Universidad de Los Andes
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Segmentación de tejido pulmonar cicatrizado usando machine learning para estudio de enfermedades intersticiales causadas por COVID-19
No full textEste proyecto se enfocó en la segmentación de tejido pulmonar cicatrizado asociado al covid-19, presente en tomografías pulmonares en forma de opacidades en vidrio esmerilado (GGO). Para ello, se emplearon arquitecturas de redes neuronales convolucionales tipo U-Net, alcanzando valores en el coeficiente de similitud Dice cercanos al 70% en las segmentaciones obtenidas.Pregrad
Simplified model characterization and control of an unmanned surface vehicle
No full textThis study presents the design, modelling and control of the unmanned surface vehicle (USV) SÁBALO, which has been developed to operate effectively in complex riverine and maritime environments. Two control strategies were evaluated and contrasted: independent loop control with a decoupler and state feedback control. Experiments and simulations demonstrated that the decoupler effectively eliminated variable interaction, thereby enhancing stability in straight trajectories and directional changes. In contrast, state feedback control demonstrated markedly faster response times and superior precision in intricate manoeuvres, although this was accompanied by a higher energy consumption. Integral absolute error indices demonstrated a reduction in deviations from desired trajectories of up to 40% in adverse conditions. The study concludes that both strategies are effective, but their suitability depends on the mission. The decoupler is ideal for energy-efficient, long-duration operations, while state feedback is optimal for dynamic environments requiring rapid manoeuvres. This methodological framework contributes to optimizing USV operations, offering scalable and adaptable solutions for applications in oceanographic research, logistics, and maritime rescue.Esta tesis hacer parte del Proyecto 95627
Título: Sistema de Vigilancia y Monitoreo Fluvial de embarcaciones
Convocatoria: 1038-2022 INVITACIÓN PROPUESTAS PARA LA EJECUCIÓN DE PROYECTOS DE I+D+I PORTAFOLIO I+D+I DE LA ARC
Que patrocino la maestría.Maestrí
La cancha: donde converge la educación y el deporte
No full textEl presente proyecto se sitúa en El Níspero, una comunidad localizada en Los Montes de María en el departamento de Bolívar. Es una comunidad negra descendiente de Angola, motivo por el cual es considerada culturalmente muy rica y con una notable identidad. No obstante, a lo largo de su historia, ha sido victima de diversas situaciones ligadas al conflicto armado, lo cual ha derivado en desplazamientos y en problemáticas sociales, políticas y económicas que los han afectado considerablemente.
Durante la visita se pudo evidenciar que una de las mayores problemáticas es el abandono escolar junto con las condiciones de educación y que uno de los mayores intereses es el deporte, más específicamente, el fútbol. Consecuentemente la investigación del proyecto fue encaminada hacia cómo utilizar la arquitectura para poder contrarrestar los índices de abandono escolar por medio de la cultura del deporte.
Hoy en día la comunidad cuenta con una chancha de fútbol grande (El Campo) y una cancha de fútbol pequeña (El Campito), y en las dos pasan todo tipo de actividades y dinámicas sociales. Sin embargo hay algo que falta en la comunidad; la cultura del deporte. Actualmente la comunidad atraviesa una situación donde se presentan casos de violencia, y el alcohol y las drogas están cada vez mas presentes en los jóvenes. Esto y otros cuantos motivos, según uno de los directores técnicos de la comunidad, están alejando a las nuevas generaciones del deporte, encaminándolos hacia caminos equivocados (Bernei, 2024).
Ahora bien, con el proyecto se propone un espacio anexo a la cancha de fútbol donde converjan el ámbito deportivo y el ámbito pedagógico, siendo este un complemento tanto para El Campo, como para la escuela de la comunidad. Con esto se busca generar un espacio donde, de la mano del deporte, se fomente una educación pertinente y aterrizada al contexto de la comunidad, para así contrarrestar los índices de abandono escolar. Para dicho fin el proyecto utiliza dos grandes muros los cuales no solo sirven para organizar el espacio, sino también como un umbral entre la comunidad y el horizonte.
Adicionalmente el proyecto propone una sinergia entre los materiales tradicionales y contemporáneos, de tal forma que se puedan atender las necesidades sociales y bioclimáticas de manera efectiva y sostenible, sin dejar de lado la cultura y la tradición de la comunidad. Finalmente el proyecto busca ser una construcción autosuficiente, emplazada de manera estratégica para crear espacios frescos y ventilados naturalmente, abastecidos de agua lluvia recolectada por las cubiertas inclinadas de la edificación y almacenada en los grandes muros ya mencionados.Pregrad
Machine Learning y seguridad: detección de amenazas e intrusión
No full textEn el contexto de la seguridad informática, la detección de intrusiones en red requiere el acceso a información importante para una empresa, que abarca desde datos de tráfico de red hasta registros de actividad del sistema. La protección adecuada de esta información es esencial para salvaguardar su integridad y confidencialidad, así como para mantener la seguridad general de la red. Sin embargo, con el aumento de las amenazas cibernéticas y la creciente sofisticación de los ataques, asegurar la protección de la red se ha convertido en un desafío de suma importancia.
La necesidad de optimizar los procesos internos, tales como el monitoreo continuo de la red y la detección de comportamientos anómalos, como intrusiones no autorizadas, exige soluciones más avanzadas. Las soluciones actuales no son suficientes debido a su incapacidad para detectar amenazas nuevas y sofisticadas, así como su tendencia a generar un gran número de falsos positivos, lo que puede sobrecargar a los equipos de seguridad. Este proyecto estudia la aplicación de técnicas de Machine Learning (ML) con el objetivo de reforzar la seguridad de la red. La importancia de la información manejada subraya la necesidad de implementar sistemas robustos de detección de intrusiones que identifiquen amenazas potenciales.
Al aprovechar el potencial del ML, se abrirán nuevas oportunidades para la anticipación y prevención de incidentes de seguridad. Estas herramientas avanzadas permitirán analizar grandes volúmenes de datos en tiempo real, identificando patrones y tendencias que podrían indicar actividades sospechosas o riesgos potenciales. La proactividad en la detección de amenazas contribuirá significativamente a la protección de la red y al fortalecimiento de la seguridad en entornos empresariales y de telecomunicaciones. En definitiva, se busca crear un entorno de red más seguro y confiable, fomentando la estabilidad y eficiencia operativa.Pregrad
Aplicación de la privacidad diferencial a un conjunto de datos médicos del sistema de salud en Colombia
No full textThe increasing availability of health data, combined with advancements in machine learning, offers substantial opportunities to improve healthcare outcomes. However, these developments introduce critical challenges in protecting patient privacy, particularly when working with sensitive medical records. This study investigates the application of Local Differential Privacy (LDP) mechanisms to a medical dataset from the Colombian health system, to safeguard individual privacy while preserving data utility for predictive tasks. Several LDP mechanisms were implemented to anonymize the dataset—including Direct Encoding Privacy, Optimized Unary Encoding Privacy, as well as the Laplace, Piecewise, and Duchi mechanisms for numerical variables. Subsequently, the impact of these privacy-preserving techniques on the performance of machine learning models, such as Logistic Regression, Decision Trees, Random Forest, and XGBoost, was evaluated. The findings reveal that the initial dataset’s lack of cleanliness negatively impacted algorithm performance, even before the application of differential local privacy. However, when these models were tested on a more structured dataset, such as the Titanic dataset, the results improved significantly, highlighting the importance of data quality in achieving reliable outcomes with privacy-preserving methods.La creciente disponibilidad de datos sanitarios, combinada con los avances en el aprendizaje automático, ofrece importantes oportunidades para mejorar los resultados de la atención sanitaria. Sin embargo, estos desarrollos introducen desafíos críticos en la protección de la privacidad del paciente, particularmente cuando se trabaja con registros médicos sensibles. Este estudio investiga la aplicación de mecanismos de Privacidad Diferencial Local (LDP) a un conjunto de datos médicos del sistema de salud colombiano, para salvaguardar la privacidad individual al tiempo que se preserva la utilidad de los datos para tareas predictivas. Se implementaron varios mecanismos LDP para anonimizar el conjunto de datos, incluyendo la Privacidad de Codificación Directa, la Privacidad de Codificación Unaria Optimizada, así como los mecanismos Laplace, Piecewise y Duchi para variables numéricas. Posteriormente, se evaluó el impacto de estas técnicas de preservación de la privacidad en el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático, como la regresión logística, los árboles de decisión, los bosques aleatorios y XGBoost. Los resultados revelan que la falta de limpieza del conjunto de datos inicial afecta negativamente al rendimiento de los algoritmos, incluso antes de aplicar la privacidad local diferencial. Sin embargo, cuando estos modelos se probaron en un conjunto de datos más estructurado, como el conjunto de datos Titanic, los resultados mejoraron significativamente, lo que pone de relieve la importancia de la calidad de los datos para lograr resultados fiables con métodos de preservación de la privacidad.Maestrí
Diseño de un sistema integral de gestión para la minimización de desperdicios de alimentos en el sector de delivery
No full textLa acelerada evolución del cambio climático, ocasionado por el aumento de la emisión de gases de efecto invernadero, ha motivado a la humanidad a desarrollar estrategias y soluciones para garantizar una gestión responsable y sostenible de los recursos. Entre las principales causas de la emisión de gases de efecto invernadero se encuentra el desperdicio de alimentos. Actualmente la mayoría de los desperdicios de alimentos provienen del sector de restaurantes virtuales, y, por ende, resulta fundamental comprender la cadena de suministro de este modelo de negocio para abordar la problemática de desperdicios y mitigar su impacto. Para llevar a cabo este proceso, se partió de la identificación de los puntos críticos en la cadena de suministro. Los principales puntos críticos identificados fueron: la gestión de inventarios, la distribución de los productos y la falta de políticas y prácticas que motivan la rotación de productos para la minimización de desperdicios. Implementar este proyecto no solo significa una alternativa de responsabilidad social y ambiental, sino que también es una estrategia empresarial inteligente que permite garantizar la optimización de los recursos de la compañía para contribuir al aumento de su rentabilidad.Maestrí
Machine learning classification for epilepsy lesions localization based on MRIs
No full textTreatment of epilepsy patients usually involves antiepileptic drugs to control seizures. However, patients with drug-resistant, or refractory epilepsy go through various trials before becoming candidates for surgery to treat brain lesions that cause their seizures, and this process can take a long time. In this work, a machine learning approach was used to localize lesions in refractory patients by grouping lesions in two categories: hemisphere (left and right), and lobe (frontal lobe and other lobes). To train the model, a public magnetic resonance image (MRI) dataset was used and images went through a preprocessing pipeline that consisted of histogram oriented gradients, and principal component analysis. The models were tuned through cross validation techniques and then compared by their metrics to choose the best performing model for each type of image viewpoint (sagittal, coronal, and axial).Ingeniero de Sistemas y ComputaciónPregrad
Estudio del efecto de las controversias en materia ESG sobre la divulgación de información de las firmas latinoamericanas
No full textLas firmas latinoamericanas enfrentan desafíos para atraer la inversión extranjera y operar en el entorno global. Las Controversias ESG pueden generar una mayor atención de las partes interesadas sobre las prácticas ESG de la firma, lo que afecta su política de divulgación. Este estudio utiliza un modelo de efectos fijos con datos de 262 firmas latinoamericanas entre 2012 y 2022 para analizar cómo la ocurrencia de Controversias ESG afecta la revelación de información. Los resultados de efectos fijos de firma sugieren que las compañías con Controversias ESG, de un sector sensible o no, reducen el 10% de su nivel de divulgación ESG el año siguiente, lo que podría estar asociado a la gestión de los efectos adversos de las controversias especialmente en las firmas grandes, con alto apalancamiento y mayor puntaje ESG, y cuya sede está en países con mayor transparencia institucional. Al estudiar los pilares ESG desagregados, se concluyó que las Controversias ESG reducen en 18% el nivel de divulgación ESG del componente social el año siguiente.Maestrí
Hacia una aplicación de inteligencia de negocio para la optimización de planes de mantenimiento
No full textEste proyecto tiene como objetivo adoptar una metodología de mantenimiento basada en la evidencia, para la mejora de la efectividad de las labores de mantenimiento a través de ajustes necesarios para optimizar el uso y asignación de los recursos del departamento de ingeniería mecánica. Su implementación condujo a una optimización y mejora en la toma de decisiones relacionadas con el mantenimiento preventivo y correctivo de los equipos a utilizar. Estas decisiones se tomarán mediante un análisis gráfico y de datos, evaluados según criterios específicos. Esta metodología sentará las bases para la implementación de inteligencia de negocios orientada a la optimización de los planes de mantenimiento en el departamento de ingeniería mecánica.Ingeniero MecánicoPregrad
Aproximaciones tercer mundistas al derecho internacional: revisión conceptual desde problemáticas historiográficas
No full textLa historia del derecho internacional (DI), hasta la segunda mitad del siglo XX, ha sido eurocéntrica, por lo que ha habido escuelas de pensamiento crítico, como TWAIL, que buscan hacer una revisión para presentar la visión de los sometidos, y cómo el DI, y su historia tradicional, ha sido más una herramienta de justificación de la dominación. Por su parte, la historia, como ciencia social, ha tenido avances en los debates historiográficos para poder estar a la par de las problemáticas sociales contemporaneas. El presente texto desea revisar si los enfoques históricos de TWAIL tienen una desconexión con esos avances en la historiografía, lo cual puede resultar perjudicial para sus investigaciones en responder a las necesidades actuales del DI en el Tercer Mundo.The history of international law (IL), until the second half of the twentieth century, has been Eurocentric, so there have been schools of critical thought, such as TWAIL, which seek to make a revision to present the vision of the subjugated, and how the IL, and its traditional history, has been more a tool for justifying domination. For its part, history, as a social science, has had advances in historiographical debates in order to keep pace with contemporary social issues. The present text wishes to review whether TWAIL's historical approaches have a disconnect with these advances in historiography, which may be detrimental to its research in responding to the current needs of IL in the Third World.Maestrí