Revista científica BIOTECH & ENGINEERING
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Cases of artificial intelligence applications for pneumonia detection in Peruvian health care institutions
Get PDFThis article is the result of an exhaustive review of several cases of artificial intelligence (AI) application in Peruvian health institutions for pneumonia detection. These studies cover a variety of research approaches, from the development of AI-based systems to the evaluation of specific algorithms and the implementation of technological tools in clinical settings. In terms of research, it is noted that some studies focus on the design and implementation of complete AI-based systems using convolutional neural network algorithms to improve diagnostic accuracy and others focus on the evaluation of specific algorithms, such as ResNet50 or VGG16, comparing their performance in identifying pneumonia in radiographic images. In addition, research that proposes novel protocols for data acquisition, such as the transformation of sounds of respiratory diseases into images for subsequent analysis with convolutional neural networks, is highlighted. Also mentioned are initiatives that develop mobile and web applications to facilitate the visualization of results by physicians and improve the efficiency of the diagnostic process
Diseño e implementación de un sistema de monitoreo remoto de temperatura dentro de los congeladores industriales aplicando IoT
Get PDFEl presente artículo se enfoca en el diseño e implementación de un sistema de monitoreo remoto de temperatura basado en la tecnología IoT, aplicado a congeladores industriales en una de las tiendas de la Empresa Rico Pollo. El objetivo principal es monitorizar la temperatura y el estado de funcionamiento del congelador.
El sistema desarrollado utiliza un microcontrolador ESP32 y un sensor de temperatura SB 70, integrados a la plataforma Adafruit IO, para obtener lecturas de temperatura, además de un sensor de corriente que identifica el estado de funcionamiento del congelador. A través de un algoritmo eficiente, los datos son recolectados y enviados a la nube en tiempo real, lo que facilita su monitoreo continuo desde cualquier dispositivo con acceso a internet.
Los resultados demostraron que el sistema de monitoreo IoT presenta una mejora significativa en comparación con el método tradicional de registro manual. En el método tradicional, se reportaba un margen de error promedio de ±5 °C, mientras que el sistema IoT redujo este margen a ±0.5 °C, mejorando la precisión de las mediciones en un 90 %. Además, el sistema IoT registra temperaturas cada 5 segundos, en comparación con las 2 lecturas manuales diarias del método tradicional, lo que representa un incremento del 99.99 % en la frecuencia de monitoreo.
En términos de detección de fallas, el nuevo sistema permitió identificar anomalías en un tiempo promedio de 15 minutos, mientras que el método tradicional requería hasta 4 horas para detectar fallas, lo que supone una mejora del 93.75 %.
En conclusión, la implementación del sistema de monitoreo remoto basado en IoT no solo ha mejorado la precisión de las mediciones y la rapidez en la detección de fallas, sino que también prevenir significativamente las pérdidas económicas asociadas a la merma de productos.
Palabras clave: IoT, Adafruit IO, Merma
Modelo Bristow-Campbell para Estimar Radiación Difusa en Sistemas Fotovoltaicos para EPIME-LABS: Bristow-Campbell Model for Estimating Diffuse Radiation in Photovoltaic Systems for EPIME-LABS
Get PDFEl objetivo de la investigación fue estimar la radiación solar difusa mediante el modelo Bristow-Campbell y simulaciones en Python y MATLAB, para los laboratorios de la Escuela Profesional de Ingeniería Mecánica y Eléctrica (EPIME-LABS). En la primera fase, se recopilaron y analizaron datos climáticos de diferentes plataformas. En la segunda fase, se construyó una base de datos con niveles de irradiancia para diferentes ángulos de inclinación (10°, 15°, 20°, 25°, 30° y 35°) evaluando el impacto en la captación de energía solar a lo largo del año. Estos datos se simularon para determinar los coeficientes del modelo Bristow-Campbell. Los resultados mostraron que para un ángulo de inclinación de 10°, los valores de radiación máxima, promedio y mínima fueron 190.41, 156.10 y 124.03 kWh/m², respectivamente, mientras que, para un ángulo de 35°, los valores correspondientes fueron 187.13, 148.48 y 123.37 kWh/m². Se observó que el coeficiente del modelo permaneció relativamente constante en latitudes similares. El análisis de estas variaciones mensuales permitió determinar la configuración optima de inclinación y época del año para maximizar la hora solar pico (HSP) y optimizar la captación de energía solar en los EPIME-LABS
Comunicación Interna y satisfacción laboral en las áreas de trabajo de una empresa, Lima
Get PDFEl presente estudio tuvo como fin evaluar la relación entre la comunicación interna con la satisfacción laboral en las áreas de trabajo de una empresa ubicada en Lima- Perú; el estudio se plasmó bajo un enfoque cuantitativo con un diseño no experimental ya que no se manipulo ninguna variables, ambas fueron analizadas en su propio contexto; para el trabajo de campo en el cual se recolecto datos se utilizaron dos instrumentos; ambos instrumentos pasaron por procesos de validación por juicio de expertos y de fiabilidad antes de ser aplicados a la muestra. Los resultados muestran que el 52% de los encuestados considera que existe una comunicación interna deficiente y para el 64% de los mismos se encuentran insatisfecho laboralmente; se llegó a concluir que existe una relación significativa entre la comunicación interna y la satisfacción laboral en las áreas de trabajo de una empresa Papelera en Lima Metropolitana, al tenerse que el valor de sig =,000 agregándose que se da una alta correlación entre las variables al tenerse que el valor de Rho de sperman = ,709 lo que indica que si se busca mejorar la satisfacción laboral es necesario mejorar la comunicación interna
Modelo de Aprendizaje automático para mejorar el mantenimiento de Molinos Semi-autógenos
Get PDFLa molienda es un procedimiento crucial en el sector minero, los equipos más importantes en este proceso son los molinos autógenos y semi-autógenos (SAG), que trituran grandes cantidades de material como cobre y oro, gestionando más de 100,000 toneladas al día. El mantenimiento de estos molinos es un reto complejo debido a la necesidad de reemplazar sus revestimientos internos y a las variaciones en los tiempos de intervención, lo que dificulta una planificación adecuada. Cualquier retraso en el mantenimiento puede detener la producción, generando pérdidas de entre 50,000 y 500,000 dólares por hora.
Para abordar esta problemática se realizó el presente estudio utilizando un conjunto de datos históricos de mantenimiento, incluyendo etapas del proceso, tipos de componentes y reportes de mantenimiento preventivos y correctivos, aplicando la metodología Proceso Estándar de la Industria Cruce para la Minería de Datos (CRISP-DM), se pudieron identificar atributos claves y patrones relevantes para predecir tiempos de intervención, a través de algoritmos de aprendizaje automático, específicamente en regresión lineal, regresión polinomial y redes neuronales de regresión , usando Keras. Los resultados mostraron que estos modelos ofrecen alta precisión en la predicción de los tiempos reales de mantenimiento facilitando una mejor comprensión de los atributos que influyen en la duración real de los mantenimientos de los molinos SAG, contribuyendo a la planificación operativa y reduciendo las pérdidas financieras. El uso de un método predictivo fundamentado en el aprendizaje automático contribuye a la mejora de los procesos de mantenimiento, garantizando la continuidad de la producción y previniendo interrupciones costosas
Un Modelo de usabilidad en Aplicaciones de banca móvil en Perú: Usability model for mobile banking applications in Peru
No full textLas aplicaciones de banca móvil se han convertido en parte indispensable de nuestra vida, tanto para los consumidores como para las entidades financieras respecto al servicio bancario que brindan, con el auge de los teléfonos inteligentes y los usuarios haciendo uso de esta tecnología, el sector bancario ha sido de los más favorecidos, ofreciendo sus servicios en línea y en tiempo real, se espera que en el futuro próximo la banca móvil vaya en aumento, lo que ha llevado al incremento de aplicaciones de banca móvil en el mercado, elegir la adecuada es un reto para el usuario, ya que para construir una aplicación adecuada se debe de tener en cuenta un modelo de usabilidad que se adapte al público que lo consume, lo que muchas veces no se toma en cuenta. Por ello esta investigación propone un modelo de usabilidad que se obtuvo de revisar y seleccionaron diferentes investigaciones en el tema de usabilidad de banca móvil incluyendo la ISO 9241-11
Sostenibilidad y desempeño del poliestireno expandido en el desarrollo de concreto liviano: Sustainability and performance of expanded polystyrene in the development of lightweight concrete
Get PDFSe propuso reportar la evidencia científica que soporte la sostenibilidad y el desempeño del poliestireno expandido en el desarrollo de concreto liviano para validar el uso de este tipo de concreto como una buena opción para los constructores y, pueda ser incluido como parte de las alternativas permitidas por la normatividad de los países latinoamericanos. Se hizo una revisión bibliométrica y sistemática, empleando booleanos como estrategia de búsqueda. Los criterios de inclusión y exclusión mediante PRISMA, permitieron seleccionar 10 artículos de los cuales se desagregaron dos componentes clave: Características de los efectos en el rendimiento y Análisis de sostenibilidad. Se evidenció que el empleo de poliestireno expandido (EPS) como agregado den concretos livianos posee un amplio potencial para aportar a la sostenibilidad en el sector de la construcción civil. Sin embargo, se constató que su desempeño mecánico se ve afectado negativamente en la medida que aumenta su proporción dentro de las mezclas, por lo que su empleo debe estar condicionado a las aplicaciones donde se requieran altos niveles de resistencia estructural. Finalmente, se recomienda que debe trabajarse las condiciones metodológicas para la estandarización metodológica de las mediciones en la caracterización del concreto con EPS para incrementar la posibilidad de comparar resultados y consolidar propuestas de parámetros normativos aplicables en contextos reales de la sociedad
La Comunicación Asertiva y el Manejo de Conflictos Laborales en la Municipalidad de San Borja 2022
Get PDFAnálisis comparativo de algoritmos de machine learning para la predicción de la generación de residuos sólidos en la playa Venecia de la ciudad de Lima
Get PDFLa playa Venecia ubicada en el distrito de Villa Salvador, es una de las playas con más contaminación de residuos sólidos del litoral limeño, constituyendo ahora una problemática ambiental constante en el sector urbano del distrito. A raíz de ello, esta investigación propuso evaluar el impacto del uso de algoritmos supervisados de aprendizaje automático en la predicción de residuos sólidos recolectados, de hecho, resulto una herramienta útil para fortalecer la toma de decisiones en la gestión ambiental costera. Asimismo, se trabajó con cuatro algoritmos ampliamente utilizados en el machine learning: Red Neuronal Artificial (RNA), Árbol de Decisión (AD), Máquina de Soporte Vectorial (SVM) y K-Nearest Neighbors (KNN) y se contó con una base de datos compuesta de 200 registros, para la comparación técnica las métricas utilizadas fueron: precisión, F1-score, recall y tiempo de entrenamiento. Los resultados mostraron que el modelo de red neuronal alcanzó el mejor desempeño general, destacando en sectores con alta diversidad de residuos, en cambio SVM mostró un comportamiento equilibrado entre exactitud y eficiencia computacional, mientras que AD y KNN ofrecieron menor precisión, aunque con tiempos de ejecución reducidos. De igual forma, la técnica de validación cruzada permitió confirmar la estabilidad de los modelos, mientras que una comparación cualitativa basada en criterios valorados por expertos —como adaptabilidad, claridad, facilidad de implementación y sensibilidad al ruido— reforzó el posicionamiento de la RNA como el algoritmo más completo para el contexto analizado. A partir de este enfoque, se elaboraron predicciones para futuros volúmenes de residuos, permitiendo identificar zonas críticas y orientar estrategias preventivas. Los hallazgos obtenidos aportan evidencia sobre la utilidad de los modelos predictivos como herramienta de soporte en la gestión de residuos sólidos en entornos costeros. Asimismo, sientan las bases para replicar este tipo de soluciones en otras playas de la capital u otras regiones con desafíos ambientales similare
El Enfoques y técnicas para el descubrimiento de procesos robotizables usando Process Mining. Una revisión bibliográfica.
No full textLas empresas han estado centradas en automatizar procesos para mejorar la eficiencia operativa, para ello necesitan conocer el detalle del proceso que se debe de robotizar, pero muchas no han tenido definido por diversos motivos como desconocimiento, complejidad, desinterés, etc. Este problema es solucionado con la minería de procesos que utiliza registros de la interfaz de usuario para identificar y analizar procesos empresariales, desempeñando un papel crucial al ayudar a identificar procesos adecuados para la automatización. Este artículo profundiza en revisar enfoques y técnicas para la minería de procesos orientada al descubrimiento de procesos que puedan ser robotizados. Se utiliza la metodología PRISMA con criterios de inclusión y exclusión, basándose en fuentes indexadas para responder preguntas de investigación específicas. Se concluye conociendo el formato de las tramas para los registros de eventos, herramientas comerciales, hibridas y propias para extracción de datos, técnicas de filtrado y clusterización, algoritmos y técnicas para el descubrimiento de procesos y los enfoques para determinar si un proceso es robotizable. Estos resultados respaldan la evolución hacia una mayor automatización en el ámbito empresarial