Portal del Revistas UNLP (Univ. Nacional de La Plata)
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Exploring the possibilities of Multi-Agent Reinforcement Learning to solve coordinated cooperative tasks in Flexible manufacturing systems
Full text linkLos avances en inteligencia artificial y Sistemas Multi-Agente permiten coordinar agentes para cumplir múltiples objetivos, incluso contrapuestos, aplicables en "fabricas flexibles". Estas, impulsadas por tecnologías que integran lo físico, digital y biológico, evolucionan hacia "fábricas inteligentes ". Modelar un proceso productivo como un sistema multi-agente permite optimizar simultáneamente la eficiencia, reducción de desperdicios, sustentabilidad (económica, social y ambiental), ahorro de costos y reducción de tiempos de inactividad. Sin embargo, la flexibilidad requerida en entornos reconfigurables incrementa la complejidad del control descentralizado. Las pequeñas y medianas empresas (PyMEs) son un caso emblemático, ya que suelen producir lotes pequeños o bienes personalizados, lo que exige una adaptación constante. El aprendizaje por refuerzo multi-agente surge como una solución viable, evitando esquemas centralizados poco prácticos ante entornos cambiantes. Este trabajo analiza dicho enfoque para tareas colaborativas en manufactura, como la manipulación de materiales (una operación sin valor agregado donde la eficiencia es clave). Se presenta un caso de estudio preliminar que utiliza entornos virtuales para entrenar múltiples agentes en tareas de manipulación coordinada en escenarios de diversa complejidad.Advances in artificial intelligence and Multi-Agent Systems enable coordinated agents to achieve multiple, often conflicting, objectives—making them ideal for ”flexible factories.” These factories, driven by technologies merging physical, digital, and biological domains, are evolving into ”smart factories.” Modeling production processes as multi-agent systems allows simultaneous optimization of efficiency, waste reduction, sustainability (economic, social, and environmental), cost savings, and downtime reduction. However, the flexibility needed in reconfigurable environments increases the complexity of decentralized control. Small and medium-sized enterprises (SMEs) are a key example, as they often produce small batches or customized goods, requiring constant adaptation. Multi-agent reinforcement learning provides a viable solution, avoiding impractical centralized control in dynamic settings. This work explores multi-agent reinforcement learning for collaborative manufacturing tasks, such as material handling (a nonvalue-adding operation where efficiency is critical). A preliminary case study is presented, using virtual environments to train multiple agents in coordinated material manipulation across varying complexity scenarios
A model for integrating cloud and fog computing for IoT applications
Full text linkAunque la computación en niebla resuelve algunos de los problemas que enfrenta la realización de algunas aplicaciones IoT o los sistemas ciberfísicos (CPS), los nodos de niebla pueden no ser capaces de cumplir con las restricciones de rendimiento, energía y latencia de las futuras aplicaciones IoT o CPS, a menos que la arquitectura de computación en niebla se adapte para satisfacer estos requisitos de aplicación. Esta adaptación es necesaria tanto a nivel del sistema como a nivel del nodo para la computación en niebla.En este trabajo se describe una arquitectura integrada de nube y niebla con IoT que permite un aumento en el rendimiento, eficiencia energética, reducción de latencia y escalabilidad para futuras aplicaciones IoT. Los nodos de niebla (por ejemplo, servidores de borde, ruters inteligentes, estaciones base) reciben solicitudes de proceso de cómputo de datos sensados de varios dispositivos IoT. Para mejorar el rendimiento, la eficiencia energética y la capacidad de respuesta en tiempo real de las aplicaciones, el diseño plantea una arquitectura de nodo de niebla reconfigurable que analiza las características de las aplicaciones y reconfigura los recursos arquitectónicos para satisfacer mejor las demandas de carga máxima. En particular se enfoca una capa reconfigurable de hardware, en la cual se utilizan dispositivos FPGAs para aportar características de resiliencia al hardware que requieren las aplicaciones de estos sistemas.Although Fog computing solves some of the challenges faced by implementing some IoT applications or cyber-physical systems (CPS), Fog nodes may not be able to meet the performance, energy, and latency constraints of future IoT or CPS applications unless the Fog computing architecture is tailored to meet these application requirements. This adaptation is required at both the system and node levels for Fog computing.This paper describes an integrated cloud and fog architecture with IoT that enables increased performance, energy efficiency, reduced latency, and scalability for future IoT applications. Fog nodes (e.g., edge servers, smart routers, base stations) receive computing process requests for sensed data from various IoT devices. To improve application performance, energy efficiency, and real-time responsiveness, the design proposes a reconfigurable Fog node architecture that analyzes application characteristics and reconfigures architectural resources to better meet peak load demands. In particular, the focus is on a reconfigurable hardware layer, in which FPGA devices are used to provide the hardware resilience features required by the applications of these systems
Public Health Data Dissemination Strategies: Development of Widgets and APIs for a Case Study with INCUCAI
Full text linkEl acceso a información precisa y oportuna es clave en la sociedad actual, especialmente en el ámbito de la salud pública. En materia de donación de órganos y tejidos, los datos permiten conocer la cantidad de pacientes en lista de espera, mejorar la planificación de recursos, optimizar la calidad del servicio y fomentar la transparencia. En Argentina, el INCUCAI centraliza y difunde esta información, siendo fundamental que los ciudadanos accedan de manera eficaz a los datos para concientizar sobre la donación de órganos y reducir la cantidad de pacientes en espera. El avance tecnológico y el crecimiento del uso de dispositivos móviles han abierto nuevas oportunidades para la difusión de datos públicos. En este contexto, los widgets se presentan como una solución innovadora para brindar acceso inmediato a información relevante en dispositivos móviles. Este trabajo propone el desarrollo de una plataforma que extrae indicadores clave desde el sitio web de INCUCAI, almacenándolos en un servidor SQL Server y permitiendo su visualización en tiempo real a través de un widget en dispositivos Android. Para ello, se implementa una API que facilita la comunicación entre la base de datos y la aplicación. El objetivo principal es mejorar el acceso a los datos de donación de órganos mediante una solución tecnológica accesible y eficiente, promoviendo la transparencia y la participación ciudadana en temas de salud pública. Access to accurate and timely information is crucial today, especially in public health. In the context of organ and tissue donation, data enables the tracking of patients on waiting lists, improves resource planning, optimizes service quality, and promotes transparency. In Argentina, INCUCAI centralizes and disseminates this information, making it essential for citizens to effectively access data to raise awareness about organ donation and reduce the number of patients waiting for a transplant. Technological advancements and the increasing use of mobile devices have created new opportunities for the dissemination of public data. In this context, widgets emerge as an innovative solution to provide immediate access to relevant information on mobile devices. This paper proposes the development of a platform that extracts key indicators from the INCUCAI website, stores them in a SQL Server database, and enables their real-time visualization through a widget on Android devices. To achieve this, an API is implemented to facilitate communication between the database and the application. The main objective is to enhance access to organ donation data through an accessible and efficient technological solution, promoting transparency and citizen engagement in public health matters. 
Towards an Open Data Ecosystem: A Guide for the Province of Río Negro
Full text linkActualmente, los datos abiertos son clave al poner a disposición grandes volúmenes de información de forma gratuita y con licencias que permiten su uso y redistribución. El objetivo de este trabajo es diseñar una estrategia para la adopción de datos abiertos que permitan integrarlos en un Portal de Datos Abiertos para la provincia de Río Negro. Este se enmarca en el proyecto de investigación “Un Marco de Gobernanza de Datos para la Transformación Digital en la Provincia de Río Negro” desarrollado en el Laboratorio de Informática Aplicada, Sede Atlántica, Universidad Nacional del Río Negro. Desde la aprobación del Plan de Apertura de Datos (Decreto 117/2016) y la Ley de Acceso a la Información Pública (Ley 27.275) a nivel nacional, organismos gubernamentales comenzaron a publicar datos a fin de fomentar la transparencia y facilitar el acceso ciudadano a información reutilizable. Considerando el Proyecto de Ley sobre Gobernanza de Datos de la provincia de Río Negro y los lineamientos del proyecto de investigación “Gobernanza de Datos para la Transformación Digital”, este trabajo discute diferentes conceptos, metodologías, beneficios y desafíos, y revisa mejores prácticas y lecciones aprendidas de iniciativas de datos abiertos tanto internacionales como nacional y subnacional, que permita el desarrollo de la guía para la publicación de datos abiertos para Río Negro. En este contexto se analizará el papel de los datos abiertos como recurso clave y su potencial para generar valor sostenible contribuyendo al objetivo mayor de una transformación digital centrada en el ciudadano y el desarrollo provincial.Currently, open data are key to make available large volumes of information for free and with licenses that allow its use and redistribution. The objective of this work is to design a strategy for the adoption of open data to integrate it into an Open Data Portal for the province of Río Negro. This is part of the research project “A Data Governance Framework for the Digital Transformation in the Province of Río Negro” developed at the Applied Informatics Laboratory, Sede Atlántica, Universidad Nacional de Río Negro. Since the approval of the Data Openness Plan (Decree 117/2016) and the Law on Access to Public Information (Law 27,275) at the national level, government agencies began to publish data in order to promote transparency and facilitate citizen access to reusable information. Considering the Data Governance Bill of the Province of Río Negro and the guidelines of the research project “Data Governance for Digital Transformation”, this paper discusses different concepts, methodologies, benefits and challenges, and reviews best practices and lessons learned from international, national and subnational open data initiatives, allowing the development of a guide for the publication of open data for Río Negro. In this context, the role of open data as a key resource and its potential to generate sustainable value by contributing to the larger goal of a citizencentric digital transformation and provincial development will be discussed. 
Improving the quality of citizen service through generative AI: Automated call auditing on line 148 of the Province of Buenos Aires
No full textEn los servicios públicos de atención ciudadana, las líneas de asistencia telefónicas constituyen un canal fundamental para garantizar derechos, informar sobre políticas públicas, difundir campañas de interés público y colaborar en el abordaje integral de problemáticas sociales. En particular, la línea 148 de la Provincia de Buenos Aires centraliza, al día de redacción de este estudio, diecinueve servicios de atención telefónica de distintos organismos estatales, incluyendo áreas como salud, trabajo, previsión social, justicia, desarrollo social, salud sexual y reproductiva, defensa del consumidor, entre otras. Ante el elevado volumen de llamadas, y teniendo en cuenta el crecimiento estimado de llamadas para el año 2025 para esta línea de asistencia, los procesos de supervisión, monitoreo y auditoría manual resultan costosos, en cuanto a tiempo y recursos humanos, poco escalables y de difícil trazabilidad. Esto limita las posibilidades para detectar irregularidades, mejorar la calidad de la atención, y asegurar el cumplimiento del personal de los protocolos establecidos. Este trabajo presenta una experiencia de innovación pública basada en inteligencia artificial generativa, desarrollada por la Dirección de Digitalización e Inteligencia Artificial, Dirección Provincial de Innovación Digital, Subsecretaría de Gobierno Digital, Ministerio de Gobierno, orientada a automatizar el proceso de auditoría de llamadas a cargo de la Dirección de Monitoreo y Evaluación, Dirección Provincial de Gobierno en Línea, Subsecretaría de Gobierno Digital, Ministerio de Gobierno. La solución combina tecnologías de código abierto y procesamiento en infraestructura propia para asegurar la soberanía tecnológica y la protección de datos sensibles. Consta de dos etapas principales para la automatización de la auditoría: la transcripción automática de llamadas mediante modelos de reconocimiento de voz, y la clasificación/auditoría de su contenido a través de modelos de lenguaje (LLM) entrenados mediante estrategias de few-shot prompting(aprendizaje con pocos ejemplos) y fine-tuning con instrucciones y templates específicos. Por otro lado se trabaja en la generación automatizada de base de datos, reportes e indicadores clave a través de dashboards interactivos. Esta herramienta permite escalar los procesos de monitoreo, reducir tiempos y costos, identificar patrones críticos (como el uso de lenguaje inapropiado, comportamientos agresivos), y generar datos y conocimientos certeros para la mejora continua de la atención y el diseño de políticas públicas. No solo mejora la calidad de atención a la ciudadanía, sino que introduce un cambio de paradigma en el monitoreo y la toma de decisiones en los servicios públicos, brindando datos procesados diariamente para una gestión más eficiente, preventiva y basada en evidencia. La iniciativa busca ser replicable en otros servicios de atención a la ciudadanía. In public citizen services, telephone helplines are a fundamental channel to guarantee rights, inform about public policies, disseminate campaigns of public interest, and support a comprehensive approach to social issues. In particular, the 148 helpline of the Province of Buenos Aires currently centralizes, at the time of writing this study, nineteen telephone assistance services from various state agencies, including areas such as health, labor, social security, justice, social development, sexual and reproductive health, consumer protection, among others. Given the high volume of calls and considering the estimated growth in call volume for the year 2025 for this helpline, manual supervision, monitoring, and auditing processes are costly in terms of time and human resources, difficult to scale, and challenging in terms of traceability. This limits the capacity to detect irregularities, improve service quality, and ensure staff compliance with established protocols. This paper presents a public innovation initiative based on generative artificial intelligence, developed by the Directorate of Digitalization and Artificial Intelligence, Provincial Directorate of Digital Innovation, Undersecretariat of Digital Government, Ministry of Government, aimed at automating the call auditing process carried out by the Directorate of Monitoring and Evaluation, Provincial Directorate of Online Government, Undersecretariat of Digital Government, Ministry of Government. The solution combines open-source technologies and processing on inhouse infrastructure to ensure technological sovereignty and the protection of sensitive data. It consists of two main stages for audit automation: automatic transcription of calls using speech recognition models, and content classification/auditing through large language models (LLMs) trained using few-shot prompting strategies and finetuning with specific instructions and templates. Additionally, the initiative works on the automated generation of databases, reports, and key indicators through interactive dashboards. This tool enables the scaling of monitoring processes, reduces time and costs, identifies critical patterns (such as inappropriate language or aggressive behavior), and generates evidence for the continuous improvement of service quality and public policy design. It not only enhances the quality of citizen care but also introduces a paradigm shift in the monitoring and decision-making processes of public services, providing daily processed data for more efficient, preventive, and evidence-based management. The initiative aims to be replicable in other citizen service areas within the public sector. 
Electronic Document Management for Municipalities at Buenos Aires Province
Full text linkEste trabajo presenta la evolución de la gestión documental electrónica en la Provincia de Buenos Aires, partiendo de su uso actual por la administración pública provincial y avanzando hacia los Municipios de la provincia. Se presenta el diagnóstico inicial, los beneficios cualitativos y cuantitativos que traerá aparejado, así como el enfoque estratégico adoptado y el estado de avance del mismo y finalmente, sin que sea menos relevante, las consideraciones sobre el encuadre normativo a aplicar para una correcta implementación.This paper presents the evolution of electronic document management in the Province of Buenos Aires, by expanding its scope starting at the current use in the central public administration up to Municipalities at Buenos Aires province. Initial assessment, qualitative and quantitative benefits to be met with the implementation are presented, as well as the adopted strategic approach and the current Project status, and last but not least, the regulations that should be applied for a correct implementation. 
The Educational Resources of the Red UNA STEM
Full text linkEl presente trabajo expone la experiencia en la elaboración de los recursos educativos desarrollados por el proyecto de extensión universitaria Red UNA STEM1, con el propósito de compartir con la sociedad cinco recursos clave: i. Infografías, presentan información científica de manera accesible que pretenden fortalecer el aprendizaje en esas disciplinas ii. Canal de YouTube, con material audiovisual diverso iii. Aula Virtual, permite el acceso a contenido mediante la plataforma Moodle y iv. Sitio web, reúne todo el material creado y facilita el acceso a la información. El objetivo principal es brindar apoyo a docentes, estudiantes, familias y el público en general, material educativo innovador y de calidad en las áreas de ciencias, tecnología, ingeniería y matemáticas (STEM). A través de estos recursos se busca fomentar el interés y la curiosidad investigativa, promoviendo el desarrollo de habilidades analíticas, científicas y de resolución de problemas. Además, se pretende contribuir a una educación más inclusiva y accesible, asegurando que el conocimiento científico y tecnológico llegue a una audiencia más amplia.This paper presents the experience of developing educational resources created by the Red UNA STEM university extension project, with the aim of sharing five key resources with society: i. Infographics, which present scientific information in an accessible manner, ii. YouTube channel, featuring diverse audiovisual materials. iii. Virtual Classroom, providing access to content through the Moodle platform. iv. Website, which compiles all created materials and facilitates access to information. The main objective is to provide teachers, students, families, and the general public with innovative and high-quality educational materials in the fields of Science, Technology, Engineering, and Mathematics (STEM). Through these resources, the project seeks to foster interest and investigative curiosity, promoting the development of analytical, scientific, and problem-solving skills. Furthermore, it aims to contribute to a more inclusive and accessible education, ensuring that scientific and technological knowledge reaches a broader audience
Automatización de la generación de resultados de aprendizaje mediante un modelo de lenguaje grande
No full textLearning Outcomes are clear and specific statements about what students should know, understand, and be able to do at the end of a learning process. They are a fundamental pillar in curriculum design and competency assessment, ensuring coherence between teaching, learning, and evaluation. Their proper formulation is key to constructive alignment and educational planning. Traditionally developed through manual writing, learning outcomes present challenges such as structural variability, the lack of standardized guidelines, and the workload for educators. To address these difficulties, methodologies based on competency matrices, cognitive taxonomies, and tools such as analytical rubrics have been developed, facilitating the connection between competencies, teaching strategies, and assessment. However, the increasing need for standardization and efficiency in their formulation highlights the necessity of automating their generation. This article analyzes the writing process of learning outcomes and the feasibility of automation to improve coherence and applicability in higher education.Los resultados de aprendizaje son enunciados claros y específicos sobre lo que los estudiantes deben saber, comprender y ser capaces de hacer al final de un proceso de aprendizaje. Son un pilar fundamental en el diseño curricular y la evaluación de competencias, asegurando la coherencia entre la enseñanza, el aprendizaje y la evaluación. Su formulación adecuada es clave para la alineación constructiva y la planificación educativa. Tradicionalmente desarrollados mediante escritura manual, los resultados de aprendizaje presentan desafíos como la variabilidad estructural, la falta de directrices estandarizadas y la carga de trabajo para los educadores. Para abordar estas dificultades, se han desarrollado metodologías basadas en matrices de competencias, taxonomías cognitivas y herramientas como rúbricas analíticas, facilitando la conexión entre competencias, estrategias de enseñanza y evaluación. Sin embargo, la creciente necesidad de estandarización y eficiencia en su formulación resalta la necesidad de automatizar su generación. Este artículo analiza el proceso de escritura de los resultados de aprendizaje y la viabilidad de la automatización para mejorar la coherencia y la aplicabilidad en la educación superior
Uso de la Game Boy para ense˜nar t´ecnicas digitales y arquitectura de la computadora
Full text linkThis article presents the use of the Nintendo Game Boy, originally released in 1989, as a pedagogical tool for teaching computer systems and architecture in an undergraduate course given in the 2020s. The Game Boy is a well-documented platform, and proves useful for teaching fundamental concepts such as CPU architecture and assembly programming. Unlike many programming platforms described in classic computer architecture textbooks, the Game Boy has built-in support for graphics rendering, which allows for producing interactive software written in assembly in a reasonable amount of time. The course design includes a programming project in which students develop turn-based puzzles and simple real-time games. Using the vibrant modern Game Boy ecosystem, the course aims to provide students with a practical understanding of digital systems and computer architecture.Este artículo presenta el uso de la Nintendo Game Boy, lanzada originalmente en 1989, como herramienta pedagógica para la enseñanza de sistemas y arquitectura informática en un curso de grado impartido en la década de 2020. La Game Boy es una plataforma bien documentada y resulta útil para la enseñanza de conceptos fundamentales como la arquitectura de la CPU y la programación en ensamblador. A diferencia de muchas plataformas de programación descritas en libros de texto clásicos de arquitectura informática, la Game Boy cuenta con soporte integrado para renderizado gráfico, lo que permite producir software interactivo escrito en ensamblador en un tiempo razonable. El diseño del curso incluye un proyecto de programación en el que los estudiantes desarrollan rompecabezas por turnos y juegos sencillos en tiempo real. Utilizando el vibrante ecosistema moderno de la Game Boy, el curso busca proporcionar a los estudiantes una comprensión práctica de los sistemas digitales y la arquitectura informática
Textual Data Analysis in University Surveys to Understand and Reduce Student Dropouts
Full text linkEn las universidades argentinas la gestión de los datos estudiantiles es una problemática crítica que requiere ser atendida de inmediato.Estas instituciones educativas recopilan una variedad y cantidad de datos tales como el total de estudiantes matriculados, la/s carrera/s más elegida/s, la tasa de deserción, entre otros. Sin embargo, la recuperación, registro y el análisis de estos datos, a menudo, es ineficaz y desorganizada debido a que muchos de ellos se encuentran en formato de contenido textual libre y provienen de diversas fuentes de información. Esta abundancia de datos, aunque valiosa, presenta un desafío significativo, debido a su naturaleza desestructurada y heterogénea. Es decir, ¿cómo procesar Big Data textual para obtener información y luego adquirir conocimiento que pueda ayudarnos a tomar valiosas decisiones? En el ámbito educativo, el Análisis de Texto proporciona información valiosa. En este trabajo se presenta el Análisis de Datos Textuales, relevados a partir de las encuestas estudiantiles de dos carreras de la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales de la Universidad Nacional de San Juan. Para ello se ha combiado el método ALCESTE (Análisis Lexical de Coocurrencias en Enunciados Simples de un Texto) y otros métodos del dominio textual, tales como los glosarios de palabras, las concordancias y la selección del vocabulario más específico de cada texto, para así proveer una herramienta comparativa. Como resultado se muestra cómo el estudio de la distribución del léxico empleado en un texto permite detectar la estructuración de los significados presentes en el mismo.In Argentine universities, the management of student data is a critical issue that needs to be addressed immediately. These educational institutions collect a variety and quantity of data, such as the total number of students enrolled, the most chosen career/s, the dropout rate, among others. However, the retrieval, recording and analysis of these data is often inefficient and disorganized because many of them are in free textual con-tent format and come from diverse information sources. This abundance of data, while valuable, presents a significant challenge due to its unstructured and heterogeneous nature. That is, how to process textual Big Data to obtain information and then acquire knowledge that can help us make valuable decisions? In the educational domain, Text Analytics provides valuable information. This paper presents the Textual Data Analysis, collected from student surveys of two careers of the Faculty of Exact, Physical and Natural Sciences of the National University of San Juan. For this purpose, the ALCESTE method (Lexical Analysis of Cooccurrences in Simple Sentences of a Text) and other methods of the textual domain, such as word glossaries, concordances and the selection of the most specific vocabulary of each text, have been combined in order to provide a comparative tool. As a result, it is shown how the study of the distribution of the lexicon used in a text allows us to detect the structuring of the meanings present in it.