Browsing by Subject "LLM"

Now showing 1 - 3 of 3
  • Thumbnail Image
    Item
    Detección de Noticias Falsas: comparación entre modelos de aprendizaje profundo basados en redes neuronales y modelos de lenguaje de gran escala
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Oviedo Santacruz, Claudia Patricia; Gil González, Julián
    En la era digital actual, la propagación de noticias falsas en plataformas digitales representa un desafío creciente para la sociedad, debido a su potencial para desinformar y generar consecuencias sociales, políticas y económicas. Este trabajo compara el desempeño de dos enfoques de aprendizaje profundo en la detección automática de noticias falsas: un modelo basado en redes neuronales Long Short-Term Memory y un modelo de lenguaje de gran escala preentrenado como BERT. Se utilizaron conjuntos de datos abiertos y técnicas de preprocesamiento de texto, además de estrategias de sintonización de hiperparámetros, para optimizar el rendimiento de cada modelo. Los resultados muestran que el modelo Long Short-Term Memory, tras la optimización, alcanzó una precisión del 92%, superando al modelo de lenguaje de gran escala, que logró un 89%. Estos hallazgos evidencian que, en tareas específicas y bajo condiciones controladas, modelos más livianos y tradicionales pueden superar a modelos más complejos, reafirmando la importancia de una selección cuidadosa del modelo en función del problema a tratar y los recursos disponibles.
  • Thumbnail Image
    Item
    Estructuración de un modelo digital basado en BIM 4D e IA para la gestión del avance en obras de construcciones civiles
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Miño Mora, Juan David; Bermúdez Pino, Jhon Jairo; Santacruz Guerrero, Cristhian Danilo; Zúñiga Guevara, Pablo Alejandro
    Este proyecto de investigación desarrolla la estructuración del Modelo Digital de Gestión de Avance, una innovadora solución enmarcada en la Construcción 4.0 diseñada para mitigar la brecha crítica existente entre la planeación digital y la ejecución física en obras civiles. Tradicionalmente, el control de la producción en obra ha dependido de sistemas analógicos heredados, bitácoras en papel y planillas manuales que reportan con considerables desfases temporales. Estas limitaciones fomentan la ineficiente doble digitación de datos, aumentan la subjetividad y erosionan la confiabilidad de los Indicadores Clave de Desempeño gerenciales. Frente a esta paradoja sectorial, el estudio plantea como objetivo general diseñar e implementar un modelo unificado que reemplace el control reactivo tradicional por un monitoreo continuo. El sistema funciona mediante un bucle de retroalimentación automatizado en tiempo real. Metodológicamente, el ecosistema digital propuesto se fundamenta en la integración simbiótica de tres componentes neurálgicos: la metodología de modelado de información de construcción en su cuarta dimensión, algoritmos de Inteligencia Artificial y herramientas de análisis visual en plataformas de inteligencia de negocios. El flujo operativo se estructura a través de una Estructura de Desglose del Trabajo como eje de indexación analítica. En primer lugar, se establece la base de planificación digital conectando la geometría paramétrica tridimensional con el cronograma de obra. Los metadatos del modelo se extraen y comparten mediante una plataforma de interoperabilidad de código abierto que actúa como un Entorno Común de Datos centralizado. En segundo lugar, se despliega una interfaz conversacional automatizada mediante un asistente virtual en la plataforma de flujos de trabajo basada en nodos. Este asistente emplea Procesamiento de Lenguaje Natural para interpretar reportes de texto o voz diarios de los operarios, ejecutando la extracción de entidades para aislar el identificador de la actividad y el progreso físico ejecutado en campo. En tercer lugar, la información transaccional estructurada se transfiere dinámicamente hacia el tablero de visualización gerencial. Este panel calcula de forma algorítmica métricas de la Gestión del Valor Ganado, como el Índice de Desempeño del Cronograma, y renderiza interactivamente el modelo tridimensional asignando colores automáticos según el estado real de la obra. En conclusión, el modelo propuesto elimina la intermediación de formatos fragmentados, erradica por completo el riesgo de error humano por transcripción manual y establece una única fuente de verdad. La investigación demuestra que la sincronización ciberfísica automatizada optimiza la asignación de recursos. Asimismo, empodera a la alta gerencia hacia una toma de decisiones estrictamente proactiva y veraz frente a las desviaciones críticas del cronograma en los frentes de obra.
  • Thumbnail Image
    Item
    Herramienta para la recuperación de datos de puntos de agua en Etiopía usando LLM y arquitectura RAG
    (Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Nasayó Valverde, Carlos Mario; Rincón Pérez, Luisa Fernanda
    Este proyecto de grado presenta el desarrollo de una herramienta basada en procesamiento de lenguaje natural que permite a agropastores y extensionistas en Etiopía consultar, en el idioma inglés, información sobre fuentes de agua y pronósticos climáticos. La iniciativa respondio a la limitada disponibilidad de datos sobre recursos hídricos, situación agravada por el cambio climático, que afecta gravemente a las comunidades rurales del país. El objetivo fue diseñar una arquitectura que combinara técnicas de procesamiento de lenguaje natural y recuperación de información, la cual permitió el desarrollo de una herramienta capaz de responder preguntas con datos reales y actualizados sobre los puntos de agua en Etiopía. Además, esta arquitectura facilitó su implementación en distintos medios tecnológicos, de manera que la herramienta quedó al alcance de los usuarios a través del canal de comunicación Telegram.