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CREATIVIDAD E INNOVACIÓN, EL SELLO DE LOS TRABAJOS DE INVESTIGACIÓN 4.0 DE ESTUDIANTES SERGISTAS

Crear sensores con tecnología 4.0, redes neuronales con la ayuda de inteligencia artificial, mapas perceptuales a raíz de análisis de datos, entre otras soluciones, fueron los trabajos de semilleros de investigación que realizaron estudiantes Sergistas en el marco de la primera edición de Datafest.

Si alguna vez no has podido encontrar tu ubicación exacta dentro de un espacio cerrado, has querido medir la calidad del aire de Bogotá o analizar la actividad de cuerpos celestes, los estudiantes de la Escuela de Ciencias Exactas e Ingeniería de la Universidad Sergio Arboleda plantean soluciones a esos problemas con la ayuda de tecnologías 4.0.

Con una muestra de semilleros de investigación, los estudiantes de Ingeniería industrial, Ingeniería Ambiental, Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, Matemáticas e Ingeniería Electrónica tuvieron la oportunidad de demostrar su talento en el marco de la primera edición de DataFest, una iniciativa para reflexionar en torno a la importancia de los datos en la construcción del mundo 4.0.

Así las cosas, además de conocer los proyectos de investigación de los estudiantes, la Comunidad Sergista participó de varias actividades como un foro para emprendedores, retos de ingenio, concurso de cubo Rubik, jornada de hackhaton y una simulación del famoso reality Shark Tank, entre otros. Estos fueron algunos de los proyectos que se presentaron:


POSICIONAMIENTO EN ENTORNOS INTERIORES UTILIZANDO SEÑALES INALÁMBRICAS CON FUSIÓN DE SENSORES

Juan Sebastián Ospina y sus compañeros del programa de Ingeniería Electrónica diseñaron un proyecto para que, a través de sensores, unidades de medición y máquinas de inteligencia artificial, se pueda encontrar una ubicación muy precisa en un interior.

“La problemática que abordamos es mejorar la señal de ubicación en un lugar interior. La solución que encontramos es que si utilizamos sensores como GPS y unidades de medición de inmersión, podemos encontrar una ubicación bastante precisa en un interior”, manifestó el estudiante Sergista.


ANÁLISIS DE CUERPOS CELESTES A TRAVÉS DE RADIO

La ineficiencia que hay en el análisis de cuerpos celestes fue una de las razones que motivó a Nicolás Rojas Loaiza a crear una antena para recibir la frecuencia que llega de objetos en el espacio sin intermediación de otros equipos que puedan afectar la información, como parte de su participación en el semillero de investigación SAROS, que busca que los Sergistas profundicen su conocimiento en la ciencia y las matemáticas.

“Lo que proponemos es tener una solución que nos permita analizar una frecuencia específica que no se vea afectada por ninguna anomalía, eso se conoce como la línea del hidrogeno neutro. Para ello, debemos contar con un software con el que podamos procesar la señal sin incurrir en gastos externos, esa sería la parte innovadora del proyecto y estaría mediada por inteligencia artificial”, explicó Rojas.


RED NEURONAL PARA LA MEDICIÓN DE LA CALIDAD DEL AIRE EN BOGOTÁ

Otra de las problemáticas trabajadas por los estudiantes está relacionada con una red neuronal para medir la calidad del aire de la ciudad, la cual es alimentada por inteligencia artificial y con información tomada de la red de calidad de datos de Bogotá.

“La solución que planteé fue utilizar una red neuronal para la predecir el SOX, dióxido de carbono, que hay en el aire de Bogotá, a través de tecnología 4.0, para reducir las concentraciones de contaminantes. El trabajo propone la implementación de medidas de monitoreo para identificar las zonas en las que más se presenta contaminación a través de inteligencia artificial”, comentó Laura Chaparro, estudiante del programa de Ingeniería Ambiental.


ANÁLISIS DE POSICIONAMIENTO DE MARCA EN LA INDUSTRIA DE LUBRICANTES

Conocer los atributos más importantes del mercado respecto a las marcas de lubricantes en Bogotá, fue el objetivo que trabajaron Edward Rojas Flórez, y a sus compañeros de Ingeniería Industrial, y que les permitió realizar un análisis de grandes bases de datos para establecer cuáles son los componente principales que buscan las personas en una marca.

“La solución que planteamos fue hacer un mapa perceptual de componentes principales para saber cuáles son las características o atributos que son percibidos en el mercado y que debe tener una marca ideal. Para ello, utilizamos el análisis de datos para saber cuáles eran las ponderaciones de calificaciones más acertadas en cuanto a las marcas ideales y para saber en dónde se encuentra Gulf, una empresa de lubricantes, a nivel de Bogotá”, señaló el estudiante Sergista.


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