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Informe final de semillero de investigación Aprendiendo de la Nube con AWS y SERVERLESS 2024-01
No full textSemillero de investigación Agua, Región y Medioambiente 2024-1
No full textEste semestre pusimos a prueba los equipos diseñados para monitorear la calidad del agua, lo cual se hizo en el lago de la universidad. Los datos de la medición fueron recopilados y analizados. De igual manera, apoyamos las actividades de semilleros para colegio, participamos en actividades de Semilleros en Red (Cocreando soluciones), recibimos al personal visitante de la Universidad del Sur de Georgia (GSU) y realizamos una visita a GSU, como parte del proyecto 100K, donde los estudiantes participaron en actividades de investigación e intercambio académico.2024-
Caracterización de cannabinoides y terpenos presentes en variedades de cannabis sativa cultivadas en colombia en el año 2022
No full text191 páginasRESUMEN: el presente trabajo de grado se centró en la caracterización de los perfiles de cannabinoides y terpenos en 73 variedades de cannabis sativa cultivadas en Colombia durante el año 2022. Utilizando técnicas de análisis estadístico multivariado, como el Análisis de Componentes Principales (PCA) y el Análisis Jerárquico de Clústeres (AJC), se investigó la variabilidad y las tendencias en las concentraciones de estos compuestos bioactivos.
Los resultados del estudio revelaron una alta variabilidad en las concentraciones de cannabinoides y terpenos entre las variedades analizadas. El PCA permitió identificar una clara separación entre variedades con menos del 1% de THC (Tetrahidrocannabinol, también conocido como delta-9-tetrahidrocannabinol consideradas medicinales y aquellas con más del 1% de THC, consideradas recreativas. Además, se identificaron dos grupos principales de terpenos, diferenciados por sus concentraciones totales mayores y menores al 5%.
El AJC corroboró estos hallazgos, identificando dos clústeres principales para los cannabinoides y cinco para los terpenos, lo que permitió una clasificación más detallada de las variedades según sus perfiles químicos. Entre los terpenos más comunes se encontraron el β-Myrceno, d-Limoneno y Guaiol, conocidos por sus efectos relajantes, ansiolíticos y antinflamatorios.
Los hallazgos de este estudio proporción información que permite clasificar las variedades de cannabis cultivadas y analizadas en Colombia en el año 2022 entre cannabis medicinal y no medicinal, además de que permite identificar los principales perfiles de terpenos de estas mismas variedades. También se destaca la importancia de considerar la variabilidad genética y los factores ambientales en futuros estudios para obtener caracterizaciones más precisas. La documentación meticulosa y la reproducibilidad de los métodos utilizados son cruciales para asegurar la validez y utilidad de los resultados en investigaciones futuras.
En resumen, este trabajo de grado ofrece una caracterización detallada de los perfiles de cannabinoides y terpenos en variedades de cannabis cultivadas en Colombia, aportando información valiosa para la industria del cannabis.ABSTRACT: the present thesis focused on the characterization of cannabinoid and terpene profiles in 73 varieties of Cannabis sativa cultivated in Colombia during the year 2022. investigatedThe variability and trends in the concentrations of these bioactive compounds were investigated using multivariate statistical analysis techniques, such as Principal Component Analysis (PCA) and Hierarchical Cluster Analysis (HCA).
The study results revealed high variability in the concentrations of cannabinoids and terpenes among the analyzed varieties. The PCA identified a clear separation between varieties with less than 1% THC (considered medicinal) and those with more than 1% THC (recreational). Additionally, two main groups of terpenes were identified, differentiated by their total concentrations greater than and less than 5%.
The HCA corroborated these findings, identifying two main clusters for cannabinoids and five for terpenes, allowing for a more detailed classification of the varieties according to their chemical profiles. Among the most common terpenes were β-Myrcene, d-Limonene, and Guaiol, known for their relaxing, anxiolytic, and anti-inflammatory effects.
The findings of this study provide information that allows for the classification of cannabis varieties cultivated and analyzed in Colombia in 2022 into medicinal and non-medicinal cannabis, as well as identifying the main terpene profiles of these same varieties. It also highlights the importance of considering genetic variability and environmental factors in future studies to obtain more precise characterizations. Meticulous documentation and the reproducibility of the methods used are crucial to ensure the validity and usefulness of the results in future research.
In summary, this thesis offers a detailed characterization of the cannabinoid and terpene profiles in cannabis varieties cultivated in Colombia, providing valuable information for the cannabis industry.PregradoIngeniero(a) Biomédico(a
Sistema basado en inteligencia artificial para la evaluación de impactos financieros generados por riesgos climáticos de transición en organizaciones del sector alimentos procesados en Colombia
No full text141 páginasRESUMEN: el cambio climático es uno de los fenómenos más importantes en la era actual y a su vez es un reto al que se enfrentan las organizaciones. La evaluación de los riesgos climáticos está tomando cada vez más relevancia. Para las organizaciones identificar, evaluar y gestionar los riesgos relacionados con el clima es un reto, ya que estos proceden de múltiples fuentes y poseen diferentes probabilidades de que ocurran. Esta investigación identifica y evalúa los principales riesgos climáticos de transición en una empresa del sector de alimentos procesados en Colombia. Por una parte se emplea Fuzzy Logic para la clasificación de los riesgos identificados, este enfoque permite el uso de expresiones lingüísticas para la priorización de los riesgos. Por otra parte, se emplean técnicas de inteligencia artificial para pronosticar variables que influyen en el análisis de los riesgos climáticos de transición, los cuales se pueden clasificar en regulatorios, tecnológicos y de mercado, empleando datos macroeconómicos y microeconómicos. Los resultados de esta investigación son un aporte en la comprensión de los impactos financieros generados por los riesgos climáticos de transición al desarrollar un factor de ajuste de riesgos climático de transición que captura los potenciales impactos de diferentes trayectorias climáticas o escenarios climáticos, dando la posibilidad de generar escenarios financieros para la organización. Finalmente, se propone un proceso metodológico para cuantificar el valor en riesgo, como un percentil de las pérdidas agregadas de los riesgos climáticos de transición en términos de un Climate Transition Value at Risk (CTVaR), suministrando a la organización del caso de estudio la posibilidad de gestionar e influir activamente en las potenciales pérdidas esperadas por la transición a una economía baja en carbono y mejorar con este indicador los procesos de toma de decisiones empresarialesDoctoradoDoctor en Ingenierí
Modelo de Deep Learning integrando índices macroeconómicos, índices internos empresariales y el análisis sentimental de las personas para predecir los despidos masivos en los Estados Unidos
No full text29 páginasRESUMEN: existen diferentes fenómenos que pueden ser llamativos en diferentes ápices empresariales, uno de ellos es el despido masivo de personal. Este documento se encarga de diseñar un modelo de Deep Learning combinado a un análisis sentimental con diferentes variables macroeconómicas y empresariales, para predecir la posibilidad de este suceso en un mes futuro. En el proceso, se evaluó la máquina de soporte vectorial y el perceptrón multicapa después de juntar diferentes variables incluyendo una clasificación por polarización del sentimiento de diferentes comentarios de la red social X sobre los despidos masivos en los estados unidos durante el perdió de 2022 y 2023. Los resultados arrojaron que el modelo de Máquina Soporte Vectorial (precisión 90%) resultaba ser más preciso en la predicción de un posible despido masivo con respecto a un modelo de redes neuronales artificiales por perceptrón multicapa (precisión 82.5%).ABSTRACT: various phenomena can be of interest across different business environments, one of which is mass layoffs. This document focuses on designing a Deep Learning model combined with sentiment analysis incorporating various macroeconomic and business variables to predict the likelihood of this event in a future month. Throughout the process, both Support Vector Machine and Multilayer Perceptron were evaluated after integrating various variables, including a classification based on the sentiment polarity of comments from social network X regarding mass layoffs in the United States during the period of 2022 and 2023. The findings indicated that the Support Vector Machine model (with 90% accuracy) was more precise in predicting potential mass layoffs compared to a Multilayer Perceptron artificial neural network model (with 82.5% accuracy).MaestríaOtr
Educación financiera de jóvenes universitarios a través de inteligencia artificial
No full text26 páginasRESUMEN: El trabajo de grado titulado Educación Financiera de Jóvenes Universitarios a través de Inteligencia Artificial, aborda la necesidad de mejorar la educación financiera de los estudiantes universitarios mediante la implementación de inteligencia artificial (IA). El problema central es que los métodos tradicionales, como charlas y talleres, no logran captar el interés de los jóvenes ni ofrecerles una enseñanza personalizada. Ante este desafío, se propone el uso de IA y algoritmos de machine learning para crear una herramienta educativa adaptativa y personalizada que se ajuste a las necesidades específicas de cada estudiante, aprovechando el análisis de grandes volúmenes de datos para identificar tendencias y ofrecer contenidos ajustados a cada usuario.
Para resolver el problema, se utilizó una metodología que incluyó varias fases. Inicialmente, se investigaron los conceptos fundamentales de educación financiera, así como las capacidades de la inteligencia artificial. A partir de esta investigación, se diseñaron cuatro módulos de enseñanza que abordan desde los conceptos financieros más básicos hasta temas más complejos. Con el fin de entender las necesidades y preferencias de los jóvenes universitarios, se llevó a cabo una encuesta dirigida a estudiantes de Medellín, cuyos resultados ayudaron a adaptar los contenidos y las modalidades de enseñanza y evaluación.
El desarrollo del modelo educativo incluyó el uso de diversas herramientas de inteligencia artificial, como el procesamiento del lenguaje natural para interpretar preguntas y generar respuestas contextualizadas, sistemas de recomendación que sugieren contenido personalizado según el progreso de cada estudiante, y análisis predictivo para anticipar qué temas serían de mayor utilidad para cada usuario. Además, se integraron chatbots interactivos para facilitar la interacción con los estudiantes, brindando una experiencia educativa más dinámica y accesible.
Se desarrolló un modelo educativo basado en IA que proporciona una experiencia de aprendizaje personalizada, adaptada a las necesidades y preferencias de los estudiantes. Este modelo no solo facilita la comprensión de conceptos financieros, sino que también ajusta el ritmo y el contenido en función del progreso de cada individuo, promoviendo un aprendizaje continuo y adaptativo.
La implementación de este modelo de educación financiera representa una solución innovadora y efectiva para los desafíos que enfrentan los estudiantes al aprender sobre finanzas personales. La combinación de personalización, accesibilidad y retroalimentación inmediata permite que los jóvenes desarrollen una mayor responsabilidad financiera, ajustándose a los cambios del mercado y fomentando una cultura de gestión inteligente del dinero.PregradoIngeniero(a) Administrativo(a
Sistema híbrido de hidrogel inyectable con nanopartículas como plataforma para la liberación de curcumina
No full textEn esta investigación se desarrolló un sistema híbrido basado en un hidrogel inyectable de carboximetil quitosano (CMQ) y agarosa oxidada (AO) en el que se inmovilizan nanopartículas de PLA-b-PEG cargadas con curcumina. Se evaluaron varias proporciones de AO:CMQ (60:40, 50:50 y 40:60) para obtener los hidrogeles y se observó que estos adquieren una consistencia de gel estable a temperatura fisiológica (37 ºC); además, se dejaron inyectar a través de una aguja calibre 21 G con fuerzas inferiores a 30 N. Asimismo, las propiedades mecánicas demostraron que los hidrogeles tienen una alta resistencia a la compresión y valores de módulo de Young similares a los de algunos tejidos humanos (5–20 kPa). Además, los hidrogeles presentaron un comportamiento termosensible, dada la presencia de la AO en la mezcla. Los hidrogeles presentaron porcentajes de hinchamiento de hasta 3090 ± 343 %, gracias a la alta hidrofilicidad de los polímeros y a la estructura porosa que se observó mediante microscopía electrónica de barrido (SEM). También, gracias al entrecruzamiento químico mediante enlaces imina, los hidrogeles mostraron la capacidad de autorreparación y tuvieron bajas tasas de degradación, siendo la máxima de 21,04 ± 2,59 %, sin variaciones grandes en el tamaño y manteniendo su geometría. Por otra parte, se obtuvieron nanopartículas de PLA-b-PEG con un tamaño de 74,4 ± 2,3 nm e índice de polidispersidad (PDI) de 0,195 ± 0,027; estas demostraron ser estables en el tiempo y a altas temperaturas, sin sufrir alteraciones relevantes en su tamaño o PDI. Además, se logró encapsular curcumina con una eficiencia del 62,4 ± 2,0 % y capacidad de carga de 2,09 ± 0,13 %. Finalmente, al mezclar ambos sistemas, no se observaron cambios importantes en las propiedades del hidrogel, por lo que se concluye que este sistema híbrido tiene el potencial para ser usado en aplicaciones biomédicas
Evaluación del nivel de madurez en prácticas circulares enfocado en pequeñas y medianas empresas colombianas
No full textEn un entorno empresarial marcado por la escasez de recursos y el creciente impacto ambiental de las actividades humanas, la economía circular (EC) emerge como un paradigma fundamental para impulsar la sostenibilidad de las organizaciones. La aplicación de prácticas más circulares propone un cambio radical en el modelo económico tradicional, pasando de un enfoque lineal de extraer, usar y desechar a uno circular que busca optimizar el uso de recursos, minimizar la generación de residuos y maximizar el valor a lo largo del ciclo de vida de los productos.
En Colombia las micro, pequeñas y medianas empresas (MiPyMEs) representan el 99,3% del tejido empresarial, según el Ministerio de Comercio, Industria y Turismo. Es por eso que estas empresas juegan un papel importante en la transición hacia una economía más circular. Nuestra hipótesis es, que aún existen brechas significativas en la aplicación de la EC en MiPyMEs colombianas, a pesar de su potencial para estas compañías. Nuestra investigación tiene como objetivo de proponer un procedimiento para facilitar la adopción de prácticas circulares en MiPyMEs. Incluyendo el desarrollo y la aplicación de una herramienta, que se puede utilizar para realizar un autodiagnóstico con el fin de determinar el nivel de madurez en prácticas circulares. De esta forma contribuyendo en cómo empresas pueden establecer una línea base para su planeación.
Se revisó la literatura, basándose en la base de datos de Lens.org donde se identificó que la cantidad de publicaciones sobre la EC ha incrementado en los últimos 10 años. Las disciplinas con mayor interés pertenecen a la sostenibilidad y negocios, los autores prolíficos incluyen S. Chowdury, J.A. Garza-Reyes, C. Jaca, A. Kumar, M. Ormazabal, y V. Prieto-Sandoval. Para realizar el autodiagnóstico se diseñó una encuesta, basándose en la norma emergente ISO 59000, que tiene como objetivo estandarizar los principios, la implementación y medición de la economía circular. Actualmente, seguimos recibiendo respuestas. Hasta la fecha, solo hemos recibido respuestas de 48 empresas, en su mayoría de los sectores textil y de servicios. Así pues, como resultado preliminar, observamos un bajo interés por parte de las empresas contactadas para evaluar su nivel de circularidad
Análisis de escenarios de expansión del sistema eléctrico considerando retardos en proyectos de generación y transmisión
No full textLos cambios que acarrea la transición energética, han impulsado la diversificación de la matriz con el ingreso de nuevas fuentes de generación renovable y el ingreso de nueva infraestructura con el fin de reducir la huella de carbono. No obstante, alcanzar una transición energética efectiva se requiere la expansión de la infraestructura de transmisión y abordar de manera prioritaria las barreras que obstaculizan su expansión. La planificación eficiente del sistema es un proceso complejo debido a la necesidad de coordinación la nueva capacidad de generación renovable, fuentes descentralizadas, baterías, y los tiempos de planificación y desarrollo que existen. Estos desafíos presentes, generan dificultad en el análisis de la futura expansión del sistema, por este motivo, se desarrolla un modelo de dinámica de sistemas como una herramienta fundamental para comprender los efectos de la transición energética y los tiempos de planificación y desarrollo de los proyectos de transmisión y generación en la evolución de los sistemas eléctricos. Dentro de los escenarios simulados, se pueden observar los cambios generados en la matriz eléctrica debido a los tiempos de planificación y desarrollo