Revista de Investigación en Tecnologías de la Información

Editorial para el número especial del 2do Congreso en Computación e Innovación Educativa (CoNaCIE´24)

2024-10-17T18:26:02+00:00

La investigación en computación es el motor que impulsa la innovación tecnológica. Los científicos exploran constantemente nuevos horizontes, diseñando algoritmos más eficientes, creando software inteligente y desarrollando hardware más potente. Estos avances no solo nos brindan herramientas más sofisticadas, sino que también abren las puertas a un sinfín de posibilidades en diversos campos. El 2do Congreso en Computación e Innovación Educativa presenta una serie de artículos que demuestran cómo la investigación en computación está transformando sectores como la tasación de bienes raíces, el transporte, la ganaderia, el modelado climatico y la lingüística, al abordar desafíos complejos con soluciones tecnológicamente avanzadas.

Una revisión sistemática de la literatura sobre la precisión de modelos de aprendizaje automático aplicados a la tasación de bienes raíces

2024-10-17T18:50:03+00:00

El objetivo del presente documento es identificar los modelos de Aprendizaje Automático (AA) más precisos para predecir el valor de una propiedad inmobiliaria, basándose en una Revisión Sistemática de la Literatura (RSL). La cual se realizó de investigaciones publicadas entre 2022 y 2023 que analizaron la precisión de modelos de AA en la valuación inmobiliaria. Se extrajo información sobre los modelos de AA utilizados, las bases de datos empleadas y los modelos destacados por su precisión. Por último, se identificó una variedad de modelos de AA utilizados en la valuación inmobiliaria, incluyendo Random Forest (RF), XGBoost, Gradient Boosting Machine (GBM), Regresión Lineal (LR) y Regresión Lasso. Los modelos RF y LR se destacaron como los más precisos en las investigaciones analizadas, encontrando que la precisión de los modelos de AA varía según la base de datos, las características de las propiedades y el contexto de la valuación. Concluyendo que los modelos de AA, como RF y LR, son herramientas prometedoras para mejorar la precisión de la valuación inmobiliaria. Además, la elección del mejor modelo de AA depende de factores como la base de datos, las características de las propiedades y los objetivos específicos de la valuación. Es necesario continuar investigando la aplicación de AA en la valuación inmobiliaria, considerando aspectos como la interpretabilidad de los modelos y el contexto del mercado inmobiliario.

Sistema de inventario para el refaccionamiento de peaje y de sistemas inteligentes de tráfico (ITS)

2024-10-17T19:10:06+00:00

En esta investigación se desarrolla la propuesta para la creación del Sistema de Inventario para el refaccionamiento de Peaje y de Sistemas Inteligentes de Tráfico (ITS). La problemática que originó este proyecto se resume como la deficiencia en el proceso del control del inventario de refaccionamiento en la caseta de cobro Amado Nervo, ubicada en la Autopista Jala-Compostela en el kilómetro 31+620. Lo anterior impedía llevar un seguimiento adecuado de las piezas y componentes utilizados en el mantenimiento de los equipos. La metodología que se siguió para el desarrollo del sistema web fue la incremental. Como resultado, se expone el desarrollo del citado sistema web con un diseño intuitivo y un alto grado de usabilidad, mejorando la eficiencia en la gestión del inventario de piezas para el mantenimiento. La conclusión del estudio es que la creación de este sistema representa un beneficio inmediato tanto para los usuarios de la autopista como los trabajadores de la caseta al automatizar mediante la plataforma la gestión del inventario para el refaccionamiento.

Percepción sobre el cambio a vehículos eléctricos en el estado de Sinaloa, México

2024-10-17T20:47:32+00:00

El presente estudio tiene como objetivo explorar y comprender la percepción de los conductores del estado de Sinaloa en relación con la transición hacia el uso de vehículos eléctricos (VEs) sobre los de gasolina. Se parte de la hipótesis de que el conocimiento y la valoración que éstos tengan sobre los VEs desempeñan un papel fundamental en la decisión de adoptar esta nueva tecnología. Así mismo, se analizó su percepción con respecto al funcionamiento, limitantes y problemas que identifican en torno a esta transición. Se realizó un estudio con enfoque cuantitativo a nivel explicativo; se realizó una encuesta a 2130 conductores en el estado de Sinaloa y entre los principales resultados se encontró que de entré los participantes, solo el 1.88% es propietario de coche híbridos. Así mismo que el 67.61% tiene poco conocimiento sobre el funcionamiento de los coches eléctricos y que las principales barreras para hacer un cambio a la electromovilidad es el precio (43.66%) y la falta de infraestructura de carga (32.86%). En conclusión, para facilitar la transición hacia una movilidad más sostenible en el estado de Sinaloa, es necesario abordar tanto las barreras económicas como las de infraestructura. Al mismo tiempo, se debe aumentar el conocimiento y la aceptación de los vehículos eléctricos entre la población.

Revisión de literatura para la lectura de comederos en corrales de engorda de ganado bovino

2024-10-17T21:01:45+00:00

Las condiciones actuales de la ganadería en el norte de Sinaloa para la engorda de ganado se realiza mediante métodos tradicionales y solo el 11.5% la practica en corral, la engorda en corrales permite controlar la alimentación y obtener una eficiente conversión alimenticia, sin embargo, todos los días una persona realiza la lectura de comederos mediante la observación de la cantidad de alimento residual, con la finalidad de determinar si la cantidad de alimento es el adecuado o es necesario realizar un ajuste, por inconsistencias en la clasificación, puede resultar una variación excesiva de alimento y provocar pérdidas económicas por desperdicio o enfermedades ocasionadas por la descomposición del alimento acumulado, la ganadería de precisión es la aplicación de tecnología de la información en las ciencias agropecuarias, por lo que es importante realizar una revisión de la literatura y evaluar los avances tecnológicos en la ganadería y considerar de qué forma pueden aplicarse en la lectura de comederos.

Aplicación de evaluación multicriterio para modelar factores climáticos y ambientales en la identificación de regiones áridas en el noroeste de México

2024-10-17T21:12:17+00:00

En México, las regiones áridas abarcan más de la mitad del territorio, siendo la desertificación, degradación y sequias los principales problemas en estos ecosistemas, causados principalmente por eventos climáticos y actividades antropogénicas. La presente investigación tuvo como objetivo la aplicación de técnicas de evaluación Multicriterio (EMC) para modelar factores que favorecen el aumento de la aridez, y poder identificar zonas con distintos niveles de aridez en la región Noroeste de México para el año 2023. Se utilizó el Método de Jerarquía Analítica (AHP) y Sumatoria Lineal Ponderada (WLC) en un entorno de Sistemas de Información Geográfica (SIG). El modelado se realizó con imágenes satelitales, las cuales fueron: Temperatura, Humedad del Suelo, Precipitación, Pendientes, Índice De Vegetación Diferencial Normalizado (NDVI) Modelo Digital de Elevaciones (MDE), Cobertura Vegetal y Evapotranspiración. Los resultados muestran que gracias a la efectiva integración de los factores con la técnica EMC se pudo identificar regiones con diferentes niveles de aridez; la región norte y noroeste presenta mayor superficie árida con 41%, mientras que las regiones semiáridas, localizadas al oeste representan un 30% de superficie, por su parte, las regiones subhúmedas se localizaron en el sureste con un 27% de la superficie.

Arquitectura de un traductor automático para el idioma mixteco: un enfoque específico para lenguas indígenas con escasos recursos lingüísticos

2024-10-24T23:35:30+00:00

La revitalización de las lenguas indígenas es de suma importancia para preservar la diversidad cultural y el conocimiento ancestral que representan. En la actualidad, las tecnologías como la inteligencia artificial (IA) ofrecen oportunidades sin precedentes para apoyar estos esfuerzos mediante la traducción automática (TA) y las redes neuronales (RN). Este trabajo de investigación se centra en detallar la arquitectura de un traductor automático para idiomas indígenas con escasos recursos lingüísticos. La propuesta considera el modelo de red neuronal transformer, el cual utiliza un corpus paralelo y técnicas de alineación automática. Para evaluar la calidad de las traducciones se implementa una arquitectura funcional mediante un sistema de traducción del idioma español al idioma mixteco, donde la métrica principal es BLEU. Para ello, se preparó un corpus de conocimiento con riqueza gramatical de 1.1K de palabras y frases del idioma mixteco. Los resultados de la calidad de la traducción son relativamente bajos, ya que se considera que este rendimiento es aún limitado debido al pequeño tamaño del corpus por lo que se concluye con propuestas interesantes para mejorar la calidad de la traducción automática.