Universidad Tecnológica de Bolívar
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Robot swarm aggregation using an improved Beeclust method
No full textContiene ilustraciones, fotografíasSwarm robotics is a topic within multi-robot systems that aims to solve engineering problems by drawing inspiration from the behavior observed in nature by social animals such as ants, bees, fish school, among others. The main challenge in these systems is the design of the controller, which must operate at the level of the individual robot to achieve results at the level of the entire swarm. In previous works, various basic behaviors of social insects have been studied and classified, which
have been adapted to the field of robotics to emulate and use in the implementation of controllers and problem-solving. Examples of these behaviors include aggregation, dispersion, and resource searching (foraging). In this project, a simulation implemented in Matlab is presented, which implements a modified version of the Beeclust algorithm, which emulates the aggregation behavior of newly born bees. The modifications made focus on two basic actions of the algorithm: linear velocity
and rotation angle. These adjustments have resulted in a 30% improvement in the average aggregation time compared to the original algorithm
Apoyo a la elaboración de un artículo académico en torno al caso de la vacuna contra el Virus del Papiloma Humano en El Carmen de Bolívar.
No full textInforme de asistencia de investigación para realización de un artículo académico sobre el caso de la crisis de salud atribuida a la vacuna contra el VPH en El Carmen de Bolívar en el año 2014..Universidad Tecnológica de BolívarComunicador SocialPregrad
Repercussion of the double taxation treaties in economic investment between Colombia and Spain
No full textEste estudio se orientó a describir las repercusiones de los tratados de doble tributación en la inversión Colombia-España en el flujo de inversión bilateral, desarrollándose bajo un enfoque cualitativo, de tipo descriptivo concluyente. Se emplea el análisis documental de convenios, leyes, estudios académicos y reportes oficiales, complementado con entrevistas a expertos tributarios y revisión de casos emblemáticos. Este enfoque permite comprender en profundidad las percepciones, experiencias y efectos prácticos de los TDI en Colombia, así como reconocer los desafíos y congruencia enfrentada por los inversionistas extranjeros en el contexto tributario colombiano. No obstante, se identifican desafíos en la coordinación de criterios y la disposición en detrimento de la base imponible. Teniendo en cuenta que el convenio con España, en particular, ha impulsado la inversión española, aunque persisten retos en su aplicación y resolución de controversias. Los resultados evidencian la existencia de tratados de doble tributación, contribuyendo al aumento la seguridad jurídica y la credulidad de los inversionistas internacionales, permitiendo así un mejor flujo de capital hacia Colombia. Cabe destacar, la existencia de retos, con la unificación de criterios entre los países e impedir el aumento indiscriminado del costo total del producto o servicio exportado o importado según sea el caso. Dada la circunstancia específica del convenio con España, por medio de los convenios y tratados firmados se sugiere que ha sido un factor imperante en el crecimiento de la inversión española en Colombia.Universidad Tecnológica de BolívarMagister en Gerencia TributariaMaestrí
Asistencia de investigación al Semillero de Historia de la Fotografía en el Caribe Colombiano para la realización del III Encuentro de Investigadores de la Historia de la Fotografía en Colombia
No full textInforme de asistencia de investigación realizada por los estudiantes durante el primer semestre de 2025 apoyando al Semillero en Historia d la Fotografía en el Caribe Colombiano del Grupo de Estudios Sociales y Humanísticos GESH. El grupo de estudiantes ha sido encargado de coordinar con el profesor Adolfo Baltar el III Encuentro de Investigadores de la Historia de la Fotografía en Colombia, celebrado en Cartagena los días 8, 9 y 10 de mayo de 2025.Universidad Tecnológica de BolívarComunicador SocialPregrad
Diseño integral de un sistema de retención de residuos para mejorar la calidad del agua en el canal Calicanto Nuevo en Cartagena
No full textEl proyecto aborda el problema de la acumulación de residuos sólidos en la cuenca del Calicanto, lo cual afecta la calidad del agua y aumenta el riesgo de inundaciones en la UCG #6 de Cartagena. Para la solución de esto, se propone un sistema de cribado diseñado para retener residuos y garantizar un flujo de agua continuo. Los requisitos incluyen la retención eficiente de desechos de distintos tamaños, el cumplimiento de normativas ambientales y la facilidad de mantenimiento. Para el diseño, se consideraron especificaciones sobre los espacios de las rejillas y el tamaño de los residuos, cumpliendo con los estándares de la normativa del RAS 2017 asegurando la máxima efectividad en la retención de sólidos. La tecnologia desarrollada incluye un diseño detallado del sistema de cribado en SketchUp, cálculos de caudales en HEC-HMS y un estudio hidráulico en Hydraulic Toolbox. Los cursos aplicables al proyecto incluyen gestión ambiental, diseño de sistemas y procesos hidráulicos. A lo largo del desarrollo, el equipo adquirió habilidades como lo es en diseñar, aplicación de normativas ambientales fortaleciendo la capacidad para realizar proyectos de ingeniería.Universidad Tecnológica de BolívarIngeniero AmbientalPregrad
Assessment of baseflow separation methods used in the estimations of design-related storm hydrographs across various return periods
No full textContiene gráficosAccurately estimating storm hydrographs for various return periods is crucial for planning and designing hydrological infrastructure, such as dams and drainage systems. A key aspect of this estimation is the separation of baseflow from storm runoff. This study proposes a method for deriving storm hydrographs for different return periods based on hydrological station records. The proposed approach uses three baseflow separation methods: constant, linear, and master recession curve. A significant advantage of the proposed method over traditional rainfall–runoff approaches is its minimal parameter requirements during calibration. The methodology is tested on records from the Lengupá River watershed in Colombia, using data from the Páez hydrological station, which has a drainage area of 1090 km2. The results indicate that the linear method yields the most accurate hydrograph estimates, as demonstrated by its lower root mean square error (RMSE) of 0.35%, compared to the other baseflow separation techniques, the values of which range from 2.92 to 3.02%. A frequency analysis of hydrological data was conducted using Pearson Type III and Generalized Extreme Value distributions to identify the most suitable statistical models for estimating extreme events regarding peak flow and maximum storm hydrograph volume. The findings demonstrate that the proposed methods effectively reproduce storm hydrographs for return periods ranging from 5 to 200 years, providing valuable insights for hydrological design, which can be employed using the data from stream gauging stations in rivers.1. Introduction
2. Methodology
3. Practical Application
4. Discussion
5. ConclusionsHidráulica urbana y coster
Emerging trends in IoT for aquatic systems: a systematic literature review
No full textClimate change, pollution, and the overexploitation of water resources have intensified global water scarcity, particularly in arid and semi-arid regions. This systematic literature review analyzes 458 peer-reviewed articles published between 2015 and 2025 to identify the main IoT-based technological strategies applied to the monitoring and management of surface and groundwater systems. Following PRISMA guidelines, the studies were categorized into four thematic areas: IoT applications in aquatic environments, data transmission technologies, algorithms for process optimization and data analysis, and sensor fusion techniques. The results show that LoRa is the most widely adopted transmission technology due to its long-range coverage, scalability, and low energy consumption. Emerging innovations such as remote IoT, satellite-assisted sensing, and digital twins are also gaining relevance as transformative tools for real-time hydrological monitoring. Overall, the findings reveal a shift toward more integrated and intelligent IoT frameworks and include a recommended architecture for aquatic systems. Despite these advancements, the review highlights the need for more accessible, affordable, and interoperable IoT solutions to enable broader adoption, particularly in resource-constrained regions, and to support sustainable water resource management.Introduction
Research Methodology
Cluster Analysis
Thematic Trend Analysis
Answer to questions set forth in the RSL
Suggested IoT architecture for aquatic systems based on the contributions of the authors
ConclusionAutomatización y control de procesos industriale
Análisis del comportamiento epidemiológico del dengue y dengue grave en los departamentos de Bolívar y Santander durante el periodo 2018–2023, usando técnicas de Estadística Aplicada y Ciencia de Datos
No full textEl dengue y su forma grave constituyeron una amenaza persistente para la salud pública en Colombia, particularmente en departamentos cuyas condiciones climáticas y sociales favorecieron la proliferación del Aedes aegypti. Entre los años 2018 y 2023, Bolívar y Santander registraron una elevada carga de morbilidad, con eventos recurrentes que demandaron un abordaje analítico exhaustivo. En este estudio se analizó el comportamiento epidemiológico del dengue y del dengue grave durante dicho periodo, a partir de los registros oficiales del Sistema de Vigilancia en Salud Pública (SIVIGILA), específicamente de los eventos 210 y 220. La investigación adoptó un enfoque cuantitativo, retrospectivo y observacional, orientado a comprender los patrones espacio-temporales de los casos y su relación con variables sociales, demográficas y del sistema de salud. Se aplicaron técnicas estadísticas multivariadas, como la regresión logística binaria, para estimar la probabilidad de aparición de dengue grave en función de variables como edad, sexo, estrato socioeconómico, afiliación al sistema de salud y zona de residencia. Asimismo, se implementaron algoritmos no supervisados, incluyendo el análisis de componentes principales (PCA) y métodos de agrupamiento (K-means y clustering jerárquico), que permitieron identificar patrones ocultos y perfiles de riesgo epidemiológico. Desde el enfoque geoespacial, se emplearon herramientas de georreferenciación de casos y mapas de densidad tipo Kernel, con el propósito de localizar conglomerados críticos de transmisión. Adicionalmente, se desarrolló un análisis de series temporales que permitió caracterizar las tendencias y estacionalidad de la incidencia, así como detectar variaciones significativas en los picos epidémicos a lo largo del periodo de estudio. El estudio incluyó un proceso de validación y comparación del desempeño de los modelos antes y después de la segmentación por perfiles sociodemográficos y de la depuración de registros con alta incertidumbre. Como producto técnico, se construyó un dataset epidemiológico estructurado, depurado y enriquecido, que abarcó múltiples años y niveles territoriales, con potencial para servir como insumo en análisis predictivos, sistemas de vigilancia inteligente y diseño de intervenciones en salud pública más focalizadas y eficientes. Este enfoque aportó desde la estadística aplicada y contribuyó al fortalecimiento de la capacidad analítica del sistema de salud en contextos de riesgo epidémico.Universidad Tecnologica de BolívarMaestria en Estadística Aplicada y Ciencia de DatosMaestrí
Deep learning in multi-sensor agriculture and crop management
No full textThe integration of deep learning (DL) with multi-sensor data acquisition technologies is revolutionizing the field of agriculture and crop management, offering unprecedented precision and efficiency in monitoring and decision-making processes. This chapter explores the synergy between advanced DL algorithms and multi-sensor data. By integrating data from optical, SAR, thermal, and hyperspectral sensors, DL models offer higher accuracies in crop monitoring, classification, yield prediction, and stress detection, among other applications. This chapter highlights recent developments in the application of Convolutional Neural Networks (CNNs), Long Short-Term Memory (LSTM) networks, and transformers to analyze complex agricultural datasets, overcoming challenges related to environmental variability and the need for large-scale data. Despite computational and implementation challenges, these technologies promise enhanced crop yields, sustainability, and resource efficiency. The chapter emphasizes the importance of scalable and interpretable models, as well as integrated systems that leverage real-time data for informed decision-making, marking a huge step towards next-generation smart agriculture practices.1 Deep Learning in Multisensor Agriculture and Crop Management
1.1 Introduction
1.2 Data Collection and Management
1.2.1 Data Types Essential for Multisensor Agriculture
1.3 Traditional Methods for Precision Agriculture
1.4 Deep Learning in Precision Agriculture: Concepts and Applications
1.4.1 Deep Learning with Single-Sensor Data
1.4.2 Deep Learning with multisensor data
1.5 Conclusion
1.6 Acknowledgemen
Guia de IA de la UNESCO: Una reseña crítica
No full textIncluye imagenLa inteligencia artificial generativa (IAGen) introduce cambios significativos en la educación y la investigación. La Guía para el uso de IA generativa en educación e investigación, publicada por la UNESCO en 2024, presenta un marco conceptual que analiza su impacto en la enseñanza y el acceso al conocimiento. Con una visión integradora, este libro examina los principios técnicos de la IAGen, sus aplicaciones pedagógicas y las implicaciones éticas, promoviendo una reflexión sobre cómo estas herramientas pueden enriquecer el aprendizaje sin perder de vista los desafíos que conllevan