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Desarrollo de una API en formato DLL para la gestión del circuito integrado ADS1298R en aplicaciones bioeléctricas.
(Institución Universitaria Pascual Bravo, 2025) Calderón Bermejo, Roberto José; Orozco Gómez, Diego Hernando
Las disciplinas dedicadas al estudio de la actividad bioeléctrica requieren sistemas de adquisición capaces de registrar múltiples bioseñales con la precisión y confiabilidad necesaria para llevar a cabo investigaciones rigurosas con impacto social. En el mercado se encuentran diferentes dispositivos electrónicos pensados para este propósito, como es el caso del circuito integrado ADS1298R, el cual posee características técnicas excepcionales. Sin embargo, el software oficial proporcionado por la empresa Texas Instruments presenta limitaciones debido su carácter restrictivo, ausencia de actualizaciones recientes e incompatibilidad con sistemas operativos modernos como Windows 10 y la falta de una interfaz de programación abierta. Estas barreras dificultan su integración en aplicaciones avanzadas que utilizan lenguajes de alto nivel como Python o MATLAB.
Este trabajo se centró en desarrollar una interfaz de programación de aplicaciones (API) en formato biblioteca de vínculos dinámicos (DLL) compatible con el sistema operativo Windows 10 y Windows 11 en versión de 64 bits. Esta biblioteca es capaz de gestionar los registros del circuito integrado ADS1298R y transmitir tramas de datos hacia entornos de programación de alto nivel. Para lograr esto se utilizó una combinación del método experimental, el método de análisis y síntesis, y la aplicación de algunas técnicas provenientes de las metodologías ágiles del desarrollo de software. Además, se implementó el hardware necesario para la comunicación entre el circuito de adquisición de datos y el computador. Finalmente, se realizaron pruebas unitarias y de integración para asegurar el correcto funcionamiento de la API.
Abstract:
Disciplines dedicated to the study of bioelectrical activity require acquisition systems capable of recording multiple biosignals with the precision and reliability necessary to carry out rigorous research with social impact. There are various electronic devices on the market designed for this purpose, such as the ADS1298R integrated circuit, which has exceptional technical characteristics. However, the official software provided by Texas Instruments has limitations due to its restrictive nature, lack of recent updates, incompatibility with modern operating systems such as Windows 10, and lack of an open programming interface. These barriers hinder its integration into advanced applications that use high-level languages such as Python or MATLAB.
This work focused on developing an application programming interface (API) in dynamic link library (DLL) format compatible with the Windows 10 operating system and higher in 64-bit version. This library is capable of managing the registers of the ADS1298R integrated circuit and transmitting data frames to high-level programming environments. To achieve this, a combination of the experimental method, the analysis and synthesis method, and the application of some techniques from agile software development methodologies were used. In addition, the necessary hardware for communication between the data acquisition circuit and the computer was implemented. Finally, unit and integration tests were performed to ensure the correct functioning of the API.
Sistema de predicción de colisiones y optimización de rutas marítimas mediante datos abiertos y aprendizaje automático.
(Institución Universitaria Pascual Bravo, 2025) Avendaño Mira, Santiago; Quintero Tangarife, Yudy Andrea
Este trabajo desarrolla un sistema inteligente para analizar tráfico marítimo y predecir el riesgo de colisiones a partir de datos históricos del Sistema de Identificación Automática (AIS). Se utilizaron más de 8 millones de registros del conjunto AIS Vessel Tracks 2019 de NOAA, que tras un riguroso proceso de limpieza y filtrado se redujeron a 67,000 trayectorias representativas. El enfoque metodológico combina técnicas de clustering no supervisado y modelos de clasificación supervisada, con el fin de identificar patrones de movimiento y evaluar escenarios de riesgo en zonas de alta densidad de tráfico.
En la fase no supervisada se implementaron K-Means, DBSCAN y clustering jerárquico, evaluados mediante Silhouette Score, Davies-Bouldin Index y Calinski-Harabasz. El clustering jerárquico con k = 5 obtuvo el mejor desempeño (Silhouette = 0.6098), permitiendo identificar cinco corredores principales de navegación en aguas costeras estadounidenses, consistentes con rutas comerciales y áreas portuarias reales. Estos patrones proporcionan información útil para segmentar el espacio marítimo en zonas funcionales y priorizar recursos de monitoreo.
Para la predicción de colisiones se empleó un dataset sintético de 5,697 incidentes, entrenando cuatro modelos supervisados: Random Forest, Gradient Boosting, SVM con kernel RBF y XGBoost. Los resultados muestran desempeños moderados (AUC-ROC entre 0.61 y 0.64), propios de problemas con eventos raros y variables limitadas. SVM alcanzó el mayor recall (0.649), adecuado para sistemas de alerta temprana, mientras que XGBoost ofreció el mejor equilibrio entre precisión y sensibilidad. El análisis de importancia de variables indica que la velocidad del viento, la altura de ola, la visibilidad y el estado del mar son los factores más relevantes en la estimación del riesgo.
El estudio concluye que la arquitectura integrada de clustering y clasificación es viable y aporta valor para la comprensión y gestión del tráfico marítimo, aunque el modelo de colisiones requiere datos adicionales y validación operativa antes de su despliegue en entornos reales. Se proponen como líneas futuras la incorporación de variables de tráfico relativo, técnicas avanzadas de balanceo de clases, validación en otras regiones geográficas y desarrollo de herramientas visuales y APIs para integración con sistemas portuarios y de control de tráfico marítimo
Desarrollo del sistema eléctrico para el proyecto de investigación denominado “prototipo de un sistema de carga limpia de dispositivos electrónicos utilizando energías renovables generada mediante pedaleo para el beneficio de la comunidad universitaria”
(Institución Universitaria Pascual Bravo, 2025) Serna Sepúlveda , Tomás; Calle Pérez, Jesús Ignacio
El proyecto de grado, titulado "Prototipo de un sistema de carga limpia de dispositivos electrónicos utilizando energías renovables generada mediante pedaleo para el beneficio de la comunidad universitaria", se concibió en la Institución Universitaria Pascual Bravo como una solución viable a la creciente demanda de acceso a energía eléctrica sostenible en espacios académicos. Ante la limitación y dependencia de la red eléctrica convencional para la carga de dispositivos electrónicos móviles, lo que generaba problemas de disponibilidad y sobreconsumo, se diseñó y construyó un sistema innovador capaz de transformar la energía mecánica generada mediante el pedaleo de una bicicleta estática en energía eléctrica utilizable, segura y estable.
La metodología aplicada fue de tipo experimental y tecnológico-descriptivo, abarcando fases de diagnóstico, revisión bibliográfica, diseño eléctrico, construcción del prototipo y validación funcional. El sistema está compuesto por un generador de corriente continua, un rectificador, un regulador de voltaje, un controlador de carga, una batería de ciclo profundo y un inversor de onda senoidal pura, además de un módulo de monitoreo. Estos componentes trabajan de manera integrada para garantizar una salida de 125 Vca en tomas NEMA 5-15R y 5 Vcc en puertos USB-A, asegurando la alimentación de celulares, tablets y laptops con energía de calidad.
Los resultados demostraron que el prototipo es altamente eficiente, proporcionando energía estable con una eficiencia aproximada del 65–70 %, autonomía en condiciones de pedaleo intermitente y pleno cumplimiento de las normas de seguridad eléctrica. Este trabajo no solo ofrece una alternativa tecnológica viable que reduce la dependencia de la red convencional y fomenta el uso de energías limpias, sino que también promueve hábitos saludables a través de la actividad física y contribuye a fortalecer la conciencia ambiental y la sostenibilidad dentro de la comunidad universitaria. Se proyecta su escalabilidad a otros entornos como gimnasios, bibliotecas y espacios públicos, representando un aporte significativo a la innovación educativa y la reducción del impacto ambiental.
Abastract:
The thesis, entitled "Prototype of a clean charging system for electronic devices using renewable energy generated by pedaling for the benefit of the university community," was conceived at Pascual Bravo University Institution as a viable solution to the growing demand for access to sustainable electrical energy in academic spaces. Given the limitations and dependence on the conventional electrical grid for charging mobile electronic devices, which generated availability and overconsumption issues, an innovative system was designed and built capable of transforming the mechanical energy generated by pedaling a stationary bicycle into usable, safe, and stable electrical energy.
The methodology applied was experimental and technological-descriptive, encompassing diagnostic phases, literature review, electrical design, prototype construction, and functional validation. The system is composed of a direct current generator, a rectifier, a voltage regulator, a charge controller, a deep-cycle battery, a pure sine wave inverter, and a monitoring module. These components work together to guarantee a 125 V AC output in NEMA 5-15R outlets and 5 V DC in USB-A ports, ensuring quality power for cell phones, tablets, and laptops.
The results demonstrated that the prototype is highly efficient, providing stable power with an approximate efficiency of 65–70%, autonomy under intermittent cycling conditions, and full compliance with electrical safety standards. This work not only offers a viable technological alternative that reduces dependence on the conventional grid and encourages the use of clean energy, but also promotes healthy habits through physical activity and contributes to strengthening environmental awareness and sustainability within the university community. Its scalability to other environments such as gyms, libraries, and public spaces is projected, representing a significant contribution to educational innovation and reducing environmental impact.
El impacto de la inteligencia artificial en los programadores. ¿Mejora la productividad o fomenta la dependencia?
(Institución Universitaria Pascual Bravo, 2025) Rico Tautiva, Sebastian Alejandro; Quintero Tangarife, Yudy Andrea
La inteligencia artificial ha cambiado el campo del desarrollo de software, introduciendo herramientas que ayudan a los programadores en la generación de código, la depuración de errores y la documentación de sistemas. Plataformas como GitHub Copilot y ChatGPT representan un avance significativo en la automatización de tareas, mejorando la productividad y eficiencia del trabajo de los desarrolladores. Sin embargo, el uso continuo de estas tecnologías ha generado dudas sobre el posible impacto en las habilidades cognitivas, analíticas y de resolución de problemas de los programadores.
Este proyecto analizó el impacto del uso de herramientas de inteligencia artificial en la productividad, autonomía y desarrollo profesional de los programadores. Mediante una revisión sistemática de literatura y el análisis de estudios de caso recientes, se identificaron los principales beneficios y riesgos relacionados a su uso.
El estudio busca aportar a la comprensión del equilibrio necesario entre el uso de la inteligencia artificial y la preservación de las habilidades humanas esenciales en la programación, promoviendo un uso ético, responsable y formativo de estas tecnologías dentro del entorno académico y profesional.
Abstract:
Artificial intelligence has transformed the field of software development by introducing tools that assist programmers in code generation, debugging, and system documentation. Platforms such as GitHub Copilot and ChatGPT represent a significant advancement in task automation, enhancing developer productivity and work efficiency. However, the continued use of these technologies has raised concerns about their potential impact on programmers' cognitive, analytical, and problem-solving skills. This project analyzed the impact of using artificial intelligence tools on the productivity, autonomy, and professional development of programmers. Through a systematic literature review and the analysis of recent case studies, the main benefits and risks associated with their use were identified. The study seeks to contribute to the understanding of the necessary balance between the use of artificial intelligence and the preservation of essential human skills in programming. Its goal is to promote an ethical, responsible, and formative use of these technologies within both academic and professional environments.
Posibles impactos y diferentes perspectivas del uso de dispositivos IoT y software para la gestión de la energía, en el hogar; una perspectiva exploratoria y analítica para el 2025 A 2030 en Colombia.
(Institución Universitaria Pascual Bravo, 2025) Castaño Cifuentes, Walter Mauricio; Saldarriaga Cano, Javier Alberto; Lopera Sanchez, Ramiro Antonio
El presente proyecto tiene por objetivo evaluar las diferentes soluciones basadas en IoT, Inteligencia Artificial y Big Data, que puedan ser utilizadas como un sistema de gestion de energia inteligente y utilizado en Colombia en los años 2025-2030, inicialmente su propósito es analizar las diferente técnicas, las variables económicas y sociales que se deben tener en cuenta para integrar tecnologías inteligentes en los hogares colombianos con el fin de gestionar el consumo energético. El punto de partida es una revisión exhaustiva de diferentes proyectos nacionales e internacionales, en términos generales y reduciendo los resultados se evidenció que, aunque la combinación de IoT, IA y Big Data permite minimizar los consumos entre un 15 % y un 35 % en diversos entornos, en Colombia se presentan vacíos en inteligencia artificial, conectividad, ciberseguridad, ayudas económicas y adaptación normativa.
Una vez culminado el presente estudio, con un enfoque exploratorio y analítico se espera que permita identificar los puntos críticos necesarios para realizar la adopción, el posible ahorro y a su vez las implicaciones regulatorias o legales de estas tecnologías en el entorno doméstico Colombiano. Se estudiarán diferentes modelos conceptuales y un grupo de orientaciones técnicas que enfoquen la implementación de los sistemas inteligentes en estudio, objetivamente hablando se propondrán los diferentes vacíos teóricos y posibles problemas que la transición del país deberá resolver para ser más sostenible y alinearse con los objetivos de desarrollo energético y digital de la agenda interna en el periodo comprendido entre el 2025 hasta 2030.
Abstract:
The present project aims to evaluate various solutions based on IoT, Artificial Intelligence, and Big Data that can be used as an intelligent energy management system in Colombia during the years 2025–2030. Its initial purpose is to analyze the different techniques, as well as the economic and social variables that must be considered when integrating smart technologies into Colombian households to manage energy consumption. The starting point is an exhaustive review of several national and international projects. In general terms, and after narrowing down the results, it was found that although the combination of IoT, AI, and Big Data can reduce energy consumption by 15% to 35% in different environments, Colombia still faces gaps in artificial intelligence, connectivity, cybersecurity, financial incentives, and regulatory adaptation.
Once this study is completed, with an exploratory and analytical approach, it is expected to identify the critical factors necessary for adoption, the potential savings, and the regulatory or legal implications of these technologies in the Colombian domestic environment. Different conceptual models and a set of technical guidelines will be examined to guide the implementation of the intelligent systems under study. Objectively, the project will propose the existing theoretical gaps and possible challenges that the country must address in order to become more sustainable and align with the energy and digital development objectives of the national agenda for the period between 2025 and 2030.