EC-RPLIE: un novedoso protocolo RPL para optimizar el consumo de energía en redes IIoT

La integración de Redes de Sensores Inalámbricos (WSN) en aplicaciones del Internet Industrial de las Cosas (IIoT) presenta desafíos significativos en términos de eficiencia energética y fiabilidad de la red, especialmente en entornos industriales dinámicos. El Protocolo de Enrutamiento para Redes de Baja Potencia y Alta Pérdida para Entornos Interiores (RPLIE), diseñado para WSN en redes de baja potencia y pérdidas (LLN), no aborda adecuadamente el consumo eficiente de energía, un aspecto crítico en IIoT. Esta investigación introduce una mejora denominada Conciencia Energética a través del Protocolo de Enrutamiento para Redes de Baja Potencia y Alta Pérdida para Entornos Industriales (EC-RPLIE), que incorpora la métrica Expected Breakage Cost (EBC) para optimizar el consumo energético y la estabilidad de la red en IIoT, enfocándose en la gestión de fluctuaciones a mediano plazo. A través de simulaciones detalladas utilizando Cooja, se evaluó el desempeño de EC-RPLIE en topologías con diferentes densidades de nodos—11, 21 y 31 nodos—analizando su impacto en la eficiencia energética y la persistencia de la red. Los resultados demuestran que EC-RPLIE reduce las retransmisiones innecesarias y mejora la gestión de fallos de enlace y cambios de padres en la topología de la red, extendiendo la vida operativa de las redes IIoT. Además, se observó una mejora notable en la longevidad de la red conforme aumenta la cantidad de nodos, lo que sugiere que EC-RPLIE es particularmente efectivo en redes de mayor densidad. Esta propuesta proporciona un marco robusto para mejorar la sostenibilidad y la resiliencia de las WSN en el contexto de IIoT, ofreciendo una solución que aborda tanto la eficiencia energética como el rendimiento general de la red. Los hallazgos sientan las bases para futuros estudios que podrían explorar implementaciones a mayor escala en entornos reales, allanando el camino hacia redes industriales más sostenibles y fiables.MaestríaMagister en Ingeniería de Sistemas y Computació

Design of an Application Based on Machine Learning Techniques for the Early Detection of Cardiovascular Events

Las enfermedades cardiovasculares (ECV) representan una de las principales causas de mortalidad a nivel mundial, siendo responsables de millones de muertes cada año. Su impacto en los sistemas de salud pública es significativo, ya que suelen estar asociadas a factores prevenibles como el sedentarismo, el tabaquismo, la mala alimentación y condiciones crónicas como la hipertensión o la diabetes. Ante este escenario, la presente investigación propone el diseño y desarrollo de un modelo predictivo basado en técnicas de aprendizaje automático (Machine Learning, ML) para estimar de manera precisa el riesgo de padecer ECV en adultos. Utilizando el conjunto de datos del Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS), que contiene información detallada sobre más de 400,000 individuos, se entrenará el modelo con variables clave relacionadas con el estado de salud y los hábitos de vida. El objetivo principal es crear una herramienta personalizada que permita detectar a tiempo a personas con alto riesgo y facilitar intervenciones preventivas. Este modelo será implementado en una plataforma web interactiva, en la que los usuarios podrán ingresar sus datos y obtener una predicción del riesgo en tiempo real. Se espera que esta aplicación contribuya significativamente a mejorar las estrategias de prevención, detección temprana y gestión de las ECV mediante el uso de tecnologías avanzadas de analítica y ciencia de datos.Cardiovascular diseases (CVDs) are one of the leading causes of death globally, responsible for millions of fatalities each year. Their impact on public health systems is considerable, as they are often linked to preventable risk factors such as physical inactivity, smoking, poor diet, and chronic conditions like hypertension or diabetes. In light of this situation, the present research proposes the design and development of a predictive model based on Machine Learning (ML) techniques to accurately estimate the risk of developing CVDs in adults. Using the Behavioral Risk Factor Surveillance System (BRFSS) dataset, which includes detailed health and lifestyle data from over 400,000 individuals, the model will be trained on key variables related to health status and daily habits. The primary objective is to build a personalized tool that enables the early detection of high-risk individuals and facilitates timely preventive interventions. The model will be deployed through an interactive web platform, where users can enter their information and receive real-time risk predictions. This application is expected to significantly enhance prevention, early detection, and management strategies for CVDs through the integration of advanced analytics and data science technologies

Design and implementation of an automated management system for a car wash

Este proyecto surge como respuesta a la necesidad de reducir tareas manuales y repetitivas que aún predominan en muchos autolavados tradicionales. Su propósito es optimizar la operación del negocio mediante herramientas tecnológicas que automaticen la gestión de vehículos y mejoren la experiencia del cliente. El sistema desarrollado automatiza procesos clave como el reconocimiento de placas vehiculares, el registro de entrada, la asignación eficiente de servicios al personal y la generación de reportes de desempeño en tiempo real. Para ello, se emplea una cámara IP con protocolo RTSP, cuyas imágenes son procesadas por scripts en Python. A través de la API de Google Cloud Vision se realiza el reconocimiento óptico de caracteres (OCR), mientras que Roboflow permite detectar la ubicación precisa de las matrículas dentro de las imágenes. La arquitectura del sistema incluye una página web desplegada en AWS, conectada a una base de datos privada, desde donde se gestionan los siguientes módulos: • Registro e historial de placas. • Módulo de cámaras en vivo y control de servicios. • Planilla virtual para seguimiento de clientes y servicios. • Vista salón, que informa en tiempo real el estado del vehículo. Además, se implementa un chatbot interactivo vía WhatsApp que notifica automáticamente al cliente sobre el progreso del servicio, consulta métodos de pago y permite calificar la experiencia. Se hacen pruebas de validación mediante usuarios donde los resultados muestran una alta aceptación hacia la automatización propuesta: el 76 % de los encuestados se siente cómodo con la lectura automática de placas, el 85 % valora positivamente el sistema de turnos en pantalla, y el 72 % se muestra dispuesto a interactuar con un chatbot por WhatsApp. Estos datos respaldan la viabilidad técnica y comercial del sistema LubriWash, confirmando que responde a las expectativas de los clientes y puede integrarse de forma efectiva en el entorno real de un autolavado.This project arises in response to the need to reduce manual and repetitive tasks that still predominate in many traditional car washes. Its purpose is to optimize business operations through technological tools that automate vehicle management and enhance the customer experience. The developed system automates key processes such as license plate recognition, vehicle entry registration, efficient service assignment to personnel, and real-time performance report generation. To achieve this, an IP camera with RTSP protocol is used, with images processed by Python scripts. Optical character recognition (OCR) is performed via the Google Cloud Vision API, while Roboflow enables precise detection of license plate locations within the images. The system architecture includes a website deployed on AWS, connected to a private database, from which the following modules are managed: License plate registration and history. Live camera module and service control. Virtual sheet for customer and service tracking. “Salon View,” providing real-time vehicle status updates. Additionally, an interactive chatbot via WhatsApp has been implemented to automatically notify customers about service progress, consult payment methods, and enable experience feedback. Validation tests with users show high acceptance of the proposed automation: 76% of respondents feel comfortable with automatic plate reading, 85% positively value the screen-based queuing system, and 72% are willing to interact with a WhatsApp chatbot. These data support the technical and commercial viability of the LubriWash system, confirming that it meets customer expectations and can be effectively integrated into the real-world car wash environment

EEG signal analysis software for alzheimer's detection using CNNs and LLMs

La enfermedad de Alzheimer (EA) es un trastorno neurodegenerativo progresivo que representa un desafío significativo para la salud pública a nivel mundial. Se estima que millones de personas viven con esta enfermedad, y su prevalencia continúa en aumento (Alzheimer's Association, 2021). La detección temprana de la EA es fundamental para implementar intervenciones que puedan ralentizar su progresión y mejorar significativamente la calidad de vida de los pacientes (Sperling et al., 2011). En este contexto, el electroencefalograma (EEG) ha emergido como una herramienta prometedora para la identificación de patrones en biomarcadores asociados a la EA, proporcionando información valiosa sobre los cambios en la actividad eléctrica cerebral relacionados a esta enfermedad, y presentando una ventaja sobre otros medios de detección, al ser mas accesible y menos invasivo. Sin embargo, los métodos actuales para el analisis de señales de EEG a menudo son limitados en su capacidad de interpretación. Muchos enfoques existentes carecen de herramientas efectivas para visualizar, localizar y explicar anomalías relacionadas al alzheimer en las señales de EEG, lo que dificulta la identificación y visualización de patrones relevantes en los biomarcadores relacionados a esta enfermedad. Por lo tanto, este proyecto se centra en desarrollar un prototipo de software que analice señales de EEG para identificar la presencia de Alzheimer a traves de patrones en biomarcadores asociados a esta enfermedad. Utilizaremos técnicas avanzadas de procesamiento de señales y modelos de machine learning, como redes neuronales convolucionales (CNN), para analizar el comportamiento de estas señales en diferentes areas del cerebro.Alzheimer’s disease (AD) is a progressive neurodegenerative disorder that poses a significant public health challenge worldwide. It is estimated that millions of people live with this disease, and its prevalence continues to rise (Alzheimer's Association, 2021). Early detection of AD is crucial for implementing interventions that can slow its progression and significantly improve patients' quality of life (Sperling et al., 2011). In this context, electroencephalography (EEG) has emerged as a promising tool for identifying patterns in biomarkers associated with AD. EEG provides valuable information about changes in brain electrical activity related to the disease and offers advantages over other detection methods by being more accessible and less invasive. However, current methods for analyzing EEG signals are often limited in their interpretability. Many existing approaches lack effective tools for visualizing, localizing, and explaining AD-related anomalies in EEG signals, making it difficult to identify and interpret relevant patterns in associated biomarkers. Therefore, this project focuses on developing a software prototype that analyzes EEG signals to identify the presence of Alzheimer’s disease through patterns in related biomarkers. We will use advanced signal processing techniques and machine learning models, such as convolutional neural networks (CNNs), to analyze the behavior of these signals across different areas of the brain

Cambios en las representaciones sociales sobre la creatividad de los compositores de música de acordeón del Caribe colombiano: un enfoque cualitativo

Esta investigación se centra en el análisis de la música de acordeón del Caribe colombiano. Su objetivo principal consiste en comprender las razones subyacentes a los cambios en las representaciones sociales sobre de la creatividad de los compositores de este macrogénero musical, el cual ostenta una significativa importancia en la identidad cultural colombiana, particularmente en la Región Caribe. A través de una metodología cualitativa que abarca la observación directa, entrevistas a profundidad y el análisis semántico de composiciones, la investigación examina las transformaciones en las creencias e ideas que los compositores tienen sobre la creatividad. La conclusión esencial se enfoca en que la durabilidad de la música de acordeón se debe a su aptitud para reconciliar la tradición musical con los procesos de innovación y experimentación.DoctoradoDoctor en Ciencias Sociale

Decisión, búsqueda de sentido y angustia en ¡Que viva la música!: un análisis desde Sartre y Nietzsche

Este trabajo explora la complejidad de la toma de decisiones y la búsqueda de libertad en ¡Que viva la música! de Andrés Caicedo, articulando un diálogo entre la narrativa de la novela y las filosofías existencialistas de Jean-Paul Sartre y Friedrich Nietzsche. Andrés Caicedo, como voz crítica en la Colombia de los años 70, denuncia la opresión sistémica y las restricciones sociales que enfrentan los jóvenes, usando a María del Carmen como símbolo de rebeldía y autenticidad. La protagonista desafía las normas impuestas, impulsada por la música y su pasión vital, y encarna la libertad radical al asumir la responsabilidad total de sus decisiones, lo que la sumerge en una profunda angustia existencial. Sin embargo, es precisamente en esa angustia donde encuentra su verdadera libertad, pues su capacidad de elegir según sus propios valores, incluso en circunstancias adversas, la coloca en el centro de su autodeterminación. Así, desde una perspectiva sartreana y dionisíaca, el viaje de María del Carmen se convierte en ejemplo de la búsqueda de sentido y autenticidad en medio de la adversidad, mostrando que la realización personal y la resistencia ante el statu quo son la esencia de la existencia humana.MaestríaMagister en Filosofí

Representaciones sociales de la sexualidad y la salud sexual en mujeres adolescentes

Esta investigación tuvo como objetivo establecer las representaciones sociales sobre la sexualidad y la salud sexual en mujeres adolescentes, en etapa temprana y media, pertenecientes a los estratos socioeconómicos 1, 2 y 3 de Barranquilla, Atlántico. Desde un enfoque cualitativo, fundamentado en la teoría de las representaciones sociales en sus vertientes estructural y procesual, se aplicó la técnica de redes de asociaciones para identificar tanto la estructura como los contenidos de dichas representaciones. Los resultados revelan que las adolescentes conciben la sexualidad como una experiencia articulada en torno a dimensiones como el “Sexo-Goce”, el “Sujeto-Género” y el “Autocuidado”, aunque también aparece asociada al riesgo, la vergüenza y el control. En cuanto a la salud sexual, esta es comprendida principalmente desde la lógica de la ausencia de enfermedad y la prevención del embarazo, lo que evidencia un enfoque predominantemente biomédico y preventivo. Estos hallazgos ofrecen aportes significativos para el diseño de estrategias educativas y comunicativas que fomenten una visión más integral, crítica y contextualizada de la salud sexual en la adolescencia.DoctoradoDoctor en Comunicació

Optimización de arreglos de antenas lineales mediante algoritmos inteligentes para el control del nivel del lóbulo secundario

Currently, evolutionary computation has developed several techniques based on the emulation of natural evolutionary processes to solve complex problems and are used in situations with large and non-linear search spaces, where other classical methods are not able to find solutions in a reasonable time. Among the most recognized techniques are genetic algorithms and swarm algorithms. Taking into account the various evolutionary optimization techniques, this thesis aims to compare the performance of at least three types of evolutionary algorithms in optimizing the feedforward coefficients of a linear array to determine a desired primary to secondary lobe level. Chapter 2 describes the state of the art of linear antenna arrays, emphasizing the synthesis for obtaining radiation patterns, as well as the design of waveguide slot arrays (SWAA), which was the design used for the simulations of the different evolutionary optimization techniques. In addition, a general description of the genetic and swarm-based algorithms is given, showing the advantages of each of them. Chapter 3 shows the state of the art of similar projects that have been carried out based on linear arrays, yagi-Uda antennas and waveguide slot arrays (SWAA). Describing the project on which this thesis was based, which was the design, optimization, and simulation of a twolayer centrally-fed waveguide slot array antenna with ten slots (2×10) operating at 12 GHz. The antenna achieves a bandwidth of 4% (440 MHz) with a return loss of -14 dB. The design process prioritized meeting bandwidth requirements and achieving a sidelobe level (SLL) of 20 dB through least-square optimization of excitation coefficients. Chapter 4 describes the implementation of the algorithms used in the study: Genetic Algorithm, Particle Swarm Optimization (PSO), Differential Evolution (DE), and Limitedmemory Broyden, Fletcher, Goldfarb & Shanno - Box Constraints (L-BFGS-B), providing an overview of the implemented functions, design decisions, and the elements used. Chapter 5 presents the results obtained in the project, describing the initial problem to optimize and the results of the conducted simulations. Finally, Chapter 6 presents the conclusions.MaestríaMagister en Ingeniería Electrónic