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En este trabajo se lleva a cabo un experimento de recuperación de imágenes basadas en contenido (CBIR, por sus siglas en inglés), utilizando imágenes de mascotas, con el fin de apoyar el proceso de búsqueda manual de perros y gatos perdidos en bases de datos que contienen una gran cantidad de imágenes. Dicho proceso de recuperación se realizó en una fase online y una fase offline, utilizando técnicas de reconocimiento facial como Eigenfaces y LBPH junto con medidas de similaridad como la distancia de Manhattan y la distancia Euclidiana.

En este trabajo se buscó dar solución a la incertidumbre que tienen las empresas de distribución de alimentos perecederos bajo la metodología cross doking, al momento de elegir la localización de un nuevo centro de distribución para su cadena de suministros. La solución propuesta fue usar un algoritmo heurístico, el cual procesa una información inicial de clientes para indicar cuál es una localización adecuada para el nuevo CEDI.

El presente proyecto de investigación desarrolló un prototipo de sistema de información, con el propósito de mitigar los problemas ocasionados al momento de gestionar la ruta más corta de un operador logístico. Mediante el uso de metodologías ágiles. Diseñando una interfaz web para un modelo clusterización, y de esa manera encontrar el camino más corto para llevar a cabo la distribución de productos. Se desarrolló en lenguaje de programación Python. apoyado en el marco de referencia de trabajo Django y aplicando modelos de bases de datos relacionales, basados en los módulos de administración ofrecidos por este framework. Obteniendo a los operadores visualizar un mapa con las rutas más cortas a través de un ambiente web.

Este documento presenta la implementación de un modelo basado en minería de datos para la predicción de ventas en un centro de servicio automotriz con el fin de proponer una solución a la problemática de planeación de presupuestos que existe en la organización, donde de acuerdo con la directora financiera los presupuestos se realizan conforme con el flujo de caja actual y no previendo el flujo de caja a futuro que se pueda llegar a tener frente a las ventas presentadas. Para el desarrollo del ejercicio se plantea una metodología de cinco (5) pasos y que, al completar la etapa final, se obtiene un modelo ARIMA de predicción de ventas de llantas basado en un conjunto de datos con información de ventas en años anteriores.

El presente proyecto de investigación desarrolló un prototipo de sistema de información, con el propósito de mitigar los problemas ocasionados al momento de gestionar la ruta más corta de un operador logístico. Mediante el uso de metodologías ágiles. Diseñando una interfaz web para un modelo clusterización, y de esa manera encontrar el camino más corto para llevar a cabo la distribución de productos. Se desarrolló en lenguaje de programación Python. apoyado en el marco de referencia de trabajo Django y aplicando modelos de bases de datos relacionales, basados en los módulos de administración ofrecidos por este framework. Obteniendo a los operadores visualizar un mapa con las rutas más cortas a través de un ambiente web.

Este documento presenta la implementación de un modelo basado en minería de datos para la predicción de ventas en un centro de servicio automotriz con el fin de proponer una solución a la problemática de planeación de presupuestos que existe en la organización, donde de acuerdo con la directora financiera los presupuestos se realizan conforme con el flujo de caja actual y no previendo el flujo de caja a futuro que se pueda llegar a tener frente a las ventas presentadas. Para el desarrollo del ejercicio se plantea una metodología de cinco (5) pasos y que, al completar la etapa final, se obtiene un modelo ARIMA de predicción de ventas de llantas basado en un conjunto de datos con información de ventas en años anteriores.

En este trabajo se lleva a cabo un experimento de recuperación de imágenes basadas en contenido (CBIR, por sus siglas en inglés), utilizando imágenes de mascotas, con el fin de apoyar el proceso de búsqueda manual de perros y gatos perdidos en bases de datos que contienen una gran cantidad de imágenes. Dicho proceso de recuperación se realizó en una fase online y una fase offline, utilizando técnicas de reconocimiento facial como Eigenfaces y LBPH junto con medidas de similaridad como la distancia de Manhattan y la distancia Euclidiana.

En este trabajo se buscó dar solución a la incertidumbre que tienen las empresas de distribución de alimentos perecederos bajo la metodología cross doking, al momento de elegir la localización de un nuevo centro de distribución para su cadena de suministros. La solución propuesta fue usar un algoritmo heurístico, el cual procesa una información inicial de clientes para indicar cuál es una localización adecuada para el nuevo CEDI.

La contaminación del medio ambiente se ha convertido en un tema de estudio bastante importante en la actualidad debido a las diferentes crisis ambientales y de salubridad a las que se ha visto enfrentado el planeta. Los residuos de los cigarrillos son un agente de contaminación bastante importante y puede llegar a perjudicar una gran cantidad de recursos naturales que afectan directamente la vida cotidiana de las personas. Por este motivo durante este proyecto se buscó construir un aporte a esta problemática, con la implementación de técnicas de inteligencia artificial para la detección de colillas de cigarrillo en imágenes, con la intención de brindar un primer peldaño en el desarrollo de una solución que ayude a disminuir los niveles de contaminación en áreas públicas. Para conseguir el objetivo general del proyecto fue necesario el desarrollo de una vigilancia tecnológica con el fin de indagar en las tendencias actuales a nivel investigativo en temas que tienen relación con la detección de objetos en imágenes. Este proceso permitió seleccionar un modelo de Deep learning por medio del análisis bibliográfico de los documentos encontrados en la base de datos scopus. Se identifico una red de clústeres de palabras claves correlacionadas que genero una aproximación significativa con las palabras claves determinadas para el proyecto y a partir de esta red se decidió implementar un modelo de red neuronal convolucional conocido como Faster RCNN.

El avance de las tecnologías e implementación de nuevas plataformas de comunicación o de mensajería instantánea como Twitter, Facebook, Snapchat, WhatsApp entre otras; conocidas como aplicaciones móviles (Apps) y fácilmente adquiridas por cualquier persona con acceso a internet, han repercutido sustancialmente en el sano desarrollo de los niños(as) y jóvenes. Teniendo en cuenta que los sistemas informáticos ayudan en esta problemática, se busca dar solución utilizando aprendizaje de máquina que usa algoritmos para la detección de imágenes. Para tener éxito es necesario aplicar métodos de preprocesamiento, selección y segmentación de imágenes que ayudan a detectar características posteriormente representarlas computacionalmente y luego aplicando modelos de clasificación poder determinar si la imagen es pornográfica o no.

Este documento presenta un experimento de métodos basados en aprendizaje de máquina y minería de datos con el fin que mediante el tema de la Jurisdicción Especial para la Paz (JEP), implementar tres algoritmos los cuales fueron seleccionados mediante el estado del arte, en los que se realizó una comparación con las características de unigramas y bigramas de esta forma generando un modelo de análisis de sentimientos de las personas (positivo, negativo y neutro) y la opinión en este tema político, donde según estadísticas, las personas no se encuentran de acuerdo con los rubros asignados y los gastos que la JEP ha llegado a generar. Por parte de los distintos partidos políticos se han implementado diferentes acuerdos para una paz duradera, pero las personas mediante la red social Twitter han llegado a manifestar sus distintas opiniones.

El avance de las tecnologías e implementación de nuevas plataformas de comunicación o de mensajería instantánea como Twitter, Facebook, Snapchat, WhatsApp entre otras; conocidas como aplicaciones móviles (Apps) y fácilmente adquiridas por cualquier persona con acceso a internet, han repercutido sustancialmente en el sano desarrollo de los niños(as) y jóvenes. Teniendo en cuenta que los sistemas informáticos ayudan en esta problemática, se busca dar solución utilizando aprendizaje de máquina que usa algoritmos para la detección de imágenes. Para tener éxito es necesario aplicar métodos de preprocesamiento, selección y segmentación de imágenes que ayudan a detectar características posteriormente representarlas computacionalmente y luego aplicando modelos de clasificación poder determinar si la imagen es pornográfica o no.

Este documento presenta un experimento de métodos basados en aprendizaje de máquina y minería de datos con el fin que mediante el tema de la Jurisdicción Especial para la Paz (JEP), implementar tres algoritmos los cuales fueron seleccionados mediante el estado del arte, en los que se realizó una comparación con las características de unigramas y bigramas de esta forma generando un modelo de análisis de sentimientos de las personas (positivo, negativo y neutro) y la opinión en este tema político, donde según estadísticas, las personas no se encuentran de acuerdo con los rubros asignados y los gastos que la JEP ha llegado a generar. Por parte de los distintos partidos políticos se han implementado diferentes acuerdos para una paz duradera, pero las personas mediante la red social Twitter han llegado a manifestar sus distintas opiniones.

La contaminación del medio ambiente se ha convertido en un tema de estudio bastante importante en la actualidad debido a las diferentes crisis ambientales y de salubridad a las que se ha visto enfrentado el planeta. Los residuos de los cigarrillos son un agente de contaminación bastante importante y puede llegar a perjudicar una gran cantidad de recursos naturales que afectan directamente la vida cotidiana de las personas. Por este motivo durante este proyecto se buscó construir un aporte a esta problemática, con la implementación de técnicas de inteligencia artificial para la detección de colillas de cigarrillo en imágenes, con la intención de brindar un primer peldaño en el desarrollo de una solución que ayude a disminuir los niveles de contaminación en áreas públicas. Para conseguir el objetivo general del proyecto fue necesario el desarrollo de una vigilancia tecnológica con el fin de indagar en las tendencias actuales a nivel investigativo en temas que tienen relación con la detección de objetos en imágenes. Este proceso permitió seleccionar un modelo de Deep learning por medio del análisis bibliográfico de los documentos encontrados en la base de datos scopus. Se identifico una red de clústeres de palabras claves correlacionadas que genero una aproximación significativa con las palabras claves determinadas para el proyecto y a partir de esta red se decidió implementar un modelo de red neuronal convolucional conocido como Faster RCNN.

Actualmente el proceso de identificación del color de los dientes para la fabricación de prótesis dentales es realizado manualmente por un experto que, utilizando un método de identificación visual, determina el color de las piezas dentales en la boca del paciente, usando guías de color como la VITA®. A pesar de que el método visual es el más utilizado para la identificación del color de dientes, este se ve afectado por distintas variables tales como: el cansancio del experto, la luminosidad en el ambiente, salud visual del especialista, entre otras que influyen en la identificación del color en los dientes. Los errores en la clasificación del color de los dientes pueden generar pérdidas de tiempo lo que implicaría en consecuencia sobrecostos que afectarían directamente al fabricante y la satisfacción final del cliente.

El proyecto consta de un experimento el cual tiene como objetivo la detección e identificación de elementos musicales presentes en imágenes de partituras 2D con el objetivo de crear una línea base que pueda ser implementada con el fin de apoyar la lectura de las partituras musicales. Se implementa un algoritmo basado en aprendizaje profundo que a través de la arquitectura de redes neuronales FASTER RCNN permite la detección de caracteres en imágenes. El desempeño del proyecto da como resultado una precisión de 71.8% y un AR75 de 69.1% mostrando así un buen desempeño en la identificación y clasificación de las imágenes.

Este trabajo pretende llevar a cabo el análisis de calidad de proyectos de software según sus atributos de calidad en una etapa temprana a través de modelos estadísticos que generen la mayor eficiencia posible. Como parte de su ejecución, se hace uso de herramientas estadísticas que permitan efectuar la clasificación y predicción de los datos más relevantes (según sea el caso), con el uso de estas herramientas permite detectar de forma eficaz los potenciales problemas que se llegasen a presentar, permitiendo así una retroalimentación eficiente.

En el presente trabajo de investigación tecnológica se utilizó algoritmos de aprendizaje de máquina para predecir quién será el ganador un partido de la categoría A del fútbol profesional colombiano, para ello, se realizó la obtención y construcción del conjunto de datos, estos datos fueron obtenidos de la página Diario AS. Posteriormente, se realizó procesamiento, limpieza y transformación a la información que se obtuvo, luego, se realizó un análisis estadístico a las variables para identificar aquellas que serán tenidas en cuenta para ser utilizadas por los algoritmos de aprendizaje de máquina, después, se realizó muestreo de información siguiendo el método Hold-Out el cual consiste en dividir el conjunto de datos, uno de entrenamiento y otro de prueba, siguiendo la proporción 75% - 25% respectivamente. Una vez realizado lo anterior, se procede a implementar los algoritmos de aprendizaje máquina random forest, Máquinas de soporte vectorial y regresión logística multiclase, los cuales generarán una serie de clasificaciones marcadas por las clases victoria para el equipo visitante, victoria para el equipo local o un empate. Después, se realizó la evaluación del desempeño de cada uno de los algoritmos de aprendizaje de máquina a través de la métrica matriz de confusión, al final se discuten los resultados obtenidos por cada algoritmo, donde se identificó que el algoritmo que tuvo un mejor desempeño fue random forest.

En el presente trabajo de investigación tecnológica se utilizó algoritmos de aprendizaje de máquina para predecir quién será el ganador un partido de la categoría A del fútbol profesional colombiano, para ello, se realizó la obtención y construcción del conjunto de datos, estos datos fueron obtenidos de la página Diario AS. Posteriormente, se realizó procesamiento, limpieza y transformación a la información que se obtuvo, luego, se realizó un análisis estadístico a las variables para identificar aquellas que serán tenidas en cuenta para ser utilizadas por los algoritmos de aprendizaje de máquina, después, se realizó muestreo de información siguiendo el método Hold-Out el cual consiste en dividir el conjunto de datos, uno de entrenamiento y otro de prueba, siguiendo la proporción 75% - 25% respectivamente. Una vez realizado lo anterior, se procede a implementar los algoritmos de aprendizaje máquina random forest, Máquinas de soporte vectorial y regresión logística multiclase, los cuales generarán una serie de clasificaciones marcadas por las clases victoria para el equipo visitante, victoria para el equipo local o un empate. Después, se realizó la evaluación del desempeño de cada uno de los algoritmos de aprendizaje de máquina a través de la métrica matriz de confusión, al final se discuten los resultados obtenidos por cada algoritmo, donde se identificó que el algoritmo que tuvo un mejor desempeño fue random forest.

El proyecto consta de un experimento el cual tiene como objetivo la detección e identificación de elementos musicales presentes en imágenes de partituras 2D con el objetivo de crear una línea base que pueda ser implementada con el fin de apoyar la lectura de las partituras musicales. Se implementa un algoritmo basado en aprendizaje profundo que a través de la arquitectura de redes neuronales FASTER RCNN permite la detección de caracteres en imágenes. El desempeño del proyecto da como resultado una precisión de 71.8% y un AR75 de 69.1% mostrando así un buen desempeño en la identificación y clasificación de las imágenes.

Actualmente el proceso de identificación del color de los dientes para la fabricación de prótesis dentales es realizado manualmente por un experto que, utilizando un método de identificación visual, determina el color de las piezas dentales en la boca del paciente, usando guías de color como la VITA®. A pesar de que el método visual es el más utilizado para la identificación del color de dientes, este se ve afectado por distintas variables tales como: el cansancio del experto, la luminosidad en el ambiente, salud visual del especialista, entre otras que influyen en la identificación del color en los dientes. Los errores en la clasificación del color de los dientes pueden generar pérdidas de tiempo lo que implicaría en consecuencia sobrecostos que afectarían directamente al fabricante y la satisfacción final del cliente.

Este trabajo pretende llevar a cabo el análisis de calidad de proyectos de software según sus atributos de calidad en una etapa temprana a través de modelos estadísticos que generen la mayor eficiencia posible. Como parte de su ejecución, se hace uso de herramientas estadísticas que permitan efectuar la clasificación y predicción de los datos más relevantes (según sea el caso), con el uso de estas herramientas permite detectar de forma eficaz los potenciales problemas que se llegasen a presentar, permitiendo así una retroalimentación eficiente.

Actualmente en Colombia, las personas sordas tienden a ser excluidas, ya que la mayoría de la población desconoce el lenguaje de señas a causa de que sólo hay un pequeño porcentaje de personas que hacen uso del lenguaje y no ven la necesidad de aprenderlo, este desconocimiento genera un problema de comunicación entre una persona sorda y una oyente; por lo que surge la necesidad de encontrar una solución que supere esta barrera de comunicación, es aquí donde por medio del aprendizaje de máquina, se crean herramientas y métodos para obtener resultados correctos, objetivos y de una manera más rápida.

El presente trabajo investigativo inicia con el diagnóstico del estado actual de la empresa, luego se proponen sus objetivos estratégicos referenciándose en los numerales 4,5,6 y 7 de la norma NTC-ISO 9001:2015; analizando su contexto interno y externo; posteriormente se plantea el mejoramiento del proceso comercial, en sus tres etapas (mercadeo, venta y postventa) partiendo del modelo CMMI-SCV, a continuación se busca integran los hallazgos y propuestas mediante la metodología TOGAF; como último paso se desarrolla comunicación y preparación al cambio; lo anterior se ve reflejado en el diseño de la propuesta de la arquitectura empresarial expuesto en éste proyecto.

El presente trabajo investigativo inicia con el diagnóstico del estado actual de la empresa, luego se proponen sus objetivos estratégicos referenciándose en los numerales 4,5,6 y 7 de la norma NTC-ISO 9001:2015; analizando su contexto interno y externo; posteriormente se plantea el mejoramiento del proceso comercial, en sus tres etapas (mercadeo, venta y postventa) partiendo del modelo CMMI-SCV, a continuación se busca integran los hallazgos y propuestas mediante la metodología TOGAF; como último paso se desarrolla comunicación y preparación al cambio; lo anterior se ve reflejado en el diseño de la propuesta de la arquitectura empresarial expuesto en éste proyecto.

Actualmente en Colombia, las personas sordas tienden a ser excluidas, ya que la mayoría de la población desconoce el lenguaje de señas a causa de que sólo hay un pequeño porcentaje de personas que hacen uso del lenguaje y no ven la necesidad de aprenderlo, este desconocimiento genera un problema de comunicación entre una persona sorda y una oyente; por lo que surge la necesidad de encontrar una solución que supere esta barrera de comunicación, es aquí donde por medio del aprendizaje de máquina, se crean herramientas y métodos para obtener resultados correctos, objetivos y de una manera más rápida.

La creciente necesidad de ingenieros, en especial desarrolladores de software, ha incrementado la importancia de la instrucción de estos profesionales. Las dificultades en el aprendizaje de programación resaltan la importancia de localizar los factores críticos que afectan el desempeño de los estudiantes y plantear estrategias que permitan mejorar las posibilidades de cada estudiante en su proceso de aprendizaje. Para esto, se usan métodos de clasificación automática para localizar patrones que relacionen características personales con el desempeño en programación de computadores. Además se sugiere el uso de un modelo para mejorar el proceso de enseñanza.

El objetivo general de este proyecto consistió en implementar un software como servicio (SaaS) en MiPyMEs del sector de sistemas hidráulicos y equipos de bombeo, con el fin de generar una ventaja competitiva para la empresa frente a otras empresas del sector. Para lograr la consecución de dicho objetivo, se realizó un análisis a la cadena de valor de una empresa del sector ubicada en la ciudad de Bogotá, sobre la cual se escogieron dos procesos clave y se implementó una herramienta SaaS para cada proceso seleccionado, realizando un análisis de las características y arquitectura de varias herramientas similares y de esta manera escoger la que más se adaptara a los procesos seleccionados

La creciente necesidad de ingenieros, en especial desarrolladores de software, ha incrementado la importancia de la instrucción de estos profesionales. Las dificultades en el aprendizaje de programación resaltan la importancia de localizar los factores críticos que afectan el desempeño de los estudiantes y plantear estrategias que permitan mejorar las posibilidades de cada estudiante en su proceso de aprendizaje. Para esto, se usan métodos de clasificación automática para localizar patrones que relacionen características personales con el desempeño en programación de computadores. Además se sugiere el uso de un modelo para mejorar el proceso de enseñanza.

El objetivo general de este proyecto consistió en implementar un software como servicio (SaaS) en MiPyMEs del sector de sistemas hidráulicos y equipos de bombeo, con el fin de generar una ventaja competitiva para la empresa frente a otras empresas del sector. Para lograr la consecución de dicho objetivo, se realizó un análisis a la cadena de valor de una empresa del sector ubicada en la ciudad de Bogotá, sobre la cual se escogieron dos procesos clave y se implementó una herramienta SaaS para cada proceso seleccionado, realizando un análisis de las características y arquitectura de varias herramientas similares y de esta manera escoger la que más se adaptara a los procesos seleccionados

La Facultad de Ingeniería de la Universidad Católica de Colombia, conforme al factor calidad y considerando las tendencias de vanguardia en el ámbito de innovación en ingeniería, desarrollo en la segunda parte de esté congreso, el software inteligente y convergencia tecnológica, Raspberry PI dispositivo apuntador utilizando Open CV, Procesar imágenes identificando maleza en cultivos, también plataformas tecnológicas en enseñanza en la automatización industrial, implementación de JAX-RS, arquitectura soportada en sistemas inteligentes con control de aprendizaje interactivo, modelado del efecto de alineación estática en prótesis transtibiales en redes neuronales, desarrollo e implementación robótica industrial, modelos en la predicción de pérdidas de propagación de ondas electromagnéticas por celular, además, sistemas de autocuidado para el monitoreo en la infraestructura tecnológica distribuida, modelado de elementos 3D trabajos basados en redes difusas, lógica modal de comunicación en sistemas multiagentes, sistemas de adquisición de datos en procesos agroindustriales, herramientas diagnostica en ergonomía aplicada en puesto de trabajo uso de música colombiana en estudiantes colombianos con BCI, sin olvidar, el método automático en morfología digital de hojas tropicales en Colombia, simulación de radiopropagación en red LTE en banda de dividendo digital, desarrollo de plataformas con inteligencia artificial, Cloud computing una oportunidad para las mipymes en Colombia, ontología en la construcción de indicadores en un sistema de soporte con identificador de vulnerabilidad, Nano y biotecnología para generar energía, modelo de optimización del programa para intercambio de riñones, adicionalmente, la tendencia en redes y banda ancha, aplicación de algoritmo genético en nuevos productos, control de maleza en la productividad de cultivo, tecnología de la información para la asignación de turnos de enfermería, antenas fractales en nanoestructuradas, y por último, Brokerin

La Facultad de Ingeniería de la Universidad Católica de Colombia, conforme al factor calidad y considerando las tendencias de vanguardia en el ámbito de innovación en ingeniería, desarrollo en la segunda parte de esté congreso, el software inteligente y convergencia tecnológica, Raspberry PI dispositivo apuntador utilizando Open CV, Procesar imágenes identificando maleza en cultivos, también plataformas tecnológicas en enseñanza en la automatización industrial, implementación de JAX-RS, arquitectura soportada en sistemas inteligentes con control de aprendizaje interactivo, modelado del efecto de alineación estática en prótesis transtibiales en redes neuronales, desarrollo e implementación robótica industrial, modelos en la predicción de pérdidas de propagación de ondas electromagnéticas por celular, además, sistemas de autocuidado para el monitoreo en la infraestructura tecnológica distribuida, modelado de elementos 3D trabajos basados en redes difusas, lógica modal de comunicación en sistemas multiagentes, sistemas de adquisición de datos en procesos agroindustriales, herramientas diagnostica en ergonomía aplicada en puesto de trabajo uso de música colombiana en estudiantes colombianos con BCI, sin olvidar, el método automático en morfología digital de hojas tropicales en Colombia, simulación de radiopropagación en red LTE en banda de dividendo digital, desarrollo de plataformas con inteligencia artificial, Cloud computing una oportunidad para las mipymes en Colombia, ontología en la construcción de indicadores en un sistema de soporte con identificador de vulnerabilidad, Nano y biotecnología para generar energía, modelo de optimización del programa para intercambio de riñones, adicionalmente, la tendencia en redes y banda ancha, aplicación de algoritmo genético en nuevos productos, control de maleza en la productividad de cultivo, tecnología de la información para la asignación de turnos de enfermería, antenas fractales en nanoestructuradas, y por último, Brokerin