Universidad de Los Andes
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Indice ODS 2024 América Latina y el Caribe
No full textReporte comparativo de los indicadores de avance de los ODS en América Latina y el Caribe al 2024, elaborado por el Centro de los Objetivos de Desarrollo Sostenible de la Universidad de los Andes
Instalación de instrumentación solar
No full textDiseño, manufactura, y planeación de la instalación de instrumentos de medición meteorológica de interés para el monitoreo del rendimiento del laboratorio solar fotovoltaico del edificio Mario Laserna de La Universidad de los AndesPregradoEnergías RenovablesIntegridad Estructura
La fuerza de lo implícito: La sátira como acto político
No full textEste trabajo examina el lenguaje totalitario desde la teoría de actos de habla, exponiendo el rol que cumplen las dinámicas lingüísticas del poder en estos regímenes. El objetivo es destacar un método de resistencia política que, a través del uso de lo implícito, permite criticar y ridiculizar los poderes socialmente conferidos del régimen. En la teoría de actos de habla, Austin defiende que el contexto y la autoridad lingüística son dos conceptos fundamentales para entender la forma en que usamos el lenguaje. El primer concepto requiere de una perspectiva holística que permite entender la situación total del habla y la complejidad del fenómeno lingüístico. Por otra parte, la autoridad lingüística genera una serie de valores y responsabilidades para los individuos de una sociedad. Esto permite a las personas ser explícitas en su uso del lenguaje. Para poder analizar cómo funciona el lenguaje totalitario, se presentan los argumentos de Hannah Arendt y de Victor Klemperer, quienes demuestran que en este tipo de sociedades sólo hay un poder conferido: subordinarse al régimen o ser víctima de su terror. Esta dinámica social de los regímenes totalitarios le permite establecer una forma correcta de humanidad, eliminando la acción humana que explora Arendt. De tal forma, este lenguaje sólo permite alabar los logros y arengar las frases propagandistas del poder político, anulando cualquier forma de crítica o de ambigüedad. Sin embargo, el lenguaje satírico logra una manipulación de estas dinámicas del poder, generando escenas absurdas que implican una oposición al régimen. La trama de la novela se vuelve el poder conferido por el autor, lo que le permite a los personajes hacer actos ilocucionarios y perlocutivos para, implícitamente, criticar y burlarse del poder totalitario. Este estudio utiliza la novela de Mijaíl Bulgákov El maestro y Margarita para analizar cómo el lenguaje satírico aplica lo implícito para ocultar la crítica y la burla.Pregrad
Effect of hydrogen use on the characteristics of a natural gas and hydrogen combustion process
No full textIn recent years, the global energy transition has highlighted the need for sustainable fuel alternatives, with hydrogen emerging as a key player in reducing carbon emissions. As a carbon-free fuel, hydrogen offers significant potential to decarbonize important sectors such as transportation and industry when blended with traditional fuels. This study investigates the combustion of a natural gas-hydrogen mixture in a vertical continuous-flow combustion chamber using computational fluid dynamics (CFD) in ANSYS Fluent. The experimental setup involved a cofiring and reburn chamber fuelled with natural gas. The chamber, with a heating power of 25kW , features a side exhaust duct, seven side ports for six temperature measurements along its length and the insertion of a gas analyser. Axial and radial temperature profiles for three air-fuel mixtures were recorded, along with concentrations of CO, CO2, N Ox, and O2 as products. A computational model of non-premixed natural gas and air combustion was developed in Fluent under the same experimental conditions for validation. Furthermore, a total of six simulations were run for cofiring and reburn with different hydrogen concentrations, 15%, 30% and 45% for each mode. Increasing hydrogen content reduced CO and CO2, as well as lower N Ox levels than pure natural gas. Flame temperature profiles revealed higher peak temperatures and altered thermal distribution when hydrogen was added.Maestrí
Decision Support System to Solve Single-Container Loading Problem Considering Practical Constraints
No full textThe container loading problem (CLP) has a broad spectrum of applications in industry and has been studied for over 60 years due to its high complexity. This paper addresses a realistic single-container loading scenario with practical constraints, including orientation limitations, maximum stacking weight, static stability, overall container weight limit, and fractional loading for multiple drop-off points (multidrop). We propose an open-source decision support system (DSS) implemented on a widely used platform (MS Excel®), which employs a heuristic algorithm to find efficient loading solutions under these constraints. The DSS uses a multi-start randomized constructive algorithm based on a maximal residual space representation. The constructive phase builds the loading pattern in vertical layers (columns or walls), while respecting all practical constraints. The performance of the proposed heuristic is validated through extensive computational experiments on classical benchmark instances, comparing its results against the recent state- of-the-art methods. We also analyze the impact of multi-drop constraints on utilization metrics. The DSS features an interactive interface for creating/loading instances, visualizing step-by-step packing patterns, and displaying key statistics, thus providing a user-friendly decision tool for practitioners
Al pulso del agua
No full textEste proyecto cuestiona la forma en que actualmente se accede al balneario de Pescaderito. Decenas de buses turísticos atraviesan la cabecera municipal de Curití sin detenerse, transportando visitantes cuyo único propósito es disfrutar del balneario desde una perspectiva meramente recreativa, muchas veces sin una verdadera conciencia del entorno natural que los acoge.
Esto no es, en sí mismo, algo negativo. Pescaderito ha sido, sin duda, un motor importante para posicionar a Curití como destino turístico en la región. Sin embargo, ¿cuál ha sido el costo ambiental de este crecimiento? El turismo masivo, sin regulación ni procesos de sensibilización, ha contribuido al deterioro progresivo de la quebrada, afectando tanto su integridad ecológica como su valor cultural.
En respuesta a esta problemática, el proyecto propone la creación de un sendero ecológico que conecte la cabecera municipal con el balneario y los pozos del oriente. Más que una vía de acceso alterna, se trata de una experiencia inmersiva que invita al visitante a recorrer a pie el corazón del bosque subandino, atravesando paisajes montañosos de gran belleza y valor ecológico.
La caminata no solo permite redescubrir el territorio desde la cercanía, sino que también busca generar un proceso de sensibilización ambiental, en el que el visitante se convierta en observador consciente y no en consumidor indiferente. Con suerte —y con intención—, quienes lleguen a Pescaderito lo harán con una nueva mirada: más respetuosa, más informada, más ecológica.Pregrad
ZooxClassML: Evaluation of Machine Learning Models for Classification of Live and Dead Symbiodiniaceae algae
No full textCoral reefs are key contributors to marine biodiversity, and their survival depends on the symbiotic relationship between corals and Symbiodiniaceae algae. One of the main natural dispersers of these microalgae is the parrotfish, which releases them through its feces. Therefore, identifying which cells in fecal samples correspond to Symbiodiniaceae, and more importantly, determining their viability, is crucial for understanding coral reef ecosystems. Flow cytometry is a powerful tool for analyzing cellular characteristics at the single-cell level, but manual classification of these cells is time-consuming and subject to human bias. This study explores the use of machine learning (ML) to automate the classification of algae and sediment particles in parrotfish fecal samples. Initial clustering was carried out using unsupervised algorithms (K-Means and Gaussian Mixture Models), with K-Means producing clearer separation in PCA-reduced feature space. These clusters were used to train supervised models, including Support Vector Machines (SVM), Random Forest and HistGradientBoosting. While models performed similarly, HistGradientBoosting was selected due to its faster training time and comparable accuracy. The models successfully captured biologically meaningful patterns, including the gradual transition from viable to non-viable cells and the accurate identification of sediment particles. This study highlights the value of combining flow cytometry with machine learning to support ecological research and conservation of coral reef environments.Maestrí
Differential privacy strategies for data analytics in the banking sector
No full textFinancial institutions are under growing pressure to protect customer data while maintaining the ability to extract insights through data analysis. This study investigates the use of differential privacy (DP), comparing Local Differential Privacy (LDP) and Central Differential Privacy (CDP) methods on an open bank marketing dataset. Findings show a clear trade-off between privacy and utility in LDP, while in CDP, adjusting training configurations can help reduce the impact of privacy constraints.
The results provide practical guidance to apply differential privacy in financial environments, supporting both regulatory compliance and effective data use.Pregrad
Implementación de redes neuronales para la predicción de la presencia de beta-lactamasas de espectro extendido en Enterobacterales.
No full textLa Resistencia Antimicrobiana (RAM) representa un desafío creciente en la salud pública global desde la introducción masiva de antimicrobianos en el siglo XX, donde las bacterias han desarrollado rápidamente mecanismos de adaptación como la producción de β-lactamasas de espectro extendido (BLESS) para neutralizar antibióticos betalactámicos. Actualmente, el diagnóstico de bacterias resistentes puede tardar hasta siete días debido al transporte de muestras, cultivos, pruebas fenotípicas y equipos como VITEK. Para optimizar este proceso sin comprometer la precisión, se propone el uso de modelos de aprendizaje automático, como redes neuronales y algoritmos de clasificación, entrenados con datos fenotípicos de Concentración Mínima Inhibitoria (MIC), que son más accesibles que los genotípicos, permitiendo predicciones rápidas de patrones de resistencia y una intervención terapéutica temprana.
Este proyecto demuestra el potencial de estos modelos para agilizar el diagnóstico de RAM, mejorando la gestión de infecciones y combatiendo esta amenaza global.PregradoAprendizaje Automatic
Diseño de modelos de NLP para el apoyo en el análisis de protocolos biomédicos
No full textThis thesis developed NLP models to analyze biomedical protocols, addressing challenges of unstructured documents and limited expert availability. Using machine learning and deep learning, an intelligent agent was created to assist in decision-making during biomedical procedures, based on Biomicrosystem's repository of protocols from the Universidad de los Andes. Results showed that traditional machine learning models, such as TF-IDF with logistic regression, achieved an F1-score of 0.89 with only 10 seconds of training, comparable to BioBERT’s 0.89 F1-score but requiring 7 minutes to train. The NER model reached a precision of 0.85, recall of 0.70, and F1-score of 0.77 on 114 annotated entities on a custom set of entities based on experts knowledge. The Retrieval-Augmented Generation (RAG) system achieved faithfulness and relevancy scores up to 0.86 and 0.63 respectively, demonstrating performance competitive with large-scale biomedical QA systems. The pipeline is modular and supports updates, suitable for dynamic research environments. Future work includes developing hybrid retrieval methods combining entity-based filtering and semantic similarity to improve recall without losing precision. Additionally, scalable fine-tuning on larger biomedical corpora will enable efficient domain adaptation and continuous learning. Finally, integrating automated benchmarking and evaluation modules will ensure system accuracy and adaptability over time.MaestríaInteligencia Artificia