Actas del Congreso Internacional de Ingeniería de Sistemas

Presentación

Nadia Katherine Rodríguez Rodríguez — mar, 02 jul 2024 00:00:00 -0500

Beyond Boundaries: Generative AI for Sustainable Academic Advancements

Mushtaq Bilal — mar, 02 jul 2024 00:00:00 -0500

Since its launch in November 2022, Open AI’s chatbot Generative Pre-trained Transformer, commonly known as ChatGPT, has become one of the most popular generative AI applications in the world (OpenIA, n. d.). Academics across the world are concerned about how ChatGPT is dramatically changing the pedagogical and research landscape. In this paper, I discuss some of the best practices for using ChatGPT for academic purposes.

Sostenibilidad y sistemas basados en inteligencia artificial

Nelly Condori-Fernández — mar, 02 jul 2024 00:00:00 -0500

La inteligencia artificial (IA) ha evolucionado con avances como los lenguajes de alto nivel de programación (Python, por ejemplo) y las redes neuronales profundas o redes de aprendizaje profundo. Estos avances han impulsado el auge de la IA, con desarrollos como XAI, Small Data e ImageNet. La IA generativa está cambiando la economía y se espera que tenga un impacto significativo en áreas como la creación de contenidos, el desarrollo de software y el marketing. La Comisión Europea propone una regulación de la IA basada en un enfoque de riesgo, con diferentes niveles de riesgo y requisitos según la categoría de IA. La sostenibilidad del software es multidimensional, pues abarca aspectos técnicos, económicos, ambientales y sociales. La explicabilidad y transparencia en los modelos de IA son cruciales para garantizar la responsabilidad y la confianza en su uso. La integración de sistemas de IA con sistemas y procesos heredados implica consideraciones técnicas y económicas; puede generar beneficios, como la optimización de procesos, pero también requiere inversiones significativas.

Planificación de una reestructuración sistémica de la unidad médica educativa de la Universidad Nacional del Chaco Austral - UNCAUS

mar, 02 jul 2024 00:00:00 -0500

En este artículo se presenta un proyecto para la reestructuración sistémica de la unidad médica educativa dependiente de la Universidad Nacional del Chaco Austral, en Argentina. Esta unidad médica dispone de una variedad de datos sobre sus pacientes, que actualmente no se encuentran automatizados en una historia clínica por paciente. Esto dificulta obtener información con alto valor agregado para la toma de decisiones a partir de los mencionados historiales, como también el desarrollo de herramientas para el entrenamiento de los médicos en formación de la Universidad. Por ello, haciendo uso de técnicas y herramientas sistémicas, se planifican cambios tendientes a transformar los datos en conocimiento estructurado. Para conseguirlo, se prevé idear innovaciones que incorporen herramientas informáticas en general, como aquellas basadas en inteligencia artificial (IA), orientadas a la representación y manipulación del conocimiento, con el objetivo de crear modelos lo suficientemente potentes para estudiar situaciones de la vida real. Asimismo, para que la reestructuración sea sistémica, se idean mecanismos para que los actuales empleados acepten los cambios propuestos sin sentirse subestimados.

Towards Energy Sustainability: A Literature Review of Green Software Development

Angelo Rodrigo Taco Jiménez — mar, 02 jul 2024 00:00:00 -0500

In the organizational and business environment, the increasing consumption of electrical energy by IT equipment poses a challenge in terms of cost as well as environmental impact. To address this problem, a literature review is proposed to collect and examine the most recent developments in the field of green software and their impact on energy efficiency. To carry out this literature review, the PICo search strategy was adapted and implemented and a total of 23 relevant articles were selected. In relation to the problem addressed, the concept of green software, which seeks to create efficient and sustainable programs that optimize energy consumption, has been developed. The tools and practices of sustainable software design, techniques for the development of energy-efficient systems and approaches on how to address the problems of energy consumption in data centers and cloud computing are explored.

Heurísticas en la evaluación de la usabilidad de aplicaciones móviles: conceptos y aplicación

Izabella Barros, Filipe de Assis Santos, Sharon Candini, Marcos Dias de Paula — mar, 02 jul 2024 00:00:00 -0500

La usabilidad es un factor esencial en el desarrollo de productos e interfaces, pues busca que los usuarios puedan utilizar un sistema de manera eficaz, eficiente y satisfactoria. La definición de la Organización Internacional de Normalización (ISO), desarrollada en conjunto con la Comisión Electrotécnica Internacional (IEC, por sus siglas en inglés) destaca que la usabilidad está relacionada con la capacidad de un producto para ser utilizado por usuarios específicos para lograr objetivos específicos en un contexto determinado. Hay varias heurísticas y principios que se pueden aplicar para evaluar y mejorar la usabilidad de las interfaces. Entre ellos destacan los principios de eficiencia, learnability, memorability, satisfaction y errors. Este artículo presenta, a través de una metodología de revisión bibliográfica, los conceptos y aplicaciones de las heurísticas de usabilidad y su importancia en la evaluación de aplicaciones móviles. También presenta las heurísticas de Nielsen como la base más utilizada en el desarrollo de sistemas para evaluar la usabilidad de aplicaciones móviles.

Exploring Stroke Risk Identification by Machine Learning: A Systematic Review

mar, 02 jul 2024 00:00:00 -0500

This work aims to systematize previous studies on stroke risk identification and its relationship with machine learning. A systematic review was conducted using the Web of Science and Scopus databases. The information was organized into three sections: stroke risk factors, data preprocessing techniques and techniques for identifying stroke risk with an emphasis on the most important features. The main results are as follows: risk factors are divided into modifiable (work environment and air pollution) and non-modifiable (sex, family history). The most commonly used data preprocessing techniques are SMOTE, standardization and value elimination/imputation. The most commonly used techniques for identifying stroke risk include support vector machine, random forest, logistic regression, naïve Bayes, k-nearest neighbors and decision tree.

Predicción de la estabilidad de voltaje en redes eléctricas inteligentes

Víctor Gil-Vera — mar, 02 jul 2024 00:00:00 -0500

Las redes eléctricas inteligentes son un sistema de transporte de electricidad eficiente que no afecta al medio ambiente. Una red inteligente se considera estable cuando puede mantener un funcionamiento confiable y consistente mientras gestiona de manera efectiva diversos factores que pueden provocar interrupciones o desequilibrios en ella. La estabilidad es importante, ya que todo el proceso de transmisión depende del tiempo. En este trabajo se emplea el deep learning para predecir la estabilidad en este tipo de redes. Se utilizó una base de datos balanceada y libre de 60 000 observaciones con información de consumidores y productores obtenida a partir de simulaciones. Se concluye que esta técnica obtuvo un alto desempeño (accuracy = 97,98 %), lo que permite afirmar que el deep learning se puede considerar con seguridad para esta tarea. La cantidad de épocas influyó significativamente en el desempeño de las redes neuronales artificiales (RNA): las que tenían arquitecturas más complejas presentaron un mejor accuracy.

Neural Network Energy Control of Combustion Engines for Automotive Software Applications

mar, 02 jul 2024 00:00:00 -0500

This article focuses on the application of neural network control for energy generation in an internal combustion engine. A two-layer neural network architecture was developed and tested using laboratory data obtained from a bench dynamometer to accurately identify the network’s parameters. The neural network is employed to establish an accurate correlation between the magnitude of actuation signals and the fundamental variables responsible for regulating energy generation within the system. The control system utilizes a gain-scheduling routine to adjust the controller’s gain, which attenuates the increment for low error values. An energy generation model is presented to design a virtual engine, enabling accurate control strategies. To ensure the safe operation of the engine, a safety routine is implemented to prevent the control action from assuming values that could negatively impact the vehicle’s response to the driver’s commands. The developed controller demonstrates a low average absolute error in steady-state conditions and a low average rise and fall time during transient states, ensuring both drivability and good engine performance. To enable the application in software, in structures such as hardware-in-the-loop simulation and engine control units, systems are implemented to ensure real-time operations.

Diseño de un aplicativo (AI-Pills) que reconoce medicamentos mediante el uso de la inteligencia artificial

Carolina Aliaga, Jesús Dominguez; Iris Liña; Javier Acuña — mar, 02 jul 2024 00:00:00 -0500

En el presente trabajo se realizará una propuesta para el desarrollo de un aplicativo móvil innovador capaz de satisfacer las necesidades de algunas personas, pues puede reconocer una pastilla indicada en tiempo real, tan solo escaneándola con la cámara del celular. Para esto, partimos de una necesidad muy común en personas de tercera edad y de otras con discapacidad o dificultades visuales, a quienes se les complica encontrar el nombre del medicamento debido a que las letras son muy pequeñas. La aplicación utiliza tecnología avanzada de reconocimiento de imágenes y una base de datos integral de medicamentos para proporcionar información confiable sobre los fármacos prescritos.