, Joseph Fernando; Bautista Monsalve, Kevin Santiago; Garcia Arenas, Hans Yecid; Urrea Vecino, Sergio Andres; Sepulveda Sepulveda, Franklin Alexander; Santos Ortiz, Camilo AndresEn la industria agrícola, la uniformidad de color se ha convertido en un criterio fundamental para la aceptación de frutos en el mercado y en la actualidad, el proceso de evaluación se realiza de manera manual, lo cual está sujeto a errores e inconsistencias en la clasificación. Es por ello que en este trabajo se desarrolló un sistema basado en inteligencia artificial con el propósito de estimar cuantitativamente la uniformidad del color en mandarinas poscosecha, utilizado técnicas de visión por computadora y aprendizaje profundo. Se implementó un subsistema de captura de imágenes que permite la adquisición de un conjunto de datos de imágenes de mandarinas obtenidas en un entorno controlado en condiciones óptimas. Tras la captura de imágenes, se realiza un procesamiento segmentación de las frutas y extracción de características relevantes para el análisis de color en el espacio CIELAB. Con base en las características obtenidas, se propone un índice cuantitativo de uniformidad de color el cual se emplea para clasificar las mandarinas de acuerdo con estándares de calidad aplicables en la industria citrícola en Colombia. Finalmente, se evalúa el rendimiento del modelo propuesto mediante pruebas experimentales que demuestran su capacidad para estimar de manera precisa y confiable la uniformidad de color en mandarinas. Los resultados obtenidos muestran que el sistema desarrollado contribuye al mejoramiento de los procesos de selección y clasificación de frutas, lo cual tiene un impacto positivo en la calidad del producto final y la competitividad de los productores agrícolas.Item APRENDIZAJE AUTOMÁTICO Y DATOS CLÍNICOS: UN ENFOQUE EN LA PREDICCIÓN DE LA MORTALIDAD DE PACIENTES CON SEPSIS EN UCI.(Universidad Industrial de Santander, 2025-05-20) Castillo Caballero, Johan Alfonso; Santos Ortiz, Camilo Andres; Fajardo Ariza, Carlos Augusto; Tijaro Rojas, Omar Javier; Castillo Bohorquez, Jeison ArleyLa sepsis es una condición crítica y potencialmente mortal que se presenta comúnmente en las Unidades de Cuidados Intensivos (UCI). Los profesionales de la salud enfrentan desafíos significativos no solo debido al gran volumen de datos clínicos, sino también por la complejidad inherente de la enfermedad y su naturaleza sistémica. Estos factores crean un entorno desafiante que complica los procesos de toma de decisiones, especialmente cuando se trata de predecir la mortalidad de los pacientes. Dada la importancia crítica de la predicción temprana de la mortalidad para mejorar los resultados de los pacientes, esta investigación tiene como objetivo predecir la mortalidad en pacientes con sepsis en UCI con 12, 24 y 48 horas de anticipación mediante modelos de aprendizaje automático basados en datos clínicos. El estudio se llevó a cabo utilizando la base de datos Medical Information Mart for Intensive Care, que incluye datos de 7,511 pacientes con sepsis en UCI de un solo hospital, y la base de datos Electronic Intensive Care Unit Collaborative Research, que contiene datos de 3,786 pacientes con sepsis en UCI de múltiples hospitales. Se evaluaron ocho modelos de aprendizaje automático supervisado basados en el área bajo la curva, donde Light Gradient Boosted Machine demostró el mejor rendimiento en todos los puntos críticos de tiempo. Además, superó al Sequential Organ Failure Assessment en la predicción de la mortalidad. Esta investigación resalta el potencial del aprendizaje automático para mejorar la predicción de la mortalidad en pacientes con sepsis en UCI, permitiendo una toma de decisiones oportuna y, en última instancia, mejorando los resultados de los pacientes.Item ALGORITMO PARA LA MEDICIÓN AUTOMÁTICA DE LA LONGITUD CERVICAL A PARTIR DE IMÁGENES DE ULTRASONIDO TRANSVAGINAL(Universidad Industrial de Santander, 2025-05-20) Valenzuela Sánchez, María Fernanda; Cancino Rey, William Andres; Pertuz Arroyo, Said David; Cabeza Gutiérrez, Natalia Johana; Rodríguez Ferreira, Julián GustavoEl parto prematuro (PP) es un importante problema de salud pública a nivel mundial, que afecta aproximadamente a 15 millones de embarazos cada año. Uno de los indicadores más fiables del riesgo de PP es la longitud cervical (LC), la cual se mide manualmente en imágenes de ecografía transvaginal (ETV). Sin embargo, las mediciones manuales están sujetas a variabilidad entre operadores, lo que limita su fiabilidad. Para mejorar la consistencia y la automatización, este estudio propone un enfoque basado en aprendizaje profundo para la evaluaci ´on de la LC. Se desarrolló un modelo basado en redes neuronales convolucionales (CNN) para detectar las posiciones de los calibradores y estimar la LC. Para lograr esto, primero se segmentó el tercio medio del cuello uterino en imágenes ETV del primer trimestre utilizando una red U-Net. Estas segmentaciones se usaron luego para entrenar el modelo de detección de calibradores, permitiendo la medición automática de la LC. El conjunto de datos incluyó a 311 mujeres embarazadas de dos centros especializados en salud materno-fetal. El modelo de segmentación fue evaluado utilizando el coeficiente de Dice, la distancia media de superficie (MSD) y la tasa de error de area (AER), logrando una puntuación Dice de 0.83 (IC del 95 %: 0.78–0.88), una MSD de 8.89 mm (IC del 95 %: 5.47–12.31), y una AER de 607 mm² (IC del 95 %: 402–812). Para la medición de la LC, el modelo basado en CNN obtuvo un error relativo (RE) de 0.19 (IC del 95 %: 0.14, 0.25) en la fase de prueba. Si bien las estimaciones fueron cercanas a la longitud real, se observaron algunas discrepancias debido a errores de segmentación y a la variabilidad en la colocaci ´on de los calibradores. Este estudio representa un avance hacia la automatización de la medición de la LC, reduciendo la subjetividad.Item Implementación de algoritmos de detección e identificación de vehículos con tecnologías de machine learning y deep learning(Universidad Industrial de Santander, 2025-05-21) Fonseca Gonzalez, Brayan Steven; Andrade Camelo, Otto Arturo; Barrero Pérez, Jaime Guillermo; Garcia Arenas, Hans Yecid; Fajardo Ariza, Carlos AugustoLos métodos tradicionales de detección vehicular presentan limitaciones en precisión y adaptación a distintos entornos, lo que ha impulsado el uso de Machine Learning y Deep Learning para optimizar la identificación y el seguimiento vehicular en aplicaciones de seguridad vial y control del tráfico. Este proyecto desarrolla un sistema de detección de vehículos basado en aprendizaje automático, mejorando el recono- cimiento de matrículas y la gestión del tráfico. Implementado en Windows 11, procesa imágenes a aproximadamente 25 FPS en CPU y 43 FPS en GPU (según el hardware, ver D), garantizando un desempeño en tiempo real. Se empleó un conjunto de datos de matrículas colombianas procesado en Roboflow y, tras evaluar distintos modelos, se seleccionó YOLOv8 por su precisión y velocidad (mAP@0.5 >90 %). Técnicas como ecualización de histograma y transformaciones de homografía mejoraron su rendimiento en condiciones adversas. Finalmente, la interfaz gráfica con PySide6 permitió una gestión eficiente e integración en aplicaciones reales.Item Plan de Negocios para la Creación de una Empresa Dedicada a Desarrollar Soluciones de Automatización para la Industria Piscícola(Universidad Industrial de Santander, 2025-05-10) González Chacón, David Fernando; Hincapié Zarate, Ivonne Paola; Villamizar Mejía, Rodolfo; Hakspiel Rodriguez, Maria Alejandra; Serrano Duran, Giobani; Ortiz Rangel, Manuel JoseEl presente trabajo aborda la problemática derivada de la escasa automatización en la industria piscícola colombiana, factor que limita alcanzar niveles óptimos de competitividad y sostenibilidad; la limitada incorporación de tecnologías modernas en los procesos productivos genera ineficiencia operativa, eleva costos y dificulta la trazabilidad de productos acuícolas, aspectos clave para el desarrollo del sector. En este contexto, se plantea un plan de negocios para crear una empresa dedicada a desarrollar e implementar soluciones de automatización para la piscicultura, fundamentado en estándares tecnológicos internacionales como ISA-95 e ISA-84, e integrando sistemas para el monitoreo de la calidad del agua, el control automatizado de la alimentación y la gestión de parámetros ambientales, entre otros. Los análisis indican que la adopción de tecnologías automatizadas puede incrementar la eficiencia productiva, reducir el impacto ambiental y fortalecer la competitividad del sector, en un mercado con alta necesidad de innovación a pesar de barreras económicas y de conocimiento existentes; en síntesis, la solución propuesta contribuye al desarrollo tecnológico de la acuicultura colombiana, optimizando recursos naturales y promoviendo un crecimiento sostenible en el sector agroindustrial.Item Planificación de la implementación de una red inalámbrica lpwa tipo LoRa en el campus central de la Universidad Industrial de Santander.(Universidad Industrial de Santander, 2025-05-13) Jaraba Martinez, Sergio Mauricio; Acevedo Cárdenas, Efrén Darío; Villarreal Solano, Ariel Yezid; Tijaro Rojas, Omar JavierEste proyecto tiene como objetivo planificar e implementar una red inalámbrica de baja potencia y largo alcance (LPWA) basada en tecnología LoRa, diseñada para monitorear variables ambientales como la humedad y la temperatura en el campus central de la Universidad Industrial de Santander. Surge de la necesidad de contar con una infraestructura eficiente que permita la conectividad de largo alcance con bajo consumo energético, contribuyendo a la sostenibilidad y al avance de la investigación académica. El desarrollo del proyecto abarca desde el análisis de necesidades hasta la validación del sistema, incluyendo la selección y configuración de sensores DHT11, nodos LoRa y el gateway Dragino LG02. Las pruebas iniciales realizadas en entornos controlados y la posterior implementación en áreas específicas del campus permitieron obtener datos en tiempo real, optimizando la gestión ambiental, especialmente en zonas verdes. Se aplicaron técnicas avanzadas de diseño de redes y herramientas de simulación para asegurar una cobertura eficiente y garantizar la robustez del sistema. La flexibilidad y escalabilidad de la red diseñada la convierten en una solución adaptable a nuevas aplicaciones, siendo un aporte significativo tanto para la gestión ambiental como para el desarrollo de futuros proyectos tecnológicos en el ámbito del IoT y la educación.Item Design of a SAR-Assisted Pipeline Two-Stage ADC in 65nm CMOS Technology.(Universidad Industrial de Santander, 2025-05-14) Suárez Montero, Andrés Daniel; Suárez Maffold, David Mauricio; Ardila Ochoa, Javier Ferney; Hernandez Herrera, Hugo Daniel; Dovale Vargas, Luisa Fernanda; Herrera Celis, Jose LuisLos convertidores analógico-digitales (ADC) son componentes esenciales en todos los SoC (System-on-Chip), ya que permiten la transformación de señales analógicas en datos digitales para su procesamiento en diversas aplicaciones. A medida que avanza la tecnología, la creciente demanda de dispositivos integrados y sistemas embebidos más complejos ha impulsado la necesidad de ADC con especificaciones cada vez más estrictas, como altas frecuencias de muestreo, bajo consumo de potencia, alta relación señal-ruido (SNR), resoluciones precisas y poca área ocupada, en especial para aplicaciones que requieren múltiples canales de conversión. En el diseño de ADCs, la elección de la arquitectura es fundamental, ya que cada una ofrece ventajas específicas y permite optimizar distintos parámetros de rendimiento. Entre las diversas arquitecturas, las de aproximación sucesiva (SAR) ofrecen eficiencia en potencia y área, mientras que los pipelines destacan en aplicaciones de alta velocidad. En los últimos años, han surgido arquitecturas como la SAR-assisted Pipeline que combinan las mejores características de cada arquitectura. Este trabajo se centra en el estudio y diseño de un ADC de pipeline de dos etapas asistido por SAR con un enfoque pseudo diferencial en un proceso CMOS de 65 nm, que optimiza el consumo de energía y minimiza el área del chip. Inicialmente, se analizaron las arquitecturas emergentes y se evaluaron nuevas propuestas de diseño acordes con los objetivos del proyecto. La implementación pseudo diferencial permite el muestreo en un terminal, manteniendo ventajas como la reducción del ruido de modo común y mayor inmunidad a interferencias, eliminando la necesidad de un controlador de entrada diferencial dedicado. Definida la arquitectura, se diseñan los bloques de circuitos individuales y se validan mediante simulaciones para garantizar el cumplimiento de las especificaciones requeridas. El ADC propuesto se somete a una exhaustiva verificación, que incluye simulaciones con variaciones de proceso, voltaje y temperatura (PVT), así como análisis Monte Carlo para evaluar el rendimiento ante fluctuaciones estadísticas. Si los resultados confirman el cumplimiento de los objetivos de las especificaciones, se concluye el proceso de diseño.Item Propuesta de Sistema de Monitorización de Confort y Estrés en el entorno Laboral(Universidad Industrial de Santander, 2025-05-15) Franco Russi, Eduardo; Ortiz Albarracín, Edgar Mauricio; Gutiérrez Vargas, Daniel José; Cortés Torres, José David; Quiroga Quiroga, Oscar Arnulfo; Martinez Peñaloza, Alejandra; Cardenas Rangel, Jorge LuisEsta investigación propone un sistema de monitoreo de confort y estrés en entornos laborales mediante el uso de tecnologías avanzadas como sensores fisiológicos y plataformas de integración de datos. El sistema mide indicadores asociados al estrés, como variabilidad de frecuencia cardiaca (HRV), respuesta galvánica de la piel (GSR/EDA), frecuencia respiratoria (RR) y temperatura corporal, con el objetivo de promover el bienestar de los empleados en sus entornos laborales. El desarrollo del proyecto incluyo una exhaustiva revisión bibliográfica que permitió identificar el data set WESAD como referencia para validar la precisión de las variables seleccionadas como indicadores de estrés. Además, se diseñó una plataforma basada en Python, que integra los datos recopilados y analiza en tiempo real los patrones fisiológicos relacionados con el estrés. Se concluye que la combinación de sensores y plataformas de integración facilitan una monitorización efectiva para la detección de factores estresantes, permitiendo diseñar estrategias personalizadas que promuevan entornos laborales más saludables y sostenibles.Item Diseño e implementación de sistemas de detección de incendios basados en los estándares de la NFPA (National Fire Protection Association)(Universidad Industrial de Santander, 2025-05-13) Vega Gamboa, Jherys Lorena; Barrero Pérez, Jaime Guillermo; Castellanos Diaz, Eneraldo; Esparza Gómez, Jose David; Salcedo Durán, Juan JoséEste proyecto se centra en el diseño de sistemas de detección de incendios eficiente y confiable que pueda identificar y alertar de manera temprana la presencia de fuego en edificios y áreas industriales con el fin de minimizar los daños a la propiedad y proteger la seguridad de las personas. Este documento aborda las especificaciones técnicas de los diferentes dispositivos que estos sistemas requieren según los estándares de la NFPA 72-2022 para garantizar una detección más eficiente y una mejor integración con los sistemas de alarma y comunicación. Además, se destacan las diferencias en los requerimientos técnicos entre edificios residenciales y estructuras industriales, resaltando la importancia de personalizar los diseños según las características específicas de cada edificación.Item Automatización del recuento diferencial de leucocitos en extendido de sangre periférica a partir de aprendizaje profundo(Universidad Industrial de Santander, 2025-05-03) García Martínez, Michelle Alexandra; Barrero Pérez, Jaime Guillermo; Rincón Reyes, Diego Fernando; Pertuz Arroyo, Said David; Sepúlveda Sepúlveda, Franklin AlexanderLos glóbulos blancos, también conocidos como leucocitos, desempeñan un papel crucial en el sistema inmunológico, defendiendo al cuerpo contra infecciones y otras enfermedades. Debido a su importancia, el conteo de estas células es esencial para el diagnóstico y monitoreo de la salud de los pacientes. Tradicionalmente, este proceso se realiza de forma manual por profesionales de la salud, lo que puede resultar laborioso, consumir mucho tiempo y ocasionar errores en la clasificación. En este proyecto, se abordó la necesidad de facilitar el conteo mediante el uso de un modelo de Deep learning. Para ello, se desarrolló una base de datos con imágenes de dos clases de leucocitos, neutrófilos y linfocitos, en el laboratorio clínico de la Universidad Industrial de Santander, que se utilizó para entrenar algunas versiones del modelo YOLO como YOLOv8m, YOLOv8x, YOLOv11m y YOLOv11x. Después de un análisis de resultados entre las diferentes versiones, se seleccionó YOLOv8x que alcanzó una precisión del 97.27 %, lo que representa una mejora significativa en comparación con los métodos tradicionales. La solución propuesta no solo facilita la tarea de los profesionales de la salud, sino que también contribuye a obtener resultados más confiables.Item Exploración de materiales plegables inspirados en el origami para aplicaciones de robótica(Universidad Industrial de Santander, 2025-05-06) Vega Barajas, Wbeimar; Yanez Silva, Jose David; Becerra Ramírez, Diego Fernando; Botero Londoño, Monica Andrea; Aguilera Bermúdez, Ernesto; Velez Sánchez, Jeisson EmilioEste estudio desarrolla una metodología para el plegado autónomo de materiales, considerando su selección, caracterización y respuesta a estímulos térmicos y magnéticos. Se empleó el calentamiento por inducción electromagnética para evaluar la interacción de materiales como cobre, níquel y polímeros flexibles. La combinación de níquel como generador de calor y cobre como conductor térmico optimizó el plegado del material flexible. Los resultados evidencian la viabilidad del método propuesto, en cuanto a la autonomía de dispositivos basados en origami. Además, sienta las bases para futuras investigaciones sobre estructuras programables con capacidad de auto-ensamblaje y reconfiguración.Item Potenciales comunidades energéticas en el municipio de Enciso Santander(Universidad Industrial de Santander, 2025-03-03) Flórez Tarazona, Andrés; Merchán Quiroz, Rubén Darío; Ordoñez Plata, Gabriel; Quiroga Quiroga, Oscar Arnulfo; Villalobos Orduz, Diana María; Cardenas Rangel, Jorge Luis; Martínez Peñaloza, AlejandraEl trabajo de grado explora el potencial para la conformación de comunidades energéticas en el municipio de Enciso Santander, como una estrategia para promover la transición hacia energías renovables y sostenibles. El trabajo se centra en la evaluación de recursos naturales disponibles, como la energía solar, eólica y biomasa, así como en la identificación de comunidades interesadas y la promoción de su participación mediante talleres educativos y actividades formativas. El desarrollo del trabajo de grado da inicio con la elaboración de material pedagógico adaptado al contexto rural, abordando temas como el sector energético colombiano, el uso racional y eficiente de la energía, y los pasos para conformar comunidades energéticas. A través de la aplicación de talleres participativos se busca identificar comunidades con alto potencial, se usan criterios de selección como la disponibilidad de recursos, la infraestructura existente, los impactos sociales y económicos. Para finalizar se realiza un análisis preliminar de prefactibilidad en una comunidad seleccionada, destacando los beneficios de estos proyectos en la reducción de costos energéticos, el fortalecimiento de la autonomía energética y la mejora de la calidad de vida de los habitantes. Este estudio proporciona un modelo replicable para impulsar el desarrollo sostenible en diferentes regiones de Colombia.Item Diseño e implementación de prácticas pedagógicas para el desarrollo de competencias relacionadas con tecnologías IoT(Universidad Industrial de Santander, 2025-02-25) Pabón Niño, Jhoan Sebastián; Rey Maldonado, Edson Ferney; Ortega Boada, Homero; Rey López, Juan Manuel; Barrero Perez, Jaime Guillermo; Mantilla Villalobos, Maria AlejandraEn el marco del proyecto “Diseño, desarrollo e implementación de una plataforma IIoT para formación de profesionales en tecnologías de la cuarta revolución industrial”, liderado por el grupo GISEL y otros grupos de investigación de la Universidad Industrial de Santander (UIS), se identificó la necesidad de desarrollar objetos de aprendizaje (OA) en Internet de las Cosas (IoT) e Internet Industrial de las Cosas (IIoT). Este trabajo propone una arquitectura y un modelo de referencia para el diseño y desarrollo de OAs, atendiendo las necesidades del proyecto y los requerimientos pedagógicos de la Escuela de Ingeniería Eléctrica, Electrónica y Telecomunicaciones (E3T). La propuesta permite a los desarrolladores de OAs enfocarse en los aspectos pedagógicos, reduciendo la complejidad técnica. Su validación se realizó mediante tres OAs implementados y evaluados en el curso de IoT del programa de Ingeniería Electrónica, demostrando mejoras en las competencias de los estudiantes, reflejadas en calificaciones y encuestas positivas. Este trabajo ofrece herramientas prácticas para integrar IoT e IIoT en los planes de estudio, sentando bases para futuras implementaciones y fortaleciendo la formación académica en alineación con las demandas del mercado laboral.Item CONTROLADOR AUTOMÁTICO DE PRESIÓN PARA MEJORA DE LA EFICIENCIA EN BOMBAS ESP CON MONITOREO IOT(Universidad Industrial de Santander, 2025-02-22) Hernández Mateus, Juan Camilo; Castro Jaluba, William Razvan; Barrero Pérez, Jaime Guillermo; Poveda Rodriguez, Diana Katheryn; Carreño Zagarra, Jose JorgeLa industria petrolera enfrenta retos en la eficiencia y confiabilidad de la extracción, especialmente en pozos con baja presión natural. Las bombas eléctricas sumergibles (ESP) son esenciales, pero enfrentan problemas como desgaste prematuro, interrupciones operativas y métodos de monitoreo limitados, lo que afecta la productividad y los costos. Este proyecto propone diseñar y simular un controlador automático de presión para bombas ESP, utilizando modelos matemáticos que relacionen la presión del pozo con la frecuencia de la bomba, e integrando un sistema de monitoreo IoT basado en el protocolo MQTT y servicios en la nube de AWS para supervisar el sistema. Con herramientas como MATLAB/Simulink y un controlador ajustado por el método del Lugar de las Raíces, se busca optimizar la extracción, reducir tiempos de inactividad y mejorar la confiabilidad operativa. Aunque se limita a simulaciones, el proyecto sienta bases sólidas para futuras aplicaciones industriales.Item DETECCIÓN DE LA ENFERMEDAD DE PARKINSON MEDIANTE LA VOZ USANDO TÉCNICAS DE MACHINE LEARNING(Universidad Industrial de Santander, 2025-02-23) Delgado Moreno, Jouver Fabian; Duque Mantilla, Luzdey Sthefanny; Fajardo Ariza, Carlos Augusto; Sepúlveda Sepúlveda, Franklin Alexander; García Arenas, Hans YecidLa enfermedad de Parkinson (EP) es un trastorno neurodegenerativo causado por la disminución de dopamina, afectando funciones motoras y no motoras. Esta deficiencia altera actividades como la generación del habla, que requiere la coordinación de estructuras como la laringe, cuerdas vocales y lengua. En pacientes con EP, esta coordinación se ve comprometida, provocando cambios significativos en las características del habla, afectando tanto la claridad como la fluidez de la comunicación. El objetivo de esta investigación se centró en la detección de la enfermedad de Parkinson a partir del análisis de características vocales usando dos bases de datos: PC-GITA, donde se extrajeron las características mediante el software Praat, y el conjunto de datos Parkinsons, que ya incluía características preprocesadas. Se seleccionaron las diez características más relevantes utilizando los métodos Chi cuadrado, clasificador Extra Tree y Matriz de Correlación. Se evaluaron diversos modelos de aprendizaje automático, incluidos Árbol de decisión o Decision Tree (DT), K- Vecinos Más Cercanos o K-Nearest Neighbors (KNN), Bosque Aleatorio o Random Forest (RF), Bagging, Ada Boosting y Gradient Boost, empleando las métricas de accuracy, precision, recall, F1-score, R2-score y AUC-ROC. Los resultados obtenidos sugieren que el modelo que demostró el mejor rendimiento fue Ada Boost, aplicado al conjunto de datos que combina todas las vocales en PC-GITA, donde alcanzó un AUC-ROC de 0.82 ± 0.04. Estos resultados indican que el modelo Ada Boost proporcionó las estimaciones más precisas y consistentes en nuestro estudio, resaltando su eficacia en la identificación de características asociadas con la enfermedad de Parkinson.Item DISEÑO E IMPLEMENTACIÓN DE UN SENSOR LORAWAN PARA EL MONITOREO DE AMONIACO (NH3) EN LA PRODUCCIÓN AVÍCOLA.(Universidad Industrial de Santander, 2024-11-07) Prada Rodríguez, Karen Melissa; Amaya López, Ashely Daniela; Pacheco, Salvador; Barrero Pérez, Jaime Guillermo; Murcia Sepúlveda, Nathaly; Rojas Rodríguez, Leandro SebasthyanCon el sector avícola como una de las principales fuentes de la economía en Colombia, muchas granjas carecen de tecnologías modernas, lo que genera un control insuficiente en los niveles de amoniaco comprometiendo la salud de los animales y de las personas. Ante esto, se presenta el desarrollo de un sistema de monitoreo para la detección de niveles de amoníaco, utilizando tecnología LoRaWAN. El sistema se basa en un sensor capaz de medir concentraciones de amoniaco en sitio y transmitir los datos a través de una red LoRa hacia una plataforma en la nube para su análisis, visualización y notificación de alarmas. El diseño implementado permite una solución de bajo consumo energético y amplia cobertura, lo que lo hace adecuado para su uso en entornos industriales y avícolas. Durante el desarrollo, se llevó a cabo la caracterización del sensor y mediciones a diferentes concentraciones, donde se obtuvo una buena fiabilidad, en cuanto a la transmisión de los datos se analizaron parámetros que confirmaron una recepción de datos aceptable. Con esto se logra ofrecer un producto asequible para las pequen ̃as y grandes granjas, para mantener regulados los niveles de amoniaco y proteger tanto la producción como la salud y bienestar.Item Prototipo de radiotelescopio para la banda de 1420 MHz en apoyo de la componente social ejecutada en el páramo de Berlín en el marco de un proyecto de Radioastronomía financiado por Minciencias - VIE UIS(Universidad Industrial de Santander, 2024-11-12) Guzmán Ortíz, Karen Daniela; Cañizares Carrillo, Andrés Felipe; Ortega Boada, Homero; Acevedo Cardenas, Efrén Dario; Rodríguez Ferreira, Julian Gustavo; Tijaro Rojas, Omar Javier; Plata Gómez, ArturoSe diseñó e implementó un prototipo de radiotelescopio en la banda de 1420 MHz, enfocado tanto en la investigación científica como en la divulgación educativa. El prototipo incluye un sistema de recepción de señales y un dispositivo SDR, cuya sensibilidad fue validada en condiciones de laboratorio. Además, el sistema cuenta con un servicio web que envía los datos capturados a la nube para su almacenamiento y análisis lo que abre un mundo de oportunidades para el post-procesamiento. Los resultados demostraron una ganancia suficiente para captar señales débiles de la línea de hidrógeno. El se ha enfocado en herramientas para contribuir, desde la radioastronomía a fomentar el interés por la ciencia en la comunidad del Páramo de Santurbán. Por eso incluye también la planificación y ejecución de una estrategia de apropiación del conocimiento. Esta estrategia incluye la creación de guías interactivas dirigidas a estudiantes y profesores, diseñadas para facilitar el aprendizaje y la participación en actividades científicas. Los impactos potenciales de este proyecto incluyen el fortalecimiento de la radioastronomía en Colombia y el impulso a futuras investigaciones, mediante el desarrollo de infraestructuras más avanzadas, como un arreglo interferométrico enmarcado en el proyecto “Desarrollo de un arreglo interferométrico de radiotelescopios para establecer una estación de radioastronomía de la UIS en el Páramo de Berlín, Santander"