Maestría en Ingeniería
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ItemDetección de Sigatoka negra implementando técnicas de aprendizaje de máquina mediante imágenes multiespectrales en cultivos productivos de banano en el departamento del Magdalena, Colombia(Universidad del Magdalena - Maestría en Ingeniería, Maestría en Ingeniería, 2023)El banano es una de las frutas mas importantes a nivel mundial, en Colombia el departamento del Magdalena aporta aproximadamente el 29% de las exportaciones. Sin embargo, esta plantacion es propensa a enfermedades por características de las zonas tropicales y subtropicales donde son cultivadas, además de su forma de monocultivo. Una de las enfermedades principales que afecta el banano es la Sigatoka negra, la cual causa necrosis y clorosis en las hojas, de manera que, a los agricultores les representa perdidas entre el 15% y el 27% anuales. En campo, esta enfermedad es diagnosticada por medio de inspección visual de los expertos empíricos o académicos, lo que conlleva una gran cantidad de tiempo y costos para el agricultor. Se han implementado diversas técnicas de aprendizaje de máquina utilizando imágenes de drones para detectar enfermedades foliares, además, el uso de otros espectros como el borde de rojo e infrarrojo cercano como datos suplementarios. Por lo anterior, esta investigación realizo un análisis de las técnicas de aprendizaje de máquina para la detección de Sigatoka negra mediante imágenes multiespectrales tomadas por dron en cultivos productivos del departamento del Magdalena, Colombia. Obteniendo un conjunto de datos de imágenes con su representación en falso color para la evaluación de diversas técnicas, de las cuales se destaca la evaluación de arquitecturas de clasificación como MobileNet puede detectar la Sigatoka negra con un 75% de precisión con imágenes de Falso Color compuesta por la banda del rojo, borde de rojo e infrarrojo cercano. Mientras que, en algoritmo de detección se obtiene que el mejor modelo es Yolov8 con un mAP>0,5 del 57,9% con imágenes del espectro visible, encontrando que el enfoque de clasificación es mas eficiente para encontrar esta enfermedad con imágenes multiespectrales.
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ItemSistema de recopilación de datos de un cultivo de banano del departamento del Magdalena a través de una red inalámbrica de sensores asistida mediante un vehículo aéreo no tripulado(Universidad del Magdalena, Maestría en Ingeniería, 2023)Las Redes Inalámbricas de Sensores, es una de las tecnologías empleadas para recopilar datos de los cultivos para optimizar los procesos y la producción agrícola. En este proyecto, se diseñó un sistema de recopilación de datos basado en una red inalámbrica de sensores con un nodo sumidero móvil montado en un vehículo aéreo no tripulado (dron), para un cultivo de banano de variedad Williams en el departamento del Magdalena, uno de los tres principales productores de banano de Colombia. El diseño de estas redes presenta desafíos en término de vida útil de la red, latencia y recolección de información. Sin embargo, la organización de los nodos en clústeres y el uso de nodos sumideros móviles mejoran el rendimiento energético de la red y facilitan la recolección de datos. Cada clúster debe contar con un nodo cabeza o cluster head (CH), por lo que su selección se realizó empleando técnicas de toma de decisiones multicriterio. Se establecieron los criterios de costo de transmisión, RSSI y número de vecinos, y se utilizó el método AHP cuyos resultados presentaron que el costo de transmisión tiene un 70.58% de importancia en la selección de los nodos CH, seguido por el RSSI con un 18.2% y el número de vecinos con un 11.2%. Para la selección de los nodos CH se desarrolló el algoritmo SOE basado en el método TOPSIS que a su vez utiliza el modelo de pérdida de canal inalámbrico en la plantación para calcular el RSSI. Modelo de pérdidas con el que se determinó una distancia máxima de separación entre los nodos sensores de 72 metros. Además, se estableció una altura de vuelo de 35 metros con una distancia de acercamiento de 20 metros entre el nodo sumidero y el nodo CH. Finalmente, se realizó una prueba piloto en un entorno real para verificar la conexión entre los nodos sensores utilizando módulos XBee PRO S3B 900MHz y la recopilación de datos mediante el nodo sumidero, que emplea tecnología WiFi 2.4GHz.
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ItemDesarrollo de una metodología para detectar zonas afectadas por fallas en un sistema de distribución de energía de media tensión aplicando el algoritmo K-Means y técnicas de análisis de datos(Universidad del Magdalena, Maestría en Ingeniería, 2023)La mayor causa de las interrupciones del servicio de energía se genera en las redes de distribución de energía. Las fallas asociadas requieren de reparaciones antes de restablecer el servicio, lo cual exige de su localización rápida y precisa, puesto que este proceso influye en la duración y frecuencia de las interrupciones. Muchas empresas solo realizan estudios de la calidad del servicio de energía a través de la medición del Indicador de Frecuencia Equivalente de las Interrupciones del Servicio (FES) y el Indicador de Duración Equivalente de las Interrupciones del Servicio (DES), debido a que no se encuentran en la capacidad de invertir tiempo y dinero en estrategias que posibiliten mejorar la confiabilidad del sistema, lo cual no disminuye la incidencia de estos eventos. En este trabajo se planteó una metodología para determinar la ubicación de fallas en sistemas de distribución de energía de media tensión, extrayendo las medidas de voltaje y corriente de fallas de una base de datos generada a partir de la simulación de un sistema de distribución. Se utilizó el algoritmo de agrupamiento K-Means para la creación de grupos a partir de sus características y relaciones de homogeneidad y la técnica de mezclas de distribución para obtener los modelos de mezclas y clasificar los datos de las fallas, con el fin de obtener la ubicación más probable. Como resultado se obtuvo una herramienta que posibilita la detección de fallas de una forma eficiente, y sirve de soporte para procesos de planificación y ejecución de planes de acción, facilitando la toma de medidas correctivas relacionadas con la continuidad del servicio y disminuyendo el tiempo de restauración del sistema por parte de las empresas de servicios públicos.
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ItemPerfil de capacidades de generación de productos de CTeI de los grupos de investigación de IES públicas de la Región Caribe colombiana(Universidad del Magdalena, Maestría en Ingeniería, 2023)La presente investigación establece un perfil de capacidades de generación de productos de Ciencia, Tecnología e Innovación (CTeI) de los grupos de investigación de Instituciones de Educación Superior (IES) públicas de la Región Caribe colombiana, basado en los resultados de las convocatorias de medición de grupos y reconocimiento de investigadores, y desarrollado por medio de estudios descriptivos longitudinales, análisis de correspondencias múltiples, y conglomerados jerárquicos k-meas, de acuerdo con las diferentes actividades resultado de los procesos de Investigación, Desarrollo Tecnológico e Innovación (I+D+i) de los grupos de investigación. El documento contiene cinco capítulos que corresponden, inicialmente a las generalidades de la investigación; en segundo lugar, el análisis longitudinal de la productividad de CTeI; en tercer lugar, la asociación de características de instituciones, grupos e investigadores en mediciones de CTeI; en cuarto lugar, el agrupamiento de los grupos de investigación; y, en quinto lugar, el perfil de generación de productos de CTeI de los grupos de investigación. Los resultados de la investigación describen los perfiles de grupos con capacidades altas, medias y bajas para la generación de productos de CTeI en el desarrollo de actividades de generación de nuevo conocimiento, desarrollo tecnológico e innovación, apropiación social del conocimiento y formación del recurso humano en CTeI, de acuerdo con características asociadas a los grupos de investigación, investigadores e IES.
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ItemFactores que influyen en el desarrollo de los emprendimientos sostenibles(Universidad Del Magdalena, Maestría en Ingeniería, 2023)Migrar hacia el emprendimiento sostenible (ES), es una accion inminente por la transformación de los modelos económicos con empresas que evalúan su impacto real sobre el entorno y actúan en consecuencia buscando el bienestar de las comunidades, el cuidado del ambiente y la generación de beneficios económicos. Sin embargo, aun cuando es el camino deseado o recomendado, este no es tenido en cuenta por la mayoría de los emprendimientos, lo que lleva a cuestionarse por qué sucede así, si persiste el llamado urgente a transitar hacia industrias de cero emisiones, con productos de larga vida útil y economía circular. Esta transición requiere conocer los factores que hacen desarrollar los emprendimientos sostenibles. El capital social, el capital cognitivo y las condiciones sociodemográficas y de contexto permiten entender como los valores, las creencias o las percepciones del emprendedor, las características sociodemográficas y las relaciones con el entorno influyen en la actividad emprendedora. Hacer más escalables el ES motiva a analizar los factores asociados al capital social, el capital cognitivo y las condiciones sociodemográficas y de contexto que influyen en su desarrollo. Para esto, la metodología llevada a cabo consistió en un proceso de revisión de la literatura para conocer las características de un ES y otra para conocer los factores que se han estudiado, la preparación y depuración de la base de datos del Global Entrepreneurship Monitor (GEM), el análisis estadístico descriptivo y finalmente el análisis de regresión logística para conocer los factores que explican el desarrollo de un ES. Los resultados muestran como la integración de la sostenibilidad en la toma de decisiones empresariales hace que los emprendedores sostenibles ejerzan una accion política y colectiva, por tanto, su relación con las partes interesadas son variadas y complejas, permitiendo crear valor y transformar las instituciones existentes. Se encontró que la probabilidad de desarrollar un ES, es mayor para las personas adultas, las mujeres y quienes laboran a tiempo completo, además, el miedo al fracaso predice la probabilidad de su desarrollo y el hecho de tener mayor nivel educativo no condiciona que se desarrolle un ES.