Prototipo de bajo costo para la automatización de la producción de cannabis medicinal en invernadero apoyado por IoT

Medicinal use of cannabis offers great prospects for producers from an economic point of view and for users in terms of health. However, in order to exploit the full potential of the different varieties of cannabis, it is necessary to create some particular environmental conditions for each type of crop, which is very difficult to achieve by hand. Therefore, various proposals have explored the use of technologies for automating the control of these crops. These solutions are mostly black box, do not allow for customization, and can be very expensive. This article describes a prototype that allows controlling a cannabis greenhouse (through humidity and temperature sensors, among others). The prototype and its usability were evaluated among cannabis producers, with promising results for its use and the production of the designed device and mobile app.El uso medicinal del cannabis ofrece grandes perspectivas para los productores desde el punto de vista económico y para los usuarios desde la perspectiva de la salud. Sin embargo, para poder explotar todo el potencial de las diferentes variedades de cannabis, se requiere generar unas condiciones ambientales particulares para cada tipo de cultivo, lo cual es muy difícil de lograr manualmente. Por esta razón, diversas propuestas han explorado el uso de tecnologías para automatizar el control de estos cultivos. Estas soluciones en su mayoría son de caja negra, no permiten ser personalizadas y pueden ser muy costosas. Este artículo describe un prototipo de bajo costo que permite controlar un invernadero de cannabis (a través de sensores de humedad y temperatura, entre otros). El prototipo y su usabilidad se evaluaron con productores de cannabis, con resultados prometedores para su uso y la producción del dispositivo y la aplicación móvil diseñados

Inteligencia artificial explicable como principio ético

Context: The advancement of artificial intelligence (AI) has brought numerous benefits in various fields. However, it also poses ethical challenges that must be addressed. One of these is the lack of explainability in AI systems, i.e., the inability to understand how AI makes decisions or generates results. This raises questions about the transparency and accountability of these technologies. This lack of explainability hinders the understanding of how AI systems reach conclusions, which can lead to user distrust and affect the adoption of such technologies in critical sectors (e.g., medicine or justice). In addition, there are ethical dilemmas regarding responsibility and bias in AI algorithms. Method: Considering the above, there is a research gap related to studying the importance of explainable AI from an ethical point of view. The research question is what is the ethical impact of the lack of explainability in AI systems and how can it be addressed? The aim of this work is to understand the ethical implications of this issue and to propose methods for addressing it. Results: Our findings reveal that the lack of explainability in AI systems can have negative consequences in terms of trust and accountability. Users can become frustrated by not understanding how a certain decision is made, potentially leading to mistrust of the technology. In addition, the lack of explainability makes it difficult to identify and correct biases in AI algorithms, which can perpetuate injustices and discrimination. Conclusions: The main conclusion of this research is that AI must be ethically explainable in order to ensure transparency and accountability. It is necessary to develop tools and methodologies that allow understanding how AI systems work and how they make decisions. It is also important to foster multidisciplinary collaboration between experts in AI, ethics, and human rights to address this challenge comprehensively.Contexto: El avance de la inteligencia artificial (IA) ha traído numerosos beneficios en varios campos. Sin embargo, también plantea desafíos éticos que deben ser abordados. Uno de estos es la falta de explicabilidad en los sistemas de IA, i.e., la incapacidad de entender cómo la IA toma decisiones o genera resultados. Esto plantea preguntas sobre la transparencia y la responsabilidad de estas tecnologías. Esta falta de explicabilidad limita la comprensión de la manera en que los sistemas de IA llegan a ciertas conclusiones, lo que puede llevar a la desconfianza de los usuarios y afectar la adopción de tales tecnologías en sectores críticos (e.g., medicina o justicia). Además, existen dilemas éticos respecto a la responsabilidad y el sesgo en los algoritmos de IA. Método: Considerando lo anterior, existe una brecha de investigación relacionada con estudiar la importancia de la IA explicable desde un punto de vista ético. La pregunta de investigación es ¿cuál es el impacto ético de la falta de explicabilidad en los sistemas de IA y cómo puede abordarse? El objetivo de este trabajo es entender las implicaciones éticas de este problema y proponer métodos para abordarlo. Resultados: Nuestros hallazgos revelan que la falta de explicabilidad en los sistemas de IA puede tener consecuencias negativas en términos de confianza y responsabilidad. Los usuarios pueden frustrarse por no entender cómo se toma una decisión determinada, lo que puede llevarlos a desconfiar de la tecnología. Además, la falta de explicabilidad dificulta la identificación y la corrección de sesgos en los algoritmos de IA, lo que puede perpetuar injusticias y discriminación. Conclusiones: La principal conclusión de esta investigación es que la IA debe ser éticamente explicable para asegurar la transparencia y la responsabilidad. Es necesario desarrollar herramientas y metodologías que permitan entender cómo funcionan los sistemas de IA y cómo toman decisiones. También es importante fomentar la colaboración multidisciplinaria entre expertos en IA, ética y derechos humanos para abordar este desafío de manera integral

Documenting and implementing DevOps good practices with test automation and continuous deployment tools through software refinement

The accelerated pace of life of companies in Colombia and the world, entails the need to obtain software developments with the highest quality, in the shortest possible time and with minimal reprocessing after it is put into production. Therefore, the use of good software development practices and their automation through tools is no longer a luxury for development teams today, but part of their way of working. Unfortunately, in Colombia many of these helps and forms of work are not widely used. This paper presents the documentation and implementation of preventive quality tools and good practices for software development that allow code versioning, continuous integration, automation of functional tests, static code analysis and continuous deployment. Objective: Present the good practices implemented in the Smart Campus Ecosystem case study for software development. Methodology or method: Good practices for software development based on XP and DevOps are reviewed. A set of tools is selected for implementation that has a direct impact on the quality of software development. These tools are used in the UNIAJC Smart campus ecosystem case study. The results of the implementation are documented in this article. Results: The preventive quality model is exposed, put on test and the results are documented. Conclusions: The preventive quality model helps to increase the results of quality assurance through the set of tools that provide development teams with key information for refinement and refactoring of source code within development runtime and no later than this stage

Recuperación y clasificación de arquitecturas software en GitHub para reutilización, soportado por ontologías

However, searching for software components on GitHub is currently inefficient, as searches are based on text strings. This paper introduces OntoGitHubSearch as a search model that allows the retrieval and classification of software architectures stored on GitHub. This proposed model retrieves all repositories that match the searched architectural concepts; to provide the search with semantics and context, it implements the domain-specific ontology Architecture Ontology Version 2.0, as well as a natural language processing module to analyze the text in the repository. The repositories are automatically identified and classified according to the text and concepts found in their descriptions. To evaluate the proposed model, we developed a web application called WebOntoGitHubSearch, which allows interaction with users during the search process. The evaluation of the model was carried out with the participation of software developers and architects from several colombian businesses. Information retrieval metrics such as Precision at k. The results obtained during the evaluation process are promising and allow verifying the effectiveness of the proposed model.Para definir una arquitectura de un nuevo proyecto de software es clave reutilizar componentes existentes en proyectos previos. Estos proyectos previos pueden ser de la organización o estar disponibles en internet a través de GitHub. Los componentes reutilizados permiten tomar decisiones arquitecturales y así economizar tiempo y recursos. Sin embargo, actualmente buscar componentes de software en GitHub es ineficiente, pues las búsquedas son por cadenas de texto. En este trabajo se presenta OntoGitHubSearch como un modelo de búsqueda que permite la recuperación y clasificación de arquitecturas de software almacenadas en GitHub. El modelo recupera todos los repositorios que coincidan con los conceptos de arquitectura buscados; para darle semántica y contexto a la búsqueda, el modelo implementa la ontología de dominio específico Service-Oriented Architecture Ontology Version 2.0. Adicionalmente, se implementa procesamiento de lenguaje natural para analizar el texto del repositorio. Los repositorios son identificados y clasificados según el contexto que se expresa en el texto y en los conceptos encontrados en las descripciones del mismo. Para el proceso de evaluación del modelo propuesto se desarrolló una aplicación web denominada WebOntoGitHubSearch, la cual permite la interacción con usuarios en el proceso de consulta. La evaluación se realizó con la participación de desarrolladores y arquitectos de software de varias empresas colombianas, se utilizaron métricas de recuperación de información tales como Precision at k. Los resultados obtenidos en el proceso de evaluación son promisorios y permiten verificar la eficacia del modelo propuesto

Decision Tree Algorithm Moderately Coupled to PostgreSQL DBMS

Using machine learning for data management is an extraordinary opportunity to move towards a leadership model based on information, which drives the organization towards success in each initiative. However, when incorporating these technologies, a company presents problems associated with the economic and administrative costs generated in this process since these are usually quite high, limiting their implementation in MSMEs. This paper proposes to integrate supervised machine learning techniques into PostgreSQL DBMS in a moderately coupled architecture to provide it with the capabilities of discovering knowledge in databases. Classification and regression algorithms were coupled by developing extensions using one of the procedural languages supported by PostgreSQL. Initially, the C4.5 decision tree classification algorithm was implemented using the PL/pgSQL procedural language. The main advantage of this strategy is that it considers the scalability, administration, and data manipulation of the DBMS. Since PostgreSQL is an open-source manager, organizations such as MSMEs will have a free tool that allows them to perform predictive analysis in order to improve their decision-making processes by anticipating future consumer behavior and making rational decisions based on their findings

Predicción de factores clave en el aumento de la demografía en Colombia a través del ensamble de modelos de Machine Learning

Population ageing is considered to be one of the most significant social phenomena that is transforming economies and societies around the world. According to the World Health Organization (WHO), ageing is on the rise. In Colombia, demographic growth exhibits a natural increase, which shows a notable difference between birth and general mortality rates. According to DANE, in Colombia, natural growth rates denote a precipitous decline over time. The Central and local governments can help with decision-making in order to establish sexual and reproductive health policies. Machine Learning (ML) therefore appears as a support tool, in which there are algorithms that allow creating models to learn from data and identify patterns that aid in supporting government entities in the decision-making process. Based on the above, this work proposes a method for ensemble ML algorithms, which supports decision-making regarding demographic control focused on birth. The prediction method made it possible to show that the decrease in births in Colombia in recent years is due to the change in the priorities of women and men. Women face discrimination and difficulty in accessing and staying in employment due to maternity. Consequently, it is difficult for them to articulate their professional life with the job market. Women have to assume a disproportionate burden of care, which is why they want to have fewer children, namely one or two at most.El envejecimiento de la población es considerado uno de los fenómenos sociales más significativos que está transformando las economías y las sociedades en todo el mundo. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS) el envejecimiento está en aumento. En Colombia, el crecimiento demográfico presenta un incremento natural que muestra una notable diferencia entre las tasas de natalidad y las de mortalidad general. Según el DANE, en Colombia, las tasas de crecimiento natural denotan un vertiginoso declive a lo largo del tiempo. El gobierno central y los gobiernos locales pueden ayudar en la toma de decisiones para establecer políticas de salud sexual y reproductiva. Como herramienta de apoyo aparece el Machine Learning (ML), en el cual existen algoritmos que permiten crear modelos para aprender de los datos e identificar patrones que sirven para apoyar a entes gubernamentales en el proceso de toma de decisiones. Con base en lo anterior, este trabajo propone un método de ensamble de algoritmos de ML que apoye la toma de decisiones respecto al control demográfico enfocado en natalidad. El método de predicción permitió evidenciar que la disminución de nacimientos en Colombia durante los últimos años se debe al cambio en las prioridades de mujeres y hombres. Las mujeres enfrentan discriminación y dificultad en el acceso y la permanencia del empleo a causa de la maternidad. Como consecuencia, se les dificulta articular su vida profesional con el mercado laboral. Las mujeres tienen que asumir una carga desproporcionada de cuidado, por la cual quieren tener menos hijos, es decir uno o máximo dos

Modelado de la sismicidad colombiana como una red compleja espacio-secuencial

This article seeks to describe the seismicity of Colombia using complex networks, in which the nodes represent cubic cells (with latitude, longitude, and depth) where seismic events occur, and the links follow the temporal sequence of these events. While similar works have been reported in the literature, this study incorporates depth to gain a more detailed understanding of this phenomenon. This research considers 5797 events from the earthquake catalog of the United States Geological Survey (USGS), corresponding to Colombia and with a magnitude greater than a certain threshold, which occurred between January 1, 1975, and January 18, 2021. The network structure is described by comparing random and small-world networks. Thus, said structure provides information about the energy release mechanisms and the sources that recurrently produce seismic events in Colombia. The results show that these networks exhibit small-world properties, regardless of the cell size or granularity used to construct them. This finding is consistent with the results reported for the same region in two-dimensional spatiotemporal networks. As a small-world network, the effort and energy in the region are released according to a structure represented by the presence of hubs and their relationships within the overall network. By leveraging the information obtained in this study, it is possible to train machine learning models that outperform the current baseline forecasting models.Este artículo busca describir la sismicidad de Colombia utilizando redes complejas, en las cuales los nodos representan redes cúbicas (con latitud, longitud y profundidad) donde ocurren los eventos sísmicos y los enlaces siguen la secuencia temporal de estos eventos. Si bien se han reportado trabajos similares en la literatura, este trabajo incorpora la profundidad para una mejor comprensión de este fenómeno. Esta investigación considera 5797 eventos del catálogo de terremotos del Servicio Geológico de los Estados Unidos (USGS) correspondientes a Colombia y con una magnitud superior a un determinado umbral, los cuales ocurrieron entre enero 1 de 1975 y enero 18 de 2021. Se describe la estructura de la red mediante una comparación entre redes aleatorias y de pequeño mundo. Así, esta estructura brinda información sobre los mecanismos de liberación de energía y las fuentes que recurrentemente producen eventos sísmicos en Colombia. Los resultados muestran que estas redes presentan características de pequeño mundo, independientemente del tamaño de celda o la granularidad utilizados para construirlas. Este hallazgo es consistente con los resultados reportados para la misma región en redes espaciotemporales bidimensionales. Como una red de pequeño mundo, el esfuerzo y la energía de la región se liberan de acuerdo con una estructura caracterizada por la presencia de hubs y sus relaciones dentro de la red en general. Mediante el aprovechamiento de la información obtenida en este estudio, se pueden entrenar modelos de aprendizaje automático que superen los modelos actuales de base para el pronóstico

Rúbrica basada en competencias de aprendizaje en un curso CS1 para evaluar actividades de programación CSCL

Los cursos programación (CS1) tienen la tasa de mortalidad académica más alta, esto se refleja en las bajas calificaciones de los estudiantes, lo que indica que no alcancen las competencias académicas. Buscando nuevas formas de mejorar el aprendizaje de los estudiantes del curso CS1, este artículo propone una rúbrica analítica basada en competencias académicas para actividades de programación colaborativa respaldada por una herramienta de evaluación automática de código fuente que permita mejorar las calificaciones y alcanzar las competencias propuestas en el curso. Se diseñó una rúbrica con 16 criterios de evaluación que se dividieron en tres actividades que fueron presentadas por un grupo experimental (GE) de 18 estudiantes y un grupo de control (GC) de 24 estudiantes. En el GE se usó la colaboración entre estudiantes, mientras que en el GC los estudiantes trabajan de manera individual. Luego de finalizar las actividades, usando una rúbrica, se evaluaron las entregas de cada estudiante para identificar si logra los resultados de aprendizaje esperados por el curso. Los resultados demuestran que el uso de la colaboración mejora la adquisición de las competencias de aprendizaje en un 17 % más que si lo hacen de manera individual. Además, se destacan otras habilidades sociales asociadas a la colaboración, como amistad, motivación y entendimiento grupal. El desarrollo de estrategias que permita evaluar las competencias, no solo indica que el estudiante logra adquirir una habilidad, sino que también permite al estudiante identificar sus falencias en las tareas de programación

Machine Learning Applied to Gender Violence: A Systematic Mapping Study

Machine Learning (ML) has positioned itself as one of the best tools to address different problems thanks to its data processing capabilities, as well as the different models, algorithms, and predictive factors that help to solve defined problems. Therefore, this article presents a systematic mapping from 2018 to 2023 focused on the application of ML to gender-based violence. The methodology followed for this study is based on the definition of elements such as research questions, search strings, bibliographic sources, and inclusion and exclusion criteria. The research results allow us to understand the benefits and challenges of using artificial intelligence, precisely one of its branches, ML, to help combat problems in different areas of society, such as education, health, and violence, among others. It also identifies the countries where ML is being researched and the contexts it is applied to. The study discusses the application of ML to combat gender-based violence. After conducting a literature review, beneficial results were found in the application of artificial intelligence and ML. The results obtained in the different articles showed a predictive capacity and improvements compared to currently used systems. However, despite the positive results, no evidence of the development of an ML model or algorithm applied to gender-based violence in Colombia was found in the review

Rúbrica basada en competencias de aprendizaje en un curso CS1 para evaluar actividades de programación CSCL

Programming courses (CS1) have the highest academic mortality rate, this is reflected in the low grades of the students, which indicates that the students do not reach the academic competencies. In this sense, looking for new ways to improve the learning of the students of the CS1 course, this article proposes an analytical rubric based on academic competencies for collaborative programming activities supported by an automatic source code evaluation tool that allows to improve the qualifications and reach the competencies proposed in the course. A rubric was designed with 16 evaluation criteria that were divided into three activities which were presented by an experimental group (EG) of 18 students and a control group (CG) of 24 students. In the GE, a collaboration between students was used, while in the CG, students work individually. After finishing the activities, using an analytical rubric, the deliveries of each student were evaluated to identify if they achieved the learning results expected by the course. The results show that the use of collaboration achieves that students manage to win a learning competition in 17 % more than if they do it individually. In addition, other social skills associated with collaboration are highlighted, such as friendship, motivation and group understanding. The development of strategies that allow to evaluate the competences, not only indicate that the student manages to acquire a skill, but also allows the student to identify their shortcomings in the programming tasks.Los cursos programación (CS1) tienen la tasa de mortalidad académica más alta, esto se refleja en las bajas calificaciones de los estudiantes, lo que indica que no alcancen las competencias académicas. Buscando nuevas formas de mejorar el aprendizaje de los estudiantes del curso CS1, este artículo propone una rúbrica analítica basada en competencias académicas para actividades de programación colaborativa respaldada por una herramienta de evaluación automática de código fuente que permita mejorar las calificaciones y alcanzar las competencias propuestas en el curso. Se diseñó una rúbrica con 16 criterios de evaluación que se dividieron en tres actividades que fueron presentadas por un grupo experimental (GE) de 18 estudiantes y un grupo de control (GC) de 24 estudiantes. En el GE se usó la colaboración entre estudiantes, mientras que en el GC los estudiantes trabajan de manera individual. Luego de finalizar las actividades, usando una rúbrica, se evaluaron las entregas de cada estudiante para identificar si logra los resultados de aprendizaje esperados por el curso. Los resultados demuestran que el uso de la colaboración mejora la adquisición de las competencias de aprendizaje en un 17 % más que si lo hacen de manera individual. Además, se destacan otras habilidades sociales asociadas a la colaboración, como amistad, motivación y entendimiento grupal. El desarrollo de estrategias que permita evaluar las competencias, no solo indica que el estudiante logra adquirir una habilidad, sino que también permite al estudiante identificar sus falencias en las tareas de programación