vol. 11 (2023): perspectivas de ingeniería: tecnología para el futuro.

La seguridad alimentaria de una población mundial cada vez más creciente no está garantizada, a causa del cambio climático generado en gran medida por los gases de efecto invernadero, en conjunto con otro tipo de factores, como los bajos modelos de productividad, por eso se deben buscar estrategias y métodos amigables con el medio ambiente que permitan mejorar la calidad y cantidad de los cultivos. Una estrategia común es el uso de invernaderos que permitan controlar las variables (luz, temperatura, humedad, concentración de CO2, viento, lluvia, entre otras) que intervienen en el buen desarrollo de un cultivo; es aquí donde parte esta investigación, teniendo como objeto de estudio un invernadero de tipo domo geodésico que posee la Universidad Uniagustiniana de Bogotá, y en el que se hace énfasis en el cultivo de zanahoria gracias a su alta producción en el departamento de Cundinamarca, y que además el tiempo de cosecha se extiende durante todo el año. Así pues, la investigación se desarrolló bajo una metodología cuantitativa, en la que se usaron diversas etapas del diseño en ingeniería (confrontación y fuentes de información, formulación del problema e hipótesis, conceptos de diseño, síntesis, modelo analizable, experimentación y optimización, presentación) y se comprobaron los resultados con la herramienta Matlab-Simulink, de esta manera se pudo conocer un caudal teórico, el cual hace parte de la salida de respuesta del sistema propuesto y que fue tomado con base a las necesidades de riego y fertilizantes del cultivo.

La diabetes es una enfermedad en la cual el cuerpo no procesa de manera adecuada la glucosa; el tratamiento para esta enfermedad se basa en el autocuidado del paciente, sus tendencias dietarias, el ejercicio y la administración de insulina. Predecir los niveles de glucosa futuros puede ser de gran ayuda para que el paciente y el personal médico que lo atiende determinen estrategias que mantengan sus niveles de glucosa en un rango que no sea peligroso. Las técnicas de aprendizaje profundo, entre otras cosas, permiten predecir valores en una serie temporal. En la actualidad, la técnica más usada es la predicción mediante redes neuronales recurrentes tipo LSTM. Este artículo se propone realizar experimentos variando los parámetros de redes neuronales tipo LSTM para determinar si dichos parámetros tienen alguna influencia en la precisión de la predicción del modelo.

La gestión efectiva de inventarios representa un componente vital para asegurar una operación continua y sin interrupciones en cualquier empresa. En situaciones dónde la demanda se mantiene constante a lo largó del tiempo, la necesidad de contar con un sistema de gestión de inventarios que logre mantener un equilibrio entre la oferta y la demanda es aún más crucial. Este estudió se centró en el desarrollo y la simulación de un modelo de reposición de inventarios diseñado específicamente para adaptarse a una demanda incremental constante. Utilizando ecuaciones diferenciales cómo herramienta principal, se construyó un modelo que no sólo considera la demanda, sino también los flujos de reposición de inventarió en función de la cantidad óptima que minimiza los costos (ROQ), adema s de tener en cuenta otros factores críticos, cómo el tiempo de entrega y el punto de reorden (ROP). Para evaluar la efectividad del modelo, se llevó a cabo una simulación exhaustiva utilizando las herramientas Simulink y Vensim en diversos escenarios y con diferentes parámetros. Los resultados revelaron que el modelo propuesto es altamente eficiente en la gestión de la demanda, evitando eficazmente la falta de inventarió.

Se plantea un modelo y se implementa un aplicativo para dispositivos móviles, combinando tecnologías de sistemas de información geográfica (SIG) y realidad aumentada (RA), empoderando con información y una nueva herramienta tecnológica a los usuarios con discapacidad auditiva cuando accedan a los servicios de salud, mejorando sus experiencias al acercarse a los centros de salud. La realidad aumentada es usada como guía para sobreponer información de rutas hacia los centros de salud, y la realidad vista a través de la cámara del celular, así como desplegar información e indicaciones de los servicios de salud por medio de elementos multimedia, como videos en lengua de señas. Se hace un acercamiento a algunas tecnologías de RA, centrándose en la arquitectura de software conformada por: el framework de Xamarin Forms, el API de ArcGIS Runtime para .NET, el framework de RA de RACore y SQLite, desarrollados e implementados para la plataforma de Android.