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Recent Submissions
Application of data augmentation methods in transfer learning algorithms to identify amphibian species in bioacoustic signals
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Melo Ordóñez, Adriana Lucía; Tobón Llano, Luis Eduardo
El calentamiento global y sus efectos se han establecido como asuntos importantes en la actualidad. Las consecuencias y evidencias del cambio climático deberían representar la urgencia de medidas más estrictas para prevenir secuelas irreversibles. De esta manera, es crucial reunir evidencia que corrobore el grado de efecto del calentamiento global, y el Monitoreo Acústico Pasivo, PAM en inglés, es un método para cumplir este objetivo. PAM puede supervisar especies que se encuentran en riesgo de extinción y que también son especialmente sensibles a los cambios de temperatura como es el caso de los anuros. Consecuentemente, estas especies son fundamentales en determinar el impacto del calentamiento global y la escala de urgencia para abordarlo. El estudio y supervisión de señales, reunidos de la aplicación de PAM, puede implicar un desafío debido a la extensa cantidad de horas de datos que se necesitan analizar, lo que puede ser una tarea demandante y que consume mucho tiempo. Entonces, el uso de Machine Learning aparece como una herramienta efectiva para automatizar la identificación de señales bioacústicas y facilitar su estudio. Sin embargo, con el fin de alcanzar resultados excepcionales con algoritmos de Machine Learning se requieren una cantidad de datos considerable, la cual no siempre puede estar disponible. Con el objeto de afrontar la falta de datos y mejorar el desempeño de los algoritmos, técnicas como la aumentación de datos y el aprendizaje por transferencia han sido desarrolladas. Este trabajo de grado pretende probar la eficacia de estas dos técnicas para clasificar espectrogramas multi-etiqueta generados de llamados de especies de anuros. Los experimentos involucraron comparar el desempeño de tres arquitecturas de redes neuronales convolucionales (ResNet, VGG y EfficientNet) en dos bases de datos. Los experimentos concluyeron que EfficientNet obtuvo los resultados más significativos, consiguiendo en promedio un F1-score de 0.83 cuando se usó junto con la aumentación de datos y el aprendizaje por transferencia.
Modelo multivariado para predecir la localización de la población a partir de factores sociodemográficos en Colombia
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Valbuena Acosta, Carlos; Mora Cardona, Mario Julián
El objetivo de este proyecto era determinar cuáles son los factores que inciden sobre la localización de un individuo en Colombia. Para lograrlo, implementó el algoritmo Propensity Score Matching con base en los datos del Censo 2018 para la población del Valle del Cauca, en los módulos de personas, hogares, viviendas y marco de georreferenciación, con un universo de 3,2 millones de registros y 40 variables seleccionadas. Para cumplir el objetivo del proyecto, se construyeron 3 bases de datos con sus grupos de tratamiento y control, así: el primero con datos urbanos de Cali y los demás municipios, el segundo, solo con registro urbanos de Cali y el tercero, con registros del área urbana y centros poblados de Cali. Sobre estos algoritmos se entrenó el PSM, partiendo de una preparación de los datos, luego se realizó la estimación del propensity score que es la determinación del problema binario, es decir, la obtención de la probabilidad que un individuo se ubique en un grupo u otro para hacer las muestras comparables, seleccionando los Conjuntos 1 y 2 con el mejor nivel de accuracy con 61% y 50% respectivamente debido a la alta variabilidad que reviste una base como el Censo; con estos dos conjuntos se dio paso a la fase de emparejamiento a través de vecinos más cercanos – KNN, donde el conjunto 1 de Cali y los demás municipios obtiene las menores diferencias en las variables observables luego del emparejamiento. Posteriormente, para predecir la manzana geográfica como unidad mínima de granularidad que ubica al individuo dentro de los Shapes del Censo-DANE, se implementó el clasificador Random Forest, el cual mostró dificultades para predecir la ubicación en una categoría compuesta por 22 caracteres, alcanzando un accuracy de 32 %, luego se hicieron unas transformaciones en la variable a predecir sin afectar su origen, logrando un mejor resultado del 39% con la predicción de los últimos 8 campos de la localización de los individuos de Cali, pero debido al alto costo computacional este modelo no se pudo replicar para datos nuevos provenientes de SISBEN. Finalmente, se espera que este proyecto contribuya a profundizar los análisis económicos que desarrolle el Centro de Investigación Aplicada Riqueza Completa, mediante la implementación de algoritmos de emparejamiento como el PSM, especialmente dentro del uso de variables sociodemográficas como el Censo y su potencial capacidad para determinar la localización de un individuo a partir de estas.
Bacterias solubilizadoras de fosfatos aisladas de Vanilla spp. para el biocontrol de Fusarium spp.
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Cruz Angulo, Andrés Felipe; Mosquera Espinosa, Ana Teresa
La Vainilla es una orquídea hemiepifita que crece en el neotrópico, la cual pertenece a la familia Orchidaceae. Para el 2023, en Colombia se han encontrado más de 4.300 especies de orquídeas, esta variedad en el género ofrece una amplia gama y diversidad en los sabores de las especies de Vainilla. Esta planta posee gran importancia económica a nivel mundial, debido su compuesto principal, el 4-hidrixi-3-metoxibenzaldehido (vainillina). Gracias a este y otros factores de relevancia económica y social, se ha generado la necesidad de buscar diferentes métodos para controlar la diversidad de microorganismos fitopatógenos que perturban los cultivos comerciales de esta especie. Los hongos del género Fusarium afectan una gran variedad de especies de vainilla con extensiones de cultivo comerciales en países como México, Indonesia, Australia, India, China y Puerto Rico, lo que genera pérdidas cercanas al 80% de la producción de esta planta, relacionándose mayoritariamente con las especies Fusarium oxysporum f. sp. vanillae y F. oxysporum f.sp. radicis-vanillae. Son diversas las técnicas de manejo integrado que se utilizan en agricultura para disminuir la acción de los patógenos. Entre los principales métodos de biocontrol se encuentran los mediados por bacterias rizosféricas, entre ellas las Bacterias Solubilizadoras de Fosfatos (BSF). Las BSF representan un 10% de la microbiota del suelo encargada de los ciclos del fosforo (P) en el suelo, debido a la producción de metabolitos secundarios, ácidos y protones que ayudan a la disponibilidad de este elemento, el cual es importante para procesos de nutrición de las plantas; igualmente, las BSF pueden cumplir el papel de inhibidoras del crecimiento microbiano, esto evidenciado en estudios de investigación. El objetivo de esta tesis, estilo monografía, es realizar revisión de literatura científica para evidenciar lo que existe sobre bacterias como antagonistas de Fusarium spp. enfocándose específicamente en BSF que están asociadas a la rizósfera de especies de vainilla presentes en Colombia y el mundo. El tema que se plantea es de interés dentro de la investigación para la producción de vainilla comercial, pues se deben identificar los mecanismos de biocontrol que emplean las BSF y analizar la relación que se presenta con su principal actividad que es solubilizar fosfatos y su capacidad biocontroladora sobre microorganismos fitopatógenos.
Relación entre estrés y demandas emocionales en los profesores de una universidad privada de Cali
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Valencia Tobar, Eliana María; Charria Ortiz, Víctor Hugo
Objetivo. Estrés y demandas emocionales en profesores de universidad privada de Cali, describir niveles, establecer relación con género e identificar diferencias. Método. Análisis de datos secundaria. No experimental, transversal, correlacional. Participantes 190, 115 hombres, 59.1%, 75 mujeres, 39.4%, 161, tiempo completo, 81.3%, 29 medio tiempo, 14.6%. 115 masculinos, 60.5%, 75 femeninas, 39.5%. Resultados. Estrés total, 56%, normal, 23% leve y moderado, 20% severo, y extremadamente severo; masculinos, 60% normal, 21%, leve, moderado y 19%, severo, extremadamente severo; femeninas, 51%, normal, 27%, leve, moderado y 23%, severo y extremadamente severo. Diferencias no estadísticamente significativas (x2=1.637; p=0.441; n.c.95%). Demandas emocionales, 59%, altas, 41%, bajas, masculinos, 58%, alto, 42%, bajo; femeninas, 40% bajas, 59% altas. Diferencias no estadísticamente significativas (x2= 0.20; p=0.886; n.c.95%). Estrés y demandas emocionales, 50%, altas demandas emocionales con estrés leve, moderado, severo, extremadamente severo; 50%, demandas emocionales altas con estrés normal. Demandas emocionales bajas, 67%, estrés normal, leve, moderado y severo, extremadamente severo, 33%. Diferencias estadísticamente significativas (x2= 6.009; p=0.05; n.c.95%). Conclusiones. Estrés normal, seguido de leve, moderado, y baja valoración del severo, extremadamente severo. Demandas emocionales elevadas. Masculinos más que femeninas. Estrés y demandas emocionales, equitativo, bajas con estrés normal, diferencias significativas, estrés y demandas emocionales. Masculinos más estrés normal que femeninas.
Plan de negocio creación de un software como servicio con aplicativo para legalización de gastos
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2024) Cano Tomala, Carlos Gabriel; Arango Londoño, David
El desarrollo del Software como Servicio (SaaS) Notifyme es una Ruta creada ya que es una idea que surge de la necesidad de simplificar un proceso que durante muchos años se ha realizado de la misma manera, con esto en mente se ha desarrollado un producto al que se ha llegado, mediante procesos de innovación obteniendo un Mínimo Producto Viable (MVP por sus siglas en ingles).