Revista UIS Ingenierías

Potencial de Economía Circular en la Gestión de Residuos Urbanos en dos ciudades capitales de Colombia, aproximación con Dinámica de Sistemas

2025-02-12T21:46:27+00:00

El bajo aprovechamiento de residuos sólidos en las ciudades puede asociarse a la no comprensión de una estructura sistémica del complejo sistema de gestión de residuos urbanos. En el presente artículo, se muestra el desarrollo de un modelo dinámico de gestión de residuos urbanos, al que se le integran capacidades de aprovechamiento basadas en la transición a la economía circular. Se busca estimar el potencial de aprovechamiento de residuos orgánicos, plásticos, papel y cartón, y vidrios en dos ciudades capitales del nororiente de Colombia; estas son Bucaramanga y Cúcuta. El modelo fue construido con la metodología de Dinámica de Sistemas, la cual permite construir modelos matemáticos para la observación de tendencias y escenarios futuros. El modelo está compuesto de dos grandes módulos: el de gestión de residuos y el del potencial de circularidad. El potencial de circularidad estimado, evaluado y comparado se obtuvo visualizando tres escenarios prospectivos: el actual, conocido como Business as Usual, el aumento de capacidad de clasificación de residuos y el aumento de capacidad de aprovechamiento de residuos. Los resultados permiten ver la oportunidad de inversión y necesidad de aumento de capacidad de aprovechamiento de los tipos de residuos evaluados para estas dos ciudades. Se puede buscar un modelo regional de circularidad para el gran Santander. Este modelo se puede replicar para cualquier ciudad con una caracterización de residuos bien definida y mercado de aprovechamiento existente o en desarrollo, siempre y cuando exista demanda de materiales proveniente de los residuos.

El papel de las redes neuronales convolucionales en el reconocimiento facial y emocional

2025-03-06T03:46:19+00:00

La investigación, llevada a cabo en el Advanced Data Engineering Lab, tuvo como objetivo desarrollar un sistema de reconocimiento facial y emociones, en tiempo real. Este proyecto, que forma parte de una iniciativa más amplia para mejorar la interacción humano-máquina, utilizó redes neuronales convolucionales y algoritmos de aprendizaje automático, como Random Forest, para analizar expresiones faciales. Los sistemas de cómputo empleados tenían la capacidad de realizar procesamiento intensivo de datos en tiempo real. Los modelos CNN fueron entrenados utilizando el conjunto de datos FER2013, aplicando técnicas de aumento de datos y preprocesamiento para mejorar la generalización del modelo. El modelo B, con una arquitectura optimizada, alcanzó una precisión del 64%, superando el rendimiento de otros modelos. Sin embargo, el estudio reveló dificultades para clasificar con precisión emociones negativas sutiles, como la tristeza, la ira y el miedo, lo que destaca la necesidad de conjuntos de datos más equilibrados y mejores técnicas de extracción de características. La investigación sugiere que las mejoras futuras deben centrarse en el uso de conjuntos de datos más grandes y diversos, así como en técnicas avanzadas como el aprendizaje por transferencia. El sistema propuesto tiene un gran potencial para aplicaciones en contextos industriales, especialmente para mejorar la interacción humano-robot y el monitoreo de la seguridad de los trabajadores.

Superficie de respuesta y regularización ridge en Ozonización Catalítica de lixiviados

2025-02-15T14:00:30+00:00

Landfill leachate treatment is an environmental challenge due to its high organic load and recalcitrant compounds. This study assessed the efficiency of catalytic ozonation (OC) with magnetite (Fe₃O₄) for Chemical Oxygen Demand (COD) removal using a Response Surface Methodology (RSM) model with Ridge regularization. The effects of ozone dosage, catalyst concentration, pH, and treatment time were analyzed in two distinct leachates.

The best results were achieved at pH 9, 2.5 g.L^-1 of catalyst, and 120 min of contact time, with the maximum ozone dose (6 g.h^-1). A nonlinear relationship was identified between ozone dosage and process efficiency. The predictive model remained stable under ±5% experimental variations, validating its applicability in real-world conditions. These findings confirm the potential of OC with magnetite as an effective strategy for landfill leachate treatment.

Mejorando la detección de motocicletas en un entorno real usando el modelo MobileNetSSDv2FPNlite

2025-03-09T17:48:28+00:00

En este trabajo se utilizó el modelo de detección de objetos MobileNetSSDv2FPNlite para detectar vehículos en el acceso a un campus universitario. El modelo original mostró dificultades para distinguir las motocicletas, a menudo confundiéndolas con bicicletas o detectando únicamente los conductores, obteniendo un rendimiento del 46.25%. Por ello, se empleó la técnica de aprendizaje por transferencia (transfer learning) para mejorar el rendimiento del modelo en la detección de este tipo específico de vehículos. Para esto se creó un conjunto de 320 imágenes de motocicletas preprocesadas y etiquetadas, las cuales fueron capturadas en el punto de acceso de la universidad con distintas condiciones climáticas y horarios (dataset UJAT). Después de reentrenar el modelo, se alcanzó un 100% de eficiencia en la detección utilizando las métricas accuracy, precision y recall. Este enfoque demuestra que el modelo optimizado presenta una mejora significativa respecto al modelo original en todas las métricas clave, lo que lo convierte en una solución efectiva para aplicaciones de detección de objetos en un entorno real.

Remoción de la turbidez del agua del río Magdalena empleando cáscara de mango como coagulante natural

2025-08-04T02:31:20+00:00

En esta investigación se evaluó la eficiencia coagulante de la cáscara de mango (Mangifera indica L.) como alternativa natural para el tratamiento de coagulación-floculación-sedimentación, del agua del río Magdalena, comparándose con el sulfato de aluminio. Se aplicó un diseño experimental factorial considerando la dosis en diferentes niveles (10, 20, 40, 60, 80 y 100 mg/L), empleando la prueba de jarras bajo la NTC 3903 de 2010. La turbidez se tomó como variable respuesta y se analizaron los datos mediante ANOVA y prueba de Fisher LSD (95% de confianza). Los resultados indicaron que el sulfato de aluminio, con 40 mg/L, removió el 100% de la turbidez inicial (250 UNT), mientras que la cáscara de mango alcanzó una remoción de 55,20% con 20 mg/L. Sin embargo, la turbidez final obtenida no permite cumplir con la norma colombiana para agua potable. Se concluye que la cáscara de mango, como residuo agroindustrial, constituye una alternativa como coadyuvante en el uso de coagulantes químicos en la clarificación de aguas.

Cuantificación de la incertidumbre mediante redes bayesianas en la planificación temprana de proyectos de vivienda de interés social

2025-11-18T02:22:11+00:00

La Planificación de la Etapa Inicial (FEP) y herramientas tradicionales como el Índice de Definición de Proyectos (PDRI) son fundamentales para reducir riesgos y estructurar evaluaciones, pero su enfoque determinista limita la consideración de la incertidumbre y de las interdependencias entre variables. Este estudio propone una metodología probabilística basada en Redes Bayesianas (BNs) para cuantificar la incertidumbre en las fases tempranas de planificación. El modelo integra datos empíricos de 14 proyectos de vivienda de interés social y conocimiento experto, lo que permite análisis basados en escenarios que respaldan la toma de decisiones iniciales. Entrenado con el algoritmo de Expectación-Maximización, el modelo alcanzó una precisión predictiva aceptable (R² = 0.76; MSE = 0.214; RMSE = 0.463). Los resultados muestran que las BNs mejoran la fiabilidad de la planificación y facilitan la mitigación proactiva de riesgos al incorporar dinámicamente la incertidumbre. La metodología cierra la brecha entre herramientas deterministas y sistemas probabilísticos de apoyo a la decisión, ofreciendo un marco escalable y replicable para la planificación temprana en proyectos de vivienda de interés social y otros contextos constructivos de alta incertidumbre.

Sistema Inteligente de Identificación de Aves basado en Filtrado Kalman con Aprendizaje Reforzado y BirdNET

2025-12-01T21:04:18+00:00

En este artículo, se investiga el aprendizaje por refuerzo (RL) como método para optimizar la identificación automática de especies de aves a partir de registros acústicos. Se propone un sistema basado en un flujo de trabajo que integra la segmentación de señales de audio, filtrado pasa banda y filtrado Kalman, cuyos parámetros son optimizados dinámicamente mediante Q-learning. La función de recompensa se define a partir de las puntuaciones de confianza proporcionadas por el clasificador BirdNET. El agente de RL ajusta adaptativamente los parámetros del filtro de Kalman en función de las condiciones acústicas variables del entorno. El esquema fue entrenado sobre un conjunto de 50 grabaciones de campo y evaluado sobre 315 grabaciones del conjunto de datos BirdCLEF del año 2025, obteniendo un incremento promedio del 25% (DE ± 8.3%) en los niveles de confianza de clasificación respecto al método base.

Planta desalinizadora de agua como alternativa de emergencia en instituciones educativas de La Guajira, Colombia

2025-11-24T15:37:25+00:00

El suministro de agua potable representa un desafío global, que se ve agravado en regiones costeras como el Departamento de La Guajira en Colombia. La escasez de agua es una preocupación constante que afecta especialmente a niños y jóvenes. Esta situación impacta directamente la prestación de servicios esenciales de higiene y alimentación en las escuelas de la región, lo que a menudo provoca ausentismo estudiantil. Para abordar los problemas de escasez de agua, se han utilizado diversas tecnologías para aprovechar los recursos hídricos locales. Sin embargo, muchas de estas soluciones tecnológicas son costosas y presentan dificultades durante su implementación. Por lo tanto, se requieren alternativas eficaces. Estas alternativas son necesarias para el desarrollo de una planta solar de desalinización de agua de mar como una solución de emergencia para obtener agua potable a partir de agua salada. El sistema de desalinización solar está compuesto por tres subsistemas que se utilizan para mejorar la eficiencia del proceso: un sistema de intercambiador de calor que acelera el enfriamiento del vapor de agua destilada para producir un mayor rendimiento líquido; un sistema de distribución de fluidos y un sistema de control de nivel que mantienen el nivel óptimo de agua en el reactor y maximizan la producción de agua destilada. La solución propuesta tiene como objetivo producir un máximo de 1300 litros de agua por día para uso general. Los resultados ilustran la eficiencia y rentabilidad del sistema de desalinización propuesto, especialmente para instituciones educativas con un número limitado de estudiantes que enfrentan dificultades en el suministro de agua. La selección de esta tecnología de destilación solar se basa en el abundante potencial de radiación solar en la zona del proyecto (La Guajira, Colombia). La destilación solar seleccionada se caracteriza por su seguridad y simplicidad de uso, lo que la convierte en una solución ideal para el suministro de agua potable en regiones remotas o en situaciones de emergencia.

Síntesis de un mecanismo de rodilla para prótesis transfemoral

2026-01-30T21:33:24+00:00

Este artículo presenta el diseño y validación computacional de una prótesis transfemoral con rodilla policéntrica, usando síntesis cinemática y dinámica de sistemas multicuerpo. Se sintetizaron dos mecanismos (cuatro barras y Stephenson) para reproducir la trayectoria fisiológica del centro instantáneo de rotación (CIR) de la rodilla humana. La optimización mediante un algoritmo adaptativo de evolución diferencial generó configuraciones con error RMS del CIR significativamente reducido. El mecanismo obtenido cubre un rango de movimiento de 90.1° entre 97° (extensión) y 7° (flexión), cumpliendo los criterios de estabilidad pasiva reportados en la literatura. El modelo dinámico formulado mediante Lagrange aumentada mostró alta concordancia con el análisis cinemático (errores <0.2%) y fuerzas articulares entre 750 y 1750 N, validando la estabilidad y la bifurcación automática durante la marcha. El diseño final es estructuralmente viable y manufacturable mediante procesos convencionales.

Desarrollo de scripts para automatizar tareas con uso de flujo de información BIM-VR

2025-06-06T18:22:30+00:00

La integración de tecnologías digitales en el sector de la arquitectura, la ingeniería y la construcción (AEC) ha impulsado nuevas estrategias para optimizar la gestión de información y fortalecer los procesos de comunicación durante el ciclo de vida de los proyectos. En este contexto, Building Information Modeling (BIM) se ha consolidado como una metodología ampliamente utilizada para la coordinación y administración de datos en proyectos de construcción. Más recientemente, la incorporación de tecnologías de Realidad Virtual (VR) ha ampliado las capacidades de visualización e interacción de los modelos BIM, favoreciendo entornos inmersivos para la evaluación y comprensión espacial. En respuesta a esta evolución tecnológica, la presente investigación propone un flujo de trabajo estructurado para la integración BIM-VR, orientado a mejorar la interoperabilidad entre plataformas y facilitar la generación de entornos virtuales inmersivos. El flujo de trabajo se desarrolló en tres etapas principales. La primera corresponde a la preparación del modelo BIM mediante Revit y el procesamiento de información con Dynamo. La segunda etapa se centra en la configuración del entorno VR en Unreal Engine, utilizando Blueprint para la programación visual y la interacción de los elementos del modelo. Finalmente, la tercera etapa comprende la simulación y visualización inmersiva del entorno BIM-VR mediante el dispositivo Meta Quest 2. Como resultado principal, se logró la consolidación de un entorno BIM-VR funcional que integra la información del modelo BIM en una experiencia inmersiva e interactiva. Adicionalmente, la investigación generó un repositorio digital con una plantilla reutilizable de VR, diseñada para aplicaciones académicas e investigativas. Los resultados evidencian el potencial de la integración BIM-VR para fortalecer procesos de visualización, aprendizaje y comunicación técnica en entornos educativos y de diseño colaborativo.