https://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/30 Thu, 25 Jun 2026 19:58:58 GMT 2026-06-25T19:58:58Z http://repositoriodspace.unipamplona.edu.co:80/jspui/retrieve/6543c8b3-3fba-4900-b201-9e2e1f8ea4a2/icons8-revista-80.png https://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/30 https://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/10380 Título : La innovación asistida por inteligencia artificial en la Educación Superior: un análisis de las principales tendencias y líneas futuras Autor : Gómez Cano, Carlos Alberto; Sánchez Castillo, Verenice; Jiménez Zapata, Elvia María Resumen : The study analyzed the trends and challenges of AI-assisted educational innovation in global higher education through a bibliometric analysis of 666 Scopus documents (2020-2024). The results revealed exponential growth in scientific production, led by China (166 documents) and the US (61), with dominant thematic clusters in AI technologies, pedagogical innovation, and ethics. However, gaps in equity, interdisciplinarity, and longitudinal assessment were diagnosed. Furthermore, international collaborations showed asymmetries, while the explored sources pointed to a low integration of critical perspectives and vulnerable contexts. It is concluded that adopting intelligence in higher education requires solid ethical frameworks, inclusive approaches, and policies that prioritize innovation focused on social justice. Descripción : El estudio analizó las tendencias y desafíos de la innovación educativa asistida por inteligencia artificial en la educación superior global mediante un análisis bibliométrico de 666 documentos de Scopus (2020-2024). Los resultados revelaron un crecimiento exponencial de la producción científica, liderado por China (166 documentos) y EE.UU. (61), con clústeres temáticos dominantes en tecnologías de IA, innovación pedagógica y ética. Sin embargo, se diagnosticó la persistencia de vacíos en cuanto a equidad, interdisciplinariedad y evaluación longitudinal. Además, las colaboraciones internacionales mostraron asimetrías, mientras que las fuentes exploradas señalaron una baja integración de perspectivas críticas y contextos vulnerables. Se concluye que la adopción de la inteligencia en la educación superior requiere marcos éticos sólidos, enfoques inclusivos y políticas que prioricen una innovación abocada a la justicia social. Tue, 01 Jul 2025 00:00:00 GMT https://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/10380 2025-07-01T00:00:00Z https://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/10379 Título : Una arquitectura de aprendizaje profundo multimodal basada en ViT para la clasificación binaria de accidentes de tráfico Autor : Ríos Pérez, Jesús David; Sánchez Torres, German; Henriquez Miranda, Carlos Resumen : Each year, more than 1 million people die due to traffic accidents, and one-third of these lives could be saved by reducing medical response time. Multi-Modal Deep Learning (MMDL) has emerged in recent years as a powerful tool that integrates different types of data to enhance decision-making capabilities in models. Additionally, Vision Transformers (ViT) are a Deep Learning approach for processing images and videos that has shown promising results in various fields of knowledge. In this project, we propose a ViT-based architecture for binary classification of traffic accidents using data from multiple sources, such as environmental data and images. The integration of an MMDL approach based on ViT can improve the model's accuracy in classifying accidents and non-accidents. This project explores a MMDL approach integrating ViT for traffic accident monitoring in the context of smart cities, achieving a recall of 91%, which evidences a high robustness of the model in identifying positive cases. However, the scarcity of multimodal data represents a major challenge for training these types of models. Descripción : Cada año, más de un millón de personas mueren debido a accidentes de tráfico, y un tercio de estas vidas podrían salvarse reduciendo el tiempo de respuesta médica. El aprendizaje profundo multimodal (MMDL) ha surgido en los últimos años como una poderosa herramienta que integra diferentes tipos de datos para mejorar las capacidades de toma de decisiones en los modelos. Además, los Transformadores Visuales (ViT) son un enfoque de aprendizaje profundo para procesar imágenes y videos que ha mostrado resultados prometedores en varias áreas del conocimiento. En este proyecto, proponemos una arquitectura basada en ViT para la clasificación binaria de accidentes de tráfico utilizando datos de múltiples fuentes, como datos ambientales e imágenes. La integración de un enfoque MMDL basado en ViT puede mejorar la precisión del modelo en la clasificación de accidentes y no accidentes. Este proyecto explora un enfoque MMDL integrando ViT para la monitorización de accidentes de tráfico en el contexto de las ciudades inteligentes, logrando un recall del 91%, lo que evidencia una alta robustez del modelo en la identificación de casos positivos. Sin embargo, la escasez de datos multimodales representa un gran desafío para el entrenamiento de este tipo de modelos. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/10379 2025-01-01T00:00:00Z https://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/10377 Título : Laboratorio flexible para probar dispositivos eléctricos y emular microrredes Autor : Saavedra Montes, Andrés Julián; Hernández Lenis, Christian; Ramos Paja, Carlos Andrés Resumen : The analysis of the electrical behavior of microgrids including renewable sources, storage devices, nonlinear loads, and traditional components, is of paramount importance for researching and educating new professionals in energy systems. This paper presents the design and implementation of a flexible laboratory for testing modern electrical devices and emulating real microgrids. The laboratory design begins with the selection of several devices, followed by the structuring and implementation of a bus to connect the devices. The bus includes circuit breakers, contactors, copper bars, a ground connection, PLCs, and safety terminals. The flexible laboratory is experimentally validated by testing a single-phase converter, charging, and discharging three VRLA batteries, replicating a discharge profile and emulating a real microgrid installed on Isla Fuerte, Colombia. The results are used to evaluate the operation of the devices and to analyze the behavior of a real microgrid, demonstrating the usefulness of the laboratory in education and research. Descripción : El análisis del comportamiento eléctrico de microrredes que incluyan fuentes renovables, dispositivos de almacenamiento, cargas no lineales y componentes tradicionales, es de suma importancia para investigar y formar nuevos profesionales en sistemas de energía. Este artículo presenta el diseño e implementación de un laboratorio flexible para probar dispositivos eléctricos modernos y emular microrredes reales. El diseño del laboratorio comienza con el diseño de varios dispositivos, seguido de la estructuración e implementación de un bus para conectar los dispositivos. La integración incluye interruptores, contactores, barras de cobre, conexión a tierra, PLC y conectores de seguridad. El laboratorio flexible se valida experimentalmente probando un convertidor monofásico, cargando y descargando tres baterías VRLA, replicando un perfil de descarga y emulando una microrred real instalada en Isla Fuerte, Colombia. Los resultados se utilizan para evaluar la operación de los dispositivos y para analizar el comportamiento de una la microrred, demostrando la utilidad del laboratorio en educación e investigación. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/10377 2025-01-01T00:00:00Z https://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/10375 Título : Sistema de trazabilidad de cacao soportado en Internet de las cosas Autor : Gómez Gómez, Jorge Eliecer; Parra Urueta, Camilo Andrés; Guzmán Pineda, Juan José Resumen : This research ensures traceability and food safety throughout the cocoa agro-industrial process, from seed selection to commercialization. A traceability system was developed using Laravel, a web application, and a REST API for management and commercialization, along with an IoT device equipped with sensors (Raspberry Pi) to monitor fermentation, complying with the NTC 1252 standard. The project, conducted in Tierralta, Córdoba, involved three phases: characterization of producers' needs, system development, and testing with training. Additionally, an interactive timeline was implemented using Next.js to visualize processes. This solution improves product quality, optimizes resources, and generates key data for future decision-making, enabling the systematization and standardization of processes, as well as the identification of strengths and weaknesses across the cocoa production chain. Descripción : Esta investigación asegura la trazabilidad y seguridad alimentaria en el proceso agroindustrial del cacao, desde la semilla hasta la comercialización. Se desarrolló un sistema de trazabilidad basado en Laravel, una aplicación web y una API REST para la gestión y comercialización, y un dispositivo IoT con sensores (Raspberry Pi) para monitorear la fermentación, cumpliendo la norma NTC 1252. El proyecto, en Tierralta, Córdoba, involucró tres fases: caracterización de necesidades de productores, desarrollo del sistema y pruebas con capacitación. Además, se implementó una línea de tiempo interactiva con Next.js para visualizar procesos. Esta solución mejora la calidad del producto, optimiza recursos, y genera datos clave para decisiones futuras, permitiendo la sistematización y estandarización de procesos, así como la identificación de fortalezas y debilidades en la cadena de producción del cacao. Wed, 01 Jan 2025 00:00:00 GMT https://repositoriodspace.unipamplona.edu.co/jspui/handle/20.500.12744/10375 2025-01-01T00:00:00Z