Revistas de investigación - UNAMBA
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Web system for the objective evaluation of the sensory quality of chocolate using machine learning
Get PDFEste estudio presenta el diseño, implementación y validación de una plataforma web desarrollada en Python para la evaluación objetiva de la calidad sensorial del chocolate mediante técnicas avanzadas de aprendizaje automático. La evaluación sensorial en la industria chocolatera enfrenta una limitación crítica debido a la subjetividad inherente en las percepciones de consumidores y expertos. Con el fin de superar esta problemática, el sistema propuesto integra datos estructurados sobre ingredientes, origen geográfico y descriptores sensoriales, complementados con valoraciones emitidas por consumidores y catadores expertos. Se entrenó y validó un modelo predictivo basado en el algoritmo XGBoost, alcanzando un error cuadrático medio (RMSE) de 0.3867, superando en precisión a otros modelos de regresión evaluados. La plataforma permite a los usuarios ingresar perfiles de nuevos chocolates, obtener predicciones automáticas de calidad, contribuir con evaluaciones y acceder a análisis detallados. El conjunto de datos empleado comprende más de 1,700 muestras de chocolate evaluadas por expertos de la industria en múltiples regiones de origen. El código fuente y los datos están disponibles públicamente en: https://bit.ly/4ci1P4YThis study introduces the design, implementation, and validation of a web-based platform, developed in Python, for the objective assessment of chocolate’s sensory quality utilizing state-of-the-art machine learning techniques. The intrinsic subjectivity in sensory evaluation—arising from heterogeneous consumer and expert perceptions—poses a significant challenge to the chocolate industry. Addressing this limitation, the proposed system integrates structured data on ingredients, geographic origin, and sensory descriptors, augmented with evaluative scores from both consumers and connoisseurs. A predictive model based on the XGBoost algorithm was trained and rigorously validated, achieving a root mean square error (RMSE) of 0.3867, outperforming alternative regression approaches in predictive accuracy. The platform enables users to input new chocolate profiles, receive automated quality predictions, contribute evaluations, and access in-depth analytical insights. The dataset comprises over 1,700 chocolate samples rated by industry experts across diverse origins. The full source code and dataset are openly available at: https://bit.ly/4ci1P4Y 
Application of Ozone as a Dough Improver in Bread Dough Preparation
Get PDFEl presente estudio investiga el uso del ozono (O3) como agente mejorador en la elaboración de masas para cupcakes, evaluando su impacto en la calidad del producto final. Se realizaron pruebas sensoriales con diferentes concentraciones de ozono (0, 0.5, 1, 1.5 y 2 ppm) para determinar su efecto en el sabor, textura y apariencia. La metodología incluyó la preparación de masas, seguida de un análisis organoléptico por un panel de expertos. Los resultados mostraron que la concentración de 1.5 ppm de ozono fue la más favorecida, destacándose por su superioridad en sabor y textura, lo que sugiere una mejora significativa en la retención de aire y la esponjosidad de los cupcakes. Las conclusiones indican que el ozono no solo mejora las propiedades físicas de la masa, sino que también puede ser una alternativa sostenible a los mejoradores químicos convencionales, ofreciendo un enfoque innovador en la panadería moderna. Este hallazgo tiene implicaciones relevantes para la industria alimentaria, promoviendo prácticas más saludables y sostenibles.This study investigates the use of ozone (O3) as a dough conditioner in the preparation of cupcake batters, evaluating its impact on the quality of the final product. Sensory tests were conducted with different ozone concentrations (0, 0.5, 1, 1.5, and 2 ppm) to determine its effect on flavor, texture, and appearance. The methodology included the preparation of batters, followed by organoleptic analysis by a panel of experts. The results showed that the concentration of 1.5 ppm of ozone was the most favored, standing out for its superiority in flavor and texture, suggesting a significant improvement in air retention and the fluffiness of the cupcakes. The conclusions indicate that ozone not only enhances the physical properties of the dough but can also serve as a sustainable alternative to conventional chemical conditioners, offering an innovative approach in modern baking. This finding has relevant implications for the food industry, promoting healthier and more sustainable practices
Disease detection through corn leaves using DEEP Learning for farmers in the Curahuasi Abancay district-2024
Get PDFEl maíz es un cultivo importante en el Perú, esencial para la seguridad alimentaria. Sin embargo, su cultivo enfrenta desafíos significativos debido a enfermedades debilitando como la Trips del maíz, y el virus del Roya del maíz, que pueden conducir a graves pérdidas del rendimiento. Los métodos tradicionales de diagnostico de enfermedades de las plantas a menudo requieren mucho tiempo y son propensos a errores, lo que requiere enfoque más eficiente. Este estudio explora la aplicación de apredizaje profundo, especialmente las redes neuronales convolucionales (CNN), en la detección y clasificación automáticas de enfermedades del maíz. El objetivo de este estudio es comparar la precisión de dos arquitecturas: CNN básico y ResNet18, la imagen de prueba utilizo un conjuinto de datos formado de 3087 imágenes que comprenden de enfermedades de las hojas del maíz, las clases están conformados por, Trips, Roya y hojas Sanas. Además, realizamos un ajuste hiperparametros para mejorar el rendimiento de los modelos y el mapeo de activación de clases ponderado por gradiente, para la interpretabilidad del modelo. Nuestros resultados muestran que el modelo ResNet18 demostro una precisión del 99.38% al distinguir entre pantas sanas y enfermas. Los resultados de este estudio contribuyen al avance de las aplicaciones de IA en la agricultura, en particular en el diagnóstico de enfermedades del maíz en Curahuasi Perú.maize is an important crop in Perú, essential for food security. Howevewr, its cultivation faces significant chakkenges due to debilitating diseases such as corn thips and corn rust virus, which can lead to severe yield losses. Traditional methods of plant disease disease diagnosis are often time consuming and error prone, requiring mode efficient approach. This study explores the application of deep learning, especially convolutional neural networks (CNNs), in the automatic detection and classification of maize diseases. The objective of this study is to compare the accuracy of two architectures. Basic CNN and ResNet18, the test image used a data set consisting of 3087 images comprising of maize leaf diseases, classes comsisting of, Thirips, Rust and Healthy Leaves, in addition, we performed hyperparameter adjustment to improve model performance and gradient-weighted class activation mapping for model interpretability. Qur results show that the ResNet18 model demonstrated an accuracy of 99.38% in distinguishing between blankets. The results of this study contribute to the advancement of al applications in agriculture, particulary in the diagnosis of maize diseases in Curahuasi Perú
Neuro-AI in the classroom: New frontiers in university student motivation and performance
No full textLa neuro-IA tiene el potencial de revolucionar la educación al mejorar la motivación y el rendimiento de los estudiantes. Es fundamental que educadores y desarrolladores trabajen juntos para crear entornos de aprendizaje seguros y éticos. La investigación futura debe enfocarse en la evaluación a largo plazo de estas tecnologías en diferentes contextos educativos, así como en el desarrollo de modelos híbridos que integren neurociencia y experiencia docente. Aunque la neuro-IA ofrece oportunidades para personalizar el aprendizaje mediante interfaces cerebro-computadora y neurofeedback, su implementación debe ser ética, priorizando la autonomía del estudiante y la privacidad de los datos. Se recomienda la creación de leyes que apoyen el uso responsable de estas tecnologías. En resumen, la neuro-IA no solo mejora el rendimiento académico, sino que también transforma la enseñanza, marcando el camino hacia un futuro educativo más inclusivo y eficiente.Neuro-AI has the potential to revolutionize education by improving student motivation and performance. It is critical that educators and developers work together to create safe and ethical learning environments. Future research should focus on the long-term evaluation of these technologies in different educational contexts, as well as the development of hybrid models that integrate neuroscience and teaching experience. Although neuroAI offers opportunities to personalize learning through brain-computer interfaces and neurofeedback, its implementation must be ethical, prioritizing student autonomy and data privacy. The creation of laws that support the responsible use of these technologies is recommended. In short, neuroAI not only improves academic performance but also transforms teaching, paving the way for a more inclusive and efficient educational future
Impact of drying method on the physico-chemical, functional properties and antioxidant capacity of Pleurotus djamor
Get PDFEste estudio comparó el efecto de la liofilización y el secado convencional en el Pleurotus djamor, con énfasis en la retención de ácido fólico (vitamina B9), crucial para combatir la anemia y malnutrición. Los resultados demostraron que el método de secado impacta significativamente en el contenido de esta vitamina. La liofilización conservó un nivel notablemente superior de ácido fólico, con 1,84 mg/100g, en comparación con 1,63 mg/100g del secado convencional. Esta diferencia resalta la ventaja de la liofilización para preservar micronutrientes termolábiles. Adicionalmente, este método también mostró una mejor retención de la actividad antioxidante (63,2% de inhibición DPPH) y del color original del hongo. Se concluye que la liofilización es la técnica óptima para procesar Pleurotus djamor destinado a la fortificación alimentaria, ya que maximiza la conservación del ácido fólico, un nutriente esencial para la eritropoyesis y el desarrollo neurológico. Su implementación podría ser clave en estrategias contra la deficiencia de micronutrientes.This study compared the effect of lyophilization and conventional drying on Pleurotus djamor, with an emphasis on the retention of folic acid (vitamin B9), a nutrient crucial for combating anemia and malnutrition. The results demonstrated that the drying method significantly impacts the vitamin content. Lyophilization preserved a notably higher level of folic acid, at 1.84 mg/100g, compared to 1.63 mg/100g in conventional drying. This difference underscores the advantage of lyophilization for preserving thermolabile micronutrients. Additionally, this method also showed better retention of antioxidant activity (63.2% DPPH inhibition) and the mushroom's original color. It is concluded that lyophilization is the optimal technique for processing Pleurotus djamor intended for food fortification, as it maximizes the preservation of folic acid, an essential nutrient for erythropoiesis and neurological development. Its implementation could be key in strategies against micronutrient deficiency
Revaluation of the mashua: social perception and political scope from a qualitative approach in students and specialists UNAMBA – 2025
Get PDFEl presente estudio analiza la valoración social y el tratamiento político del cultivo andino mashua en el contexto de la agrodiversidad peruana. Se aplicó un enfoque cualitativo de tipo descriptivo, empleando encuestas cerradas a 63 estudiantes de la Universidad Nacional Micaela Bastidas de Apurímac (UNAMBA), así como análisis documental y entrevistas a especialistas de los ámbitos agroindustrial y político. Los resultados muestran que el 76,2 % de los estudiantes conoce la mashua y que el 85,7 % respalda la implementación de políticas públicas para promover su producción y consumo, aunque su reconocimiento social y económico aún es limitado. Desde el análisis cualitativo, los especialistas destacan su alto potencial nutricional y medicinal, pero identifican como principales limitaciones la escasa industrialización, la falta de investigación aplicada y la débil articulación institucional. Asimismo, se evidencia que las políticas públicas vigentes son insuficientes y carecen de continuidad, priorizando cultivos de exportación como la quinua. Se concluye que la revalorización de la mashua requiere una articulación efectiva entre el Estado, la academia y las comunidades locales, mediante políticas sostenibles, apoyo técnico y económico, y estrategias de difusión que fortalezcan su identidad cultural y contribuyan al desarrollo rural sostenible y la seguridad alimentaria.This study analyzes the social value and political treatment of the Andean crop mashua within the context of Peruvian agrobiodiversity. A descriptive qualitative approach was used, employing closed-ended surveys of 63 students from the National University Micaela Bastidas of Apurímac (UNAMBA), as well as document analysis and interviews with specialists in the agro-industrial and political sectors. The results show that 76.2% of the students are familiar with mashua and that 85.7% support the implementation of public policies to promote its production and consumption, although its social and economic recognition remains limited. From the qualitative analysis, specialists highlight its high nutritional and medicinal potential, but identify the main limitations as limited industrialization, a lack of applied research, and weak institutional coordination. Furthermore, it is evident that current public policies are insufficient and lack continuity, prioritizing export crops such as quinoa. It is concluded that the revaluation of mashua requires an effective articulation between the State, academia and local communities, through sustainable policies, technical and economic support, and dissemination strategies that strengthen their cultural identity and contribute to sustainable rural development and food security
Arterial hypertension in adults: risk analysis and predictive classification using Random Forest
No full textLa hipertensión arterial (HTA) ha sido considerada un reto en la salud debido a su impacto en la morbimortalidad cardiovascular y a su frecuente diagnóstico tardío. Se abordó el problema mediante el desarrollo de un modelo de clasificación predictiva basado en Random Forest, con el objetivo de identificar individuos en riesgo de hipertensión a partir de variables clínicas, demográficas y metabólicas. Se utilizó una base de datos proveniente de pacientes en México; mediante la técnica SMOTE-Tomek fue sometida a procesos de limpieza, normalización y balanceo. Se entrenó el modelo con el 70% de los datos y se validó con el 30% restante, aplicando validación cruzada k-fold (k=10). Se evaluó el rendimiento del modelo mediante métricas como precisión, sensibilidad, puntaje F1 y matriz de confusión. Se comparó el modelo con otros métodos como KNN y Decisión Tree. Se alcanzó una exactitud del 98% con el modelo optimizado (127 árboles, profundidad 20) destacando como predictores claves el índice de masa corporal, la presión arterial, la actividad física, el peso y la circunferencia de cintura. Aunque también se evaluaron biomarcadores metabólicos, estos presentaron menor relevancia en la clasificación frente a los predictores antropométricos. Los resultados obtenidos confirman que Random Forest es una herramienta robusta y precisa para la detección temprana del riesgo de hipertensión. Gracias a su integración mediante una API y un formulario interactivo, el modelo resulta accesible incluso para usuarios sin formación técnica, lo que contribuye a estrategias preventivas de salud públicaArterial hypertension (AH) has been considered a major public health concern due to its impact on cardiovascular morbidity and mortality and its frequent late diagnosis. This study addresses the problem by developing a predictive classification model based on the Random Forest algorithm, aiming to identify individuals at risk of hypertension using clinical, demographic, and metabolic variables. A dataset from patients in Mexico was used and processed through cleaning, normalization, and balancing with the SMOTE-Tomek technique. The model was trained with 70% of the data and validated with the remaining 30%, using 10-fold cross-validation. Its performance was evaluated through metrics such as precision, recall, F1-score, and confusion matrix. The model was compared with other methods such as KNN and Decision Tree. The optimized model (127 trees, depth 20) achieved an accuracy of 98% with body mass index, blood pressure, physical activity, weight, and waist circumference identified as the most relevant predictors. Although metabolic biomarkers were also evaluated, they were less relevant in the classification compared to anthropometric variables. The results confirm that Random Forest is a robust and accurate tool for the early detection of hypertension risk. Thanks to its integration via an API and an interactive form, the model is accessible even to not-technical users, contributing to preventive strategies in public health
Evaluating the Performance and Scalability o fan Apache Spark and Hadoop Cluster in a Low-Cost Environment
No full textEste artículo presenta el diseño, configuración e implementación de un clúster de cómputo distribuido utilizando Apache Spark y Hadoop sobre Ubuntu Server 24.04.1 LTS. La arquitectura consta de un nodo maestro y múltiples nodos esclavos conectados en red local mediante Ethernet. Se detalla el proceso de instalación, configuración y pruebas de rendimiento con PySpark. Los resultados demuestran que, si bien una configuración local es más eficiente para datasets pequeños (<100 MB), el clúster distribuido ofrece mejoras significativas para volúmenes de datos superiores a 1 GB, validando su escalabilidad y viabilidad para entornos educativos y de investigación con recursos limitados.This article presents the design, configuration, and implementation of a distributed computing cluster using Apache Spark and Hadoop on Ubuntu Server 24.04.1 LTS. The architecture consists of a master node and multiple slave nodes connected to a local network via Ethernet. The installation, configuration, and performance testing process with PySpark are detailed. The results demonstrate that, while a local configuration is more efficient for small datasets (<100 MB), the distributed cluster offers significant improvements for data volumes greater than 1 GB, validating its scalability and viability for resource-constrained educational and research environments
Main database security mechanisms: A systematic review
Get PDFLa seguridad de la información en las bases de datos es un elemento esencial que mantiene la confidencialidad y disponibilidad, especialmente en los últimos años, cuando las amenazas y vulnerabilidades se han incrementado debido a la constante evolución tecnológica. Esta investigación tiene como objetivos identificar y compilar los principales mecanismos de seguridad empleados en bases de datos, evaluando su efectividad y aplicabilidad en varios contextos organizacionales. Para ello, se realizó una revisión sistemática de literatura siguiendo la metodología PRISMA, lo que permitió asegurar un proceso de búsqueda, selección y análisis de información riguroso y transparente. Se establecieron criterios de inclusión y exclusión para considerar artículos publicados entre 2018 y 2025, con enfoque en contextos empresariales y académicos. Los resultados evidencian mecanismos clave como el control de acceso, cifrado de datos, auditoría, copias de seguridad y detección de intrusiones, resaltando sus fortalezas y limitaciones. Asimismo, se identificó que la combinación de medidas preventivas y reactivas es esencial para una protección integral. El principal aporte de este estudio es una nueva perspectiva que radica en ofrecer una visión actualizada y sistematizada que sirva como referencia para la implementar estrategias de seguridad más efectivas en sistemas de gestión de bases de datos.Information security in databases is essential for maintaining confidentiality and availability, especially in recent years, when threats and vulnerabilities have increased due to constant technological evolution. This research seeks to identify and compile the main security mechanisms used in databases, evaluating their effectiveness and applicability in various organizational contexts. To this end, a systematic literature review was conducted following the PRISMA methodology, which guaranteed a rigorous and transparent process of information search, selection, and analysis. Inclusion and exclusion criteria were determined to consider articles published between 2018 and 2025, with a focus on business and academic contexts. The results reveal key mechanisms such as access control, data encryption, auditing, backups, and intrusion detection, highlighting their strengths and limitations. Furthermore, the combination of preventive and reactive measures was identified as essential for comprehensive protection. The main contribution of this study is a new perspective that offers an updated and systematic view that serves as a reference for implementing more effective security strategies in database management systems
Development of a solid shampoo incorporating aromatic compounds from lemon verbena (Cymbopogon citratus) as a natural fragrance
Get PDFEl presente diseño innovador tiene como objetivo desarrollar champú sólido ecológico formulado con compuestos aromáticos naturales de hierba luisa (Cymbopogon citratus). El estudio incluyó la obtención del aceite esencial mediante destilación por arrastre de vapor, la formulación del producto mediante el método de fusión y moldeado, y la evaluación de sus propiedades físicas, fisicoquímicas y sensoriales. Se analizaron parámetros como pH, humedad, dureza, capacidad espumante y pérdida de masa, además de una prueba sensorial con 25 panelistas. Los resultados mostraron un pH de 6,45 ± 0,18, dureza de 32,4 ± 1,46 N y capacidad espumante de 420 ± 10 mL, indicando estabilidad y compatibilidad con el cuero cabelludo. Sensoriamente, el champú obtuvo promedios superiores a 4,4 en aroma, textura y espuma. Su forma sólida permite prescindir del uso de envases plásticos, contribuyendo a una reducción estimada del 100 % respecto a presentaciones líquidas convencionales. El diseño evidencia la viabilidad de emplear aceites esenciales como alternativa natural a fragancias sintéticas y promueve el desarrollo de cosmética sostenible basada en biodiversidad local.The present innovative design aims to develop an ecological solid shampoo formulated with natural aromatic compounds from lemongrass (Cymbopogon citratus). The study included the extraction of essential oil through steam distillation, product formulation using the melt-and-mold method, and the evaluation of its physical, physicochemical, and sensory properties. Parameters such as pH, moisture, hardness, foaming capacity, and mass loss were analyzed, in addition to a sensory test carried out with 25 panelists. The results showed a pH of 6.45 ± 0.18, hardness of 32.4 ± 1.46 N, and foaming capacity of 420 ± 10 mL, indicating stability and compatibility with the scalp. Sensory evaluation revealed mean scores above 4.4 for aroma, texture, and lather quality. Its solid format eliminates the need for plastic packaging, contributing to an estimated 100% reduction compared with conventional liquid shampoo presentations. This design demonstrates the feasibility of using essential oils as a natural alternative to synthetic fragrances and promotes the development of sustainable cosmetics based on local biodiversity