Uso de algoritmo K-media para detectar estado de funcionamiento de electroválvula

Now days, the applications of artificial intelligence within engineering processes in general are extremely broad, given the characteristics of both artificial intelligence and engineering in general. In this investigative work we expose the use of artificial intelligence, specifically clustering to be able to detect when a valve is faulty or not, in this way to be able to know, precisely, the operating state of the solenoid valve by Artificial Intelligence from collected data, providing with the analysis carried out in MatLab as a Data-Set for training process. The item of study for this article is a spring compensated three position solenoid valve (DIVW style C). The valve is used in the present experiment in two different operating regions: at 5 MPa and 20 MPa. In addition, a scenario in which the valve presents damage was added to the analysis, which consists of a groove 0.1 [mm] deep.En la actualidad las aplicaciones de la inteligencia artificial dentro de los procesos de ingeniería en general son extremadamente amplios, dado las características que tiene tanto la Inteligencia artificial como la Ingeniaría en general. En este trabajo investigativo exponemos el uso de la inteligencia artificial, en específico el agrupamiento o ¨clustering¨ para poder detectar cuando una válvula se encuentra con fallas o no, de esta forma poder conocer, de manera precisa, el estado de funcionamiento de la electroválvula por Inteligencia Artificial a partir de datos recopilados, dotándole del análisis realizado en Matlab como Data-Set para su proceso de entrenamiento. El elemento de estudio de este artículo es una electroválvula de tres posiciones con compensación de resorte (DIVW estilo C). La válvula se utiliza en el presente experimento en dos regiones de funcionamiento diferentes: a 5 MPa y 20 MPa. Además, se agregó al análisis un escenario en el que la válvula presenta un daño, mismo que consiste en una hendidura de 0,1 [mm] de profundidad

Sistema de planificación de recursos empresariales y la integración de datos en televisión Tarapoto 2022

El presente estudio, tuvo como objetivo general determinar la relación entre el sistema de planificación de recursos empresariales y la integración de datos en televisión Tarapoto 2022. La investigación fue de enfoque cuantitativo de tipo aplicada con un alcance descriptivo correlacional. El diseño de investigación fue no experimental de corte transversal, con una muestra de 20 colaboradores, donde se aplicó dos cuestionarios; ambos instrumentos fueron validados mediante juicio de expertos, el cual se comprobó su fiabilidad a través del Alpha de Cronbach con un índice de 0.975 para la variable sistema de planificación de recursos empresariales y la integración de datos con un índice de 0.947. Los resultados obtenidos fueron un Tau de kendall que alcanzó un coeficiente de 0, 868 (correlación considerable y un p valor igual a 0,000 (p-valor ≤ 0.05). Concluyendo que, existe relación significativa entre el sistema de planificación de recursos empresariales y la integración de datos en televisión Tarapoto 2022

Métodos de agrupamiento no supervisado para la integración de datos genómicos y metabólicos de múltiples líneas de introgresión

Las numerosas aplicaciones de la inteligencia artificial a la biología de sistemas han dado lugar a nuevos algoritmos, además de la adaptación y reutilización de los existentes. En tareas de minería de datos se han aplicado diversos métodos estándar, como por ejemplo el bien conocido k-medias. Sin embargo, las capacidades de estos métodos son limitadas en relación a otros algoritmos más recientes, tanto en su desempeño para el agrupamiento de patrones como para la representación e interpretación de los resultados obtenidos. En este trabajo se compara el desempeño de tres métodos de agrupamiento no supervisado en la tarea de integración y descubrimiento de relaciones entre variaciones en los contenidos de metabolitos y la expresipon de genes de frutos de tomate. Los métodos considerados son el k-medias, el agrupamiento jerárquico y un método recientemente propuesto que se basa en mapas auto-organizativos. Se presentan los resultados obtenidos del análisis objetivo de la calidad de los agrupamientos y su significancia biológica. El modelo auto-organizado ha mostrado las más altas tasas de desempeño en las medidas de cohesión y separación, brindando además la máxima coherencia de las agrupaciones obtenidas desde el punto de vista del significado biológico.Fil: Milone, Diego Humberto. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Santa Fe. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional. Universidad Nacional del Litoral. Facultad de Ingeniería y Ciencias Hídricas. Instituto de Investigación en Señales, Sistemas e Inteligencia Computacional; ArgentinaFil: Stegmayer, Georgina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe. Centro de Investigación y Desarrollo de Ingeniería en Sistemas de Información; ArgentinaFil: Gerard, Matias Fernando. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Santa Fe. Centro de Investigación y Desarrollo de Ingeniería en Sistemas de Información; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Kamenetzky, Laura. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: López, M.. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; ArgentinaFil: Carrari, Fernando Oscar. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas; Argentina. Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria; Argentin

Carotenoides en agroalimentación y salud

Los carotenoides son compuestos especiales; si bien es común referirse a ellos como pigmentos, lo cierto es que son compuestos de gran versatilidad e importancia en la naturaleza. Más específicamente, son de gran interés en agroalimentación y salud. Así, por ejemplo, son pigmentos naturales y por lo tanto tienen un importante papel en la elección de alimentos por parte de los consumidores. Asimismo, algunos de ellos son precursores de la vitamina A. Sin embargo, que cada vez exista más interés en los carotenoides en este contexto se debe en gran parte a muchos estudios de distinta naturaleza que indican que pueden proporcionar beneficios para la salud. Su interés en alimentación funcional es por lo tanto indudable. En este libro se refleja la experiencia en carotenoides de un gran número de profesionales de la región iberoamericana. En conjunto, se ofrece una visión general de la investigación sobre estos compuestos en agroalimentación y salud. Los autores son miembros de la red IBERCAROT (http://carotenoides.us.es), que tiene entre sus objetivos conformar una red estable y funcional de profesionales que aúnen esfuerzos en pos de identificar nuevas fuentes de carotenoides de interés nutricional, mejorar su producción y aumentar el valor de los productos que los contengan