Ingeniería de Sistemas y Computación

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Modelos de predicción del tiempo de vida útil y clasificación de madurez en aguacates Hass mediante Deep Learning
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Enriquez Estrada, Sebastián; Escobar Llanos, Samuel; Torres Valencia, Cristian Alejandro; Martínez Arias, Juan Carlos
Este proyecto desarrolló un sistema inteligente que combina visión por computador y aprendizaje profundo para clasificar la madurez del aguacate Hass y predecir su vida útil en días. La iniciativa surgió como respuesta al alto nivel de desperdicio de esta fruta en los procesos de distribución y comercialización en la región. El diseño contempló dos modelos, uno de clasificación en cuatro etapas de madurez y otro de regresión para estimar los días hasta el deterioro completo, ambos entrenados con una base de datos pública de imágenes de aguacates en distintos estados de maduración. Se integró una interfaz que permite cargar fotografías y visualizar tanto la clase de madurez como la predicción de vida útil. El sistema permitió el análisis del estado de madurez de aguacates, promoviendo su consumo en tiempos adecuados y reduciendo así la posibilidad de desperdicio, brindando una herramienta práctica para distribuidores, comerciantes y consumidores mediante decisiones objetivas basadas en métricas validadas. Los resultados obtenidos incluyen dos modelos de aprendizaje profundo con métricas de desempeño validadas, un análisis de efectividad y precisión, y un prototipo funcional de interfaz que integra ambos sistemas, contribuyendo así a la aplicación de tecnologías de inteligencia artificial en el sector agrícola colombiano.
Comparación del rendimiento de modelos de aprendizaje profundo para distinguir entre imágenes de noticias reales y falsas generadas por IA en redes sociales
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Ramírez Gutiérrez, Mateo; Palta, Felipe
Este trabajo realizó una comparación experimental de seis detectores basados en aprendizaje profundo para distinguir imágenes noticiables reales de imágenes sintéticas generadas por IA, con énfasis en su capacidad de generalización a generadores contemporáneos. Los modelos (UniversalFakeDetect, D3, DistilDIRE y tres detectores disponibles en Hugging Face) se integraron y adaptaron mediante aprendizaje por transferencia usando el split de entrenamiento de MiRAGeNews, utilizando únicamente la modalidad visual. La comparación se llevó a cabo sobre un conjunto de validación personalizado y balanceado (n=100; 50 reales y 50 sintéticas), y se cuantificó con métricas de clasificación (exactitud, precisión, recall, F1 y ROC-AUC), considerando “fake'' como clase positiva, para caracterizar tanto la separabilidad como el perfil de error (falsos positivos vs falsos negativos) relevante en escenarios de verificación periodística. Debido al tamaño limitado y a la selección manual del conjunto externo, estos resultados deben considerarse indicativos de una evidencia inicial pero no equivalen a una validación amplia en escenarios reales de redes sociales. Además, aunque el problema está motivado por el contexto colombiano, la evidencia experimental no se basa en un conjunto de datos específicamente colombiano y por tanto las implicaciones para dicho contexto deben interpretarse con cautela. Los resultados muestran que UniversalFakeDetect y D3 alcanzaron el mejor desempeño (exactitud 0,91/0,90; ROC-AUC 0,974/0,973), mientras que DistilDIRE presentó un comportamiento cercano al azar (exactitud 0,54; ROC-AUC 0,568) y los modelos de Hugging Face obtuvieron rendimiento intermedio (exactitud 0,68--0,73). En conjunto, estos hallazgos aportan evidencia inicial que puede orientar la selección y calibración de detectores para mitigar la desinformación visual, pero no deben interpretarse como una validación concluyente ni como prueba de impacto directo en contextos específicos. Se reconoce que la evaluación externa presenta limitaciones relevantes: tamaño reducido del conjunto de validación, selección manual de ejemplos y posible sesgo de dominio en las imágenes reales (p. ej., diferencias en fuentes, formatos o contexto). Estudios futuros con muestras más amplias y representativas, evaluación en datos procedentes de redes sociales y análisis del rendimiento por subdominios geográficos son necesarios para establecer recomendaciones operativas.
Prototipo de una plataforma de monitoreo geoespacial colaborativo para la detección y notificación de amenazas zoosanitarias urbanas en animales domésticos en la ciudad de Cali
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Ortiz Montenegro, Néstor Mauricio; Franco Valencia, Laura Camila; Martínez Arias, Juan Carlos
En una ciudad como Cali, donde alrededor del 18% de los hogares tienen al menos una mascota, se presenta una creciente exposición de los animales domésticos a riesgos sanitarios invisibles. Este proyecto desarrolla un prototipo de plataforma tecnológica para monitorear, geolocalizar y reportar en tiempo real las llamadas Amenazas Zoosanitarias Urbanas (AZU) en zonas urbanas de Cali. Gracias a la participación de la ciudadanía y a la integración de fuentes heterogéneas (sensores simulados, reportes ciudadanos y datos oficiales), esta herramienta permite detectar y categorizar amenazas desde su aparición, difundir alertas a la comunidad interesada y potenciar la toma de decisiones orientadas al bienestar animal. Al combinar sistemas de información geográfica, bases de datos espaciales y un diseño centrado en el usuario, el prototipo busca no solo cumplir con criterios técnicos rigurosos, tales como precisión, latencia y confiabilidad, sino también con indicadores sociales clave, como usabilidad y aceptación por parte de los tutores. En última instancia, la solución se posiciona como un componente relevante para la salud pública y el cuidado de las mascotas en la ciudad, aportando un modelo replicable para entornos urbanos en Latinoamérica.
Prototipo de una aplicación para el desarrollo de hábitos saludables apoyado en gamificación
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Ovalles Cerón, Juan Pablo; Martínez Arias, Juan Carlos
En el proyecto se desarrolló un prototipo de aplicación móvil orientado a fomentar la creación y sostenimiento de hábitos saludables en adultos jóvenes, en respuesta a la dificultad que presentan las personas para mantener la constancia y la motivación a largo plazo en actividades relacionadas con el bienestar físico y mental. La aplicación integró estrategias de gamificación y mecánicas de responsabilidad compartida entre usuarios, con el fin de transformar la formación de hábitos en una experiencia más atractiva, satisfactoria y participativa. Con esta propuesta se buscó ofrecer una herramienta innovadora que promueva el compromiso sostenido con el autocuidado, contribuyendo a facilitar la adherencia a prácticas saludables y, en consecuencia, a mejorar la calidad de vida de sus usuarios.
Clasificación del cáncer de páncreas a través de información clínica mediante técnicas de aprendizaje automático
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Ospina Cobo, Juan Pablo; Vargas Cardona, Hernán Darío
El cáncer de páncreas es una de las enfermedades más letales a nivel mundial debido a la dificultad de su detección temprana, causada por la ausencia de síntomas específicos, la falta de biomarcadores precisos y su compleja ubicación anatómica. Por tanto, los algoritmos de aprendizaje automático se presentan como una herramienta útil para el análisis de datos clínicos y la identificación de patrones relevantes en la información médica de los pacientes. Por ende, el presente proyecto propone el uso de algoritmos de aprendizaje automático como herramienta para analizar información clínica obtenida de exámenes urinarios, con el fin de identificar patrones que permitan estimar la presencia de la enfermedad. Se busca así explorar un conjunto de técnicas aplicadas a un grupo de características para evaluar su relevancia, y a su vez, desarrollar una interfaz para el ingreso de información, para así, contribuir a la detección del cáncer. La metodología incluye el preprocesamiento de datos, el análisis exploratorio del conjunto de datos y la clasificación mediante aprendizaje automático. Además, se evaluará el rendimiento de los modelos utilizando exactitud, sensibilidad, precisión, especificidad, f1-score y AUC-ROC.
Aproximación a un sistema comparativo basado en técnicas de clusterización para atletas de CrossFit
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Iriarte Sóltau, Germán David; Pabón Burbano, María Constanza
Este trabajo de grado presenta el diseno e implementación de un sistema comparativo basado en la clusterización de atletas de CrossFit. A partir de un dataset público de rendimiento (variables antropometricas, levantamientos maximos y Benchmark WODs), se construyeron tres cohortes analiticas (mixta, masculina y femenina), se caracterizo el mecanismo de datos faltantes y se aplicaron dos estrategias de imputacion (one-step clustering imputation y multiple imputation pooled). Sobre los datasets completos se evaluaron dieciocho escenarios experimentales (3 cohortes x 2 imputaciones x 3 algoritmos: K-Means, Agglomerative Ward y GMM), con barridos de k =2, ... ,10. Como corte productivo se adopto la cohorte masculina (n = 9.576), imputación one-step y K-Means con k = 6, obteniendo seis perfiles interpretables de rendimiento. Sobre ese modelo se prototipó un módulo comparativo que asigna atletas a perfiles y facilita la identificacion de fortalezas y debilidades relativas. Los resultados muestran que la estructura de agrupamiento es robusta frente a la estrategia de imputacion y que K-Means ofrece mejor equilibrio entre separación y balance que los métodos de sensibilidad.
Inmersiva basada en un cuento infantil que favorece el desarrollo del lenguaje en los niños con diversidad auditiva y visual
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Salazar Zuleta, David Alejandro; Blandón Martínez, Jeysa Nahara; Navarro Newball, Andrés Adolfo
En este proyecto se plantea el desarrollo de un prototipo interactivo en realidad virtual basado en el cuento “El cóndor que aprendió a volar”, orientado a ofrecer una experiencia inmersiva accesible para niños con diversidad sensorial auditiva y visual. El propósito es la participación y el aprendizaje mediante el uso de herramientas inmersivas. El diseño y la implementación del prototipo, junto con la evaluación de su usabilidad y accesibilidad, se realizó mediante el acompañamiento de los profesionales del Instituto para Niños Ciegos y Sordos del Valle del Cauca.
Desarrollo de una aplicación web para la gestión logística en la industria electrónica colombiana
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Muñoz Bocanegra, Santiago; Mamian del Río, Jeferson Daniel; Tobón Llano, Luis Eduardo
En Colombia, las empresas, estudiantes y demás personas que requieren componentes electrónicos se enfrentaban a dificultades para acceder a inventarios actualizados y opciones de compra, especialmente por la distancia geográfica respecto a los grandes centros de producción a nivel global y por la falta de plataformas locales que centralizará la oferta disponible. Los costos elevados de importación y la falta de información precisa y actualizada dificultan tanto el prototipado como la operación diaria de pequeñas y medianas empresas. A partir de esta problemática, se planteó y ejecutó una solución tecnológica orientada a mejorar la accesibilidad y variedad de componentes electrónicos. En este trabajo de grado se desarrolló una aplicación web que recolectó información de distintos proveedores nacionales e internacionales mediante técnicas de web scraping y uso de APIs, centralizó la oferta de componentes electrónicos y permitió una gestión colaborativa de pedidos. El sistema habilitó el acceso, diversificar la oferta e incentivó la competencia justa en el mercado, con especial atención en la integración de pequeños proveedores. Con ello, se aportó a la mejora de la eficiencia operativa en Colombia y al fortalecimiento de la capacidad de adaptación de las empresas locales en un entorno global y competitivo.
FOAMFLOW-2D: Herramienta computacional para la simulación bidimensional de la inyección de espuma en medios porosos estratificados
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Riascos Salguero, Marco Antonio; Castrillón Vásquez, Andrés Julián
El transporte de fluidos complejos en medios porosos representa uno de los desafíos más exigentes dentro de la física de yacimientos y la ingeniería de procesos contemporánea. En este contexto, el flujo de espuma constituye una alternativa para mejorar la eficiencia de barrido volumétrico en proyectos de recuperación mejorada de hidrocarburos y en la remediación ambiental de acuíferos degradados. Este trabajo presenta FOAMFLOW-2D, una herramienta computacional para la simulación bidimensional de la inyección de espuma en medios porosos estratificados. La aplicación permite realizar simulaciones interactivas y análisis numéricos del flujo de espuma en tiempo real, incorporando modelos físico-matemáticos que representan la evolución del transporte de gas y líquido, así como la dinámica de la textura de la espuma. La solución fue implementada como una plataforma web que ejecuta el núcleo de cómputo directamente en el navegador mediante arquitecturas modernas como Web Workers, junto con una interfaz gráfica desarrollada con React. De esta manera, la herramienta permite visualizar y analizar fenómenos relacionados con perfiles de concentración, presiones de inyección y comportamiento del flujo en medios porosos, sin depender de infraestructuras locales complejas. FOAMFLOW-2D busca facilitar el acceso a herramientas de modelado avanzado de fluidos y servir como un entorno de experimentación y aprendizaje para estudiantes, investigadores y profesionales interesados en la simulación numérica de fenómenos físicos complejos.
Desarrollo de un prototipo digital gamificado del juego Conversex para el fortalecimiento de la Educación Sexual Integral en adolescentes
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2026) Saez Wilches, Leonardo; Baldeón Padilla, David Sebastián; Navarro Newball, Andrés Adolfo
La Educación Sexual Integral (ESI) en Colombia enfrenta una paradoja fundamental: a pesar de contar con un sólido marco legal y pedagógico, persiste una brecha crítica en la conexión efectiva con los jóvenes y la eficacia de los métodos de enseñanza tradicionales. Este proyecto surge como respuesta a la necesidad de transitar hacia ecosistemas educativos digitales que se alineen con las competencias y hábitos de la Generación Z. La presente investigación documenta el desarrollo y validación de una versión digital gamificada del juego Conversex, transformando un recurso pedagógico analógico validado en una plataforma tecnológica de vanguardia. Mediante la aplicación de ingeniería inversa, diseño centrado en el usuario y metodologías ágiles, se logró transponer las dinámicas de discusión grupal a un entorno digital multijugador, garantizando un espacio seguro, anónimo y pedagógicamente riguroso. La implementación, fundamentada en el paradigma de Privacidad por Diseño y el cumplimiento normativo vigente, permite que la temática de la educación sexual — tradicionalmente percibida como tabú— se convierta en una narrativa interactiva, inmersiva y profundamente formativa. Los resultados demuestran que la convergencia entre la ingeniería de software y la pedagogía de los juegos serios no solo es técnica y funcionalmente viable, sino que optimiza significativamente el alcance y la aceptabilidad del recurso. Este prototipo se erige como una solución escalable y empoderadora, capaz de transformar el aprendizaje pasivo en una experiencia de participación activa, propiciando que el adolescente construya un conocimiento crítico y responsable sobre sus derechos sexuales y reproductivos.
Automatización en la asignación de tareas en un ERP para talleres industriales utilizando algoritmos genéticos
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Ramírez Delgado, José Daniel; Pava Echeverry, Maria José; Álvarez Vargas, Gloria Inés; Linares Ospina, Diego Luis
Este proyecto de grado aborda la optimización de la gestión de asignación de tareas en talleres industriales mediante la implementación de algoritmos genéticos integrados en un módulo de Sistema de Planificación de Recursos Empresariales (ERP). El problema central surge de los desafíos operacionales actuales en los talleres industriales, donde la asignación manual de tareas genera ineficiencias significativas, incluyendo sobrecarga de operarios, tiempos muertos y retrasos en entregas, impactando negativamente la productividad y rentabilidad. La solución propuesta consiste en desarrollar un modelo de automatización basado en algoritmos genéticos que distribuya eficientemente las tareas considerando variables críticas como las capacidades técnicas de los operarios, la disponibilidad de insumos y la carga de trabajo actual. El proyecto se ejecutó en colaboración con la empresa Rectificadora Recti-Ram, proporcionando datos operacionales reales para el desarrollo y validación del modelo. La metodología implementada incluyó el análisis de procesos actuales, recopilación y estructuración de datos, diseño e implementación del algoritmo genético adaptado, y una evaluación comparativa contra la heurística tradicional Shortest Processing Time (SPT), ampliamente utilizada en ingeniería industrial. Los resultados obtenidos demuestran la eficacia del enfoque propuesto: el algoritmo genético logró una reducción del 15.6% en el makespan promedio (de 186.53 a 157.37 unidades de tiempo) y una disminución del 14.3% en la desviación estándar de carga entre operarios (de 35.11 a 30.10). Estas mejoras generan cronogramas más compactos, mejor balance de trabajo y mayor estabilidad operativa.
Modelo Conceptual de Agente Conversacional Basado en Inteligencia Artificial para Consultas dentro de Microsoft Teams
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Balaguera Castaño, Daniel Alexander; Góngora Cárdenas, William Felipe; Sarria Montemiranda, Gerardo Mauricio
En el documento descrito a continuación se modelo la integración de un agente IA que será usado dentro de la plataforma de Microsoft Teams, dicho agente está orientado a dar soporte a todo el plantel educativo (colaboradores y estudiantes) de la Pontificia Universidad Javeriana Cali. El modelo contempla un agente completamente integrado con el SharePoint universitario para la búsqueda de información tanto administrativa como académica que servirá de base de conocimiento para el agente. Este modelo no contemplo una implementación funcional sino la muestra de un prototipo modelado de enfoque propositivo según las necesidades y limitantes de infraestructura de la universidad, dicho modelo optimizará de forma teórica los procesos de atención a estudiantes y brindará fortalecimiento al conocimiento institucional. Resultado Logrado: Redujo los tiempos de consulta y respuesta sobre los recursos alojados y compartidos en los SharePoint de la comunidad estudiantil entre un 70 hasta un 85 % en comparación con los métodos de búsqueda manuales, así como la base de conocimiento de la mesa de ayuda Faveo. Palabras Clave: Inteligencia artificial, agentes IA, Microsoft Teams, soporte estudiantil, universidades, Help Desk, Faveo.
Prototipo para recomendación de juegos de mesa para experiencias de aprendizaje basado en juegos
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Carabalí Loboa, Cristian Andrés; Baldeón Padilla, David Sebastián; Martínez Arias, Juan Carlos
Los centros educativos que emplean juegos de mesa como recurso didáctico suelen depender del conocimiento tácito de sus asesores para seleccionar títulos adecuados a un objetivo de aprendizaje, a un contexto de sesión y a restricciones operativas (tiempo, tamaño de grupo, disponibilidad y dependencia de idioma) Esta dependencia dificulta la transferencia de experiencias acumuladas, incrementa la variabilidad en la selección y puede elevar los tiempos de preparación de las actividades. En respuesta, este trabajo desarrolla un prototipo de sistema de recomendación de juegos de mesa orientado a apoyar el aprendizaje basado en juegos en el CJEI, con énfasis en preservar conocimiento institucional y en ofrecer recomendaciones justificadas. El desarrollo se estructuró en fases de levantamiento y especificación de requerimientos, modelado de la información del catálogo, definición de una taxonomía pedagógica de habilidades y objetivos, y construcción de un motor de recomendación híbrido que combina filtros de elegibilidad con un esquema de puntuación configurable. El prototipo incorpora además mecanismos de explicabilidad para transparentar los criterios utilizados (por ejemplo, correspondencia con habilidad, mecánicas y dificultad) y un componente de retroalimentación que permite registrar experiencias de uso para consolidar y reutilizar aprendizajes operativos y pedagógicos. Para evaluar su desempeño y pertinencia en el contexto real, se define un plan de validación centrado en eficiencia del proceso de preparación, consistencia de las recomendaciones, preservación del conocimiento institucional, usabilidad y utilidad percibida por asesores, así como en la calidad técnica de la recomendación. Como contribución, se entrega una solución de referencia que integra diseño pedagógico, arquitectura de software y trazabilidad de decisiones, habilitando iteraciones futuras y ampliaciones del alcance según las necesidades del CJEI.
Diseño y estructuración de una plataforma web educativa que brinde una experiencia de aprendizaje atractiva e inmersiva para los estudiantes de un curso universitario de empleabilidad
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Grisales Zamora, Santiago; Sarria Montemiranda, Gerardo Mauricio
Actualmente, el curso Ruta de Empleabilidad, implementado por la Oficina Institucional de Prácticas a través del LMS Brightspace, tiene como objetivo fortalecer las habilidades blandas y preparar a los estudiantes para su inserción laboral. No obstante, el curso presenta diversas limitaciones, entre ellas: la falta de interactividad y gamificación, la sobreabundancia de preguntas, la dificultad para realizar un seguimiento y evaluación eficiente, así como la limitada capacidad para almacenar y visualizar el progreso de los estudiantes. Ante esta situación, se llevó a cabo un proceso de evaluación e investigación sobre el uso de LMS, paquetes SCORM y APIs de integración que pudieran ofrecer una solución para mejorar la dinámica del curso. Sin embargo, debido a la rigidez, escaso soporte técnico, limitaciones de diseño y dificultades técnicas del LMS Brightspace, se decidió, en conjunto con la oficina institucional de prácticas y con el apoyo del Centro de Sistemas de Información (CSI) de la universidad, desarrollar una aplicación web interactiva y gamificada. Esta aplicación permitirá a los estudiantes realizar las actividades de manera dinámica e interactiva, incorporando elementos gamificados como mapas, recompensas, progreso, puntajes y rankings. De esta forma, se busca que la experiencia de aprendizaje sea más inmersiva y motivadora, logrando que los estudiantes disfruten del proceso mientras desarrollan habilidades clave para su futura vida profesional. Adicionalmente, para el equipo administrativo de la oficina, que anteriormente debía dedicar gran parte de su tiempo a evaluar manualmente el trabajo de aproximadamente 600 estudiantes por semestre, la implementación de esta herramienta representará una mejora, pues la aplicación automatizará la evaluación y recolección de datos, permitiendo que el equipo se enfoque principalmente en el seguimiento del progreso y la generación de informes. A futuro, esta aplicación web tendrá el potencial de consolidarse como un ecosistema educativo gamificado, proyectando la incorporación de nuevas actividades dinámicas que enriquezcan la experiencia formativa de los estudiantes. Asimismo, busca optimizar el manejo administrativo, facilitando un monitoreo detallado y eficiente del desempeño estudiantil. La proyección a mediano y largo plazo es que esta herramienta pueda estar disponible para toda la universidad, permitiendo que los estudiantes accedan a ella desde semestres tempranos y comiencen a prepararse con anticipación para los retos del mundo laboral.
Mejora de la atención al usuario en el bot de atención web de la Pontificia Universidad Javeriana: Implementación de IA y flujos de trabajo inteligentes en Salesforce
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Hermida Toledo, Rafael; Rojas Mejía, Juan Miguel; Rincón Pérez, Luisa Fernanda
En un mundo cada vez más interconectado y mediado por la tecnología, las instituciones educativas se enfrentan al reto de responder de manera oportuna y eficiente a las necesidades de información y acompañamiento de sus usuarios. Los modelos tradicionales de atención, basados en canales presenciales o respuestas estáticas, resultan insuficientes ante el volumen creciente de consultas y la expectativa de interacciones inmediatas y personalizadas. Esto plantea la necesidad de sistemas conversacionales que no solo resuelvan preguntas frecuentes, sino que también comprendan el contexto del usuario, procesen información compleja y automaticen procesos administrativos. Sin embargo, los asistentes virtuales institucionales suelen presentar limitaciones importantes: dependen de flujos predefinidos, carecen de comprensión semántica avanzada y no siempre están integrados con los sistemas internos para dar continuidad a los procesos que inician. Este escenario es especialmente evidente en universidades, donde la información académica, administrativa y de servicios cambia constantemente, y los usuarios esperan respuestas actualizadas y confiables en tiempo real. En este contexto, la integración de arquitecturas de Generación Aumentada por Recuperación (RAG) y flujos de automatización inteligentes se presenta como una solución viable para transformar los bots tradicionales en asistentes más potentes. Combinando recuperación semántica desde bases vectoriales con modelos generativos de lenguaje, es posible ofrecer respuestas precisas y contextualizadas, mientras que la conexión con sistemas CRM como Salesforce permite automatizar tareas clave como la gestión de leads y PQRS. Así, el objetivo principal de este trabajo de grado es diseñar e implementar una solución conversacional mejorada para la Pontificia Universidad Javeriana Cali. Esta propuesta busca optimizar la experiencia del usuario en el canal web, brindando información actualizada, interacción en lenguaje natural y la posibilidad de automatizar procesos administrativos sin intervención manual.
Análisis de fatiga en conductores mediante procesamiento de imágenes: una aproximación para la seguridad vial
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Cumbalaza García, Miguel Ángel; Ruano Pérez, Johann Emilson; Palta, Felipe
En este trabajo se desarrolló un sistema automático y no invasivo para la detección de fatiga en conductores a partir de imágenes faciales. Utilizando el conjunto de datos UTA Real-Life Drowsiness Dataset, se analizaron regiones de interés del rostro para extraer características geométricas y de color, así como para entrenar modelos de clasificación. Se evaluaron dos enfoques: aprendizaje automático superficial, basado en características faciales como apertura ocular, forma de la boca y tonalidad de mejillas, y aprendizaje profundo mediante la arquitectura YOLO, que procesa imágenes completas. Ambos métodos clasificaron tres niveles de somnolencia: alerta, baja vigilancia y somnolencia. Los resultados mostraron un alto desempeño, con exactitudes superiores al 95 % en los modelos tradicionales y cercanas al 100 % con YOLO. Técnicas de interpretabilidad confirmaron que las decisiones del sistema se basan en regiones faciales relevantes. En conjunto, los resultados demuestran la viabilidad de sistemas de visión por computador para la detección de fatiga en tiempo real, aunque se identifican retos relacionados con la generalización a escenarios reales, lo que motiva futuras investigaciones.
Prototipo de un instrumento musical basado en realidad virtual para terapia musical en el instituto para Niños Ciegos y Sordos del Valle del Cauca
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Lozano Díaz, Laura Sofía; Navarro Newball, Andrés Adolfo
Este proyecto aborda el estudio del uso de tecnologías de realidad virtual para simular un instrumento, el cual sirva como apoyo para realizar terapias musicales en el Instituto para Niños Ciegos y Sordos del Valle del Cauca. El sistema fue realizado utilizando el motor gráfico Unity, y programado para su ejecución en las gafas de realidad virtual Meta Quest 2, las cuales cuentan con dos controles para cada mano, utilizados para tocar el instrumento y producir notas musicales. Se decidió enfocar el sistema en la accesibilidad, permitiendo específicamente una accesibilidad visual al momento de personalizar los colores del instrumento y el entorno, y una accesibilidad auditiva al utilizar diferentes timbres de sonido y ofrecer un volumen adecuado, además de la riqueza auditiva ofrecida por el equipo de realidad virtual. El sistema se evaluó con la ayuda del profesor de música del instituto, el cual pudo observar el sistema y ofrecer correcciones y sugerencias para trabajo futuro. Se observó un gran potencial en la herramienta y un claro ejemplo de las posibilidades que la realidad virtual ofrece en el campo de la terapia musical.
Desarrollo de sistema de gestión para actas de evaluación de trabajo de grado en ingeniería
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Vergara Londoño, Juan Fernando; Sarria Montemiranda, Gerardo Mauricio
En esta tesis se presenta el desarrollo de una plataforma web diseñada para facilitar la gestión y evaluación de trabajos de grado. El proyecto tiene como objetivo principal crear una herramienta eficiente que permita a los evaluadores registrar, consultar y gestionar actas de evaluación de manera centralizada, optimizando el proceso y asegurando un acceso rápido a la información relevante. La plataforma contará con un sistema de creación de actas en línea, donde los evaluadores podrán registrar información clave sobre los trabajos de grado. Además, incluirá funcionalidades para buscar, filtrar y visualizar actas previamente registradas, así como la posibilidad de generar reportes y exportar actas. Se describe el proceso completo de desarrollo de la plataforma, desde la identificación de las necesidades hasta la implementación técnica. Se detallan las metodologías utilizadas, las tecnologías empleadas en el desarrollo (como el framework web y el sistema de bases de datos), y se discuten los resultados esperados en términos de usabilidad y eficiencia del sistema. Finalmente, se presentan las pruebas de validación realizadas y los futuros alcances de la plataforma en el ámbito académico.
Prototipo de un sistema de realidad virtual interactivo para el relato de un cuento sobre los osos de anteojos orientado a niños con diversidad sensorial
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) Becerra Gutiérrez, Juan Esteban; Sarmiento Rivera, Alejandro; Navarro Newball, Andrés Adolfo
Este proyecto propone el desarrollo de un prototipo de realidad virtual (RV) inmersivo para relatar el cuento “El Oso que Perdió sus Anteojos”, dirigido a niños de entre 5 a 12 años de edad con diversidad sensorial (visual y auditiva). La iniciativa surge en colaboración con el Instituto para Niños Ciegos y Sordos (INCS) de Cali, como parte del proyecto Colombia-Quebec, que busca explorar tecnologías inmersivas para la rehabilitación y el aprendizaje. El prototipo integrará elementos narrativos interactivos, adaptaciones sensoriales (audios, vibraciones, contrastes visuales) y dinámicas que fomenten valores como el respeto y la justicia, así como la conciencia ambiental. Mediante metodologías centradas en el usuario, se diseñará un entorno accesible evaluado con pruebas de usabilidad. Los resultados esperados incluyen un sistema funcional, documentación técnica y un repositorio de código abierto, contribuyendo a la innovación en educación inclusiva.
Detección automática de masas en mamografías digitales mediante técnicas de inteligencia artificial
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2025) García Gallego, Fabián Antoyne; Palta, Felipe
Early detection of breast cancer through mammography is a problem of high clinical impact; however, manual localization of masses can be laborious due to low contrast, tissue overlap, and high morphological variability of lesions. This work presents an automatic mass detection system in digitized mammograms using the one-stage YOLO family of detectors. The mass subset of the CBIS-DDSM dataset was used to build a preprocessing pipeline that (i) loads mammograms in DICOM format, (ii) uses ROI masks to derive consistent bounding boxes, and (iii) generates annotations in YOLO format and training, validation, and test partitions. A pre-trained YOLOv8m model was selected as the base model and fine-tuned via transfer learning to a single class (mass) with imgsz=640. On the validation set, the model achieved P = 0,586, R = 0,544, mAP@0,5 = 0,533, and mAP@0,5:0,95 = 0,243. For a more clinically interpretable evaluation, an inference pipeline with post-processing based on Extra NMS was implemented to remove highly overlapping duplicate detections, and two complementary metrics were computed: (i) the Jaccard Index (IoU) to quantify spatial agreement between predictions and ground truth, and (ii) an FROC curve (sensitivity vs. FPPI) to analyze the trade-off between sensitivity and false positives per image. On the test set, 39,61 % of the images exhibited IoU ≥ 0,60 (143 of 361), and the FROC analysis reported sensitivities of 0.5435 at FPPI ≤ 0,5, 0.6332 at FPPI ≤ 1,0, and 0.6860 at FPPI ≤ 2,0. These results suggest that the proposed approach can localize masses with significant spatial concordance in a relevant fraction of cases, providing a reproducible basis for clinical decision support systems.

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