Universidad de Los Andes
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Sobre un cruce de caminos; Héroes
No full text"La demolición del monumento a los Héroes en Bogotá fue un evento discutido, premeditado y cuantificado. En su momento, se contemplaron cinco alternativas de accionar frente a dicho monumento por la necesaria construcción del metro en esa zona. Unas conservaban el monumento y otras resolvían su demolición. Tras la evaluación de alternativas por medio de un análisis de datos y una calificación de valores positivos y negativos dada a distintos criterios para cada alternativa, quedaron como finalistas dos opciones: una que conservaba el monumento virando el trazado del metro y otra que lo quitaba... El proyecto acá expuesto busca plantear una reflexión acerca de la ágil y locuaz demolición de esa sencilla torre de piedra muñeca, al igual que de la dolorosa, aunque silente, remoción de símbolos e historia que llevaba dentro, no de su estructura, sino de su presencia."Pregrad
Fast thermal equilibration and control protocols in colloidal systems: An analytical and machine learning approach.
No full textMesoscopic systems, such as colloidal particles, molecular motors, and nano electro-mechanical devices, operate in a regime where thermal fluctuations are significant and finite-time effects cannot be neglected. In these systems, quasi-static transformations—which assume infinitely slow changes to maintain equilibrium—become impractical. This thesis addresses the fundamental challenge of rapidly driving mesoscopic systems between equilibrium states in times shorter than their natural relaxation timescales, a problem central to the field of shortcuts to adiabaticity (STA) in stochastic thermodynamics.
We focus on systems governed by the overdamped Langevin equation in contact with a thermal reservoir. Our approach combines analytical theory, stochastic simulations, and machine learning techniques to design optimal control protocols that accelerate thermal equilibration. The thesis presents three main contributions:
First, we develop analytical solutions for fast thermal equilibration in harmonic potentials. We introduce the two-step protocol (TSP), which achieves equilibration in finite time and admits closed-form expressions for the probability distributions of work, heat, and entropy production. These exact results provide nontrivial examples that satisfy fundamental fluctuation theorems, including the Jarzynski equality, the Crooks fluctuation theorem, and the entropy production fluctuation theorem. The TSP also serves as a benchmark for evaluating numerical optimization methods.
Second, we implement a machine learning framework based on automatic differentiation and stochastic gradient descent to discover shortcut protocols for systems with arbitrary potential energy landscapes. This approach uses differentiable parametrizations of control protocols and leverages GPU-accelerated simulations to efficiently compute gradients. We demonstrate the method's versatility by optimizing protocols for both harmonic and anharmonic (quartic) potentials, comparing performance against analytical benchmarks and showing robustness under variations in protocol duration and system parameters.
Third, we investigate relaxation dynamics in complex potential landscapes, specifically the tilted washboard potential with multiple minima. This study explores the transition between locked and running states and dynamical phase transitions.
Throughout this work, we employ the framework of stochastic thermodynamics to quantify the thermodynamic variables at the trajectory level. The methods developed here are applicable to a broad class of experimental systems, including optical tweezer experiments, microscopic heat engines, and micro- and nano-fluidic devices. By bridging analytical theory with data-driven optimization, this thesis contributes to the modern toolbox for controlling mesoscopic systems and demonstrates the power of combining physics-based modeling with machine learning techniques.DoctoradoFísica Estadística Fuera del Equilibri
Actividad anticoagulante TTPa y TP de la pectina cítrica sulfatada de alta masa molecular de la fruta Passiflora spp
No full textEn este estudio se extrajo, sulfató y caracterizó una pectina cítrica de alta masa molecular (>300 kDa) obtenida a partir de la cáscara de Passiflora spp., y se evaluó su actividad anticoagulante. El análisis por cromatografía de exclusión por tamaño mostró masas moleculares de 391,5 kDa para la pectina nativa y 325,7 kDa para la pectina sulfatada, indicando una ligera depolimerización sin pérdida significativa de la fracción macromolecular . La composición monosacárida por GC-MS (derivatización TMS) evidenció un contenido de carbohidratos del 17,39 % m/m, dominado por ácido galacturónico (49,23 % molar), junto con glucosa (20,79 %) y ácido glucurónico (19,95 %), confirmando una estructura rica en regiones de homogalacturonana y heterogalacturonanas. Los espectros de RMN (¹H y HSQC) confirmaron la presencia de ácido poligalacturónico y arabinogalactanos, y evidenciaron la incorporación de grupos sulfato en posiciones específicas de la cadena . La pectina sulfatada prolongó significativamente el Tiempo de Tromboplastina Parcial Activada (TTPa), sin afectar el Tiempo de Protrombina (TP), lo que indica una acción selectiva sobre la vía intrínseca de la coagulación. Aunque menos potente que la heparina, su efecto más controlado sugiere un perfil potencialmente más seguro. Estos resultados posicionan a la pectina cítrica sulfatada de Passiflora spp. como un biopolímero natural prometedor para el desarrollo de nuevos agentes anticoagulantes selectivos.PregradoBioquímic
Welnest
No full textWellnest es un proyecto desarrollado en las áreas del diseño de experiencias, el bienestar y la creación de espacios centrados en las personas. Es un espacio interactivo que integra wellness, trabajo y bienestar integral, ofreciendo a los usuarios un lugar donde pueden sentirse bien, conectar consigo mismos y cultivar hábitos que aporten equilibrio a su vida diaria. El proyecto se construye a partir de un proceso de coolhunting y estudio de tendencias en salud y estilo de vida, lo que permite diseñar una propuesta fundamentada y orientada a generar experiencias significativas.Pregrad
Real estate investment trusts (REITs): legislación, funcionamiento y análisis comparado entre Colombia y Estados Unidos
No full textEl trabajo analiza el régimen jurídico y operativo de los Real Estate Investment Trusts (REITs) en Estados Unidos y, a través de un ejercicio de derecho comparado, examina la estructura legal, tributaria y de gobernanza de los REITs, contrastándola con los vehículos de inversión inmobiliaria existentes en Colombia, como las titularizaciones inmobiliarias (PEI) y los Fondos de Inversión Colectiva Inmobiliarios (FICIs). La investigación evidencia que el éxito de los REITs estadounidenses radica en la coherencia normativa que garantiza transparencia, liquidez y protección al inversionista, mientras que en Colombia persiste un marco legal fragmentado que deriva en un conocimiento limitado del mercado y en costos que afectan la competitividad. El estudio busca entender el régimen estadounidense en aras de encontrar las claves del funcionamiento de estas estructuras y hacer una crítica estructurada al sistema colombiano, con la intención de presentar una hoja de ruta a una legislación favorable a todos los participantes.This study analyzes the legal and operational framework of Real Estate Investment Trusts (REITs) in the United States and assesses their potential adaptation to the Colombian legal system. Through a comparative law approach, it examines the legal, tax, and governance structures of REITs and contrasts them with existing real estate investment vehicles in Colombia, such as securitizations (PEI) and Real Estate Collective Investment Funds (FICIs). The research shows that the success of U.S. REITs lies in their coherent regulatory framework, which ensures transparency, liquidity, and investor protection, while Colombia’s fragmented and costly structure limits access and competitiveness. The study aims to understand the U.S. regulatory framework in order to identify the key elements behind the functioning of these structures and to provide a structured critique of the Colombian system, with the purpose of outlining a roadmap toward legislation that benefits all participants.Pregrad
Comportamiento ciudadano y criminalidad en Bogotá: Un análisis predictivo fundamentado en machine learning
No full textEste estudio analiza el aporte de los comportamientos contrarios a la convivencia y las llamadas a la línea 123 en la predicción de diez delitos priorizados en Bogotá entre 2022 y 2024. A partir de tres técnicas de aprendizaje automático, se encuentra que XGBoost ofrece el mejor balance entre F1 y PAC, especialmente en contextos de desbalance de clases. El modelo es sólido en delitos comunes y de alta frecuencia, mientras que su desempeño disminuye en fenómenos poco frecuentes o con baja denuncia, como la extorsión, y en delitos heterogéneos como el homicidio. La inclusión de variables de convivencia mejora marginalmente la discriminación global del modelo, pero mantiene la estabilidad del desempeño e introduce señales para delitos de frecuencia intermedia. Su aporte principal es contextual, al reflejar manifestaciones territoriales de conflicto y desorden. Estos hallazgos se interpretan a la luz de teorías criminológicas que destacan el papel del entorno, los aprendizajes sociales y la ausencia de control informal. El estudio ofrece evidencia empírica útil para la formulación de políticas públicas basadas en datos, para la anticipación del crimen urbano en Bogotá D.C.Maestrí
El Panauntos como Nodo Metropolitano
No full textLa confluencia entre patrimonio cultural y desarrollo metropolitano constituye uno de los desafíos más complejos de la arquitectura contemporánea. Esta investigación se centra en el Edificio Panauto (Bogotá, 1946), un bien de interés cultural ubicado en la Calle 26 con Avenida Caracas, donde colisionan dos realidades urbanas contradictorias: la escala patrimonial de 6 pisos versus nuevas normativas que permiten alturas hasta de 140 metros.
El problema no es meramente técnico sino conceptual: ¿cómo integrar armónicamente el patrimonio moderno con desarrollos de alta densidad sin sacrificar la coherencia morfológica ni los valores espaciales del tejido histórico? Esta pregunta trasciende la conservación aislada para plantear un modelo urbano replicable. El Parque Central Bavaria (Bogotá) demuestra empíricamente que el escalonamiento volumétrico, los espacios estratégicos intermedios, y la reinterpretación de lenguajes históricos generan resiliencia urbana y sostenibilidad económica. Esta experiencia valida que la integración es posible.
Conceptualmente, el proyecto rechaza la dicotomía patrimonio/densificación para proponer que la tensión de escalas es un catalizador de innovación urba¬na. El patrimonio deja de ser un obstáculo normativo para convertirse en una oportunidad de diseño, generando coherencia donde hay fragmentación y vida urbana donde hay aislamiento.Pregrad
Belai: la búsqueda de un calzado versátil para la mujer urbana
No full textEste trabajo de grado explora el diseño de un calzado femenino contemporáneo a partir de las necesidades de la mujer urbana en Bogotá, considerando factores como comodidad, versatilidad, clima y expresión personal. A través de una investigación contextual, análisis de referentes, estudio de usuarias y un proceso metodológico basado en la ideación, prototipado y refinamiento, se desarrolla Belai, una propuesta de calzado híbrido que combina la tipología Mary Jane con la horma de tenis. El proyecto integra un sistema de correas intercambiables que permite personalizar el uso del zapato según distintas situaciones, así como materiales pensados para un uso cotidiano y un clima cambiante. El resultado es una propuesta que busca equilibrar funcionalidad, estética y adaptabilidad, ofreciendo una alternativa innovadora dentro del panorama del calzado colombiano contemporáneo.Pregrad
Indicadores para evaluar la eficiencia judicial: análisis de los Juzgados Civiles del Circuito de Bogotá
No full textTodos los sistemas de justicia estatales cuentan con indicadores para evaluar el desempeño de sus unidades judiciales encargadas de la judicialización de los conflictos. En Colombia el Consejo Superior de la Judicatura a través de la Unidad de Desarrollo y Análisis Estadístico ha implementado el Sistema de Información Estadística de la Rama Judicial, este permite evidenciar el movimiento de los procesos a cargo de los jueces de la República con el propósito de identificar problemas estructurales y diseñar políticas públicas en materia de justicia para superar las barreras identificadas. En primer lugar esta investigación documenta cómo el Consejo Superior de la Judicatura mide y evalúa la eficiencia de los despachos judiciales en Colombia. Luego, el texto pone en evidencia la problemática que existe frente a la actualización del formulario, el cual no ha sido objeto de cambios desde hace más de cuatro años. De ello se desprende que en la investigación se cuestione la idoneidad de los indicadores y mecanismos vigentes para la medición y evaluación de la eficiencia judicial de los despachos, contrastándolos con los estándares internacionales en la materia. Por último, esta investigación propone una ruta de fortalecimiento institucional orientada a la actualización tecnológica, la integración de nuevos indicadores de desempeño y la adopción de estándares internacionales que reflejen las realidades sociales y procesales de los despachos judiciales en Colombia. Sobre esto se presenta una propuesta concreta para fortalecer la capacidad institucional de evaluación y toma de decisiones en política pública para el Consejo Superior de la Judicatura, contribuyendo a la construcción de una justicia más transparente, eficiente y holística, para que las decisiones sean orientadas en evidencia y promuevan una gestión judicial centrada en el acceso efectivo a la justicia.Maestrí
A data science framework for leveraging open contracting data: applications for monitoring, analyzing, and estimating risks
No full textOpen public procurement data offers an opportunity to improve transparency, efficiency, and accountability in public management. However, the potential of these data often remains unrealized due to significant barriers, including poor quality and dispersion of information, a lack of accessible tools for non-specialized users, and a predominantly reactive management approach that analyzes problems after the fact. This thesis addresses these challenges by designing, developing, and validating a data science framework to transform raw procurement data into insights for public policy decision-making.
The methodology follows a series of progressive contributions. First, we build a data pipeline that automates data acquisition, cleansing, standardization, and enrichment to create a robust and reliable data asset. Based on this artifact three use cases are developed: (1) a visual analytics tool to democratize access to information and strengthen citizen oversight; (2) a statistical analysis to identify contracting process factors associated with cost and time deviations in rural road projects; and (3) interpretable machine learning models to assess the risk of cost overruns and delays in infrastructure projects.
This thesis addresses the following research question: How can a data science framework transform open procurement data into valuable information for citizen oversight, public policy design, and continuous improvement of contract management?. Each framework component addresses this question by addressing specific barriers: ensuring data quality and integration, facilitating accessibility for non-technical stakeholders, generating empirical evidence on deviations in infrastructure projects, and developing predictive and interpretable tools for proactive risk management.
To address the challenges of data scale, heterogeneity, and quality, the framework begins with designing a pipeline that automates the extraction, cleansing, standardization, and enrichment of procurement data from SECOP I and SECOP II. This artifact produces master contract tables, aggregated statistics, and standardized indicators that serve as the data management system for all subsequent analyses. Chapter 2 details the design and implementation of this pipeline.
The second contribution focuses on reducing barriers to data use by creating an interactive visual analytics tool. Leveraging the datasets processed by the pipeline, the tool provides dashboards that allow non-technical users to explore indicators of transparency, efficiency, and competition. Two case studies demonstrated its potential: monitoring favoritism risks in COVID-19 emergency procurement and analyzing non-competitive practices in rural road projects.
The third contribution analyzes the factors associated with cost and time deviations in rural road projects through descriptive and inferential statistical analysis. Using a curated dataset of 897 contracts extracted and processed via the pipeline, the study quantified the magnitude and frequency of deviations and evaluated their association with procurement method, contract value, award growth, project intensity, and work category. The findings revealed statistically significant patterns that provide empirical evidence for improving procurement planning and contract management.
Finally, the framework incorporates machine learning models to proactively assess the risk of cost overruns and delays in infrastructure projects. The study trained the models on enriched datasets that combined procurement characteristics with project owner (public entity) performance indicators, contractor attributes, and territorial context variables. The best-performing models achieved ROC-AUC values above 0.70 and a Recall above 0.80. Interpretability analysis using SHAP values revealed that the most influential factors included the project owner's historical performance, contracting features, project characteristics, and territorial indicators. These results underscore the importance of data enrichment and feature engineering, enabled by the pipeline, for actionable risk assessment.
Beyond the specific results of each application, the dissertation contributes a comprehensive data science framework that integrates pipelines, visual analytics, statistical methods, and interpretable machine learning into a unified approach for leveraging open contracting data. The main contributions lie in providing a reproducible infrastructure for data quality and enrichment, tools that broaden access and oversight, empirical evidence on the determinants of project deviations, and predictive models that enable proactive risk assessment. Nevertheless, this research faces limitations due to its reliance on Colombian procurement data, the availability and quality of open datasets, and the scope of the case studies, which are restricted to rural roads and infrastructure projects.Doctorad