https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/15862 2026-05-29T16:47:49Z 2026-05-29T16:47:49Z Landeta López, Pablo García, José María Guevara Vega, Cathy Ruiz-Cortés, Antonio https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/19825 2026-05-29T13:42:54Z 2026-05-29T00:00:00Z

Title: Aplicación de LLMOps para respaldar el análisis automático de CA Authors: Landeta López, Pablo; García, José María; Guevara Vega, Cathy; Ruiz-Cortés, Antonio Abstract: Contexto. Muchas aplicaciones que siguen una arquitectura basada en servicios están reguladas por Acuerdos con el Cliente (AC) que definen las condiciones de uso, responsabilidades y limitaciones entre proveedores y clientes. Existen herramientas para el análisis automático de AC que utilizan Modelos de Lenguaje Grandes (MLG) para algunas operaciones de análisis. Sin embargo, estas herramientas no aprovechan el ciclo de Operaciones con Modelos de Lenguaje Grandes (OMLG) ni las mejores prácticas. Objetivo. Centrándose en la necesidad de automatizar el proceso de desarrollo y operacionalización de herramientas de análisis automático de AC, este artículo tiene como objetivo explorar las posibilidades y limitaciones que ofrece OMLG para este propósito. Método. Para cumplir con el objetivo propuesto, definimos una aplicación OMLG ideal para analizadores de AC. Además, se ha diseñado una implementación de referencia que incluye cada fase del ciclo OMLG. Resultados. Después de revisar las herramientas de análisis automático de AC e investigar las fases del ciclo OMLG, se ha llevado a cabo un análisis y discusión de las alternativas para aplicar OMLG a estas herramientas. Conclusiones. De las ocho etapas del ciclo OMLG, se puede concluir que algunas etapas son más relevantes que otras. Lo ideal sería que todo el proceso de LLMOps estuviera automatizado para que se pudiera incorporar un nuevo LLM en el futuro o activar una función avanzada de un LLM que ya esté en uso.

2026-05-29T00:00:00Z Herrera-Granda, Israel David Chicaiza-Ipiales, Joselyn Alexandra Herrera-Granda, Erick P. Lorente-Leyva, Leandro L. Caraguay-Procel, Jorge Adrian García-Santillán, Iván D. Peluffo-Ordóñez, Diego H. https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/19824 2026-05-28T21:55:03Z 2026-05-28T00:00:00Z

Title: Redes neuronales artificiales para la previsión de la demanda de agua embotellada: un estudio de caso para una pequeña empresa Authors: Herrera-Granda, Israel David; Chicaiza-Ipiales, Joselyn Alexandra; Herrera-Granda, Erick P.; Lorente-Leyva, Leandro L.; Caraguay-Procel, Jorge Adrian; García-Santillán, Iván D.; Peluffo-Ordóñez, Diego H. Abstract: Este artículo presenta un modelo de pronóstico de demanda basado en redes neuronales, diseñado para un pequeño fabricante de agua embotellada en Ecuador, que actualmente carece de metodologías adecuadas de pronóstico de demanda, lo que le ocasiona problemas de incumplimiento de pedidos, exceso de inventario y pérdidas económicas. Sin embargo, al trabajar con predicciones precisas, el fabricante podrá anticipar las necesidades futuras para satisfacer la demanda de sus productos, garantizando así el uso oportuno y razonable de los recursos. Para resolver los problemas que enfrenta este pequeño fabricante, se realizó un proceso de adquisición de datos históricos de demanda a través de los registros de pedidos de los últimos 36 meses. En la construcción de la serie temporal histórica analizada, se establecieron las fechas y volúmenes de demanda como variables de entrada. Posteriormente, se diseñaron modelos de pronóstico, basados en métodos clásicos y redes neuronales multicapa, los cuales fueron evaluados mediante indicadores de error cuantitativos. La aplicación de estos métodos se realizó mediante el lenguaje de programación R. A continuación, se incluyó una etapa de entrenamiento y mejora de la red, la cual fue evaluada con respecto a los resultados de los métodos de pronóstico clásicos, y se pronosticó la demanda para los próximos 12 meses utilizando el mejor modelo obtenido. Finalmente, se demuestra la viabilidad del uso de redes neuronales en la previsión de la demanda de botellas de agua purificada.

2026-05-28T00:00:00Z Hurtado Crespo, Galo Patricio Umaquinga-Criollo, Ana Cristina Silva Chabla, Andy Sebastián Cárdenas Peñaranda, Nelson David https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/19823 2026-05-28T20:32:36Z 2026-05-28T00:00:00Z

Title: ARTRI: Una solución gamificada para la estimulación motora de adultos mayores con osteoartritis de las manos Authors: Hurtado Crespo, Galo Patricio; Umaquinga-Criollo, Ana Cristina; Silva Chabla, Andy Sebastián; Cárdenas Peñaranda, Nelson David Abstract: El objetivo de este estudio es desarrollar un controlador capaz de comunicarse con una plataforma web para la implementación de la gamificación en escenarios fisioterapéuticos dirigidos a adultos mayores diagnosticados con osteoartritis de las manos, con el fin de migrar hacia el uso de recursos tecnológicos y TIC. Según datos del Instituto Nacional de Estadística y Censos (INEC), Azuay se posiciona como una de las provincias con mayor esperanza de vida, proyectándose una esperanza de vida de 79 años en 2020. Esta situación está relacionada con una alta tasa de incidencia de osteoartritis en el adulto mayor, lo que hace que este proyecto sea relevante para esta población. La propuesta combina las categorías de software, música, videojuegos y electrónica en una plataforma web que sirve como terapia complementaria, utilizando un controlador como herramienta de manipulación. Para la base teórica, se obtuvieron datos de diferentes repositorios académicos, siguiendo un enfoque cualitativo, trascendental, experimental y explicativo. La evaluación del proyecto se llevó a cabo mediante la aplicación de un cuestionario basado en la escala LIKERT, en el que los docentes evaluaron el proyecto y dieron su opinión como jueces. Este estudio representa una contribución significativa al campo de la terapia no farmacológica y la implementación de la tecnología en el cuidado de adultos mayores con osteoartritis de las manos.

2026-05-28T00:00:00Z Rosero Obando, Fredy Fonseca, Natalia Mera, Zamir López, José María https://repositorio.utn.edu.ec/handle/123456789/19818 2026-05-27T20:42:03Z 2026-05-27T00:00:00Z

Title: Evaluación de las emisiones en carretera de los autobuses urbanos en diferentes escenarios de congestión de tráfico mediante la integración de datos reales de conducción, tráfico y emisiones Authors: Rosero Obando, Fredy; Fonseca, Natalia; Mera, Zamir; López, José María Abstract: En los últimos años, la integración de simuladores de tráfico y modelos de emisiones se ha convertido en la opción preferida para evaluar las emisiones de vehículos en diferentes estados de tráfico. Sin embargo, la definición de una "condición de tráfico" suele ser subjetiva, ya que los patrones de conducción pueden variar significativamente según el dominio espacial de estudio. Por otro lado, la implementación de " Sistemas de Transporte Inteligentes Cooperativos " ha propiciado la instalación de una creciente variedad de dispositivos, tanto en la carretera como en vehículos de transporte público, para monitorizar las condiciones del flujo de tráfico y la velocidad de los vehículos en las ciudades. Este estudio propuso un enfoque original para integrar emisiones reales (como un modelo de microemisiones), perfiles de conducción reales y datos de sensores de tráfico urbano para evaluar los efectos de la congestión del tráfico a nivel de ruta en las emisiones de los autobuses urbanos en Madrid (España). La definición de los escenarios de tráfico se basó en un análisis de agrupamiento K-means, vinculando indicadores de congestión estacionarios (de sensores urbanos) y dinámicos (de perfiles de conducción de autobuses). Paralelamente, se utilizó un modelo de microemisiones basado en la metodología de potencia específica del vehículo (VSP) para modelar las emisiones de CO₂ y NOₓ segundo a segundo de los viajes individuales de los autobuses diésel y de gas natural comprimido (GNC). Finalmente, se combinaron los datos de agrupamiento y los datos de emisiones modeladas. Una comparación entre los escenarios de flujo libre y congestión severa mostró que la velocidad promedio de la ruta disminuyó aproximadamente un 50 %, y el número de paradas por kilómetro aumentó en un 50 %; además, las emisiones de CO₂ y NOₓ de los autobuses aumentaron aproximadamente un 50 % y un 85 %, respectivamente. El autobús diésel mostró una menor sensibilidad a las variaciones en el nivel de congestión a nivel de ruta, aunque las bajas emisiones de NOₓ de los autobuses de GNC fueron evidentes en todos los escenarios de tráfico. Los resultados de este estudio, basados en datos reales extensos, pueden utilizarse para desarrollar inventarios de emisiones vehiculares de alta resolución.

2026-05-27T00:00:00Z