3,086 research outputs found

    ChatGPT y educación universitaria : posibilidades y límites de ChatGPT como herramienta docente

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    La inteligencia artificial está aquí, y será una realidad en el futuro de nuestro alumnado. Aunque tardaremos unos años a aprovechar ChatGPT y herramientas afines con plena productividad, con este libro recorremos el camino con un poco más de calma y conocimiento para ayudar a los docentes hacia una implementación más satisfactoria en el aula y en nuestros quehaceres académicos. Este es un libro interdisciplinario en el que varias miradas se coordinan para explicar el origen, el impacto, los sesgos y los posibles usos de ChatGPT en entornos académicos

    Polidata: Modelo de inteligencia artificial para la evaluación del diseño de interfaz de usuario en dispositivos móviles

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    Given the proliferation of chats and prompts for the use of artificial intelligence, especially in the field of content design and generation, challenges and opportunities for design appear. This article proposes the research and development of a  multiclass deep learning model, aimed at evaluating the design of user interfaces for mobile devices, especially as support during the prototyping process of high fidelity interfaces. It also presents the creation of a dataset intended to be the knowledge base of the model. The examples that constitute the dataset have been selected, coming from applications for the Android system, using, as a selection criterion, the consistency and standards of them, for this purpose, the design system Material Design of Google has been used as a style guide. The model has been integrated into an interface that allows intuitively to obtain the inferences or the level of confidence in front of a designed interface that is presented to the model.Dada la proliferación de chats y prompts para el uso de inteligencia artificial, especialmente en el ámbito del diseño y generación de contenidos, aparecen desafíos y oportunidades para el diseño. Este artículo propone la investigación y el desarrollo de un  modelo de aprendizaje profundo multiclase, destinado a evaluar el diseño de interfaz de usuario para dispositivos móviles, especialmente como apoyo durante el proceso de prototipado de interfaces en alta fidelidad. También, presenta la creación de un dataset o conjunto de datos destinado a ser la base de conocimiento del modelo. Se han seleccionado los ejemplos que constituyen el dataset, provienen desde aplicaciones para el sistema Android, empleando, como criterio de selección, la consistencia y estándares de ellas, para este propósito, se ha utilizado como guía de estilo el sistema de diseño Material Design de Google. El modelo se ha integrado a una interfaz que permite de manera intuitiva obtener las inferencias o el nivel de confianza frente a una interfaz diseñada que se le presente al modelo

    Modelo agregador para la gestión de la Demanda en Grandes Consumidores con la inclusión de Generación Distribuida en Sistemas de Distribución de Energía Eléctrica

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    La acelerada evolución tecnológica y el cambio en los patrones de consumo energético han llevado a la industria eléctrica a investigar a fondo la gestión activa de la demanda y la generación de recursos renovables distribuidos. Esto implica evaluar cómo los consumidores responden a variaciones en los precios de la energía eléctrica, optimizando así la eficiencia técnica y económica del sistema. Las redes inteligentes no solo gestionan técnicamente la energía, sino que generan datos que permiten a terceros formar sistemas de gestión de datos técnicos y económicos. Sin embargo, los programas de respuesta a la demanda suelen ser diseñados por empresas y reguladores que carecen de información precisa sobre las estrategias de los clientes. Esta investigación analiza programas de respuesta de la demanda en países en desarrollo, destacando la falta de participación de grandes consumidores en el diseño de estos programas. Se propone una metodología innovadora que utiliza técnicas de analítica de datos, optimización y modelos matemáticos para diseñar y evaluar respuestas a la demanda. Se estratifica la demanda, considerando cargas gestionables y no gestionables, junto con la generación distribuida renovable que los grandes consumidores pueden aportar. Se proyecta en función de los precios del mercado eléctrico, y se resuelve mediante un enfoque de optimización bi-nivel que maximiza beneficios del agregador y minimiza costos de equilibrar la oferta y la demanda en tiempo real. La investigación evalúa restricciones técnicas y operativas desde la perspectiva del operador de distribución, buscando decisiones técnicamente viables y rentables para consumidores y distribuidores en un entorno de redes inteligentes.The accelerated technological evolution and the change in energy consumption patterns have led the electricity industry to thoroughly investigate the active management of demand and the generation of distributed renewable resources. This involves evaluating how consumers respond to variations in electricity prices, thus optimizing the technical and economic efficiency of the system. Smart grids technically manage energy and generate data that allows third parties to form technical and financial data management systems. However, demand response programs that lack accurate information about customer strategies are often designed by companies and regulators. This research analyzes demand response programs in developing countries, highlighting the lack of participation of large consumers in creating these programs. An innovative methodology that uses data analytics, optimization and mathematical model techniques to design and evaluate responses to demand is proposed. Order is stratified, considering manageable and non-manageable loads and the renewable distributed generation that large consumers can contribute. It is projected based on electricity market prices. It is resolved through a bi-level optimization approach that maximizes the aggregator's benefits and minimizes the real-time costs of balancing supply and demand. The research evaluates technical and operational constraints from the perspective of the distribution operator, seeking technically viable and profitable decisions for consumers and distributors in a smart grid environment.0000-0001-5777-525

    Revista Trabajo Social

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    El enigma ontoepistemológico de la consciencia. Acerca del transhumanismo y la analogía computacional del cerebro

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    The main purpose of this reflection paper is to present a critical analysis of some of the most prominent epistemological and philosophical ideas developed by contemporary transhumanism in relation to the anatomical-functional activity of the brain and the nature of consciousness. From this point of view, this paper considers whether the technological-instrumental hermeneutic model promoted by the transhumanist movement is an alternative, comprehensive variant to elucidate the onto-epistemological complexity of consciousness. To this end, this paper explores the way in which transhumanism has focused on certain techno-scientific fields in order to develop a concrete prospective associated with the cognitive potentialities of the human being. In this sense, it discusses certain specific advances in cutting-edge neurotechnology and artificial neuromodulation (neural implants, neuromorphic devices, neuronal reprogramming, controlled laboratory culture of cerebroids, etc.), as well as artificial intelligence. This analysis results in deep scepticism as to whether the transhumanist approach offers a promising model for successfully tackling the age-old problem of the mind-brain relationship because, despite the appeal of some of its boldest speculations about the bio-anthropological condition of man and the ontology of the real, it has chosen to update a reductionist and physicalist view of the human mind.El propósito principal de este artículo es presentar un análisis crítico sobre algunos de los planteamientos epistemológicos y filosóficos más destacados que se han elaborado desde el transhumanismo contemporáneo en relación con la actividad anatómico-funcional del cerebro y a la naturaleza de la consciencia. Desde ese punto de vista, se pretende considerar si el modelo hermenéutico tecnológico-instrumental que se promueve desde los planteamientos de la corriente transhumanista supone una variante comprensiva alternativa a la hora de dilucidar la complejidad ontoepistemológica de la consciencia. Para ello, se lleva a cabo una exploración sobre el modo en que el transhumanismo se ha centrado en ciertos campos tecnocientíficos para desarrollar una prospectiva concreta asociada a las potencialidades cognitivas del ser humano. En ese sentido, se toma en consideración ciertos avances concretos de la neurotecnología de vanguardia y de la neuromodulación artificial (implantología neural, dispositivos neuromórficos, reprogramación neuronal, cultivo controlado en laboratorio de cerebroides, etc.), así como de la inteligencia artificial. De este análisis se desprende un profundo escepticismo en torno a la posibilidad de que el enfoque transhumanista ofrezca un modelo prometedor para abordar exitosamente el antiguo problema de la relación mente-cerebro, ya que, pese al atractivo de algunas de sus especulaciones más audaces en torno a la condición bioantropológica del hombre y de la ontología de lo real, ha optado por actualizar una visión reduccionista y fisicalista de la mente humana

    Aplicación del sistema inteligente IBM Watson para el asesoramiento financiero de una consultora en crowdfunding, 2023

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    El objetivo del presente estudio es determinar qué efectos produce la aplicación del sistema inteligente IBM Watson para el asesoramiento financiero de una consultora en crowdfunding, 2023, considerando la gran importancia que tiene para la ONG en la cual se aplica y observando desde una entidad financiera en particular; por lo cual será de gran utilidad para que la ONG posea información valiosa para diseñar las estrategias más convenientes. La investigación que se ha desarrollado es de enfoque cuantitativo, con diseño no experimental, realizado con una muestra de 30 usuarios o donantes para la plataforma. Como técnica principal se utilizó la encuesta y como instrumento el cuestionario Profonampe, el cual explica la diferencia entre las expectativas y percepciones de los usuarios respecto a la calidad la herramienta y la satisfacción. Se obtuvo como valor en conjunto una fiabilidad de 0,778 lo que lleva a concluir que existe relación entre el chat bot y el asesoramiento financiero de manera positiva, en algunos temas son altas y en algunas bajas. De manera que se puede mejorar ciertos aspectos a futuro este tipo de soluciones para la asesoría financiera

    Clasificación de eventos de calidad de energía utilizando redes neuronales convolucionales profundas en el marco de la industria 4.0

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    La era de cuarta revolución industrial, o Industria 4.0, es un modelo de industria que requiere de la interconexión entre la instrumentación, el control y la supervisión de los sistemas. La integración entre la Industria 4.0 y el sistema eléctrico se conoce como red eléctrica inteligente, o smart grid. La introducción de redes inteligentes ha supuesto grandes desafíos en términos de calidad de energía. El uso creciente de dispositivos de estado sólido, dispositivos electrónicos de potencia, cargas no lineales y sistemas desbalanceados provocan frecuentes perturbaciones en la red [4]. Estas provocan el mal funcionamiento de los equipos y pueden generar pérdidas económicas considerables [4]. Si bien existen diferentes trabajos en detección y clasificación de fallos y anomalías, la mayoría están fundamentadas sólo en el sistema de transmisión, y no se tienen en cuenta las redes inteligentes y el sistema de distribución en una aplicación práctica. En este sentido, este proyecto busca aplicar técnicas modernas de aprendizaje profundo, en particular, redes neuronales convolucionales profundas, para procesar la información adquirida en todos los nodos del sistema de una red inteligente, utilizando aprendizaje supervisado. De este modo, se busca desarrollar una metodología que permita identificar perturbaciones y anomalías, utilizando la información obtenida del sistema de medición de la red, mejorando así la capacidad del sistema a reaccionar ante un evento, lo que mejora la robustez y resiliencia del sistema en general.The era of the fourth industrial revolution, or Industry 4.0, is a model of industry that requires interconnection between instrumentation, control and monitoring systems. The integration between Industry 4.0 and the electrical system is known as a smart grid. The introduction of smart grids has brought great challenges in terms of power quality. The increasing use of solid-state devices, power electronic devices, nonlinear loads and unbalanced systems cause frequent disturbances in the network [4]. These cause equipment malfunctions and can generate considerable economic losses [4]. Although there are different works on detection and classification of faults and anomalies, most of it is based only on the transmission system, and smart grids and the distribution system are not taken into account in a practical application. In this sense, this project looks to apply modern deep learning techniques, in particular, deep convolutional neural networks, to process the information acquired in all the nodes of an intelligent network system, using supervised learning. In this way, is project looking for develop a methodology to identify disturbances and anomalies, using the information obtained from the network measurement system, thus improving the ability of the system to react to an event, which improves the robustness and resilience of the system in general.MaestríaMagíster en Ingeniería EléctricaCONTENIDO pág. 1. INTRODUCCIÓN 11 2. ESTADO DEL ARTE 17 3. MODELOS MATEMÁTICOS 21 3.1. Modelos Dinámicos de la Micro-red . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 22 3.1.1. Modelo del Generador . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 23 3.1.2. Modelo del Puente Inversor . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 24 3.1.3. Modelo del Controlador de Potencia . . . . . . . . . . . . . . . . 26 3.1.4. Modelo del Controlador de Voltaje . . . . . . . . . . . . . . . . 28 3.1.5. Modelo del Controlador de Corriente . . . . . . . . . . . . . . . 29 4. Simulación de una Red Inteligente IEEE-34 31 4.1. Conexión Delta y Estrella . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 4.2. Test Feeders o Redes de Pruebas . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 4.3. IEEE Feeders . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 35 4.3.1. IEEE-34 Test Feeders . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 4.3.2. Perturbaciones en la Calidad de la Energía . . . . . . . . . . . . 39 4.4. Construcción de la Base de Datos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 43 4.4.1. Complejidad Computacional en la Simulación . . . . . . . . . . 43 4.4.2. Método de Monte Carlo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 4.4.3. Simulación Monte Carlo para el Feeder IEEE-34 . . . . . . . . . 46 5. Clasificación de Eventos Con RNCP 49 5.1. Redes Neuronales . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 49 5.1.1. Redes Neuronales Residuales - ResNet . . . . . . . . . . . . . . 50 5.1.2. Xception Network . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 52 5.1.3. Adaptive Linear Neuron . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 5.1.4. Perceptron Multicapa . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 55 5.2. Algoritmos de Aprendizaje . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 56 5.2.1. Redes Neuronales Convolucionales Profundas . . . . . . . . . . . 57 5.2.2. Very Deep Convolutional Networks - VGGNet . . . . . . . . . . 58 5.3. Diseño de la Arquitectura de la Red Neuronal . . . . . . . . . . . . . . 62 5.4. Entrenamiento de la Red Neuronal . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 64 5.4.1. Resultados en la Clasificación . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 66 5.4.2. Matriz de Confusión . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 68 6. CONCLUSIONES 71 BIBLIOGRAFÍA 7

    StopFire: Alertas de incendios forestales en Argentina usando IoT y machine learning

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    Los incendios forestales son devastadores para un ambiente y sus efectos se miden en cientos de miles de hectáreas. Para contribuir en la prevención de incendios forestales, se desarrolla una solución de monitoreo por imágenes de las zonas en riesgo basada en IoT, y la utilización de modelos de Machine Learning con Redes Neuronales Convolucionales para identificar en las imágenes la presencia del fuego. La solución se completa con un tablero de monitoreo de los dispositivos de IoT y una aplicación móvil para reportar el riesgo de incendio enviando imágenes geolocalizadas.Short Paper - AlumnosRed de Universidades con Carreras en Informátic

    Mejoramiento de la eficiencia de un sistema de riego por aspersión basado en redes de sensores y redes neuronales artificiales para el cultivo de pasto en la parroquia de Tocachi perteneciente al cantón Pedro Moncayo

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    Diseñar un sistema para controlar el riego por aspersión de forma automática en cultivos de pasto, basado en redes de sensores y redes neuronales artificiales el cual, mediante predicciones realizadas por el sistema de cuando activar el riego permita reducir el consumo innecesario de agua y lograr un buen desarrollo de la planta.Este proyecto describe el desarrollo de un sistema que permite mejorar la eficiencia de un sistema de riego por aspersión basado en redes de sensores y redes neuronales artificiales. El proyecto se divide en dos iteraciones, en la primera iteración se diseña la red de sensores inalámbricos WSN con tecnología LoRa para el monitoreo de variables ambientales que influye en el desarrollo del cultivo de pasto. La red WSN está compuesta por un nodo sensor, un nodo central y un nodo actuador. El nodo sensor consta de un sensor de humedad del suelo, un sensor de radiación UV, un sensor de temperatura y un sensor de lluvia. Los datos recolectados por el nodo sensor son enviados al nodo central o Gateway a través de comunicación LoRa donde los datos son procesados y luego enviados a una plataforma en la nube llamada ThingSpeak utilizando el protocolo MQTT donde los datos son visualizados en forma de gráficos. En la segunda iteración se realiza el entrenamiento de la red neuronal con dos variables recolectadas por el nodo sensor. La red neuronal realiza predicciones del estado del riego, es decir, predice cuando el cultivo necesita de riego. Posteriormente, el nodo actuador ejecuta la orden enviada desde el nodo central; activa o desactiva la electroválvula permitiendo o denegando el flujo de agua hacia los aspersores. Finalmente se realizan pruebas de funcionamiento. Una comparación entre el sistema de riego manual y el sistema automatizado con la red neuronal, donde se verifica que el sistema automatizado reduce considerablemente el consumo de agua y aporta en el desarrollo del cultivo de pasto.Ingenierí

    Modelo para la predicción y evaluación de la demanda de agua potable mediante redes neuronales artificiales de la Empresa Pública de Agua Potable y Alcantarillado Antonio Ante

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    Diseñar un modelo para el pronóstico de la demanda de agua potable de la empresa EPAA-AA mediante redes neuronales artificiales que a futuro garantice la distribución eficiente del recurso hídrico.El presente trabajo de grado tiene como objetivo principal pronosticar la demanda de agua potable de los años 2023 y 2024 con los datos de la Empresa Pública de Agua Potable y Alcantarillado de Antonio Ante. Se ha utilizado redes neuronales artificiales en busca de mejorar la distribución del recurso hídrico dentro del cantón. La investigación documental relacionada con redes neuronales artificiales y su funcionamiento permitió establecer las bases teóricas para un correcto desarrollo de la investigación. Con el análisis de la estacionalidad y autocorrelación, se pudo identificar el comportamiento y la tendencia que adopta la demanda de agua potable. Sin dejar de lado los usuarios que emplean a diario este recurso. Con la comparación de modelos de pronósticos de Regresión Lineal y SARIMA (2,0,2) (1,0,1), se pudo probar el comportamiento y el error de cada uno. La métrica de comparación fue el RMSE con un 148,12 para RNA, en el SARIMA arrojó un resultado de 12459,1 y el de Regresión Lineal un valor de 22560,39. Dejando en evidencia que el mejor modelo para la demanda de agua potable es el de Redes Neuronales Artificiales. Con los resultados obtenidos de la demanda de agua potable para los dos siguientes años, la empresa logrará cubrir este requerimiento, sin embargo, esta debe centrarse en reducir el índice de agua no contabilizada y aumentar el porcentaje de continuidad del servicio para evitar desabastecimiento y brindar un servicio de calidad.Ingenierí
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