Browsing by Subject "Impacto ambiental"

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    Diseño e implementación de una herramienta para evaluar el impacto ambiental por el uso de equipos biomédicos en el Hospital Simulado de la Pontificia Universidad Javeriana, Cali
    (Pontificia Universidad Javariana Cali, 2025) Díaz Sarabia, Denisse Valentina; Restrepo Maldonado, Denisse Valentina; Palacios Duarte, Juan Esteban; Tello Gómez, Isabella
    El presente trabajo aborda la necesidad de evaluar y gestionar el impacto ambiental de los equipos biomédicos en el Hospital Simulado de la Pontificia Universidad Javeriana Cali. Este estudio integra conceptos de ingeniería biomédica, gestión ambiental y sostenibilidad para diseñar e implementar una herramienta que cuantifique aspectos como consumo energético, generación de residuos y emisiones de CO2. La metodología adoptada incluyó la recopilación y análisis de datos de equipos biomédicos seleccionados, clasificación según la normativa vigente y el diseño de reportes ambientales. Los resultados destacan la utilidad de la herramienta para optimizar recursos, reducir costos y tomar decisiones informadas en el sector salud, alineándose con objetivos globales de sostenibilidad. Este proyecto presenta estrategias sostenibles aplicadas a la gestión de tecnología biomédica, detallando su implementación y resultados en el desarrollo de una herramienta para la evaluación ambiental.
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    Sistema empresarial inteligente para la clasificación de residuos
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Cantor, Elkin Leonardo; Morales Cadavid, Santiago; Correa, Leidy Johana; Vargas Cardona, Hernán Darío; Torres Valencia, Cristian Alejandro
    Existe evidencia de que en Colombia se producen 24,8 millones de toneladas de residuos al año, de los cuales el 47% provienen de los hogares con una generación per cápita de 515 kilogramos y a su vez la tasa de reciclaje, que se refiere a la proporción de material reciclado sobre la generación total de residuos sólidos, es cercana al 12% en el año 2019, siendo esta una cifra muy baja comparada con la de otros países como Alemania donde llega al 68%. Por medio de este proyecto se buscó realizar un modelo de aprendizaje automático que a través del reconocimiento de imágenes permitiera en el ámbito empresarial realizar una correcta clasificación de residuos en las diferentes canecas del punto ecológico, así como la recolección de información que permita calcular diversos indicadores a nivel individual y de empresa, proporcionando información clave para el desarrollo de futuras campañas de impacto ambiental y buscando diversos mecanismos y estrategias que promuevan el uso de esta herramienta y nos convierta en un aliado estratégico del medio ambiente. Asimismo, por medio del desarrollo de este proyecto, se obtuvo un dataset que permitió crear algoritmos robustos que contribuyen al correcto entrenamiento del modelo de clasificación de residuos, este modelo se desarrolló en lenguaje Python, empleando algoritmos de Deep Learning, especialmente haciendo uso de redes neuronales convolucionales que permitieron la construcción de un prototipo o diseño (mockup) de una aplicación móvil donde a futuro se podrá desplegar el modelo realizado.