Portal del Revistas UNLP (Univ. Nacional de La Plata)
Not a member yet
12536 research outputs found
Sort by
Interactive and Immersive Simulation Framework for Dynamic Data Analysis
No full textEl manejo de visualizaciones efectivas para el análisis de datos es fundamental para facilitar la toma de decisiones informadas en múltiples dominios. Esto incluye datos tomados tanto de escenarios reales así como virtuales o simulados, que permitan analizar escenarios hipotéticos. La posibilidad de interactuar en tiempo real con datos de simulaciones, reflejados en visualizaciones inmersivas, puede facilitar la comprensión de los sistemas bajo estudio. Este trabajo propone un enfoque innovador para la exploración visual, inmersiva e interactiva de datos y simulaciones, destacando la importancia de cómo se muestran e interactúa con los datos, el modelo de simulación y el entorno físico, bajo el concepto de simulación interactiva. Para ello, presentamos un framework que combina un simulador de sistemas híbridos con un motor de videojuegos, permitiendo la interacción en tiempo real con simulaciones a través de visualizaciones realistas. Mostramos la utilidad de este enfoque en la interacción humano-computadora mediante tres casos de estudio, sustentados por una sala de visualización inmersiva
Mathematical Modelling of Ziegler-Natta Catalyzed Polyethylene Production in a Fluidized Bed Reactor using the Probability Generating Function (PGF) Technique
Get PDFEl polietileno es un polímero versátil ampliamente producido mediante reactores de lecho fluidizado en fase gaseosa debido a su eficiencia y flexibilidad. Este trabajo presenta un modelo matemático para la producción de polietileno lineal de baja densidad en un reactor de fase gaseosa, utilizando 1-buteno como comonómero y un catalizador Ziegler-Natta. Asumiendo mezcla perfecta, el modelo incorpora dos tipos de sitios activos con constantes cinéticas distintas, a partir de los cuales se desarrollaron ecuaciones de balance poblacional. Las propiedades moleculares del polímero se calculan utilizando el método de los momentos y la técnica de modelado de las funciones generadoras de probabilidades. El modelo se implementa en Julia y se valida con datos experimentales de un reactor industrial.Polyethylene is a versatile polymer widely produced via gas-phase fluidized bed reactors due to their efficiency and flexibility. This work presents a mathematical model of the linear low-density polyethylene production in a gas-phase reactor using 1-butene as the comonomer and Ziegler-Natta catalyst. Assuming perfect mixing, the model incorporates two types of active sites with distinct kinetic constants, leading to a set of population balance equations. Polymer molecular properties are calculated using the method of moments and the probability generating function technique. The model is implemented in Julia and validated with experimental data from an industrial reactor
Organizational analysis of CINDECA\u27s third-party services sector using a cross-functional diagram
No full textEl presente trabajo analiza el “Estudio de Trabajo” en el CINDECA mediante la elaboración de un diagrama interfuncional. El objetivo fue identificar las principales funciones de cada área involucrada en la prestación de servicios tecnológicos a terceros, desde la recepción de la solicitud hasta la ejecución del análisis. A partir del estudio, se logró representar gráficamente las interacciones entre los sectores técnicos, administrativos y de apoyo, visibilizando cuellos de botella y puntos críticos en la gestión de la información y la coordinación entre áreas. Esta herramienta no solo facilita la comprensión integral del proceso, sino que también permite detectar oportunidades de mejora y estandarización de los procesos.This paper analyzes the “Work Study” at CINDECA by developing a cross-functional diagram. The objective was to identify the main functions of each area involved in providing technological services to third parties, from receiving the request to performing the analysis. Based on the study, it was possible to graphically represent the interactions between the technical, administrative, and support sectors, highlighting bottlenecks and critical points in information management and coordination between areas. This tool not only facilitates a comprehensive understanding of the process, but also allows for the detection of opportunities for improvement and standardization of processes
Giro hacia la derecha: Reflexiones en torno a la organización etnopolítica, la participación estatal y la autogestión indígena en Almirante Brown, provincia de Buenos Aires
Get PDFThe rise of the far right in our country challenges us to rethink processes of ethnopolitical organization, participation, and self-management. This new phase of neoliberalism entails a shift in political sensibility, characterized by an emphasis on individualism, meritocracy, and market logic, articulated through discourses that criminalize minorities in general and indigenous peoples in particular. This paper aims to analyze, from the perspective of social anthropology, the impact of the cutbacks in several state programs and policies on the indigenous population of Almirante Brown. For that, we will focus on the forms of resistance developed in the urban context through the reproduction of interethnic networks forged over two decades of ethnopolitical organizing and its capitalization.El avance de la extrema derecha en nuestro país nos interpela a la hora de pensar los procesos de organización, participación y autogestión etnopolítica. Esta nueva etapa del neoliberalismo trae aparejado un cambio en la sensibilidad política y se caracteriza por el énfasis en lo individual, la meritocracia y el mercado a través de discursos que criminalizan a las minorías en general y a la indígena en particular. En el presente trabajo nos proponemos analizar desde la antropología social cómo ha impactado el recorte de programas y políticas estatales en la población indígena de Almirante Brown, para reparar en las modalidades de resistencia creadas en el contexto urbano gracias a la reproducción de lazos y redes interétnicas trazadas a lo largo de dos décadas de organización y capitalización de trabajo etnopolítico
Exploring the Teaching of Digital Humanities in Secondary School: Critical Literacy in Data and Artificial Intelligence through Educational Activities with Distant Reading
Get PDFLa evolución de la tecnología digital introdujo cambios profundos en la sociedad. Su uso en contextos educativos modificó la pedagogía y a los individuos que la usan, generando necesidad de alfabetización digital crítica en datos e inteligencia artificial. Para esto se considera a las humanidades digitales como un campo propicio. Ante la brecha en la enseñanza de este campo en el nivel secundario, en este trabajo se presenta el diseño, ejecución y análisis de un taller enfocado en la enseñanza de las humanidades digitales en el nivel secundario. En el taller se propone el uso de una secuencia en seis pasos para diseñar y realizar actividades educativas que involucran lectura distante y pensamiento computacional crítico disciplinar. Los resultados exploratorios obtenidos muestran la pertinencia de la propuesta, la que facilita el desarrollo de conocimientos y comprensión, a la vez que proporciona un marco conceptual para prácticas algunas veces ya realizadas intuitivamente.The evolution of digital technology has brought about deep changes in society. Its use in educational contexts has changed pedagogy and the individuals who use it, creating a need for critical digital literacy in data and artificial intelligence. Digital humanities are considered a suitable field for this. Given the gap in the teaching of this field at the secondary level, this paper presents the design, implementation, and analysis of a workshop focused on teaching digital humanities at the secondary level. The workshop proposes a six-step sequence for designing and carrying out educational activities that involve distant reading and critical disciplinary computational thinking. The exploratory results obtained show the relevance of the proposal, which facilitates the development of knowledge and understanding, while providing a conceptual framework for practices that are sometimes already carried out intuitively
Iniciativa Pampa Azul: ciencia post-normal para la gestión costera y marina
Get PDFThe future of humanity is closely linked to the ocean, whose importance is being accentuated by the growing demand for resources and by the decrease of land-based sources. Studying the Argentine Sea is key for developing conservation policies within the framework of sustainable development.
The Pampa Azul Initiative (IPA by its acronym in Spanish), which was launched in Argentina in 2014 by seven national ministries and then was called off in December 2023, was aimed at integrating scientific research, technological development, and innovation in coastal-marine areas. Its focus was on the sustainable stewardship of estuarine, coastal, and marine zones, applying the Post-Normal Science principles. A key example of IPA’s work is the Marine Spatial Planning (MSP) process, the first of its kind in Argentina and in the Southern Cone. The MSP process described in this work demonstrates the complex challenges of managing marine resources, in a context where facts are uncertain, values are contested, stakes are high, and decisions must be taken urgently.
Pampa Azul was an innovative approach for scientific research and sovereign technological development, driven both by knowledge and responsibility towards the national social and environmental needs of the 21st century.El futuro de la humanidad se encuentra íntimamente ligado al océano, cuya importancia se ve acentuada por la creciente demanda de recursos y la disminución de fuentes terrestres. El conocimiento del Mar Argentino es fundamental para desarrollar políticas de conservación en el marco del desarrollo sostenible.
La Iniciativa Pampa Azul (IPA), lanzada en la Argentina en 2014 por siete ministerios nacionales y suspendida en diciembre del 2023, tuvo como objetivo integrar la investigación científica, el desarrollo tecnológico y la innovación en áreas costero-marinas. Se enfocó en la gestión sostenible de zonas estuariales, costeras y marinas, aplicando principios de la ciencia post-normal. Un ejemplo clave de su trabajo es la Planificación Espacial Marina (PEM), primera de su tipo en Argentina y el Cono Sur. El proceso PEM, descrito en este trabajo, evidencia los desafíos complejos de la gestión de los recursos marinos en un contexto donde los hechos son inciertos, los valores están en disputa, hay mucho en juego y las decisiones deben tomarse con urgencia.
Pampa Azul representó un enfoque superador para la investigación científica y el desarrollo tecnológico soberano, impulsado tanto por el conocimiento como por la responsabilidad frente a las necesidades ambientales y sociales nacionales del siglo XXI
Detection and Classification of Fish Species Through Hydroacoustics Using Artificial Intelligence: A Systematic Literature Review
Get PDFEsta revisión sistemática tiene como objetivo identificar y analizar estudios que han utilizado IA para la detección y clasificación de especies de peces a través de la hidroacústica. Se recopilaron y evaluaron investigaciones recientes para comprender las técnicas de IA aplicadas, los tipos de datos hidroacústicos utilizados, los desafíos enfrentados y las soluciones propuestas en este campo emergente.En este artículo se han revisado en la literatura científica las publicaciones referidas al uso de IA para la detección de especies de peces utilizando técnicas hidroacústicas.En el proceso de análisis de los artículos se observó un uso escaso de bancos de sonidos existentes y la inexistencia de frameworks de desarrollo para la detección de especies acuáticas.This systematic review aims to identify and analyze studies that have used AI for the detection and classification of fish species through hydroacoustics. Recent research was collected and evaluated to understand the AI techniques applied, the types of hydroacoustic data used, the challenges encountered, and the proposed solutions in this emerging field.This article reviews scientific publications related to the use of AI for fish spe-cies detection using hydroacoustic techniques.During the analysis of the articles, a limited use of existing sound databases was observed, as well as the absence of development frameworks for the detection of aquatic species
Comparison between evolutionary algorithms and Reinforcement Learning for workflow autoscaling on Cloud
Get PDFEn los últimos años, muchos experimentos científicos son realizados por medio de workflows científicos. Estas tecnologías facilitan la realización de experimentos que son computacionalmente intensivos, y que muchas veces requieren ser ejecutados en Clouds públicas. Esto hace que optimizar la ejecución de estas aplicaciones sea un problema desafiante debido a que la virtualización de recursos en Cloud crea necesidades de planificación a la vez de representar incertidumbre en la ejecución. Por este motivo, se han usado heurísticas y metaheurísticas para este problema. En particular, se ha intentado resolver el problema usando técnicas de Aprendizaje por Refuerzo y algoritmos evolutivos. En este trabajo se presenta un problema markoviano de decisión para resolver este problema desde el punto de vista de Aprendizaje por Refuerzo. En conjunto con este modelado, se presenta también una variación que permite abordar el mismo problema como un algoritmo evolutivo multiobjetivo. Estas dos estrategias son comparadas usando 4 workflows de referencia de la literatura, utilizando el simulador CloudSimPlus y máquinas virtuales presentes en Amazon. Para este análisis se estudia el costo monetario de ejecución, el tiempo total de ejecución (makespan) y la norma L2 de estas dos métricas.In recent years, many scientific experiments have been performed using scientific workflows. These technologies facilitate the performance of computationally intensive experiments, which often require to be executed on public Clouds. Optimizing these applications becomes a challenging problem since resource virtualization demands scheduling needs to be satisfied, at the same time it has to deal with uncertainties during execution. For this reason, heuristic and metaheuristic solutions have been proposed to this problem. Indeed, Reinforcement Learning and evolutionary algorithms have been used to tackled this problem. This paper presents a Markovian Decision Problem that can be used to solve this problem using Reinforcement Learning. Additionally, a variation of this modeling is introduced to solve the same problem using multi-objective evolutionary algorithms. These two strategies are compared using 4 benchmark workflows using the simulator CloudSimPlus and virtual machines present on Amazon public clouds. Total monetary cost of the execution, total execution time (i.e. makespan), and the L2 norm of these two quantities are used for the comparative analysis
Automatic Voice Disorder Detection from a Practical Perspective
Get PDFLos trastornos de la voz, como la disfonía, son frecuentes y en muchos casos, no reciben tratamiento hasta que se vuelven graves. Facilitar su detección podría contribuir a un diagnóstico temprano y a un tratamiento oportuno. En este estudio, abordamos los aspectos prácticos de la detección automática de trastornos de la voz (AVDD). Los datos anotados para trastornos de la voz suelen ser escasos debido a los desafíos involucrados en la recolección y anotación de dichos datos. Sin embargo, existen algunos conjuntos de datos relativamente grandes disponibles para un número reducido de dominios. En este con- texto, proponemos el uso de una combinación de datos fuera del dominio y dentro del dominio para entrenar un sistema AVDD basado en redes neuronales profundas, y ofrecemos orientación sobre la cantidad mínima de datos dentro del dominio necesarios para lograr un rendimiento aceptable. Además, proponemos el uso de una métrica basada en cos- tos, el costo esperado normalizado (EC), para evaluar el rendimiento de los sistemas AVDD de manera que refleje de cerca las necesidades de la aplicación. Como beneficio adicional, las decisiones óptimas para el EC pueden tomarse de forma fundamentada mediante la teoría de decisión de Bayes. Finalmente, argumentamos que, para aplicaciones médicas como AVDD, las decisiones categóricas deben ir acompañadas de puntuaciones interpretables que reflejen la confianza del sistema. Aquí mostramos que añadir una etapa de calibración entrenada con una pequeña cantidad de datos dentro del dominio puede mejorar estos modelos y apoyar a los profesionales en su toma de decisiones.Voice disorders, such as dysphonia, are common and often go untreated until they become severe. Assisting the detection of voice disorders could facilitate early diagnosis and subsequent treatment. In this study, we address the practical aspects of automatic voice disorders detection (AVDD). Data annotated for voice disorders is usually scarce due to challenges involved in data collection and annotation of such data. However, some relatively large datasets are available for a reduced number of domains. In this context, we propose using a combination of out- of-domain and in-domain data for training a deep neural network-based AVDD system and offer guidance on the minimum amount of in-domain data required to achieve acceptable performance. Further, we propose the use of a cost-based metric, the normalized expected cost (EC), to evaluate performance of AVDD systems in a way that closely reflects the needs of the application. As an added benefit, optimal decisions for the EC can be made in a principled way given by Bayes decision theory. Finally, we argue that for medical applications like AVDD, the categorical decisions need to be accompanied by interpretable scores that reflect the confidence of the system. Here, we show that adding a calibration stage-trained with a small amount of in-domain data can improve these models and support professionals in their decision-making