Ingeniería de Sistemas y la Computación

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Graffitis con realidad virtual
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Manchola Brokopp, Victor Antonio; Navarro Newball, Andrés Adolfo
El grafiti, como la pintura y la escultura, es una forma de arte. Se pueden encontrar ejemplos del mismo en la Grecia Antigua y otros lugares, por lo que es una forma de arte antigua y muy extendida. A pesar de estos hechos, está muy estigmatizado debido a su asociación con el vandalismo. También tiene algunas barreras de accesibilidad: muchas personas no están dispuestas a pintar sobre las superficies de su casa, y pintar sobre las paredes de otras propiedades es, por supuesto, ilegal. Además, algunas personas no toleran los aerosoles y sus partículas. Sin embargo, es posible reducir o incluso eliminar por completo este estigma utilizando la tecnología moderna. Qué pasaría si todos pudieran pintar grafitis de forma segura en un entorno virtual? Para reducir las barreras entre los aspirantes y sus grafitis, sería posible incorporar la realidad virtual? Esa es la propuesta de este proyecto: crear un entorno virtual -con el apoyo de la realidad virtual- para que los usuarios puedan pintar grafitis sin las preocupaciones habituales y reducir el estigma asociado a esta forma de arte. A este fin, se creó un prototipo de este entorno. Se probó con controles tradicionales de teclado y ratón en un PC, y también con el Oculus Quest 2. Se hicieron más pruebas con voluntarios, que presentaron sus conclusiones en una encuesta donde calificaron distintos aspectos del prototipo. En general, las calificaciones fueron altas, y se tuvo en cuenta una sugerencia de un voluntario para trabajo futuro.
Modelo de red neuronal convolucional para la traducción de gestos en lenguaje de señas colombiano a texto enfocado en el sector hotelero colombiano
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Naranjo Astaiza, Nicolle Dayana; Suárez Peña, María José; Linares, Diego Luis; Inés Álvarez, Gloria
El objetivo principal de este proyecto es apoyar a las personas con discapacidad sensorial auditiva, permitiéndoles llevar a cabo acciones básicas en entornos donde el personal no está debidamente capacitado para ofrecer una atención totalmente adecuada, como suele ser en el sector hotelero colombiano. Por lo tanto, es cada vez más necesario el desarrollo de una herramienta computacional capaz de reconocer y traducir gestos manuales del lenguaje de señas colombiano (LSC) a texto. Esta herramienta no solo busca cubrir una necesidad real en la sociedad, sino que también permitirá una atención inclusiva y una experiencia positiva para todos los involucrados. Los resultados obtenidos de este proyecto demuestran de manera concluyente la funcionalidad de la herramienta desarrollada. La identificación de los datos es efectiva, y la traducción a texto es precisa. La herramienta es capaz de reconocer los gestos manuales del LSC de acuerdo con el corpus utilizado.
Prototipo funcional de una aplicación móvil como complemento al proceso de respuesta a conversaciones y gestión de agentes dentro de Piyion
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Delgado Ríos, Nicolás Sebastián; Paladines Muñoz, Karen Camila; Delgado Ríos, Héctor David
El uso de dispositivos móviles ha incrementado notablemente en los últimos años, puesto que su portabilidad se vuelve útil en distintos escenarios, permitiendo a las personas realizar actividades sin la necesidad de contar con un dispositivo de mayor tamaño y capacidad. Además, al ser de menor costo, es más asequible que los computadores personales, y el día de hoy un gran porcentaje de la población cuenta con un teléfono inteligente. La realidad de los usuarios de Piyion, una plataforma que permite unificar todos los canales de comunicación y administrar los asesores de una empresa, no es diferente; debido a este creciente uso de dispositivos móviles, y la necesidad de los usuarios de Piyion de contar con una aplicación móvil en la que puedan extender el funcionamiento de la aplicación web para facilitar algunas tareas que no son necesarias de completar en un computador personal, en este trabajo de grado se desarrolló una aplicación móvil como complemento a la aplicación web del sistema, con el fin de apoyar las actividades que llevan a cabo los usuarios dentro de Piyion.
Reconocimiento y cuantificación de polarización ideológica en redes sociales
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Ortiz Aristizabal, Nicolas Alberto; Valencia, Frank
Las redes sociales han marcado una nueva era para la comunicación en el mundo moderno y ya no sólo abren un camino para compartir información, sino también para dar a conocer la opinión de cada uno en discursos civiles que pueden llegar a millones y millones de personas. Este comportamiento genera el nacimiento de una infinidad de estudios de sociología y psicología sobre el comportamiento de las personas y los fenómenos que pueden aparecer sobre ellos, teniendo impactos masivos que son evidentes, por ejemplo, en el uso de la publicidad o las campañas políticas. De ahí nace además la necesidad de medirlos, analizarlos y predecirlos, con el fin de entender su comportamiento en un sistema masivo de información. Dicho crecimiento de la comunicación y la dispersión que tienen las opiniones dentro de las redes sociales, han generado un interés especial en comprender los fenómenos sociales y psicológicos que se originan a partir de este medio. Además, de la difícil tarea de conocer la opinión pública, aún con estos fenómenos actuando sobre las propias creencias de cada persona. Uno de los más importantes a la hora de conocer la opinión pública y su comportamiento es la polarización, pues describe como una población de personas que intercambian sus ideas, en el momento en el que estas tengan opiniones diferentes o contrarias, tendrán diferentes consecuencias en sus ideales, algunos de ellos contraintuitivos. A lo largo de este trabajo se describen los objetivos y acercamientos de las ciencias de la computación en el análisis de la opinión en redes sociales, se exponen diferentes modelos matemáticos y computacionales que se han implementado para medir y simular la polarización ideológica en redes sociales y posteriormente se expone una metodología para realizar pruebas con datos reales, obtenidos a partir de las interacciones en redes sociales, en los modelos de polarización. Además, se presenta un algoritmo que cuantifica la opinión de mensajes publicados en redes sociales empleando un modelo pre-entrenado de inteligencia artificial, de modo que las opiniones sean representadas en los parámetros de los modelos de polarización. También se implementan diferentes grafos de influencia que definen algunas formas como se pueden representar los intercambios de opinión en redes sociales. Por último, se evalúan las opiniones de un conjunto de datos de Reddit y se generan las simulaciones de polarización empleando el modelo presentado por el grupo Avispa, a partir de las cuales se presentan límites y retroalimentaciones del modelo actual y se proponen nuevos enfoques que pueden favorecer a la simulación de la opinión y la polarización en redes sociales desde las ciencias de la computación.
Prototipo de un sistema de evaluación del desarrollo cognitivo en niños a través de un videojuego tipo laberinto
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Oviedo Lutkens, Luis Miguel; Navarro Newball, Andrés
La deforestación extensiva de bosque nativo a causa del llamado “progreso” del hombre desplaza la fauna y destruye la flora, hábitat de especies en vía de extinción cómo el Oso de Anteojos y el Mono Tití Cabeciblanco. A pesar de los diferentes esfuerzos para conservar estos ecosistemas de vida el principal factor que contribuye a la pérdida de las especies es el desconocimiento de las mismas. No obstante, la educación ambiental disponible para las personas con discapacidades visuales o auditivas puede llegar a ser poco inclusiva o limitada. Los niños y niñas con diferentes discapacidades visuales y auditivas desde etapas tempranas de la vida pueden desarrollar afectaciones en su pensamiento, habla, lenguaje, conducta, desarrollo social, emocional y finalmente afectar su desempeño escolar y laboral. De modo que por medio de este proyecto se tomó la iniciativa de crear un videojuego de tipo laberinto que permita a los niños con discapacidades visuales y auditivas aprender de la naturaleza de manera interactiva. Por medio de este videojuego se busca crear un impacto positivo en la vida de los niños de modo que puedan aprender por medio de una interacción inclusiva, generar conciencia sobre el cuidado de la fauna y flora colombiana y contribuir a la evaluación del desarrollo cognitivo y social de los niños por medio de la tecnología.
Análisis de sentimientos integrado en un modelo de predicción del precio de las acciones, utilizando técnicas de aprendizaje automático
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Londoño Cárdenas, Jhon Sebastián; Ortiz Morales, Luis Alberto; Linares Ospina, Diego Luis; Álvarez Vargas, Gloria Inés
El mercado de acciones es uno que cuenta con cierta antigüedad, es por esto que se han desarrollado y probado una gran variedad técnicas para intentar predecir el comportamiento del valor del precio de las acciones. Sin embargo, para estas predicciones se tienen en cuenta, en mayor medida, variables como el histórico del precio, dejando de lado otro tipo de información como el análisis de sentimientos. En este proyecto se quiso contribuir a la investigación sobre el aporte que puede hacer este tipo de variable menos usada en la predicción del precio de las acciones, por este motivo, se llevó a cabo una integración entre dos técnicas con diferente grado de exploración. Para la parte del análisis de sentimientos se usó un dataset de tweets de la empresa Apple al cual se le aplicó técnicas de Procesamiento de Lenguaje Natural para el preprocesa miento, 2 algoritmos de aprendizaje semi-supervisado para ayudar a etiquetar los sentimientos de todos los tweets y 3 modelos de aprendizaje automático para que pudieran etiquetar tweets nuevos, siendo este la Máquina de Soporte Vectorial. Para la parte del histórico del precio se usó un dataset de diferentes valores de las acciones de la empresa Apple, gracias al cual se en traron 3 modelos de aprendizaje automático de los cuales la LSTM tuvo los mejores resultados. Posteriormente, se integraron los sentimientos obtenidos al histórico del precio, obteniendo que el mejor modelo era el Random Forest, sin embargo, no conseguía superar al mejor modelo que únicamente usaba el histórico del precio. Con dicho modelo de Random Forest se realizaron pruebas en un mercado simulado, determinando que el uso tanto del histórico del precio como del análisis de sentimientos es posible y tiene resultados aceptables, no obstante, la estrategia de compra y venta debe examinarse con mayor rigurosidad para darle un uso a estos modelos en el mundo real.
Identificación de lenguaje ofensivo en mensajes de texto, utilizando técnicas de aprendizaje automático
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Ocampo Morales, Kevin Steven; Arango Salazar, Juan Sebastian; Pabón Burbano, María Constanza
Este proyecto de investigación se centró en el estudio y desarrollo de modelos de aprendizaje automático supervisado, incluyendo variantes de Naive Bayes, máquinas de soporte vectorial y redes neuronales convolucionales, con el propósito de identificar y clasificar tweets como ofensivos o no ofensivos. A lo largo de esta investigación, se siguieron varios pasos fundamentales que desempeñaron un papel importante en la creación de los modelos finales. Los diversos procesos experimentales desarrollados a lo largo de la investigación arrojaron resultados de relevancia. Inicialmente, se implementaron modelos base predeterminados disponibles en las librerías. A medida que avanzábamos e iteramos, además de la constante incorporación de métodos y técnicas más avanzadas que permitían enriquecer y perfeccionar los modelos. Al concluir la investigación tanto los modelos de Naive Bayes, junto con el modelo de máquinas de soporte vectorial, arrojaron resultados excelentes durante las fases de entrenamiento, pero al momento de comprobar con la fase de prueba los resultados fueron deficientes. A pesar de implementar diversas estrategias, métodos y técnicas para mejorar su eficacia en el proceso de la clasificación de tweets, no se logró un desempeño satisfactorio debido a problemas de sobreajuste. Además, el modelo de redes neuronales, junto con las técnicas implementadas para optimizar su rendimiento, demostró ser efectivo al proporcionar resultados satisfactorios. En resumen, este estudio facilitó la exploración de diversos métodos y técnicas en el desarrollo de modelos de clasificación, destacando la relevancia de la iteración continua para el constante perfeccionamiento de la investigación.
Chatbot para mejorar la comunicación entre tiendas de barrio y sus proveedores
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Paredes Conde, Julian; García Cifuentes, Juan Pablo
La tecnología es una herramienta que resulta ser de suma importancia hoy en día, la cual nos permite comunicarnos con las demás personas y darnos a conocer para así generar un mayor impacto en un público objetivo, al trabajar en conjunto con las estrategias de publicidad o marketing existentes. Asimismo, la tecnología puede llegar a ser fundamental para impulsar o controlar un negocio, ya que esta consigue aumentar su productividad y eficiencia, al lograr romper la barrera que existe entre un proveedor y su cliente para comunicarse a la distancia. En Colombia se han venido implementando estrategias digitales en las empresas muy lentamente en comparación con otros países. De hecho, el COVID-19 y el paro nacional fueron detonantes que obligaron a los negocios, como lo son las tiendas de barrio y sus proveedores, a adaptarse a una nueva era digital en la cual estos pueden llegar a vender, comprar o distribuir sus productos de una manera más eficiente. Sin embargo, dada la crisis económica, la falta de recursos, de comunicación y el desabastecimiento que se estaba viviendo en dicho momento, ha sido difícil generar una transición digital en muchas tiendas de barrio y proveedores de las mismas que lo requieren para impulsar su negocio. Dado que, aunque se han desarrollado distintas aplicaciones móviles o web que buscan servir como intermediarias, estas no abarcan las necesidades de la mayoría de personas o negocios. El presente trabajo de grado buscará crear una solución tecnológica por medio de un chatbot que permita mejorar la comunicación entre los tenderos y sus proveedores al momento de realizar un pedido, creando una alternativa basándose en sus necesidades, para que estos no solo puedan comunicarse entre sí, sino que también puedan comercializar sus productos de una manera más eficiente, de tal modo que se permita reducir el desabastecimiento en las tiendas de barrio y se logre aportar a la economía del país.
Aplicación web para facilitar la visibilidad y enlace en servicios de Ingeniería especializados
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2023) Loaiza Ospina, Julián Andrés; Sarria, Gerardo Mauricio; Rincón, Luisa Fernanda
A pesar de que Colombia ha experimentado un crecimiento económico destacado en el con texto latinoamericano durante los últimos años, este desarrollo no se ha reflejado en una disminución en las tasas de desempleo. Por el contrario, el desempleo ha mostrado una tendencia ascendente, alcanzando un 10.5 % a finales de 2019 y creciendo aún más hasta un 15.9 % en los años 2020 y 2021, como resultado de la crisis del COVID-19 [1]. Uno de los principales desafíos radica en la dificultad de las empresas para encontrar profesionales cualificados que cumplan con sus necesidades específicas. Según Javier Echeverri Hincapié, presidente de ManpowerGroup Colombia, el 54 % de los empleadores colombianos indican que no logran encontrar talentos con las habilidades necesarias. En particular, el estudio de Manpower Group [2] resalta la dificultad de encontrar ingenieros químicos, eléctricos, mecánicos y electromecánicos, perfiles profesionales fundamentales para el sector de la manufactura, entre otros. En respuesta a este problema, este trabajo de grado propone una solución tecnológica que facilita la conexión entre ingenieros independientes y empresas, potenciando su visibilidad en la web. La intención es contribuir a la disminución del desempleo y optimizar el proceso de búsqueda y contratación de profesionales especializados en las disciplinas de la ingeniería. Este documento presenta la naturaleza y alcance de la solución propuesta, explicando su diseño, implementación y resultados obtenidos durante su fase de pruebas y validación.
Sistema para ayudar en la elección de una carrera universitaria en la Pontificia Universidad Javeriana-Cali, a jóvenes próximos a ingresar
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2021) Toro Franco, Sebastián; Osorio Paz, Cristian Steven; Sarria, Gerardo Mauricio
La educación es uno de los factores más importantes para el desarrollo de la sociedad y bienestar general de sus individuos, por eso es importante apoyar el proceso de transición de escuela media a superior para que la sociedad genere los aportes laborales o profesionales necesarios para suplir las necesidades del progreso de la sociedad, la mala o inexistente elección vocacional es uno de las principales obstáculos de este importante proceso, en conjunto con la deserción universitaria, por esto es necesario la creación de una herramienta que permita a todos los estudiantes próximos a entrar a la educación superior el conocimiento de distintas características que implican el estar en una u otra carrera para tomar una decisión de manera correcta de la mano de información más aterrizada a la realidad y predicciones basados en distintos estudiantes como seria el sistema creado.
Aplicativo web para permitir la participación de la ciudadanía en el cuidado y conservación de los humedales del sur de Cali
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2021) Cortés Díaz, Mauricio; Ariza Cardona, Juan Camilo; Sarria, Gerardo Mauricio
Conocidos como los riñones del planeta, la vegetación y los suelos de los humedales son muy útiles a la hora de filtrar el agua que en estos reposa. Aunque este no es su único trabajo, en ellos también habitan especies silvestres y es uno de los ecosistemas con mayor biodiversidad del mundo. Actualmente los recursos tecnológicos de la ciudad de Santiago de Cali (Colombia) son limitados y no se cuenta con una constante revisión del cuidado de estos, es por ello que se decide realizar un proyecto que vele por la preservación de algunos humedales de la ciudad, entre ellos están el Humedal La Babilla, El Retiro y El Lago de las Garzas. Este proyecto busca favorecer una comunicación más fuerte entre la ciudadanía y el DAGMA en el que las personas reporten irregularidades que sucedan en estas zonas para que luego de la revisión de las entidades competentes, se realicen acciones oportunas para preservar tan importante ecosistema. Será implementado en un aplicativo-web y podrá ser accedido desde cualquier dispositivo con conexión a internet tanto para el DAGMA, como para las personas que deseen realizar un aporte. Este no busca realizar un simple foro en el que se comenten situaciones, sino que realizará una comunicación especial por cada evento que sea agregado a la plataforma.
Técnicas de ensamble aplicadas a un conjunto de datos perteneciente a pacientes de leishmaniasis cutánea para predecir la efectividad del tratamiento Glucantime
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2021) Camacho Calderon, Katherine; Inés Álvarez, Gloria; Linares, Diego Luis
La leishmaniasis es una enfermedad reemergente en Colombia. Catalogada por la Organización Mundial de la Salud como “enfermedad olvidada”, debido a que está asociada directamente con las personas que viven en regiones muy pobres. Por lo tanto, existe poco interés en invertir en el desarrollo de medicamentos y estrategias para controlar esta enfermedad. El glucantime es uno de los medicamentos usados para tratar la leishmaniasis cutánea, la cual ha sido una enfermedad reemergente en Colombia. La forma de administrar este medicamento en algunas ocasiones ha causado mucho dolor y el hecho de usarlo trae la posibilidad de causar efectos colaterales. El anterior panorama ha sido de inspiración para desarrollar modelos de aprendizaje automático que permitan predecir el desenlace terapéutico del tratamiento glucantime. Con este proyecto se obtuvieron cuatro modelos de aprendizaje automático, donde inicialmente se realizó́ un proceso de preparación de los datos, y luego con ayuda de las técnicas de ensamble se construyeron dichos modelos. Se realizaron evaluaciones de los distintos modelos construidos y se permitió inferir que ningún modelo presentó un desempeño que permita confiar en sus predicciones, esto dado que la cantidad de datos no fue suficiente para que los modelos construyeran hipótesis fuertes. Sin embargo, la técnica que permitió obtener el modelo con el mejor desempeño indica que probablemente con una cantidad mayor de datos se puedan obtener mejores predicciones. CIDEIM (Centro Internacional de Entrenamiento e Investigaciones Médicas) fue el ente que proporcionó el conjunto de datos con el cual se construyeron los modelos.
Sistema para implementación virtual de las pruebas evaluativas de audición y lenguaje para niños
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2022) Reyes Leyton, Juan Sebastian; Sarria, Gerardo Mauricio
La tecnología ha evolucionado a pasos agigantados, ocasionando que sectores como el de la salud tengan que evolucionar forzosamente al mismo ritmo para mejorar las prestaciones de servicios hacia sus pacientes. Esto desencadenó que el Instituto de Niños Ciegos y Sordos lanzara a desarrollo el modelo de telerrehabilitación (que describe los protocolos de atención requeridos en discapacidad auditiva y visual), en donde se notó que las pruebas de evaluación fonoaudiológica que aplicaban en formato físico no tenían un formato virtual, lo cual impidió poder realizar la terapia de forma adecuada. A pesar de que se implementaron a través de aplicaciones como Google Forms y PowerPoint, no dan los resultados esperados, debido a que: la creación de las pruebas no fácil, la incorporación de los apoyos visuales y su utilización a lo largo del test sin afectar el tiempo para capturar las respuestas del paciente, los horarios establecidos con el paciente y la naturalidad con la que se aplica la prueba es todo un reto. Además, como los registros diligenciados (resultados de las pruebas) eran físicos y se almacenaban dentro de un archivero, los fonoaudiólogos requerían en ocasiones mucha dedicación para lograr obtener el registro; lo que ocasionaba pérdidas de tiempo valioso (durante el cual podrían estar analizando más a profundidad los resultados del paciente, ver sus fuertes, determinar en que está fallando de manera recurrente y así poder mejorar el plan de tratamiento para ese paciente) causando que los terapeutas tuvieran que invertir tiempo personal para poder realizar estos estudios o que no haya avance en el proceso de rehabilitación del paciente. Por consiguiente, surge este proyecto que busca crear un sistema que permita la implementación virtual de las pruebas evaluativas de audición y lenguaje para niños del Instituto de Niños Ciegos y Sordos (INCS), con el propósito de contribuir en el proceso de medición fonoaudiológica para que los terapeutas puedan brindar un servicio de calidad a sus pacientes, además de mejorar el proceso de creación, acceso, almacenamiento y aplicación de las pruebas.
Machine learning with data augmentation to predict glucantime effectiveness against cutaneous leishmaniasis
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2021) Hoyos Urcué, Juan José; Álvarez, Gloria Inés; Linares Ospina, Diego Luis
Enfrentar problemas de análisis de datos en pequeños conjuntos de datos es un problema común en la investigación médica; asimismo, es un problema que dificulta mucho la aplicación y el éxito de los algoritmos clásicos de aprendizaje automático. Muchas técnicas han abordado el problema de un pequeño conjunto de datos, principalmente para los campos de visión artificial y procesamiento de imágenes. Sin embargo, para los datos tabulares, se ha difundido muy poco. En este trabajo de grado se propone el uso de técnicas de aumento de datos tabulares para introducir instancias sintéticas bastante similares a las reales, particularmente en el contexto de un problema médico/social de predecir la efectividad de Glucantime como tratamiento contra la Leishmaniasis cutánea. Los experimentos muestran que el uso de estos algoritmos de aumento de datos mejora las características del conjunto de datos inicial y el rendimiento de los modelos de aprendizaje automático. El conjunto de datos utilizado en esta investigación tiene diez atributos y 18 registros.
Generador procedural de Dungeons para video juegos 3D
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2022) Gómez Quiñones, Juan David; Navarro Newball, Andrés Adolfo
Las Dungeons (o mazmorras por su traducción al español) son escenarios de juego muy comúnmente usados en varios géneros de video juegos, sobre todo en el género RPG (Role-playing game). Las Dungeons son escenarios donde los jugadores pueden encontrar diferentes tipos de misiones, acertijos, enemigos y recompensas. Tradicionalmente en el proceso de desarrollo de video juegos, la arquitectura y diseño de estos escenarios se realizan de forma manual y debido a la alta demanda de este tipo de escenarios dentro de un juego, el desarrollo termina siendo demasiado costoso. Debido a lo anterior, es muy común encontrar muchas Dungeons lineales, monótonas, poco entretenidas y con una baja probabilidad de rejugabilidad. En este trabajo se desarrolló un algoritmo capaz de generar la representación 3D de una Dungeon y algunos de sus elementos principales, tomando como entrada un conjunto de parámetros y mallas 3D que permiten la personalización de la Dungeon a las necesidades del usuario.
Desarrollo e implementación de una estrategia integrativa para la detección de nuevos módulos genéticos y nuevos genes asociados al inicio y desarrollo del cáncer colorrectal
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2022) Arce Rentería, Juan David; Ibagon Rivera, Nicolas; Quimbaya Gómez, Mauricio Alberto; Sosa Arango, Chrystian Camilo
El advenimiento de las tecnologías ómicas, el desarrollo de técnicas computacionales basadas en el aprendizaje de máquina aplicado a sistemas biológicos y la integración de ambos paradigmas en modelos matemáticos, ha permitido avanzar en el entendimiento causal de enfermedades complejas como el cáncer. En este sentido, desde de una perspectiva sistémica, el uso de redes biológicas y la representación de sistemas moleculares como genes, proteínas y sus dinámicas de interacción, ha permitido realizar una aproximación a los sistemas biológicos desde la teoría de grafos. Desde esta perspectiva, en los ´últimos años se han desarrollado una gran variedad de estrategias, las cuales, desde la teoría de grafos, han contribuido al entendimiento del proceso deletéreo que conduce a la enfermedad y, equitativamente, a identificar nodos clave de la red los cuales podrían estar relacionados con diferentes tipos de enfermedades, como lo sería el cáncer. En el presente trabajo, integramos distintos tipos de información biológica asociada a la comprensión genética del origen y desarrollo de la enfermedad, acoplándola al mapa más detallado de interacción proteína proteína que existe. Posteriormente, realizamos análisis fundamentales sobre medidas clásicas de la topología de la red construida, que fueron ´útiles para identificar elementos claves de la red. Asignamos pesos a los nodos y a las aristas de la red según la información biológica, lo cual fue un procedimiento fundamental para priorizar elementos de la red (proteínas) asociadas al cáncer y específicamente al cáncer colorrectal. Con base en dicha información y con la red construida, implementamos algoritmos de modularidad para identificar comunidades específicas que pudieran estar específicamente asociadas al desarrollo de cáncer colorrectal, y finalmente implementamos algoritmos de caracterización de comunidades no sobre la partes y estrategias específicas de aprendizaje de máquina para encontrar potenciales proteínas asociadas al cáncer colorrectal.
Predicción del tratamiento para la leishmaniasis cutánea mediante datos génicos e inferencia gramatical
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2021) Peña Atencio, Josue; Álvarez Vargas, Gloria Inés; Linares Ospina, Diego Luis
La leishmaniasis es una enfermedad parasitaria usualmente transmitida por moscas de arena infectadas que suelen vivir en ambientes tropicales. La forma más común de leishmaniasis en Colombia es la leishmaniasis cutánea, la cual provoca úlceras en la piel. Para esta forma, el tratamiento actual mediante el medicamento Glucantime tiene un porcentaje de fracaso que varía entre el 19% y el 81%. Colombia y otros países afectados tienen poco interés en esta enfermedad que está profundamente relacionada con la pobreza, y no cuentan con el conocimiento médico para garantizar un tratamiento completamente seguro. La dificultad para tratar la enfermedad radica en la compleja interacción entre el parásito y el sistema inmunológico, el cual está relacionado con el estado de expresión génica de cada paciente En el presente trabajo, se hace uso de 7 conjuntos de datos provistos por el CIDEIM de Cali, los cuales recolectan la información de expresión génica de tres tipos de glóbulos blancos provenientes de 14 pacientes de leishmaniasis anónimos antes, durante y después del tratamiento para la enfermedad. Se utilizan dos algoritmos de inferencia gramatical llamados OIL y RPNI [6] para predecir el posible resultado del tratamiento y así ayudar a prevenir la falla y complicaciones del mismo o para establecer un tratamiento alternativo más adecuado. Estas técnicas han sido aplicadas con éxito en los campos como la biología computacional y el procesamiento del lenguaje natural [7]. Se realizan 54 experimentos para OIL y 54 experimentos para RPNI; en cada uno los experimentos cada algoritmo se entrena y evalúa mediante una validación cruzada 4 iteraciones. Se usan las métricas Accuracy, Precision, Recall y F1-Score para la evaluación. Se llegó a resultados satisfactorios en el trabajo, logrando en múltiples experimentos una tasa muy competitiva del 90% de Accuracy para RPNI y 68.8% de Accuracy para OIL.
Predicción del precio de acciones de la bolsa estadounidense utilizando técnicas de aprendizaje automático basadas en datos de análisis técnico y fundamental
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2022) García Gallego;, Jeffrey Steven; Gutiérrez Uribe, Jose David; Linares Ospina, Diego Luis; Álvarez Vargas, Gloria Inés
La predicción de acciones de la bolsa de valores ha sido una actividad que se ha venido realizando de distintas maneras desde la aparición de los mercados de acciones. En la actualidad, con la presente tendencia de la aplicación del aprendizaje automático en distintos campos, se avanza en la investigación de modelos de aprendizaje automático, atributos a tener en cuenta y datos utilizados para realizar una predicción sobre el precio o la volatilidad de una acción en específico. En lo que respecta a los datos utilizados, actualmente, los principales son los datos basados en análisis técnico, análisis fundamental y análisis de sentimientos. Según la literatura, la mayor parte de los estudios e investigaciones en este campo se basan en datos de análisis técnico. Por lo tanto, en este proyecto se buscó explorar el comportamiento de distintas técnicas de aprendizaje automático basadas en datos de análisis técnico y análisis fundamental utilizando un conjunto de acciones de la bolsa de valores estadounidense, pertenecientes a uno de los índices más importantes el S&P 500. También se exploraron distintos métodos como Análisis de Componentes Principales (PCA por sus siglas en ingles), ventana deslizante y una selección de atributos a través de la literatura. En este estudio se pusieron a prueba estos modelos a través de métricas como la del Error Cuadrático Medio y el Error Absoluto Medio. Estos modelos se sometieron a una prueba que simula una situación real de inversión conocida como backtesting, en el cual se hace uso de la estrategia de comprar bajo y vender alto. Se encontró que la técnica que presentó menor error para análisis técnico fue SVR y para análisis fundamental fue MLP. Sin embargo, en backtesting RF fue la que mayores beneficios obtuvo tanto para análisis técnico como para análisis fundamental. Se plantea que posiblemente las métricas de error en la predicción del precio de una acción no resultan lo suficientemente expresivas como para determinar el desempeño de un modelo en una situación real.
Técnicas de audificación aplicadas a los conceptos de ingeniería de líneas de producto de Software
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2022) Valderrama Corredor, Iván David; Rincón Pérez, Luisa Fernanda
La práctica exitosa de la ingeniería de líneas de producto de software brinda beneficios a las empresas contemporáneas, tales como la disminución en los tiempos y costos de desarrollo en sus productos de software. En la actualidad, pocas personas conocen el enfoque de líneas de producto de software y menos confianza tienen en él, por lo tanto, este trabajo propone implementar una herramienta que permita dar a conocer los conceptos introductorios de la ingeniería de líneas de producto de software, para que las personas sin experiencia previa puedan aprender estos conceptos de una manera más sencilla. Para ello, se ha implementado la metodología de ludificación en la herramienta desarrollada, permitiendo la creación de un prototipo web funcional con distintas técnicas mecánicas y dinámicas. Como resultado de este trabajo, se pudo observar resultados positivos obtenidos por medio de los usuarios inexpertos y expertos que probaron el prototipo.
Detección de pulsaciones por minuto en tiempo real a partir de un sistema de inteligencia artificial para el género musical salsa
(Pontificia Universidad Javeriana Cali, 2022) Murcia Gómez, Danny Julian; Sarria, Gerardo
La música es la combinación de un sin fin de posibilidades de ritmos que escuchamos todo el tiempo, donde constantemente nos ofrecen diferentes tipos de herramientas para experimentar, innovar y disfrutar de uno de los placeres más grandes que podemos encontrar. Por eso urge investigar modelos clave para la interpretación de los diferentes modelos de música que existen y sus diferentes. La Salsa es un género muy popular en América Central y del Sur, conocida por su variedad de instrumentos de percusión, por su piano y su clave de son [1]. Su ritmo es uno de los factores que depende de la clave de son, la cual puede ser 2-3 o 3-2 [2]. Este género musical es uno de los más interesantes para estudiar, en cuanto a saber a qué ritmo se refiere, en particular la determinación del beat, es decir, la unidad básica de ritmo de una canción y uno de los menos analizados en el campo científico. Actualmente ya existen muchos patrones que detectan a partir de una canción el beat que maneja la canción, permitiendo controlar la canción. En el caso del género musical Salsa, no se han realizado muchos estudios en el análisis de obtener el beat en tiempo reproducción de la canción. Es requerido un Sistema de inteligencia Artificial que sea capaz de analizar una canción y retorne el beat en tiempo de reproducción de la canción.

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