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Introducción: La incorporación de sistemas de aprendizaje autónomos en la robótica permitirá la resolución de una gran cantidad de problemas. Uno de ellos es la marcha autónoma para el caso de los robots humanoides debido a la complejidad que tiene por la gran cantidad de variables que influyen en este proceso. Objetivo: Desarrollar algoritmos que generen marchas autónomas en un robot humanoide con varios grados de libertad. Metodología: El estudio inicia con el desarrollo de algoritmos estocásticos con pocas dimensiones; luego, se extiende a situaciones n-dimensionales. Posteriormente, se realizan pruebas en simulación, y, por último, las pruebas experimentales. Resultados: Se generó un algoritmo basado en el modelo físico del robot para crear las trayectorias de marcha estocásticamente.Se implementó un simulador que contempla las restricciones cinemáticas incluyendo colisiones para verificar los resultados. Adicionalmente, se realizaron cien pruebas experimentales donde se verificó el correcto funcionamiento de las trayectorias. Conclusiones: Se pudo corroborar que es posible crear un algoritmo estocástico que mezcla reglas determinantes y aleatorias para generar marchas automáticamente en robots humanoides, extendiendo conceptos generados en espacios bidimensionales y tridimensionales a coordenadas articulares n-dimensionales.

One of the principal inconveniences that analysis and information processing presents is that of the representation of dataset. Normally, one encounters a high number of samples, each one with thousands of variables, and in many cases with irrelevant information and noise. Therefore, in order to represent findings in a clearer way, it is necessary to reduce the amount of variables. In this paper, a novel variable selection technique for multivariable data analysis, inspired on stochastic methods and designed to work with support vector machines (SVM), is described. The approach is demonstrated in a food application involving the detection of adulteration of olive oil (more expensive) with hazelnut oil (cheaper). Fingerprinting by H NMR spectroscopy was used to analyze the different samples. Results show that it is possible to reduce the number of variables without affecting classification results.

Este artículo presenta los avances concebidos en la realización de un sistema de neuro-mercadotecnia. El objetivo del sistema es permitir evaluar las emociones que presentan los televidentes al observar comerciales publicitarios. Se hace uso de la interfaz cerebro-computador Emotiv-EPOC para la adquisición de las neuro-señales. Se describen los algoritmos empleados para el análisis de las pautas publicitarias. Se presentan unas pruebas experimentales donde se comparan los resultados obtenidos por métodos tradicionales con las propuestas.

Los sistemas móviles como celulares, tablet y otros, actualmente están siendo usados en diferentes áreas, en las cuales es indispensable requerimientos de portabilidad. Este artículo presenta una nueva metodología para realizar aplicaciones móviles en el área de la salud y específicamente en Telemedicina. Se muestra como una señal ECG es grabada, visualizada y enviada vía inalámbrica a un dispositivo móvil, esto con el propósito de tener un sistema en tiempo real para el monitorio de pacientes. Adicionalmente, a la transmisión de la señal ECG, se muestra en el aplicativo datos de rítmo cardíaco y temperatura de cada paciente. El sistema fue probado con 51 pacientes (23 hombres y 28 mujeres, entre 25 y 35 años), dando resultados similares comparados con otros equipos comerciales, como power Lab. Es importante resaltar que se creó una interfaz gráfica en latablet, la cual muestra datos de 3 pacientes diferentes en tiempo real, este trabajo novedoso tendrá un futuro promisorio, ya que actualmente los sistemas no son de multi usuario, es decir solo monitorean un paciente. Finalmente concluimos que la tecnología inalámbrica puede ser usada para transmitir datos fisiológicos en tiempo real.

El estudio del contexto económico es importante, en especial en tiempos de crisis económica, siendo un elemento clave en la formulación de políticas económicas. Por ello este documento tiene como objetivo primordial analizar la evolución del endeudamiento y su comportamiento en tiempo de crisis económica en las pequeñas y medianas empresas (pymes) de Cúcuta - Colombia y su área metropolitana, por lo cual se utilizó el análisis de indicadores fnancieros en series de tiempo para el periodo 2008-2015, con una muestra que se conformó por 104 pequeñas y medianas empresas. Se aprecia que el endeudamiento de las empresas durante la crisis ha disminuido levemente y ha impedido el acceso a la fnanciación de fuentes externas, especialmente en la bancaria.

El presente trabajo tiene como objetivo el explorar las posibilidades de un sistema multisensorial, tipo nariz electrónica, para la detección de pesticidas organofosforados en el duraznero (Prunus pérsica), cultivado en el departamento de Norte de Santander, Colombia. Las pruebas se realizaron con una nariz electrónica conformada por 8 sensores químico-resistivos, y el método de procesamiento utilizado fue el análisis de componentes principales (PCA). Inicialmente se observó que los sensores reaccionan ante los compuestos volátiles presentes en el durazno, sin la presencia de pesticidas. Al agregar concentraciones conocidas de pesticidas al fruto, fue posible agrupar las muestras en cuatro grupos, así: sin pesticidas, 1, 2 y 3 ppm. Lo anterior indica que el sistema utilizado permite diferenciar las muestras puras de las que están contaminadas, además de agrupar los distintos rangos de concentración. Se concluye con la posibilidad de utilizar la nariz electrónica, en el control de calidad de productos agrícolas.

La implementación de controladores PID en la industria tiene como principal dificultad la programación de los autómatas encargados de los procesos, lo que usualmente se traduce en controladores on-off sin ningún tipo de sintonización. El objetivo de la investigación fue el establecer el rendimiento de algunas técnicas de sintonización de constantes, en un controlador lógico programable comercial, evaluándolas de forma práctica en un sistema temperado. El sistema está compuesto por un recipiente con agua, un controlador PID en el PLC s7-300, haciendo uso del módulo de control de temperatura Siemens FM 355-2C, una resistencia calefactora AC como actuador (controlada por voltaje DC), y termocupla tipo E como sensor de temperatura. El modelo matemático del sistema, así como las constantes del controlador PID, se obtuvieron a través del módulo PID Tuner de Matlab. Las técnicas de identificación estudiadas fueron: la red neuronal MLP, la red auto-regresiva no lineal con entradas exógenas (NARX) y la red neuro-difusa (ANFIS). Los resultados indican que las técnicas anteriores son adecuadas para sintonizar un controlador PID, siendo aplicables en procesos industriales.

La evaluación fonoaudiológica de la respiración es una herramienta indispensable para el profesional de la salud ya que permite conocer qué dificultades tiene la persona al respirar. Este protocolo en la actualidad se realiza de manera manual con ayuda de pocos marcadores, los cuales no permiten caracterizar la postura corporal, relacionada con distancias, ángulos y posiciones de manera general y segura. Este artículo presenta una novedosa alternativa en el desarrollo de un sistema para mediciones automáticas de variables antropométricas, que intervienen en la evaluación fonoaudiológica de la respiración, usando visión artificial. Se tomaron variables en los 4 planos: frontal, posterior, sagital izquierdo y sagital derecho; igualmente, se incluyeron 32 marcadores para obtener 35 variables antropométricas. El principio de funcionamiento del algoritmo automático para el reconocimiento de variables antropométricas, se probó con dos pacientes, logrando un porcentaje de error general del sistema de 2,81%. Es importante resaltar que este desarrollo permitirá al especialista apoyarse en una herramienta digital para lograr medidas más precisas, mejorando la exactitud y la precisión en el diagnóstico.

Este artículo presenta el impacto de incentivos en los últimos 5 años, así como la evolución de la formación en investigación de la Universidad de Pamplona, además presentamos datos importantes: salidas de estudiantes, número de semilleros, publicaciones y número de eventos organizados. Para recopilar la información se realizó una encuesta en todas las facultades, se encuestaron 82 estudiantes, de 38 semilleros. Finalmente se muestra como en la Universidad de Pamplona desde el momento que se incluyeron más incentivos y se masificó la información las estadísticas viene en crecimiento al punto que 218 estudiantes realizaron movilidades nacionales e internacionales.

Este artículo presenta el diseño, desarrollo y la implementación de desarrollo de un sistema de reconocimiento de rostros mediante la hibridación de técnicas de reconocimientos de patrones, visión artificial e inteligencia artificial. La presente investigación recopila el producto de la unión de las técnicas de visión artificial y las técnicas de inteligencia artificial y sus implicaciones en múltiples aplicaciones tales como el control de robots de interacción social.

En este artículo se presenta una estrategiapara el reconocimiento de imágenes estáticas,específicamente de reconocimiento facial a través deuna técnica novedosa y reciente de clasificación quese llama método Lamda (Learning Algorithm for MultivariableData Analysis). La estrategia consta de tresetapas que conforman el modelo de reconocimientoy clasificación presentado en este trabajo, la primera,denominada pre-procesamiento, es la encargadade adecuar las imágenes con procesos de filtrado ycomprensión. La segunda etapa es la correspondientea la extracción de características para obtener losatributos de las imágenes y diferenciarlas de maneracorrecta. Finalmente, la etapa de clasificación, que esla que relaciona las clases con las imágenes analizadascon la técnica Lamda

En este artículo se presenta el modelamiento de un sistema de separación bifásica que hace parte de una etapa de recibo inicial en una estación de recolección de crudo, a través de técnicas de identificación basadas en inteligencia artificial. Adicional a la identificación del sistema realizada por dos técnicas diferentes, el modelo obtenido se emplea para realizar la sintonización del lazo de control formado por este y por un controlador de tipo Fuzzy basado en conocimiento experto.

En este trabajo se presenta la implementación de Redes Neuronales Artificiales en un dispositivo lógico programable como es una FPGA, la finalidad es desarrollar un modelo en Sysgen capaz de estimar la resistencia rotórica en motores de inducción. Para crear una neurona en Sysgen se debe partir del modelo estándar de una neurona artificial, la cual es, la sumatoria de los pesos menos el umbral, todo multiplicado por una función de activación, en este caso la función de activación utilizada fue Tansig para la capa oculta y Purelin para la capa de salida. La red neuronal utiliza datos decimales de entrada-salida, y la FPGA es digital, por lo tanto se diseñó en Sysgen un acondicionamiento capaz de manejar datos binarios en la tarjeta, para esto se utilizó un conversor Digital- Análogo, y se creó la manera de suprimir el número de pines utilizados en la FPGA, diseñando una etapa de registros que sirve para guardar el dato deseado y por ende enviarlo a una de las entradas de la red neuronal. La trama de datos se hace progresivamente cada registro sirve para guardar el valor decimal presente a la salida del conversor Digital-Análogo y cada vez que se cambie el dato se activa el registro correspondiente a la entrada de la red neuronal.