El XXIII Encuentro Regional de Semilleros de Investigación RedCOLSI Nodo Bogotá–Cundinamarca 2025 se llevó a cabo los días 8 y 9 de mayo en la Universidad Militar Nueva Granada, sede Cajicá. Este evento reunió a estudiantes, docentes y líderes académicos de instituciones educativas de Bogotá y Cundinamarca, con el propósito de fortalecer la investigación formativa en la región.

La Red Colombiana de Semilleros de Investigación (RedCOLSI) es una organización sin ánimo de lucro que promueve la investigación formativa en todos los niveles educativos del paí<. A través de los semilleros de investigación, busca desarrollar competencias investigativas, fomentar el pensamiento crítico y contribuir a la solución de problemáticas sociales, científicas y tecnológicas.

La Escuela de Ciencias Exactas e Ingeniería participó con tres pósteres de investigación presentados por los programas de Ciencias de la Computación e Ingeniería Electrónica.

Desde el semillero Software como Innovación, del programa de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial se presentaron los resultados parciales del proyecto titulado: “Detección de comportamientos anómalos en embarcaciones de pesca mediante análisis de trayectorias usando técnicas de aprendizaje automático”, a cargo de las estudiantes Chiara Valenzuela y Andrea Terraza. Esta investigación busca aplicar inteligencia artificial y aprendizaje automático para identificar trayectorias de embarcaciones potencialmente asociadas con pesca ilegal, mediante el análisis masivo de datos AIS. Los resultados presentados permitieron a las estudiantes avanzar a la fase nacional del encuentro.

Por su parte, el Grupo de Investigación SIKU, a través del semillero Makers, presentó el proyecto “Identificación de Plagas en Palma de Aceite mediante Visión por Computadora”, desarrollado por el estudiante Tomás De Andreis Rojas del programa de Ciencias de la Computación e Inteligencia Artificial, una propuesta innovadora que

El proyecto consistió en el diseño e implementación de un modelo de redes neuronales convolucionales (CNN) capaz de identificar con una precisión del 96% plagas como Automeris, Megalopyge y Natada en cultivos de palma de aceite, a partir de más de 3.000 imágenes recolectadas en plantaciones del Meta y Casanare. Esta solución tecnológica no solo supera las limitaciones de los métodos tradicionales de inspección manual, sino que promueve un manejo fitosanitario más eficiente, sostenible y económico, al permitir una detección oportuna que reduce el uso excesivo de agroquímicos.

Finalmente, el semillero en Electrónica Aplicada -SEA- del programa de Ingeniería Electrónica, presentó los resultados del proyecto titulado: “Monitoreo de Satélites LEO” a cargo de los estudiantes Wendy Johanna Chaparro y Cristopher Ramírez. Este proyecto aplica el seguimiento y predicción orbital de satélites de orbita baja (LEO), así como la recepción de señales de radiofrecuencia mediante el uso de dispositivos parametrizados por software SDR (Software define radio). Como ejemplo de aplicación, se realizó en monitoreo del satélite meteorológico NOOA -18, accediendo desde la estación terrena satelital ubicada en la sede principal de la Universidad, a la señal de radiofrecuencia del enlace de bajada, la cual se archivó y luego se procesó para obtener imágenes de la superficie terrestre de nuestro continente.

Para la Escuela de Ciencias Exactas e Ingeniería, la participación de sus estudiantes en estos espacios representa una valiosa oportunidad para demostrar los conocimientos adquiridos y sus capacidades investigativas. Esta experiencia les permite proyectarse profesionalmente, fortaleciendo su compromiso con la solución de problemáticas reales a través del uso de nuevas tecnologías y la aplicación rigurosa del método científico.

LEA TAMBIÉN