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Slide 1 of 5 Ítem Acceso Abierto
(Institución Universitaria ITM, 2024) Mesa Múnera, Angélica; Zuluaga Montoya, Juliana; Institución Universitaria ITM; angelicamesa280853@correo.itm.edu.co
Este proceso de investigación-creación se basa en la metodología cualitativa, que busca comprender en profundidad los fenómenos que hacen parte de las comunidades paneleras y el constructo social. El objetivo es recoger información sobre las experiencias, los valores, las creencias y las prácticas de la comunidad evaluada, así como analizar el contexto natural en el que se desarrollan. Para ello, se emplean herramientas fenomenológicas, saberes ancestrales y etnografía. Además, se utiliza la hermenéutica para interpretar el significado de los datos recogidos y construir argumentos sólidos y verosímiles. Este proyecto unifica la investigación con la realización de un cortometraje documental, con el fin de otorgar una voz propia a cada campesino, en especial a su directora, y asimismo, utilizar el cine como medio para transitar entre el pasado, el presente y el futuro del campo antioqueño
Slide 2 of 5 Ítem Acceso Abierto
(Institución Universitaria ITM, 2025) Arroyo Alzate, María Camila; Salazar Vega, Javier Mauricio; Osorio Sanabria, Mariutsi Alexandra; Osorio Builes, Alicia; Institución Universitaria ITM; javiersalazar1130499@correo.itm.edu.co
Este trabajo presenta el desarrollo de un sistema de alertas tempranas para el área de permanencia estudiantil del ITM con el fin de la detectar y prevenir el riesgo de la deserción estudiantil. El objetivo principal fue diseñar una herramienta tecnológica que permitiera identificar de manera preventiva a los estudiantes en situación de riesgo de deserción estudiantil y así activar protocolos de intervención efectivos. La metodología empleada siguió un enfoque mixto, organizado por el análisis cuantitativo y cualitativo. Se desarrollo en cinco fases: primero selección de la metodología scrum la cual es importante para establecer una organización del proyecto, segunda fase recolección de información y levantamiento de requisitos en compañía del stakeholder, tercera fase se diseña la matriz de requisitos, Historias de usuario y épicas, en la cuarta fase se diseña la arquitectura del sistema de alertas tempranas, en la quinta fase se realizan los cuatro módulos los cuales abarcan inicio de sesión y gestión de usuarios, el sistema de alertas, seguimiento estudiantil y gestión de reportes (PDF, Excel). Se utilizó información de una base de datos de caracterización estudiantil realizada a todos los estudiantes activos cada semestre. Aplicando la metodología scrum, se organizaron las ceremonias de nueve Sprints mediante el software Azure, adicional para el desarrollo de la matriz de requisitos funcionales y no funcionales se recopiló información respecto a la necesidad que tiene actualmente el área de permanencia estudiantil, historias de usuario, épicas y criterios de aceptación. Para el diseño de la arquitectura se realizó una matriz de atributos de calidad y se identificaron los más importantes para el sistema de alertas tempranas, también se diseñaron los diagramas de contenedores para ver cómo se comportará el sistema. Finalmente se realiza la construcción del software AlertaITM, comprendido por 4 módulos: login y gestión de usuarios, alertas estudiantiles, reportes estudiantiles y gestión y seguimiento de estudiantes. Este software identifica, a través de la caracterización estudiantil recolectada por el observatorio de permanencia institucional ITM, los tipos de riesgos que enfrentan los estudiantes
Slide 3 of 5 Publicación Acceso Abierto Trabajo de grado - Maestría
(Institución Universitaria ITM, 2025-09-05) Morales Guerra, Juan Carlos; Reyes Vera, Erick Estefen; Botero Valencia, Juan Sebastian; Institución Universitaria ITM; Montoya Cardona, Jorge Andres; Ospina Rojas, Elizabet; Rico Garcia, Mateo; Ingenierías::Automática, Electrónica y Ciencias Computacionales
La convergencia de la Industria 4.0, especialmente la Inteligencia Artificial (IA) y el Internet de las Cosas (IoT), con la Agricultura en Ambiente Controlado (CEA) está transformando la producción de cultivos de alto valor. Esta sinergia es fundamental en el cultivo de Cannabis sativa medicinal, donde el control preciso de las variables ambientales es indispensable para garantizar la estandarización del producto y cumplir con las rigurosas demandas de calidad y consistencia del mercado farmacéutico. A pesar de que la literatura científica ha demostrado que la modulación de la luz optimiza el rendimiento, las investigaciones actuales se han limitado a aplicar regímenes de iluminación y estudiar el crecimiento de la planta. Por lo tanto, existe una brecha crítica en el conocimiento sobre cómo las modulaciones de alta frecuencia y a escala diurna del espectro (SPD) y la intensidad (PPFD) pueden utilizarse para dirigir la el crecimiento de la planta de manera específica. Además, carecemos de modelos predictivos que puedan vincular estos complejos patrones lumínicos con trayectorias de crecimiento, considerando la variabilidad genotípica entre cultivares. El objetivo de esta investigación fue desarrollar y evaluar modelos de aprendizaje automático capaces de predecir el crecimiento de plantas de Cannabis sativa en su etapa vegetativa, en función de la modulación lumínica y las variables microclimáticas. Para ello, se diseñó e implementó un sistema de monitoreo basado en IoT que registró de forma continua datos fotométricos (PPFD, DLI), ambientales y fisiológicos de plantas sometidas a diferentes tratamientos de iluminación artificial. Posteriormente, se entrenaron y compararon cuatro modelos predictivos —ElasticNet, Huber Regressor, Random Forest y XGBoost— para determinar su precisión, robustez e interpretabilidad en la estimación de la altura de la planta en un horizonte de 20 días. Los resultados demostraron una clara superioridad de los modelos lineales regularizados frente a los ensambles de árboles. Específicamente, el modelo ElasticNet alcanzó el desempeño más alto, logrando un error absoluto medio (MAE) de 3.27\,mm y un coeficiente de determinación ($R^2$) de 0.9412, explicando más del 94\,\% de la variabilidad en el crecimiento. El análisis de interpretabilidad (SHAP y Permutación) reveló de manera consistente que las variables fotométricas, PPFD y DLI, fueron los predictores más influyentes, alineando los hallazgos del modelo con los principios fisiológicos de la fotosíntesis. Este estudio propone una metodología robusta que integra el monitoreo IoT con la inteligencia artificial para modelar y predecir el crecimiento vegetativo de Cannabis sativa. El trabajo no solo identifica los factores lumínicos como motores clave del crecimiento, sino que también proporciona un modelo predictivo validado que constituye una herramienta de gran potencial para optimizar los protocolos de iluminación y mejorar la toma de decisiones en la agricultura de precisión
Slide 4 of 5 Ítem Acceso Abierto
(Institución Universitaria ITM, 2015) Morales Herrera, David Santiago; Institución Universitaria ITM
Se tiene clara la importancia de los dispositivos móviles en la generación actual, para múltiples tareas de la vida cotidiana, por ello es de suma importancia, que los mismos tengan la batería suficiente para suplir todas las necesidades del usuario día a día. Partiendo de esta problemática principal se crea la necesidad de generar energía portable, limpia y efectiva en cualquier lugar y momento; para dar respuesta a ello se piensa en un dispositivo que permita la generación y almacenamiento de energía que se alimenta de la fuerza ejercida en las pisadas al caminar. La anterior idea toma forma desarrollando un artefacto que pueda generar energía en la tarea básica de caminar para posteriormente recargar los dispositivos móviles y tecnológicos específicamente aquellos dispositivos que tengan propiedades energéticas de un puerto USB, el artefacto es pensando para mantener un concepto deportivo y de movimiento continuo por parte de los usuarios, sin dificultar la tarea inicial que se realiza (caminar) sino más bien siendo un accesorio de su calzado que posterior a la carga puede darle un uso satisfactorio para alargar el tiempo de uso de su dispositivo sin tener que cargarlo de energía directa.
Slide 5 of 5 Publicación Acceso Abierto Trabajo de grado - Maestría
(Institución Universitaria ITM, 2025) Ramírez Serna, Dagoberto; Roldán Álvarez, Miguel Ángel; Institución Universitaria ITM; Maya Arango, Paula Andrea; Durán Vásquez, Javier Mauricio; Ingenierías::Automática, Electrónica y Ciencias Computacionales
En este trabajo se propuso un modelo de Equipo de Respuesta a Incidentes de Seguridad Cibernética (CSIRT) adaptado a las necesidades de las organizaciones no gubernamentales (ONG). Para alcanzar este objetivo, se planteó una metodología estructurada en cuatro fases interrelacionadas. En la primera fase, se realizó una exhaustiva revisión de la literatura especializada para caracterizar las buenas prácticas de ciberseguridad en el ámbito de respuesta a incidentes, identificando patrones y elementos comunes relevantes. Después, en la segunda fase, se estableció un modelo conceptual basado en las buenas prácticas identificadas, adaptado a las particularidades y recursos de las ONG. En la tercera fase, se diseñó un modelo CSIRT basado en protocolos de actuación, especificando los pasos a seguir para la detección, análisis, contención, erradicación y recuperación de incidentes. En la cuarta fase, se evaluó la eficacia del modelo con una prueba piloto, analizando los resultados y adaptando las necesarias para validar y mejorar continuamente.
