Ingeniería de Sistemas
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Item Plataforma para el despliegue y evaluación de modelos de aprendizaje profundo para la clasificación de imágenes histológicas completas a baja magnificación(Universidad Industrial de Santander, 2024-08-28) Bayona Quesada, Juan Camilo; Fuentes Barragán, Angie Julieth; Romo Bucheli, David Edmundo; Bautista Rozo, Lola Xiomara; Garzón Villamizar, Gustavo AdolfoLa patología es una rama de la medicina que se enfoca en el estudio de las enfermedades a nivel microscópico, investigando sus causas, desarrollo, mecanismos y efectos en los organismos vivos. Con el apoyo de sistemas computacionales, surge la patología digital, que utiliza entornos digitales para el estudio microscópico de la anatomía, los tejidos y sus enfermedades. La utilización de herramientas computacionales en la patología ofrece ventajas como el almacenamiento virtual de muestras, acceso global a ellas y la capacidad de utilizar diversas herramientas de análisis para el soporte diagnóstico. Esto permite identificar patrones en el tejido asociados a enfermedades como el cáncer, infecciones, trastornos inflamatorios y genéticos. La inspección visual de biopsias es una técnica diagnóstica utilizada para examinar pacientes afectados por el cáncer, la cual ofrece resultados determinantes al permitir la observación directa del tejido a nivel microscópico. Las muestras de biopsias pueden ser digitalizadas completamente a alta magnificación utilizando escáneres, como se hace en países desarrollados, con los que se crean bases de datos abiertas para diferentes tipos de cáncer, como cáncer de próstata, cáncer de mama, cáncer cervical, entre otros. Estas bases de datos contienen miles de imágenes digitalizadas a alta magnificación que facilitan la creación y entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo. En Colombia, los patólogos suelen examinar la muestra directamente bajo el microscopio para identificar tejido canceroso. En ocasiones se digitalizan las imágenes individuales del campo microscópico, pero esto se limita exclusivamente a las áreas de interés identificadas por el profesional, lo que puede causar sesgos en caso de requerirse una segunda opinión de otro patólogo que no posea acceso a la muestra completa. A la biopsia le es asignado un puntaje histológico que determina su grado de cáncer y que sigue protocolos específicos establecidos para el estudio de cada tipo de cáncer. El propósito de este proyecto es desplegar modelos de clasificación entrenados en imágenes histológicas completas y evaluar estrategias para adaptar esos modelos a imágenes histológicas de baja magnificación que se puedan digitalizar fácilmente a través de un microscopio óptico, mejorando así el soporte de la decisión del grado de cáncer de la muestra en países en vías de desarrollo.Item Destilado de bases de datos de imágenes hiperespectrales basado en aprendizaje profundo para la solución de problemas de clasificación(Universidad Industrial de Santander, 2024-08-28) Gutiérrez Palomino, Edinsson; Arguello Fuentes, Henry; Jácome Carrascal, Román Alejandro; Correa Pugliese, Claudia Victoria; Bacca Quintero, Jorge LuisEl destilado (o condensación) de bases de datos es una técnica utilizada para reducir la dimensionalidad de los conjuntos de datos empleados en el entrenamiento de modelos de aprendizaje profundo, que, según Yu et al. (2024), fue inicialmente propuesta por Wang et al. (2020); pero que sin embargo, a dı́a de hoy aún tiene limitaciones para su aplicación en datos de alta dimensionalidad (Lei and Tao, 2024) en los cuales se incluyen las imágenes hiper- espectrales, un tipo de señal que se caracteriza (entre otras cosas) por proveer información a lo largo de una enorme gama de frecuencias del espectro electromagnético a una escala mayor que la de las imágenes multiespectrales, lo que la convierte en la señal de tipo imagen con mayor dimensionalidad; pero que a pesar de ello es ampliamente utilizada para resolver diversos problemas de clasificación de (entre otras cosas) materiales, tipos de suelo, sustancias y enfermedades, a menudo por medio de clasificadores basados en aprendizaje profundo, los cuales también son co- nocidos por su alto costo de entrenamiento debido a la enorme cantidad de parámetros optimizables que poseen, lo que dificulta aún mas la tarea de entrenamiento y clasificación en proyectos con capacidades de cómputo limitadas. Es debido a lo anterior que este trabajo investigativo presenta la implementación de un algoritmo de destilado basado en el aprendizaje profundo aplicado a imágenes hiperespectrales. Referencias: Yu, R., Liu, S., and Wang, X. (2024). Dataset distillation: A comprehensive review. IEEE Transac- tions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 46(1):150–170. Wang, T., Zhu, J.-Y., Torralba, A., and Efros, A. A. (2020). Dataset distillation. Lei, S. and Tao, D. (2024). A comprehensive survey of dataset distillation. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 46(1):17–32.Item APLICACIÓN WEB PARA GESTIÓN DE INVENTARIOS DE EMISIONES FUGITIVAS DE GASES HIDROCARBUROS EN EL SECTOR OIL&GAS PARA LA CORPORACIÓN CENTRO DE DESARROLLO TECNOLÓGICO - CDT DE GAS(Universidad Industrial de Santander, 2024-08-28) Moncada Bohórquez, Diana Carolina; Flórez Becerra, Manuel Guillermo; Parra Pinilla, Leonel; Rojas Morales, Fernando AntonioLa Corporación Centro de Desarrollo Tecnológico del Gas – CDT de GAS, es una institución sólida, humana e innovadora que ha mantenido el liderazgo tecnológico en el sector Gas, aportando calidad, confiabilidad y cumplimiento en los procesos, productos y servicios ofrecidos, en beneficio de las empresas del sector productivo y la comunidad en general. Ante la creciente preocupación e impacto generados por el cambio climático, la evaluación de emisiones de gases de efecto invernadero (GEI) se ha convertido en un componente fundamental de las estrategias de Responsabilidad Social Empresarial, especialmente para las empresas del sector Oil&Gas. Desde el Centro de Desarrollo Tecnológico del Gas se ofrecen servicios de consultoría para la gestión, cuantificación y reporte de inventarios corporativos de emisiones de GEI, basados en la metodología del GHG Protocol y otras normativas aplicables. El presente informe aborda el diseño de un aplicativo web para la gestión de inventarios de emisiones fugitivas de gases hidrocarburos, específicamente diseñado para la Corporación Centro de Desarrollo Tecnológico del Gas (CDT de Gas). Este proyecto surge de la necesidad de soportar el proceso de medición de contaminantes de gas natural, con herramientas tecnológicas que permitan un monitoreo preciso y eficiente de las emisiones, cumpliendo con las regulaciones ambientales y mejorando las prácticas operativas dentro del sector Oil&Gas. La implementación de este sistema tendrá un impacto significativo en CDT de GAS al proporcionar una plataforma software que facilita la recolección, consulta, análisis y reporte de datos de emisiones. Esto no solo mejora la capacidad de la corporación para gestionar el registro de las emisiones de gases de efecto invernadero y brindar información asertiva a sus clientes para la respectiva toma de decisiones y mejoras en los procesos industriales de hidrocarburos, sino que también fortalece su compromiso con la sostenibilidad y la responsabilidad ambiental.Item Análisis, Diseño e Implementación de Componentes para los Módulos de Registro y Adjudicación del Servicio de Comedores Universitarios UIS.(Universidad Industrial de Santander, 2024-08-22) Duarte Rueda, Juán Esteban; Bayona Sepulveda, Juán José; Rojas Morales, Fernando Antonio; Meneses Mendoza, Jathinson; Sanabria Echeverry, Duvan Yahir; Gamboa Sarmiento, Sonia CristinaEl sistema de gestión de los comedores universitarios UIS en la actualidad viene presentando una serie de desafíos que afectan el uso de los encargados desde su área administrativa, e incluso de los estudiantes en los diferentes procesos que desde aquí se pueden abordar. Esto se debe a una interfaz de usuario poco atractiva, poco intuitiva y difícil de conocer y aprender. Por otro lado, los estudiantes no encuentran una forma clara de realizar procesos simples como el registro al servicio y, en ciertos casos, resulta un proceso repetitivo y poco claro. Para abordar estos problemas, este proyecto propone el diseño e implementación de un sistema web que permita, tanto a administrativos como estudiantes, tener una herramienta que integre los procesos primarios tales como el registro estudiantil y la adjudicación de estos al sistema de comedores. Esta propuesta tiene como propósito optimizar los tiempos de respuesta en los procesos, mejorar la interacción entre los distintos usuarios con el sistema y permitir actualizar los sistemas de información a partir del proceso de renovación de tecnologías institucionales.Item Aprendizaje supervisado y guiado por modelos generativos para la atenuación de ruido y corrección de daños estructurales en imágenes sísmicas post-apilado(Universidad Industrial de Santander, 2024-08-26) Torres Quintero, Javier Andrés; Arguello Fuentes, Henry; Goyes Peñafiel, Yesid Paul; Galvis Carreño, Laura Viviana; Correa Pugliese, Claudia VictoriaLa adquisición de datos fiables del subsuelo es fundamental para la toma de decisiones en la exploración de materias primas como hidrocarburos, geotermia, depósitos minerales, y otros. Estos datos se usan para construir representaciones gráficas de las estructuras del subsuelo conocidas como imágenes sísmicas, mediante las que se pueden realizar interpretaciones y determinar áreas atractivas para la exploración. Debido a la naturaleza de la adquisición, las imágenes se ven afectadas por ruido o daños estructurales, lo cual disminuye su calidad, aumentando la dificultad de la interpretación sísmica. Estos daños han sido clasificados en dos tipos: aleatorio, relacionado con variables ambientales como el viento que no afectan directamente la señal; y coherente, que se relaciona con las fuentes de adquisición y afecta la señal directamente. Existen métodos que buscan solucionar este problema, por ejemplo, algunos enfoques tradicionales basados en el filtro de mediana o filtro pasa banda, y otros basados en aprendizaje profundo. Los métodos de la literatura requieren que el ruido siga una distribución específica como la gaussiana o Poisson que no representan la complejidad del ruido sísmico. Por otro lado, los basados en aprendizaje profundo suelen enfocarse en daños ya caracterizados como el ground roll, y aunque son eficientes en la tarea, si la imagen es distante del dominio usado para el entrenamiento, el rendimiento se ve reducido, afectando la capacidad de generalización. Por lo tanto, en este trabajo se presenta un esquema de atenuación que no depende de distribuciones específicas de ruido y añade variabilidad al dominio de entrenamiento aumentando la capacidad de generalización mediante aprendizaje supervisado y guiado por modelos generativos. El método consiste en una base de datos dinámica compuesta por un modelo generativo y un operador de degradación, que guía el entrenamiento de una red (attention U-net) encargada de la tarea de atenuación mediante la creación de los datos de entrada y las etiquetas, además, para los casos en que la red no puede atenuar satisfactoriamente, el operador puede adaptar el dominio de nuevo ruido a través de transferencia de estilo.Item Diseño de un prototipo de plataforma basada en IoT para la deteccion, registro y alerta de crisis convulsivas en pacientes epilepticos.(Universidad Industrial de Santander, 2024-08-24) Carrillo Infante, Javier Andrés; Gutiérrez Méndez, Kevin Santiago; Rubiano, Jose Geralbert; Peña Castellanos, Iván Mauricio; Bautista Rozo, Lola Xiomara; González Ramírez, Luis IgnacioEn el ámbito de la salud y la tecnología, surge la necesidad de mejorar el tratamiento de pacientes con epilepsia, una enfermedad neurológica común que requiere atención continua y precisa (Patel et al., 2016). La epilepsia, diagnosticada frecuentemente a temprana edad, impacta no solo a los pacientes, sino también en las familias que están al cuidado del paciente. En países de bajos recursos, 3/4 partes de la población tienen dificultades para acceder a los tratamientos necesarios debido a su costo y disponibilidad, lo que se conoce como la “brecha de tratamiento” (OMS, 2023). Frente a esta situación se hace clara la necesidad de una herramienta que acompañe a esta población. Las alternativas de monitoreo y detección actuales incluyen dispositivos basados en deep learning y redes neuronales que analizan señales de EEG para generar alertas de crisis. Sin embargo, estos dispositivos presentan desafíos como complejidad técnica, altos costos y la necesidad de hardware especializado (Daoud et al., 2020). Ante estas limitaciones, el Internet de las Cosas (IoT) y los dispositivos basados en sensores ofrecen una solución más accesible y adaptable, permitiendo el monitoreo continuo de los pacientes en cualquier entorno (Mchale & Pereira, 2021). Este trabajo se centra en desarrollar un prototipo de plataforma IoT que permita la detección, registro y alerta de crisis convulsivas a través de un dispositivo portátil con una aplicación móvil y un dashboard web. Esta solución busca ofrecer una alternativa de monitoreo, mejorar la calidad de vida de los pacientes y proporcionarles mayor autonomía y seguridad. El prototipo permitirá emitir alertas de emergencia a centros de atención médica y contactos telefónicos del paciente cada que se detecte una convulsión asociada a una crisis epiléptica, buscando garantizar una atención rápida y oportuna, reduciendo así los riesgos asociados a las crisis epilépticas.Item Diseño, entrenamiento e implementación de agentes inteligentes mediante Aprendizaje por Refuerzo y Deep Q-networks(Universidad Industrial de Santander, 2024-08-23) Rodríguez Villamizar, Julián Orlando; Rueda Mariño, Daniel Felipe; Romo Bucheli, David Edmundo.; Castillo Castelblanco, Sergio Fernando.; Martínez Carrillo, Fabio.; Galvis Carreño, Laura Viviana.Los agentes inteligentes entrenados mediante modelos de inteligencia artificial son capaces de comportarse de una u otra manera dependiendo de la situación (se busca que estos actúen “inteligentemente”, como su nombre lo indica). Son utilizados para realizar de manera más eficiente diversas funciones de tal forma que se desempeñen en las mismas mejor que como lo haría una persona. Para ello es necesario entrenar a dichos agentes de tal manera que aprendan a actuar adecuadamente acorde a la situación dependiendo de la labor que tengan que realizar. En el ámbito de la inteligencia artificial se puede recurrir a una gran variedad de paradigmas para entrenar modelos, para el desarrollo del trabajo se utilizará el Aprendizaje por Refuerzo con el propósito de entrenar adecuadamente agentes inteligentes capaces de aprender de sus errores y tomar mejores decisiones a futuro, con el objetivo de adquirir la mayor recompensa posible, la cual se obtiene cuando el agente se desempeña adecuadamente en su labor.Item Mantenimiento del módulo ejecutivo de control y seguimiento (MECYS) y mejora de bots para la automatización de procesos en el equipo de soporte clientes del área de gestión comercial de la Electrificadora de Santander S.A -ESSA-.(Universidad Industrial de Santander, 2024-08-22) Maldonado Suárez, Marly Yulieth; Medina Reatiga, Iveth Adriana; Goméz Flórez, Luis Carlos; Rojas Morales, Fernando Antonio; Parra Pinilla, LeonelLa atención eficiente de Peticiones, Quejas y Reclamos (PQR) es crucial para el equipo de Soporte de Clientes de la Electrificadora de Santander S.A. (ESSA), impactando directamente la satisfacción del cliente y la reputación de la empresa. La ESSA enfrenta el desafío de manejar un gran volumen de PQR recibidas a través de sus canales de atención, garantizando su resolución dentro de los plazos legales. El proyecto de grado titulado "Mantenimiento de MECYS y Automatización de Procesos en la ESSA" aborda este reto mejorando y actualizando el Módulo Ejecutivo de Control y Seguimiento (MECYS) y desarrollando bots para automatizar procesos en el equipo de soporte de clientes. Se rediseñó la plataforma MECYS para optimizar la organización y visualización de datos, y se crearon bots utilizando las herramientas de Power Platform de Microsoft para automatizar tareas repetitivas. Esto libera tiempo para actividades más críticas y mejora la precisión en la gestión de PQR. Además, se construyó un dashboard en Power BI para facilitar el seguimiento y análisis de estas solicitudes y los costos asociados. sLas conclusiones del estudio destacan la importancia de la automatización en la gestión de procesos y su impacto positivo en la productividad y la satisfacción del cliente, optimizando los tiempos de respuesta y asegurando mayor precisión en el manejo de datos, mejorando sustancialmente la calidad del servicio ofrecido por ESSA.Item PROPUESTA DE MODELOS DE COMUNICACIÓN DESACOPLADOS PARA SISTEMAS DE INFORMACIÓN CON ARQUITECTURA ORIENTADA A MICROSERVICIOS(Universidad Industrial de Santander, 2024-08-21) Torres Garzón, Jefrey Steven; García Rueda, Andrés Julián; Jiménez Herrera, Henry Andrés; Meneses Mendoza, Jathinson; González Ramírez, Luis Ignacio; Sanabria Echeverry, Duvan YahirEste proyecto se enfoca en resolver los desafíos de comunicación que surgen en sistemas desacoplados, basados en arquitecturas orientadas a microservicios (MSA), mediante la implementación de un broker de mensajería adecuado para el proyecto de Renovación de Sistemas de Información (RSI). Para alcanzar este objetivo, se llevaron a cabo varias etapas clave. En primer lugar, se identificaron las necesidades y requerimientos de comunicación específicos del proyecto. Luego, se realizó un análisis comparativo de las principales tecnologías de brokers de mensajería disponibles en el mercado, seleccionando la opción que mejor se adaptaba. A continuación, se llevó a cabo una investigación sobre las tecnologías elegidas, y se desarrolló una propuesta que abarcó tanto el diseño como la implementación personalizada de la solución para RSI. Adicionalmente, se aplicó en dos microservicios críticos para evaluar su efectividad en condiciones operativas reales. Posteriormente, se realizó una evaluación que incluyó pruebas funcionales en diferentes escenarios, así como pruebas de carga para verificar la escalabilidad y robustez de la comunicación. Además, para complementar todo lo realizado, se documentaron los aspectos del proceso y la tecnología empleada en la wiki de RSI. En términos generales, del desarrollo de este proyecto se puede concluir que la solución implementada ilustra cómo una elección adecuada de tecnología puede mejorar la comunicación asíncrona en sistemas distribuidos, optimizando no solo la disponibilidad, sino también la escalabilidad, la eficiencia y la confiabilidad del sistema en conjunto.Item Modelo generativo para la síntesis de modalidades radiológicas con énfasis en la preservación de patrones visuales de lesiones de accidente cerebrovascular isquémico(Universidad Industrial de Santander, 2024-08-21) Vásquez Garcés, Gysselis; Martínez Carrillo, Fabio; Garzón Villamizar, Gustavo Adolfo; Gómez Hernández, Santiago; Romo Bucheli, David Edmundo; Rueda Chacon, Hoover FabianLa evaluación rápida del accidente cerebrovascular isquémico es crucial para proporcionar un tratamiento oportuno y minimizar las secuelas neurológicas. El protocolo estándar comienza con una tomografía computarizada sin contraste (NCCT), que aunque rápida, ofrece un contraste deficiente entre el tejido lesionado y sano. Las secuencias de imagen ponderada por difusión (DWI) y FLAIR son más precisas para la caracterización de las lesiones. Sin embargo, su adquisición puede ser prolongada y dependiente de la disponibilidad del escáner de resonancia magnética (RM), que no siempre es inmediata. Este estudio propone un enfoque generativo para sintetizar no solo secuencias FLAIR a partir de NCCT, sino también DWI y mapas ADC, enfocándose en las regiones afectadas por el accidente cerebrovascular. Utilizando pesos de clase binarios y dilatados, este método mejora la representación de texturas y características estructurales de las lesiones isquémicas, manteniendo una alta fidelidad visual en todos los dominios de traducción. En un estudio retrospectivo de 98 pacientes con ACV isquémico, se lograron resultados prometedores: las secuencias FLAIR sintetizadas desde NCCT mostraron un SSIM de 0.90 y un SSIM delimitado por lesiones de 0.56. Similarmente, las traducciones a DWI y ADC alcanzaron un SSIM de 0.87 a nivel global y a nivel de lesión se reportaron SSIM de 0.58 en ADC y 0.55 en DWI, demostrando una alta correlación estructural con las secuencias originales. Este método puede reducir significativamente los retrasos en la adquisición de imágenes críticas, proporcionando una herramienta valiosa en entornos clínicos con acceso limitado a RM, mejorando así la rapidez y precisión en el diagnóstico y tratamiento de los ACV.Item Diseño de un lente para generar descripciones de imágenes preservando su privacidad(Universidad Industrial de Santander, 2024-08-19) Arguello Gutiérrez, Paula Andrea; Rueda Chacón, Hoover Fabian; Sánchez Quiroga, Karen Yaneth; Galvis Carreño, Laura Viviana; Pertuz Arroyo, Said DavidLa generación de descripciones de imágenes consiste en resumir textualmente el contenido visual de una imagen. Esta tarea ha ganado popularidad en el cruce de dos áreas de la inteligencia artificial: visión por computadora y procesamiento de lenguaje natural. No obstante, en el enfoque convencional de descripción de imágenes, se utilizan imágenes de alta resolución para entrenar los modelos. Estas imágenes pueden incluir datos sensibles que deberían ser confidenciales, tales como rostros, características personales, documentos, menores de edad, etc., los cuales podrían estar sujetos a riesgos de privacidad. Este trabajo de grado se centra en proteger la privacidad en el proceso de descripción de imágenes, enfocándose directamente en la óptica antes de la adquisición de las imágenes. Dado la tendencia emergente de integrar el diseño óptico con la inteligencia artificial, se diseñó un lente refractivo para garantizar la privacidad. El lente optimizado oculta atributos visuales sensibles en la imagen adquirida, al tiempo que extrae características esenciales para las descripciones incluso a partir de imágenes muy distorsionadas. Con un enfoque de extremo a extremo, se logró un sistema capaz de crear descripciones directamente de imágenes distorsionadas mediante la optimización de este lente, junto con el desarrollo de una arquitectura de redes neuronales profundas para la generación de descripciones de imágenes. Este método fue probado y validado a través de simulaciones y experimentos en el laboratorio. Los resultados demostraron un mejor equilibrio entre privacidad y utilidad comparado con métodos tradicionales que no consideran la privacidad en diversos conjuntos de datos.Item CREACIÓN DE CUSTOMIZACIONES DENTRO DEL WMS EN OPERACIONES ESPECÍFICAS DE ALMACENES DE CADENA DE LOGÍSTICA(Universidad Industrial de Santander, 2024-08-08) Barrera Manrique, Carlos Daniel; Sanabria Echeverry, Duvan Yahir; Meneses Mendoza, Jathinson; Riaño Velandia, Dario Alejandro; Díaz Toro, Gilberto JavierEste proyecto se basa en la realización de la practica empresarial realizada mediante el convenio con la empresa NetLogistik Colombia, donde se realizaron dos proyectos a diferentes clientes de cadena dedicados a la distribución y almacenamiento de inventario a nivel Latinoamérica principalmente, estas customizaciones fueron realizadas dentro del WMS en el lapso de octubre del 2023 a abril del 2024, donde se buscó optimizar diferentes procesos y ajustar el sistema a las necesidades del cliente, implementando nuevas funcionalidades en el recibo de inventario y la distribución directa del mismo. Permitiendo a la operación tener la potestad de no recibir inventario en malas condiciones o que no cumplan con los estándares de calidad que el cliente desea, por otro lado se tiene que el cliente desea enviar el inventario de manera directa sin tener que pasar por el almacenamiento, ahorrando en espacio, tiempo y haciendo que este proceso se más eficiente, cumpliendo en tiempo y forma para entregar los diferentes pedidos a sus diferentes clientes.Item Ambiente virtual para apoyar aprendizajes colaborativos con aplicación específica en la hidráulica de canales abiertos(Universidad Industrial de Santander, 2002) Meza Vega, Erwin; Corredor Montagut, Martha VitaliaAula Virtual permite llevar a la práctica mediante el uso de servicios telemáticos, las propuestas derivadas de las experiencias de resolución de problemas y trabajo colaborativo, realizados por los docentes del grupo GENTE. El resultado obtenido ayudará a reforzar los procesos de enseñanza - aprendizaje que se llevan a cabo en la Universidad Industrial de Santander, dando la oportunidad a sus participantes de acceder a las ventajas de los servicios ofrecidos en un ambiente virtual de educación, que integre las ventajas del aprendizaje colaborativo y el enfoque orientado a la resolución de problemas. Es fundamental que en las experiencias de aprendizaje que se ofrezcan al estudiante, estén apoyadas con el uso de herramientas que le permitan el desarrollo de habilidades para la construcción de conceptos, competencias, actitudes y valores que le faciliten aprovechar al máximo las opciones que le ofrecen el mundo y la cultura. En esta dirección se propone Aula Virtual como herramienta didáctica que facilite este tipo de experiencias. El desarrollo de este proyecto hace posible ofrecer a profesores y estudiantes algunos servicios que les permitan plantear actividades de resolución de problemas mediante un trabajo cooperativo. Este proyecto presenta una breve introducción de la hidráulica en canales abiertos, tema de la asignatura hidráulica aplicada, perteneciente a la Escuela de Ingeniería Civil y que corresponde al contenido para el cual se había planteado la implementación del uso prototipo de la herramienta.Item Propuesta de algoritmos genéticos de cromosoma variable y búsqueda de Gauss(Universidad Industrial de Santander, 2002) Contreras Bastos, Fabián Alexander; Ruiz Díaz, FernandoLos Algoritmos Genéticos (AG) son herramientas poderosas en la búsqueda de soluciones y optimización de diversos problemas. Los AG tienen su origen en la teoría de la evolución de Darwin, que plantea que sólo sobrevivirán aquellos organismos que sean los más aptos, o los que estén mejor adaptados. Se les llama genéticos porque realizan una analogia genética, debido a que se usan términos como cromosomas, genes y operadores como selección, cruzamiento, mutación entre otras. Con la realización de este proyecto se pretende introducir mejoras a los AG existentes para minimizar los tiempos de proceso, y conseguir una mayor precisión en la respuesta; por medio de cromosomas de longitud variable, generaciones secundarias de la población utilizando la distribución de Gauss y mutación dirigida para afinación de la respuesta. Para realizar las pruebas a dichas mejoras se toma como base el problema para encontrar los parámetros de la ecuación de una recta que mejor se ajuste a un conjunto de puntos determinados. Los resultados obtenidos mediante la aplicación de estas mejoras, indican una disminución del 20 % en los tiempos de proceso, una disminución del 70% en el número de poblaciones utilizadas para alcanzar la respuesta y en todas las pruebas que se realizan el error que se obtiene es menor. Se desarrollan dos nuevas metodologías con el enfoque de los AG para resolver dos problemas de ingeniarla, uno el de despejar numéricamente una variable de una ecuación y el otro en el ajuste de los parámetros de la ecuación de Peng-Robínson. La aplicación de estas mejoras produce resultados alentadores para continuar con la investigación en el campo de mejoras a los Algoritmos Genéticos. Siendo de gran utilidad en áreas como Medicina, Biología Molecular, Robótica, Criminología entre otras.Item AMBIENTE WEB PARA EL APRENDIZAJE Y TOMA DE DECISIONES MEDIANTE LA SIMULACIÓN DE UN CULTIVO DE CÍTRICOS MONITOREADO Y CONTROLADO.(Universidad Industrial de Santander, 2024-05-03) Rojas Torres, Geyner Felipe; Ardila Gómez, Daniel Felipe; Andrade Sosa, Hugo Hernando; Mojica Estrada, Jose Luis; Porras Gómez, Iván Dario; Flórez Becerra, Manuel GuillermoColombia es país geográficamente privilegiado en materia agrícola, al estar sobre la línea del ecuador su clima permite el desarrollo de la economía agrícola lo cual cataloga al país como una potencia en esta materia, sin embargo, problemáticas internas han contribuido en la prevalencia de las técnicas artesanales y/o tradicionales; la comunidad agrícola depende en gran medida del ciclo climático por lo cual enfrentan periodos de excesos pluviales durante la temporada de lluvias y escasez durante la sequía, y al ser este el sector económico que genera mayor consumidor de agua en el país, se hace necesario optimizar su uso. Es debido a ello que, este proyecto busca involucrar elementos tecnológicos a través del desarrollo de un simulador web basado en el modelo de simulación con dinámica de sistemas planteado desde la Maestría en Ingeniería de Sistemas UIS denominado como Propuesta de modelo de simulación dinámico- sistémico difuso para la gestión del ciclo productivo de plantaciones agrícolas aplicado el ciclo fenológico de cítricos (Andrade & Mojica, 2021) el cual contempla simular y controlar la producción de productos cítricos, partiendo de la adaptación a los distintos escenarios que se integraran en un ambiente web para facilitar su uso, puesto que se plantea mejorar la gestión de los cultivos cítricos en Colombia.Item Algoritmo para la generación procedural de modelos en 3D de zonas urbanas(Universidad Industrial de Santander, 2024) Flórez Bacca, Mateo; Gélvez Cortés, Sergio Augusto; Barrios hernández, Carlos Jaime; Bautista Rojas, Luis Eduardo; Ramos Chaux, Jonnathan AlfredoLa generación procedural es un conjunto de técnicas que permite hacer uso de computadores para la creación de contenido digital de manera automatizada. Existen múltiples aplicaciones posibles para la generación procedural, una de las cuales tiene como objetivo generar representaciones 2D o 3D de algún tipo de locación. Esta aplicación es ampliamente utilizada en la industria de los videojuegos, dado que algunos proyectos en este medio tiene el requerimiento de contar con escenarios virtualmente infinitos, lo cual es imposible de desarrollar por medio de métodos exclusivamente manuales. Como parte de una iniciativa de emprendimiento del autor relacionada a la industria de los videojuegos, fue decidido que aprender a diseñar e implementar generación procedural de modelos en 3D de zonas urbanas era necesario. Por lo tanto, este proyecto fue ejecutado como un trabajo de investigación que siguió los pasos requeridos para la creación de un prototipo funcional. Este proceso inició con el estudio y análisis de la literatura sobre la generación procedural. Posteriormente, un diseño original de un algoritmo para la generación procedural de zonas urbanas fue creado. Finalmente, una implementación de este diseño fue desarrollada con un motor de videojuegos de código abierto y ciertas métricas de rendimiento fueron obtenidas y comparadas con varios videojuegos con características relacionadas, tales como compartir el mismo motor y una fidelidad gráfica similar, o contar con generación procedural de escenarios.Item Desarrollo de un prototipo para gestionar las propuestas de extensión no solidarias asociadas a la Vicerrectoría de Investigación y Extensión(VIE) de la Universidad Industrial de Santander.(Universidad Industrial de Santander, 2024-05-20) Urrego Paredes, Andrea Juliana; Daza Suarez, Brayan Sneider; Carcamo Troconis, Emilio Justiniano; Camacho Velasco, Ariolfo; Díaz Toro, Gilberto JavierEste proyecto se centra en el desarrollo de un prototipo para la gestión de propuestas de extensión en la Universidad Industrial de Santander (UIS). Siguiendo una metodología ágil como Scrum, se abordaron diversas fases, desde el análisis inicial hasta la implementación final del modelo. Se identificaron requerimientos funcionales y no funcionales esenciales, abarcando el manejo de la información básica, características del proyecto, soporte de la propuesta, gestión de destinatarios y aspectos de permisos y accesos. El prototipo facilita a usuarios con roles como "Docente Planta" y "Jefe de Unidad" el registro, consulta, edición y gestión de propuestas de extensión de manera eficiente. Entre las funcionalidades destacadas se incluyen la selección de servicios de extensión, validación de campos obligatorios, gestión de recursos físicos e interacción dinámica con el formulario. La interfaz del sistema está diseñada para ser intuitiva y fácil de usar, garantizando tiempos de respuesta rápidos y una experiencia de usuario coherente y amigable. Con este prototipo, se busca mejorar significativamente el proceso de registro y gestión de propuestas en la UIS, facilitando el trabajo de los docentes y administradores, y asegurando una gestión más organizada y eficiente de las iniciativas de extensión universitaria, proporcionando un sistema más efectivo y accesible.Item MODELO MULTIMODAL PARA LA SEGMENTACIÓN DE LESIONES DE ACV ISQUÉMICO EN ESTUDIOS DE RESONANCIA MAGNÉTICA(Universidad Industrial de Santander, 2024-05-17) García Duarte, Julián Esteban; Martínez Carrillo, Fabio; Gómez Hernández, Santiago; Romo Bucheli, David Edmundo; Bautista Rozo, Lola XiomaraLos accidentes cerebrovasculares (ACV) son la segunda causa de muerte a nivel mundial, reportando más de 100 millones de personas afectadas anualmente. Accidentes cerebrovasculares existen de dos tipos, hemorrágico e isquémico. Particularmente, el ACV isquémico es el tipo de lesión con mayor prevalencia y con un alto riesgo de morbilidad asociado. La obtención de hallazgos radiológicos para la cuantificación de la lesión en estudios de resonancia magnética es clave para el diagnóstico, establecer un procedimiento clínico y estimar un pronóstico del paciente. Esta tarea se realiza mediante estudios imagenologicos especiales (estudios paramétricos) que permiten cuantificar la hemodinámica cerebral y brindan información sobre el tejido intracraneal, como por ejemplo el Coeficiente Aparente de Difusión (ADC, por sus siglas en inglés), Imagen de Difusión Ponderada (DWI, por sus siglas en inglés), Recuperación de la Inversión Atenuada por Fluidos (FLAIR, por sus siglas en inglés), entre otras. De forma observacional, un experto analiza múltiples de estas imágenes al mismo tiempo, usando la complementariedad entre estas para realizar la segmentación de la lesión isquémica. A pesar de los avances reportados en la literatura, las estrategias computacionales siguen presentando limitaciones para capturar la complejidad y alta variabilidad de la lesión. Este trabajo busca implementar un esquema multimodal que integre al menos dos estudios paramétricos de resonancia magnética, aprovechando hallazgos radiológicos complementarios que permitan la cuantificación de las lesiones relacionadas con ACV. Para el entrenamiento y validación se contó con un conjunto de datos propio del grupo de investigación BIVL2ab (Biomedical Imaging, Vision and Learning Laboratory) y también se exploró la posibilidad de validaciones en conjuntos públicos disponibles. El modelo implementado fue validado según su capacidad de segmentar lesiones isquémicas para un conjunto de datos no usado en el entrenamiento.Item Estrategia de aprendizaje profundo para la segmentación no supervisada en patología digital(Universidad Industrial de Santander, 2024-05-09) Camacho Torres, Julián Camilo; Díaz Gutiérrez, Juan Sebastián; Romo Bucheli, David Edmundo; Moreno Tarazona, Alejandra; Martínez Carrillo, FabioLa histopatología es área fundamental de la medicina que se ocupa del estudio de las enfermedades a través de la observación microscópica de tejidos y células. Utilizando técnicas de tinción y análisis microscópico, los histopatólogos examinan muestras de tejido obtenidas mediante biopsias, autopsias o cirugías para identificar y diagnosticar enfermedades. Por otro lado, la inteligencia artificial (IA) ha demostrado ser una herramienta valiosa en el campo de la histopatología al mejorar la precisión y eficiencia en el análisis de muestras de tejido. Mediante algoritmos de aprendizaje automático, la IA puede ayudar en la detección y clasificación de células y estructuras patológicas, permitiendo una identificación más rápida y precisa de enfermedades. Con este trabajo, esperamos explorar la capacidad de generalización y robustez de una representación obtenida a través de modelos de segmentación no supervisada en el área de la histopatología. Esta técnica puede mejorar el tiempo en el diagnóstico de los pacientes debido a que los métodos no supervisados no requieren de etiquetas para generar una representación que tiene potencialmente una mejor generalización.Item Detección de pólipos en secuencias largas de colonoscopia siguiendo esquemas no supervisados.(Universidad Industrial de Santander, 2024-05-14) Ortiz Celis, Daniel Eduardo; Martínez Carrillo, Fabio; Rangel Pieschacón, Edgar Yesid; Bacca Quintero, Jorge Luis; Pertuz Arroyo, Said DavidEn Colombia, durante el año 2020, se diagnosticaron 11 mil nuevos casos de cáncer de colon, siendo el tercer tipo de cáncer con mayor incidencia a nivel nacional. Además, mundialmente se reportaron cerca de 2 millones de casos nuevos, siendo el tercer tipo de cáncer con mayor incidencia. Los pólipos observados durante procedimientos de colonoscopia son los principales precursores de la enfermedad y su detección temprana está asociada con mejores pronósticos. Sin embargo, la tarea de detección de estas masas es desafiante, incluso para expertos gastroenterólogos, reportando hasta un 26% de pólipos no clasificados. Las herramientas computacionales para la detección y caracterización de pólipos han permitido soportar estos procedimientos, pero siguen reportando limitaciones en ambientes reales debido a movimientos de cámara, similitud textural con pliegues intestinales, entre otros artefactos de la escena. Además, la escasez es un desafió adicional, apareciendo en menos del 10% de una secuencia de colonoscopia. En este trabajo se exploraron dos estrategias de entrenamiento débilmente supervisadas para la detección de cáncer colorrectal. Primero, se utiliza un modelo del estado del arte basado en una arquitectura multiatención, que se entrenó bajo un esquema de aprendizaje semisupervisado, realizando una tarea de segmentación binaria de pólipos. Durante este proceso, solo se incluyó un subconjunto de entrenamiento para simular escenarios con, complementando la información con pseudoetiquetas que complementan observaciones para ajustar el modelo. También en este trabajo se adopto la arquitectura de aprendizaje profunda, para ajustarla en un esquema autosupervisado, siguiendo una tarea de reconstrucción. De esta arquitectura se implementó una estrategia para la detección (patrones no vistos durante el entrenamiento) utilizando únicamente datos del tracto intestinal. Estos dos enfoques fueron validados en dos conjuntos diferentes de datos, públicos y secuencias largas de colonoscopia, para evaluar el desempeño y generalización del modelo.