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tesis de grado
Publicado 2025
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Las máquinas de extrusión requieren un control preciso de la temperatura para maximizar el ahorro energético durante los procesos de fabricación y garantizar la calidad del producto. Este artículo presenta una nueva estrategia basada en aprendizaje automático (AA) para optimizar la regulación de la temperatura en tiempo real. El método sugerido aprende los patrones de comportamiento de las máquinas de extrusión en diversas condiciones de funcionamiento y ajusta dinámicamente los parámetros de tensión y temperatura para lograr una gestión más rápida y precisa. Los modelos y experimentos demuestran una reducción notable de las fluctuaciones de temperatura y una mejora notable del consumo energético en comparación con los métodos de control tradicionales. Además, mediante el aprendizaje automático, se puede anticipar cualquier irregularidad en el proceso, mejorando la ...
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artículo
Publicado 2023
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In the present study, the collection of machine learning algorithms of the Weka program was used to predict the bubble pressure of 36 oil samples, determining the accuracy of their results with the 10-fold cross-validation test method. Subsequently, for comparison purposes, the bubble pressures were calculated with the correlation generated in the work from which the samples were taken and their results were more precise than those obtained by the algorithms in 4 of the 7 performance metrics used. Due to this situation, and considering that the correlation was evaluated with the same data with which it was generated, the test method was changed to validation with the training data and the bubble pressures were predicted again. Other things being equal, machine learning was more accurate than correlation on all performance metrics.
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tesis de grado
Publicado 2020
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En la actividad hospitalaria tal y como se indica en el artículo “Aspectos médicos-legales de la historia clínica” (Rio, 1999), las historias clínicas son un elemento muy importante en la asistencia médica de un individuo, así también en lo concerniente a la medicina de forma colectiva o institucional; y debe encontrase regulada bajo estándares de calidad óptimas para preservar el derecho a la salud del paciente, así como el derecho a la privacidad. También se menciona la disciplina que recae sobre los tratantes (médicos/as, enfermeros/as, otros), para no caer en incumplimientos. Otro punto importante tiene que ver con lo que contienen los historiales médicos en cuando la exploración personal, pruebas diagnósticas primarias o complementarias, juicios sobre los diagnósticos y tratamientos, así como los detalles sobre la evolución de los pacientes. Por mucho tiempo se...
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tesis de grado
Publicado 2021
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El propósito de esta tesis es resolver el problema relacionado a la reducción de los costos de mantenimiento que necesitan las empresas, como es el caso de monitoreo de condiciones usando nuevas tecnologías a un costo accesible. Esto nos lleva a proponer una forma de aplicación en el monitoreo de condiciones basados en elementos de desgaste de las piezas en el aceite, para mejorar el diagnóstico de fallas en el motor y la transmisión en cargadores 966 Caterpillar, usando machine learning, por ello, se justifica desarrollar una metodología para determinar una predicción de alertas de fallas, usando una técnica estadística llamada Árbol de Clasificación, la cual es una técnica no supervisada de machine learning. Se desarrollo por método científico, con estudios cuantitativos, de nivel no experimental, longitudinal tipo panel, usando una base de datos entre los años 2015 al ...
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objeto de conferencia
Publicado 2019
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Condiciones en las startups de Israel que las convierten en las compañías que mejor aprovechan el entorno industrial 4.0
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tesis de maestría
Publicado 2023
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Este informe resume los hallazgos de varios estudios sobre la repercusión de costumbres alimenticias inadecuadas, particularmente las dietas estrictas, en los niveles de agua y músculo en el cuerpo, el problema social relevante es la incidencia elevada de obesidad y sobrepeso en la comunidad peruana, incluyendo a los individuos entre 18 y 45 años. Los estudios revelan que cuando las personas abandonan las restricciones dietéticas, sus hábitos alimenticios cambian y el cuerpo lo compensa utilizando grasas para sustentarse (Hernández & Vargas, 2022). La incidencia de obesidad y sobrepeso es una preocupación mundial que ha llevado a un crecimiento de la prevalencia de morbilidades como diabetes, afecciones cardiovasculares e insuficiencia renal, particularmente en Perú donde el 70% de la población se encuentra en esta categoría (Hernández & Vargas, 2022). Al examinar los puntos d...
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tesis de grado
Publicado 2025
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Esta revisión sistemática analiza el uso de técnicas de aprendizaje automático en el Reconocimiento Automático de Placas Vehiculares (ANPR) en entornos reales, siguiendo el protocolo PRISMA. Se revisaron 50 estudios de 2020 a 2025, obtenidos de Scopus, IEEE Xplore y ScienceDirect, enfocados en métodos como YOLO, CNN, Transformers y modelos híbridos. Los resultados muestran que YOLO (v3, v4, v5, v8) lidera por su alta precisión (hasta 99.9%) y velocidad (superando 159 FPS), incluso en condiciones adversas como lluvia, baja luz o imágenes borrosas. Las CNN, como ResNet y MobileNet, ofrecen flexibilidad y precisiones cercanas al 99.71%. Los Transformers y modelos de superresolución (GANs, difusión) mejoran el reconocimiento en escenarios complejos, alcanzando hasta 95% en textos. Sin embargo, la falta de datasets estandarizados, la escasa representación de placas no latinas y la...
8
tesis de maestría
Publicado 2023
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Este informe resume los hallazgos de varios estudios sobre la repercusión de costumbres alimenticias inadecuadas, particularmente las dietas estrictas, en los niveles de agua y músculo en el cuerpo, el problema social relevante es la incidencia elevada de obesidad y sobrepeso en la comunidad peruana, incluyendo a los individuos entre 18 y 45 años. Los estudios revelan que cuando las personas abandonan las restricciones dietéticas, sus hábitos alimenticios cambian y el cuerpo lo compensa utilizando grasas para sustentarse (Hernández & Vargas, 2022). La incidencia de obesidad y sobrepeso es una preocupación mundial que ha llevado a un crecimiento de la prevalencia de morbilidades como diabetes, afecciones cardiovasculares e insuficiencia renal, particularmente en Perú donde el 70% de la población se encuentra en esta categoría (Hernández & Vargas, 2022). Al examinar los puntos d...
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tesis doctoral
Publicado 2022
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La satisfacción laboral del docente, es un aspecto importante en el desempeño académico, retención de los estudiantes y retención de los maestros. En el presente estudio se determinó el modelo predictivo de la satisfacción laboral de docentes de educación básica mediante técnicas de aprendizaje automático. El conjunto de datos original estuvo conformado por 15087 instancias y 942 atributos procedentes de la encuesta nacional a docentes de instituciones educativas públicas y privadas de educación básica regular (ENDO-2018) desarrollado por Ministerio de Educación del Perú. Las técnicas de selección de características empleadas fueron el filtro ANOVA F-test y el filtro Chi-Cuadrado. En la fase modelado se emplearon los algoritmos de Regresión logística, Gradient Boosting, Random Forest, XGBoost, Decision Trees-CART. El algoritmo de Random Forest obtiene una exactitud d...
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tesis de grado
Machine learning y el riesgo de accidente cerebrovascular en pacientes del consultorio del Dr. Pinto
Publicado 2021
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La presente investigación se basó en torno a la problemática en el consultorio médico del Dr. Pinto sobre la incidencia de accidentes cerebrovasculares. Por ello, este estudio se enfoca en el uso de machine learning para desarrollar e implementar una aplicación web que considere las principales condiciones de riesgo del paciente, y prediga esta enfermedad, sirviendo como referencia para el doctor. Esta investigación tiene un diseño experimental y su objetivo es determinar el nivel de influencia para predecir el riesgo de accidente cerebrovascular en pacientes del consultorio en cuestión. Por ende, la solución que se desarrolló fue una aplicación web basada en un modelo de Random Forest que procesa la data, y predice accidentes cerebrovasculares. Todo esto mediante una primera interfaz en la cual se ingresan los principales riesgos del paciente tales como la edad, glucosa, hipe...
11
tesis de grado
Publicado 2024
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Si bien el Completely Fair Scheduler (CFS) de Linux es capaz de proporcionar equidad entre procesos y de manejar la ubicación y migración de estos a través de un load balancer, existen trabajos previos que proponen la integración de Machine Learning (ML) como una herramienta potencial para refinar las decisiones del kernel. En este trabajo, se analiza un caso específico de migración de tareas, donde algunas son migradas forzosamente entre cores. Este escenario es subóptimo especialmente cuando, por condiciones específicas, se migra una tarea que se encuentra “caliente” en cache. Como solución a este problema proponemos el uso de ML de manera similar al trabajo [1] con el fin de predecir incidencias de migraciones forzadas. Para esto implementamos un sistema capaz de recolectar datos de migraciones en llamadas a la función can_migrate_task () y utilizamos estos datos para (i...
12
tesis de grado
Publicado 2025
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El crecimiento acelerado del parque automotor y la limitada modernización de los sistemas de estacionamiento urbano han generado serios problemas de congestión, ineficiencia y desorden vehicular, especialmente en ciudades latinoamericanas como Lima. Si bien existen avances en tecnologías como el reconocimiento automático de placas (LPR) y el aprendizaje automático, la integración efectiva de estas soluciones en una única plataforma adaptada al contexto urbano local sigue siendo escasa. En respuesta, el presente proyecto tuvo como objetivo implementar una plataforma SaaS llamada RUMIPARK, que integra Machine Learning y LPR para optimizar el control vehicular en playas de estacionamiento. Para ello, se adoptó un enfoque tecnológico-aplicado y la metodología ágil Extreme Programming (XP), permitiendo desarrollar e iterar funcionalidades claves como registro de vehículos, control...
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tesis doctoral
Publicado 2024
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En el desarrollo de los procesos industriales modernos impulsados por motores de combustión interna, es crucial mantener un monitoreo constante de su desempeño para prever acciones de operación, mantenimiento y producción que impacten de manera relevante en su aplicación. En este sentido esta investigación tiene por objetivo determinar de qué manera un modelo de pronóstico basado en machine learning logra la predicción del desempeño instantáneo de un motor de combustión interna de aplicación industrial. Para esta investigación se empleó un diseño no experimental y de corte transversal, partiendo del registro del comportamiento de un motor de combustión interna de encendido por compresión (motor diésel) de inyección directa, turboalimentado, equipado con un sistema electrónico de suministro de combustible del tipo "common rail", al cual se le sometió a pruebas de car...
14
artículo
Publicado 2025
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El suicidio es, a nivel global, un serio problema de salud publica, en países de primer mundo como Estados Unidos, las víctimas rondan las 50,000 en los ˙últimos 3 años, y hasta marzo del 2024, ya se registraron casi 12,000 casos. Por otro lado, en Per˙ se ha observado desde el 2021 un aumento de la tasa de suicidio en la población de entre 15 y 25 años. A pesar de existir mecanismos de prevención, el problema fundamental es la carencia de una atención especializada rápida y eficiente, lo cual se lograría con una detección temprana de individuos con ideas suicidas. El objetivo de este estudio es desarrollar distintos modelos de clasificación usando técnicas de Machine Learning (ML) y Deep Learning (DL) para obtener un modelo óptimo que permita detectar con gran exactitud el riesgo de suicidio en una publicación en redes sociales, y de esta manera, las personas identifica...
15
tesis de grado
Publicado 2025
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La presente investigación tiene como objetivo analizar eventos de inundación en la cuenca del río Vilcanota hasta la localidad de Pisac (Cusco, Perú), mediante herramientas hidrológicas estándar como HEC-HMS y técnicas avanzadas de Machine Learning (ML). Se emplea un diseño experimental basado en la simulación de escenarios de inundación, integrando procesos hidrológicos y métricas de validación como NSE (Nash-Suttcliffe Efficiency), RMSE (Root Mean Square Error), MAE (Mean Absolute Error), PBIAS (Percent Bias), KGE (Kling-Gupta Efficiency) y R2 (Coeficiente de Determinación). Además, se incorporan bases de datos de reanálisis (PISCOp_h), batimétricos (GloBathy) y productos de teledetección para la representación hidrológica en una región montañosa con alta variabilidad y escasez de datos. Durante el periodo 2016–2020 se evaluaron el modelo semiempírico de Curva ...
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tesis de grado
Publicado 2023
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El sistema de monitoreo de salud de activos basado en machine learning aplicado en maquinaria pesada está dirigido principalmente a compañías mineras de tajo abierto. Los datos de validación para el sistema serán tomados del registro de la base de datos histórica en los turnos ocurridos en el último año. Recoger información asociada a un conjunto de parámetros primarios que se analizará, con base en el criterio, definido por el usuario. El estudio del aprendizaje automático se enfocará en el análisis de datos previos para realizar predicciones precisas, basándose en la información de los parámetros. Este enfoque se conoce como data-driven o gobernado por los datos. Utilizando la información de los parámetros primarios recogidos, la solución puede indicar las condiciones del equipo y proponer realizar un mantenimiento proactivo.
17
tesis de grado
Publicado 2023
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En el presente trabajo de tesis, se desarrolla y propone un modelo innovador de estimación de la confiabilidad para equipos industriales aplicado a un caso de estudio dentro de un sistema de equipos de molienda de cemento. Este modelo incorpora de aprendizaje automático situándose en la vanguardia de los estudios contemporáneos en el ámbito de la ingeniería de confiabilidad. A través de este enfoque, se busca mejorar la precisión en la estimación de la confiabilidad empleando una metodología que realiza la comparación entre métodos estadísticos convencionales, como los modelos de distribución normal, exponencial, lognormal y Weibull, y la integración del modelo innovador híbrido Crow-AMSAA incluyendo métodos de machine learning al ofrecer herramientas analíticas más robustas para la gestión de mantenimiento y prolongación de vida útil de sistemas productivos en la i...
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tesis de grado
Publicado 2025
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La clasificación de las frutas según su nivel de madurez de forma automatizada resulta clave para disminuir las pérdidas que se producen una vez cosechadas y para mejorar la calidad de la cadena de abastecimiento. El trabajo que aquí se presenta es una Revisión Sistemática sobre técnicas de machine learning para llevar a cabo la clasificación de frutas en función de su grado de madurez a partir del análisis mediante visión por ordenador. Siguiendo la metodología PRISMA nos hemos puesto como objetivo la identificación en las bases de datos de Scopus, y Web of Science de un total de 139 documentos; una vez implementados criterios de inclusión y exclusión, un total aproximado de 50 artículos fueron seleccionados para su posterior análisis. Esta investigación muestra que los algoritmos más usados son las redes neuronales convolucionales (CNN), los modelos SVM o bien, los t...
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tesis de grado
Publicado 2024
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En el presente estudio, la minería es un sector que busca constantemente implementar nuevas tecnologías para enfrentar diversos desafíos como: el impacto ambiental, escasez de agua, aumento de los costos de operación, seguridad laboral, etc. Para abordar estos problemas se debe poner especial énfasis en la modernización del área de mantenimiento que a pesar del auge de la Inteligencia Artificial en diferentes industrias este campo es relativamente nuevo en esta área. La presente investigación se centra en aplicar Machine Learning a la técnica de Análisis Tribológico para optimizar el Mantenimiento Preventivo Basado en Condición de los motores de palas hidráulicas de una operación minera. El Análisis Tribológico es una de las técnicas más comunes y utilizadas en mantenimiento pues el aceite es un componente clave en el funcionamiento de muchos equipos. El aceite lubrica...
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objeto de conferencia
Publicado 2021
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El SARS-CoV-2, que causa la enfermedad del COVID-19, es un virus que se ha expandido rápidamente por el mundo, teniendo como lugar de inicio la ciudad de Wuhan, en China. A la fecha se han detectado más de 36 738 525 casos a nivel mundial. La tasa de infectados aumenta diariamente y la capacidad sanitaria no se da abasto. Por estas razones, se ha venido proponiendo una variedad de métodos para identificar el novel coronavirus con mayor rapidez y a menor costo. Un ejemplo de estos métodos para identificar la enfermedad es el COVID-Net, una red convolucional que identifica el COVID-19, neumonía o pulmones en condición normal. En este trabajo se propone una metodología para identificar y clasifi car imágenes de radiografías de tórax que tienen el COVID-19, neumonía o sin condición. Para esto se utilizaron extractores de características intermedias: HOG+PCA, SIFT+K-means y SURF+...
