Maestria en Ingeniería de Sistemas y Computación

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    PhytoVision: Sistema de medición de crecimiento In vitro de plántulas de Lactuca sativa L.
    (Universidad Tecnológica de Pereira, 2022) Moreno Tabares, Carlos Arturo ; Jaramillo Villegas, Jose Alfredo
    Los bioensayos con plantas son experimentos que se realizan, en un ambiente controlado, a semillas de plantas para detectar los efectos que tienen las diferentes sustancias en su proceso de germinación y crecimiento; esto se determina mediante los datos obtenidos por observación sobre los cambios presentados en las plántulas días posteriores al aplicar la sustancia, uno de esos datos es la longitud del tallo y la raíz. Para conseguir el dato de la longitud del tallo y raíz de una plántula con precisión con un instrumento de medición convencional requiere que ésta se encuentre ubicado a lo largo sin curvar (lo menos posible) lo cual implica manipularla corriendo el riesgo de dañarla o alterar la sustancia aplicada antes de completar el experimento. La computación ha permitido el desarrollo de herramientas de software que apoyan partes de diferentes procedimientos tales como extraer el dato de longitud de tallo y raíz a partir de análisis a imágenes con características sujetas a variaciones de las condiciones del ambiente y particularidades de la plántula. La herramienta de software es configurada para realizar análisis sobre datos de entrada y entregar un resultado al punto de tener criterios que pueden adaptarse a medida que existan nuevas variaciones posibles en ellos, similar a como se comportaría la mente humana gracias a los algoritmos de inteligencia artificial. La visión por computadora permite a las herramientas de software extraer datos a partir de imágenes y junto con la inteligencia artificial realiza la búsqueda de patrones o características clave de la imagen entrante, permitiendo abarcar diferentes posibles combinaciones definiendo únicamente la forma de analizar.
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    Reconocimiento facial para la automatización del registro de asistencia a clases
    (Universidad Tecnológica de Pereira, 2022) Legarda Delgado, Diego Fernando ; Loaiza Pabón, Oscar Andrés ; García Arias, Hernán Felipe
    En el presente trabajo se realizó el desarrollo del sistema piloto de registro automático de asistencia a clases presenciales FR-ARCA, basado en técnicas de detección y reconocimiento facial, utilizando modelos de aprendizaje profundo. Se diseñó el modelo del sistema con una arquitectura modular de diferentes herramientas integradas adecuadamente para resolver las consideraciones previstas. El uso y la integración de contenedores, el lenguaje de progra mación Python con los frameworks FastAPI y Django, el uso de frameworks para Machine Learning como Keras, TensorFlow, PyTorch, OpenCV y MXNet y protocolos de comunicación REST y MQTT permitieron superar retos que tiene la ingeniería de software para implementar inteligencia artificial (IA) en software de producción. Con la extracción de características principales de rostro y su almacenamiento en bases de datos (DB) se realiza la identifica ción de identidades a través del cálculo de similitud entre los vectores de características (embeddings) por lo cual no se necesita reentrenar las redes neuronales convolucionales cuando ingresan nuevos aprendices a la institución. Se probaron modelos preentrenados de detección de rostros como MTCNN, RetinaFace y SCRFD, y modelos de reconocimiento de rostros como VGG-Face, FaceNet y ArtFace, en el sistema FR-ARCA y fueron evaluados con experimentos que permitieron validar y configurar el sistema para lograr excelentes resultados en la exactitud del registro de asistencia a clases.
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    BlockID diseño de un sistema de votaciones basado en la tecnología blockchain
    (Universidad Tecnológica de Pereira, 2022) Mejía Herrera , Diego Stiven ; Múnera Sánchez , Juan Pablo ; Jaramillo Villegas, Jose Alfredo
    La tecnología avanza a gran velocidad; Hoy en día todas las áreas de la gestión estatal están sujetas a sistematización, lo cual es una gran ventaja, pero al mismo tiempo un peligro para la seguridad de los datos. Los sistemas blockchain pueden traer un gran avance al sistema electoral tanto de instituciones, empresas u organizaciones en general en Colombia, simplificando la forma en que se realizan las elecciones populares, generando grandes ahorros de dinero y redundando en la seguridad de los datos. De esta manera, la tecnología blockchain puede brindar una solución eficiente a la forma en que se toma una decisión popular. esto gracias a la característica inmutable de los datos registrados en este tipo de estructura de datos. esta inmutabilidad permite a los votantes estar seguros de que su voto no será adulterado ni compartido, además, los usuarios podrán conocer los resultados de las elecciones en tiempo real, es decir, una vez finalizadas las elecciones, el resultado final depende de lo que diga la cadena de bloques. ha almacenado y mitigado el error humano a la hora de contar los votos. brindando de esta manera, mayor transparencia y confianza en el proceso electoral. es por ello que se propone iniciar con la investigación y desarrollo de un sistema de votación basado en blockchain, con el fin de probar las ventajas y desventajas de dicho sistema, a través de un prototipo funcional adaptado para ser utilizado en cualquier tipo de votación digital.
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    Exploring the Historical Behavior of Islamic State Groups: Latent Class Analysis and K-Modes Clustering Approach
    (Universidad Tecnológica de Pereira, 2021) Varona Henao, Daniel ; Toquica Arango, Mateo ; Jaramillo , Jose Alfredo
    Research on terrorism has always gravitated around qualitative methods and statistical techniques. Technology plays an essential role in terrorism and counterterrorism analysis by providing collections of large databases in many fields and the computational power to analyze them. Machine learning has shown new methods that could complement standard and well-established methodological approaches. This work contributes to the bridging of machine learning with terrorism studies by analyzing data with a classic statistical method Latent Class Analysis (LCA), and a machine learning method (K-modes). More formally, this work presents a mixed approach to analyze and cluster records from the Global Terrorism Database (GTD) referring to terrorist attacks belonging to the Islamic State. A diverse set of variables are considered, such as the type of weapons, targets, terrorist groups perpetrating the attacks, and geographic location. We identified three analysis periods by relying on a literature review and applied and contrasted LCA and K-Mode models for each period. This project aims to generate a record of how the periods were divided and identify the critical points for using the variables in the GTD database. Finally, we performed a data classification and generated an analysis for whoever requires it for these terrorist groups in the established periods.
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    Modelo para la identificación de estudiantes en riesgo de deserción escolar Estudio de caso: Institución educativa Sur Oriental (Pereira)
    (Universidad Tecnológica de Pereira, 2021) Londoño Pinilla, Héctor Fabio ; Meneses Escobar, Carlos Augusto
    Este proyecto tiene como finalidad la construcción de un modelo para la mitigación del riesgo de deserción escolar en la Institución Educativa Sur Oriental de Pereira, mediante el uso de sistemas de recomendación. Tener herramientas que permitan ayudar a identificar y establecer alertas tempranas para evitar el abandono escolar en las instituciones educativas, es fundamental para disminuir la cantidad de niños, niñas, jóvenes y adolescentes que dejan de asistir a las aulas de clase en diario vivir de nuestra sociedad. Para llegar al modelo deseado se realizó una búsqueda exhaustiva sobre las principales causas o factores que influyen en la deserción escolar, también se analizaron los diferentes tipos de sistemas de recomendación, para determinar cuál se adaptaba mejor a las necesidades planteadas en el estudio.