Diseño de una metodología para medir la brecha digital a partir del plan nacional de tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC)

El Gobierno Nacional considera estratégicas las Tecnologías de Información y Comunicación para fomentar la competitividad y la igualdad de oportunidades en Colombia. Por esta razón se ha fijado como objetivo que a 2019 todos los colombianos deben estar conectados e informados, haciendo uso eficiente de las TIC con la finalidad de mejorar la inclusión social y la competitividad. Para obtener datos oficiales que permitan conocer el estado actual, cobertura, utilización y zonas vulnerables en TIC, en los sectores; económico, empresarial, social, geográfico, educativo y salud, se diseñó una metodología que permite medir la brecha digital tomando como referencia los ejes definidos por el Gobierno Nacional en el Plan Nacional de Tecnologías de la Información y las Comunicaciones. A partir de esta metodología es posible medir la brecha digital y aprovechar los resultados en el diseño y aplicación de estrategias que permitan la ampliación de cobertura y capacitación en TIC en las poblaciones donde se aplique

Desarrollo y tendencias de la inteligencia artificial

Este artículo presenta una revisión en el tema del desarrollo y tendencias de la inteligencia artificial. La inteligencia artificial está tomando amplia relevancia a nivel mundial, en razón de la gran flexibilidad que tiene para resolver problemas relacionados con la medicina, ingenierías, militar y entretenimiento. El cine y los medios de comunicación han jugado un papel decisivo en la acogida y el interés suscitado por la inteligencia artificial. Tanto el desarrollo de entornos de programación amigables lenguajes de programación especializada para inteligencia artificial, han facilitado enormemente el desarrollo de aplicativos, que se encuentran en campos de estudio. Existe software por módulos que permiten modelar soluciones a problemas de forma fácil, atractiva y muy genérica, usando inteligencia artificial

Aplicación de una metodología de análisis de datos obtenidos por percepción remota orientados a la estimación de la productividad de caña para panela al cuantificar el NDVI (índice de vegetación de diferencia normalizada)

The productivity estimation sugar cane is very important for Colombian economy. The Net Primary Production (NPP) model is applied on present investigation from Kumar & Monteith to regional scale. Analyzing spatiotemporal with geomantic techniques and edaphoclimatic environment characterization. Field surveys were conducted too, to acquire physiological information of plants evaluated and soil conditions of the plantation under study. The data acquired was input in ArcGIS10.1 software, to make processing these.A series thematic map was resulted from data processing from spatiotemporal distribution of plantation soil characteristics and biophysical characteristics. The variables fPAR, PAR, EUR was calculate from Kumar & Monteith efficiency model. Remote sensing and mathematic models related and fraction absorbed photosynthetically active radiation derivates from Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and incident photosynthetically active adiation in land sensors recorded was calculated. Chemical and physical properties in laboratory tests were realized to soil, for relation knowledge between edaphoclimatic conditions and biophysical variables related with the sugar cane biomass gainer for Panela production. The information integrated from Geographic Information System (GIS) and edaphic data and climatic data in country recorded, shows the behavior of the plantation as it develops.La estimación de la productividad en caña de azúcar resulta de gran importancia para la economía colombiana. En el presente trabajo, se aplica el modelo de Productividad Primaria Neta (PPN) a escala regional de Kumar y Monteith. Se hacen análisis espacio-temporales con técnicas de geomática y caracterización edafoclimáticas del entorno. También, se realizaron monitoreos de campo, para adquirir la información fisiológica de las plantas evaluadas y las condiciones edáficas de la plantación objeto de estudio. Los datos colectados fueron analizados en el software ArcGIS 10.1. Como resultado, se obtuvo una serie de mapas temáticos de la distribución espacio-temporal de las características del suelo y biofísicas de la plantación. Se calcularon las variables fPAR, PAR, EUR de la ecuación del modelo, mediante percepción remota y modelos matemáticos relacionados a través del índice de vegetación de diferencia normalizada (por su sigla en inglés, NDVI) y radiación fotosintética incidente registrada por el sensor en tierra. Esta información se validó mediante pruebas de laboratorio de las propiedades físicas y químicas de suelos, para comparar las condiciones edafoclimáticas y las variables biofísicas relacionadas con la ganancia de biomasa. Los resultados muestran que de la información geográfica (SIG) y los datos edáficos y climáticos registrados en campo permiten anticipar las respuestas fisiológicas de la plantación, objetivo de estudio en el presente trabajo

Sistema automatizado para tratamiento de agua: fase medición y valoración

Colombia es un país en crecimiento y como tal, tiene serios problemas a solucionar; quizá los más importantes están relacionados con los servicios públicos. En particular, el servicio de agua potable, que marca la diferencia entre la vida y la muerte en muchos casos. Esta realidad es la motivación que tiene este trabajo, que tiene como fin la presentación de una solución práctica y económica para la construcción de un sistema totalmente automatizado de tratamiento de agua para el consumo humano, empleando la opto-electrónica y los sistemas computacionales

Aplicación de una metodología de análisis de datos obtenidos por percepción remota orientados a la estimación de la productividad de caña para panela al cuantificar el NDVI (índice de vegetación de diferencia normalizada)

The productivity estimation sugar cane is very important for Colombian economy. The Net Primary Production (NPP) model is applied on present investigation from Kumar & Monteith to regional scale. Analyzing spatiotemporal with geomantic techniques and edaphoclimatic environment characterization. Field surveys were conducted too, to acquire physiological information of plants evaluated and soil conditions of the plantation under study. The data acquired was input in ArcGIS10.1 software, to make processing these.A series thematic map was resulted from data processing from spatiotemporal distribution of plantation soil characteristics and biophysical characteristics. The variables fPAR, PAR, EUR was calculate from Kumar & Monteith efficiency model. Remote sensing and mathematic models related and fraction absorbed photosynthetically active radiation derivates from Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and incident photosynthetically active adiation in land sensors recorded was calculated. Chemical and physical properties in laboratory tests were realized to soil, for relation knowledge between edaphoclimatic conditions and biophysical variables related with the sugar cane biomass gainer for Panela production. The information integrated from Geographic Information System (GIS) and edaphic data and climatic data in country recorded, shows the behavior of the plantation as it develops.La estimación de la productividad en caña de azúcar resulta de gran importancia para la economía colombiana. En el presente trabajo, se aplica el modelo de Productividad Primaria Neta (PPN) a escala regional de Kumar y Monteith. Se hacen análisis espacio-temporales con técnicas de geomática y caracterización edafoclimáticas del entorno. También, se realizaron monitoreos de campo, para adquirir la información fisiológica de las plantas evaluadas y las condiciones edáficas de la plantación objeto de estudio. Los datos colectados fueron analizados en el software ArcGIS 10.1. Como resultado, se obtuvo una serie de mapas temáticos de la distribución espacio-temporal de las características del suelo y biofísicas de la plantación. Se calcularon las variables fPAR, PAR, EUR de la ecuación del modelo, mediante percepción remota y modelos matemáticos relacionados a través del índice de vegetación de diferencia normalizada (por su sigla en inglés, NDVI) y radiación fotosintética incidente registrada por el sensor en tierra. Esta información se validó mediante pruebas de laboratorio de las propiedades físicas y químicas de suelos, para comparar las condiciones edafoclimáticas y las variables biofísicas relacionadas con la ganancia de biomasa. Los resultados muestran que de la información geográfica (SIG) y los datos edáficos y climáticos registrados en campo permiten anticipar las respuestas fisiológicas de la plantación, objetivo de estudio en el presente trabajo