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Publicación Acceso abierto Desarrollo de un aplicativo para adquirir y almacenar históricos de imágenes de rango de una infraestructura civil usando un sensor láser 3D y un robot móvil(Universidad del Valle, 2025) Polindara León, Nicolas; Bacca Cortes, Eval BladimirLos sensores LIDAR se han consolidado como una de las tecnologías más utilizadas en robótica móvil y percepción 3D debido a su capacidad para medir distancias con alta precisión, independientemente de la iluminación del entorno. Aunque los LIDAR 3D ofrecen barridos volumétricos completos, los sistemas basados en LIDAR 2D siguen siendo una alternativa atractiva por su bajo costo y menor complejidad, especialmente cuando se combinan con mecanismos de movimiento que permiten obtener información tridimensional. El objetivo principal de este trabajo es diseñar e implementar el aplicativo ‘BuildScan’ capaz de generar reconstrucciones 3D utilizando un LIDAR 2D montado sobre un servo motor y tele operar un robot móvil gestionado a través del framework ROS. Para ello, se desarrolló un pipeline completo que abarca la captura de datos, sincronización con odometría, generación de nubes de puntos, preprocesamiento, segmentación y alineación progresiva utilizando técnicas de registro como FPFH, SAC-IA e ICP. Los resultados obtenidos demostraron que la reconstrucción del entorno se alcanzó con errores de alineación menores a los 5cm en interiores y menores a los 3cm para simulación y exteriores. En conjunto, estos resultados validan que un LIDAR 2D montado en rotación, integrado con ROS y herramientas modernas de procesamiento, es capaz de producir modelos 3D útiles y consistentes para aplicaciones de percepción y mapeo.Publicación Acceso abierto Unidad de fuente y medida (SMU), basada en el Analog Discovery 2, para la estimación semiautomática de características básicas de diodos y transistores(Universidad del Valle, 2025) Moncada Mora, Kevin; Restrepo Girón, Andrés David; Nope Rodríguez, Sandra EsperanzaEste trabajo de grado presenta el desarrollo de una herramienta de experimentación para el aula, pensada para apoyar la enseñanza de dispositivos semiconductores en la asignatura de Electrónica II: Diodos y transistores de la Universidad del Valle. La plataforma se basa en una Unidad de Fuente y Medida (Source Measurement Unit, SMU) semiautomática, diseñada para la caracterización de diodos y transistores. Para su funcionamiento, integra el equipo Analog Discovery 2 con una aplicación desarrollada en MATLAB App Designer, que permite configurar pruebas, realizar mediciones en tiempo real, y visualizar los resultados mediante gráficas. Dicha interfaz facilita el uso en el entorno académico y automatiza parcialmente el proceso de caracterización, facilitando el análisis de parámetros básicos en el aula. El uso del Analog Discovery 2, como plataforma de generación y medición de señales, permite a los estudiantes explorar el comportamiento real de los dispositivos bajo distintas condiciones de operación. Así, la solución permite establecer sus características de funcionamiento bajo las condiciones deseadas de operación, en lugar de usar los valores de las hojas de datos comerciales, cuyos valores suelen estar determinados bajo condiciones estándar. Se incluye un manual de usuario detallado para orientar el uso de la SMU. Este proyecto ofrece una base para futuros trabajos, con la posibilidad de evolucionar hacia una versión actualizada del dispositivo, que suele incorporar funcionalidades avanzadas del Analog Discovery 2. Palabras clave: SMU, MATLAB App Designer, Analog Discovery 2, caracterización semiautomática, diodos, transistores, medición de parámetros, experimentación académica.Publicación Acceso abierto Plataforma de gestión de vuelo y de la información en un cultivo a partir de sensores aerotransportados(Universidad del Valle, 2025) Aguirre Ocampo, Juan José; Rosero-García, Esteban EmilioEn este trabajo se presenta el desarrollo de una plataforma para la gestión de vuelo y la adquisición de datos espectrales, destinada a aportar al campo de la agricultura de precisión. En primer lugar, se plantean los requisitos funcionales y no funcionales que debe cumplir la aplicación. Se diseñó una interfaz gráfica en el lenguaje de programación Python, enfocada en usuarios finales de diversa índole, incluidos quienes no están tan familiarizados con vehículos aéreos no tripulados. Para la construcción del sistema de vuelo basado en un hexacóptero y la adquisición de datos, se utilizó una arquitectura que integra el controlador de vuelo Pixhawk 2.4.8 que utiliza el protocolo de comunicación MAVlink. Mediante este protocolo se logra la gestión de vuelo autónomo y, junto con una unidad de procesamiento auxiliar basada en Raspberry Pi se realiza la configuración y gestión del sensor STS-NIR de Ocean Optics para la toma de muestras espectrales. El funcionamiento de la plataforma desarrollada se valida mediante tomas de campo en un cultivo de prueba, donde se verifica el correcto funcionamiento de todas las partes del sistema.Publicación Acceso abierto Aplicativo móvil para guiar a una persona con discapacidad visual en ambientes exteriores usando realimentación de audio(Universidad del Valle, 2025) González Hernández, Daniel; Bacca Cortes, Eval BladimirA nivel mundial, cientos de millones de personas con discapacidad visual enfrentan barreras para desplazarse de forma autónoma en entornos urbanos. La movilidad independiente en exteriores requiere soluciones de guiado robustas y accesibles, especialmente en zonas con baja cobertura o efecto de cañón urbano, donde los errores de GNSS aumentan y pueden comprometer la seguridad. Este trabajo presenta el desarrollo de GuiaMe, una aplicación móvil accesible para Android que ofrece navegación peatonal paso a paso mediante retroalimentación auditiva y vibratoria. Con base en los requerimientos funcionales, se implementaron tres módulos principales: configuración (idioma, tipo de mapa online/offline y tipo de retroalimentación), gestión de destinos (creación, edición y selección de puntos de interés) y navegación (seguimiento en tiempo real, indicaciones giro a giro y alertas por desvíos). La aplicación incluye un modo acompañante para la configuración inicial y un modo usuario con interfaz simplificada y compatible con lectores de pantalla. Para mejorar la precisión y continuidad del guiado, se evaluaron distintos métodos de filtrado sobre la señal de localización: filtro de Kalman, filtro de Kalman extendido y filtro de partículas, seleccionándose este último por su mejor desempeño. En pruebas de campo realizadas en rutas peatonales de la Universidad del Valle, el análisis del error (RMSE) evidenció correcciones típicas de 1–2 m, con incrementos en zonas de mayor degradación de la señal GNSS. Adicionalmente, los usuarios valoraron positivamente la claridad de las indicaciones y la facilidad de uso, validando el prototipo y evidenciando la necesidad de mejorar el desempeño en escenarios offline.Publicación Acceso abierto Estimación de posición tridimensional mediante la fusión de sensores de un teléfono inteligente y sensores externos para la navegación de un vehículo aéreo no tripulado(Universidad del Valle, 2025) Becerra Chilito, Duván Santiago; Rosero-García, Esteban Emilio; MUNOZ MURILLO, PEDRO LUISLos vehículos aéreos no tripulados han presentado avances significativos en sus sistemas de navegación y sensado, lo que ha incrementado su precisión, pero también sus costos operativos en áreas como la industria y la agricultura de precisión. En estos sectores, los UAV se emplean cada vez más para tareas de monitoreo, mapeo o riego, actividades que requieren exactitud en los sistemas de posicionamiento, tradicionalmente dependientes de sistemas costosos o de difícil adquisición. Ante la necesidad de obtener estimaciones confiables de posición, velocidad y altitud, surge el desafío de implementar soluciones más económicas, eficientes y sostenibles sin comprometer el desempeño del sistema. En este contexto, la tecnología integrada en los teléfonos inteligentes se consolida como una alternativa prometedora. En este trabajo se propone el diseño de un algoritmo de estimación tridimensional para el control de un UAV, iniciando con el desarrollo de estrategias de control de altitud, postura y posición. Posteriormente, se implementa un esquema de estimación basado en el Filtro Kalman Extendido, destacando una metodología de sintonización de las matrices de covarianza fundamentada en la caracterización estadística del ruido. Finalmente, se desarrolla una aplicación para dispositivos Android que integra los sistemas de control y estimación, los cuales se validan mediante pruebas de vuelo, demostrando la viabilidad y eficiencia del sistema de estimación implementado en un teléfono móvil.Publicación Restringido Implementación en hardware del algoritmo criptográfico Ascon-128 y análisis de las métricas de diseño digital(Universidad del Valle, 2025-10-17) Mina Delgado, María De los ángeles; Velasco-Medina, Jaime; Rentería, ClaudiaEste trabajo presenta las implementaciones del algoritmo de criptografía liviana Ascon-128, llevadas a cabo en lenguaje C, en el procesador Nios V y en VHDL sintetizado en el FPGA (Field Programmable Gate Array) Cyclone V. Inicialmente, se realiza la implementación modular en lenguaje C, para facilitar la comprensión de cada uno de los procesos de cifrado y descifrado. Seguidamente, se detalla la integración y ejecución del código en lenguaje C en el procesador Nios V, para validar su funcionamiento en un entorno embebido, donde se realizan pruebas de cifrado y descifrado a los datos provenientes de un sensor. También, se identifican y describen en hardware los principales componentes y bloques funcionales, que permiten sintetizar el diseño del algoritmo criptográfico Ascon-128 en un FPGA. Finalmente, se presentan los resultados de las simulaciones funcionales y de la implementación en hardware, usando vectores de prueba proporcionados por los autores del algoritmo, se evalúa el desempeño en términos de área y rendimiento (throughput), y se realiza la comparación con trabajos previos.Publicación Restringido Desarrollo de un aplicativo en ROS para la segmentación de objetos de interés en interiores usando un robot móvil(Universidad del Valle, 2026) Chavez Castro, Juan Camilo; Bacca Cortes, Eval BladimirEn el contexto del avance de la robótica móvil autónoma, la percepción artificial en interiores ha adquirido gran relevancia para aplicaciones como logística, salud y asistencia personalizada. Esta percepción se apoya en técnicas de clasificación, detección y segmentación, que permiten a los robots identificar objetos de interés en su entorno. A pesar del progreso en esta área, la segmentación en línea, adaptable a diversos escenarios y fácil de integrar en plataformas robóticas, sigue siendo un área de mejora. El objetivo general de este trabajo fue “Desarrollar un aplicativo en ROS para la segmentación de objetos de interés en interiores usando un Robot Móvil Pioneer 3DX” y se materializó con el aplicativo LU-SEG, una plataforma modular que integra sensores RGB-D, algoritmos de visión y nodos ROS para ofrecer segmentación en línea de al menos cinco clases ejecutado sobre el robot móvil Pioneer 3DX. La metodología de desarrollo utilizada fue Scrum, permitiendo avanzar de forma iterativa e incremental en la construcción del sistema, estructurado en cuatro módulos principales: Home, Configuración, Ejecución y Replay. Se evaluaron distintos enfoques de segmentación, tanto instancias como semántica, seleccionando los modelos YOLOv11m-seg, Mask R-CNN, ESANet-RGB y L-RASSP MobileNetV3 para entrenamiento y evaluación. Este último fue el modelo integrado al sistema final por su equilibrio entre precisión y bajo consumo computacional (mIoU de 79.9% con solo 3.2 M de parámetros). Las pruebas de validación: integración, cuantitativas, por distancia y de campo, demostraron la eficacia del sistema con una precisión promedio del 91.66% y una sensibilidad del 79.55% en ambientes reales. LU-SEG demostró ser una herramienta versátil para la experimentación con segmentación en entornos interiores. Su arquitectura modular, compatibilidad con ROS y capacidad de operación en procesamiento continuo lo convierten en una plataforma útil para la validación de técnicas de visión artificial en escenarios reales. Más que una solución definitiva, representa un punto de partida valioso para el aprendizaje y la exploración de nuevas estrategias de percepción visual aplicadas a la robótica móvil y su aplicación en sistemas autónomos.Publicación Acceso abierto Implementación básica de un sistema SCADA con RapidSCADA como alternativa de bajo costo para entornos académicos(Universidad del Valle, 2026-03) Peña Bohorquez, Lisdey Fabiana; Barandica López, AsfurEste trabajo presenta la implementación de un sistema SCADA básico orientado a entornos educativos, desarrollado sobre la plataforma de código abierto RapidSCADA, para la supervisión y adquisición de datos mediante los protocolos Modbus TCP, MQTT y Modbus RTU. El desarrollo se estructuró en tres etapas: análisis funcional de la arquitectura de RapidSCADA, implementación de un entorno de simulación con Modbus TCP y MQTT, e integración física con dispositivos industriales y educativos empleando Modbus RTU. El sistema se ejecutó sobre un entorno Windows y utilizó la base de datos SQLite integrada para el almacenamiento local de datos históricos. En la etapa de integración física se adquirieron señales de temperatura mediante termopares tipo K conectados al módulo ADAM-4018+, y se realizaron pruebas de escritura de señales analógicas de 0–20 mA sobre el módulo ADAM-4024. Adicionalmente, se incorporó un Arduino Nano como esclavo Modbus RTU, generando señales periódicas para contrastar el comportamiento entre hardware industrial y un nodo programable de bajo costo. El desarrollo incluyó la configuración del sistema SCADA, la definición de líneas de comunicación, el mapeo de registros a canales internos, la creación de vistas en Webstation y la validación del flujo de datos en entornos simulados y físicos. Los resultados demuestran que RapidSCADA permite integrar de forma estable dispositivos industriales y educativos bajo una arquitectura SCADA unificada, constituyendo una alternativa replicable y de bajo costo para prácticas de laboratorio en ingeniería electrónica.Publicación Acceso abierto Aplicativo móvil para el reconocimiento de medicamentos usando visión artificial para apoyar el proceso de inventarios(Universidad del Valle, 2025) Montaño Cely, Edwar Stiven; Bacca Cortes, Eval Bladimir; Loaiza-Correa, HumbertoEl desarrollo de una aplicación móvil para el reconocimiento de medicamentos surge como una respuesta a la necesidad de mejorar la gestión de inventarios en farmacias aumentando la precisión en la distribución y almacenamiento de medicamentos. El proyecto se enfoca inicialmente en diez medicamentos seleccionados por su alto volumen de ventas y relevancia en el tratamiento de condiciones comunes en Colombia. Para implementar esta solución, se utilizó un modelo YOLO versión 8, adaptado para ejecutarse en TensorFlow lite, lo cual permite su uso en una amplia gama de dispositivos móviles. La recopilación y preparación de datos involucraron procedimientos meticulosos en entornos controlados y comerciales para garantizar la robustez del sistema ante variaciones reales de iluminación y empaque. El sistema de clasificación emplea la arquitectura YOLOv8, destacándose por su precisión y velocidad en la detección y clasificación de objetos, lo cual es esencial para la funcionalidad de la aplicación en tiempo real. Además, se integraron herramientas como PyTorch, Ultralytics, Roboflow y Comet para facilitar el flujo de desarrollo y la gestión de modelos. El entrenamiento del modelo se realizó ajustando cuidadosamente los hiperparámetros para equilibrar precisión y eficiencia computacional, y se exportó el modelo a TensorFlow Lite para asegurar su compatibilidad y rendimiento en dispositivos móviles. El diseño de la aplicación móvil se centró en integrar todas las etapas del flujo MLOps, desde la adquisición de datos hasta el despliegue y monitoreo de modelos. En pruebas, el modelo alcanzó una precisión del 94 % y una sensibilidad de 97.2 % mostrando capacidad robusta para identificar medicamentos. La evaluación de desempeño en plataformas de GPU y CPU arrojó resultados de velocidades de inferencia de 8 y 71 milisegundos por imagen respectivamente. Aunque en CPU la velocidad de inferencia se redujo, la precisión y sensibilidad se mantuvieron, lo que sugiere que el modelo es adaptable y funcional en dispositivos con recursos computacionales limitados, lo que amplía considerablemente su aplicabilidad.Publicación Acceso abierto Sistema IoT de alerta temprana de riesgo de incendios forestales basado en la norma ITU-T Y.4113(Universidad del Valle, 2025) Rincón Maldonado, Jhon Alejandro; Guerrero, Fabio G.Este trabajo presenta el diseño e implementación de un sistema IoT de alerta temprana de riesgo de incendios forestales, basado en la recomendación ITU-T Y.4113. La solución integra nodos ESP32, una pasarela de procesamiento en Raspberry Pi y comunicación mediante MQTT. Las mediciones de temperatura, humedad y velocidad del viento se almacenan en InfluxDB y se publican a través de una API REST para el cálculo del índice F como indicador del riesgo. El sistema se evaluó mediante ensayos controlados que variaron temperatura, humedad y viento. Los resultados muestran sincronización temporal estable, transmisión confiable y una respuesta coherente del índice F frente a los cambios ambientales, lo que confirma la viabilidad operativa de la propuesta.Publicación Acceso abierto Acelerador hardware para emular el proceso de la ruta metabólica glucólisis en una célula(Universidad del Valle, 2025) Rincón Perlaza, Joao Andrey; Velasco-Medina, Jaime; GRUPO DE BIONANOELECTRÓNICALa simulación de sistemas biológicos complejos mediante software tradicional enfrenta limitaciones significativas en términos de tiempo de cómputo y consumo energético, debido a la naturaleza secuencial de los procesadores de propósito general (CPU). Este trabajo de grado presenta el diseño, implementación y validación de un acelerador hardware basado en FPGA para emular la dinámica de la ruta metabólica de la glucólisis. Se desarrolló un modelo matemático reducido de cinco reacciones enzimáticas, capturando las características no lineales esenciales como la cinética de saturación de Michaelis Menten y la regulación alostérica de la enzima fosfofructoquinasa (PFK). Este sistema de ecuaciones diferenciales ordinarias (EDOs) fue discretizado mediante el método de Euler y traducido a una arquitectura de hardware digital utilizando el lenguaje VHDL. Para optimizar el rendimiento en la plataforma Terasic DE2-115 (Cyclone IV E), se diseñó una unidad aritmética de punto fijo de 32 bits (formato Q12.20) que incluye multiplicadores segmentados (pipelined) y un divisor iterativo basado en el algoritmo de Newton Raphson para resolver la complejidad de la inhibición enzimática. La validación funcional se realizó mediante una estrategia cruzada, comparando las trazas obtenidas por el hardware (adquiridas mediante el analizador lógico SignalTap II) con un modelo de referencia de alta precisión en python. Los resultados demuestran que el acelerador reproduce la dinámica biológica con una fidelidad superior al 99.5%, logrando un factor de aceleración (speedup) de aproximadamente 2,500 veces respecto al tiempo biológico real. El diseño ocupó únicamente el 22% de los elementos lógicos y el 13% de los multiplicadores de la FPGA, demostrando una alta escalabilidad para la futura emulación de tejidos celulares masivos en tiempo real.Publicación Acceso abierto Diseño y puesta a punto de una célula robótica industrial : integración de las capas de campo, control y supervisión(Universidad del Valle, 2025) Villegas Zapata, Andrés Mauricio; GAMIZ CARO, JAVIER; Restrepo Girón, Andrés DavidEl proyecto “Diseño y Puesta a Punto de una Célula Robótica Industrial: Integración de las Capas de Campo, Control y Supervisión” busca optimizar la célula industrial de SICMA21 mediante la integración de sensores, un PLC (Programmable logic Controller) y un sistema de supervisión SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) /HMI (Human-Machine Interface), con el fin de mejorar su funcionalidad como herramienta educativa en automatización industrial. Actualmente, la falta de conexión entre estas capas limita su uso en la formación de estudiantes, por lo que el proyecto se enfocará en el diseño, implementación y validación de un sistema automatizado que simule condiciones reales de manufactura. A través de una metodología estructurada en cinco fases, se desarrollará un entorno práctico que permitirá a los estudiantes comprender y operar sistemas de automatización de manera integral, fortaleciendo su preparación para la Industria 4.0 y asegurando que la célula funcione como un modelo educativo de referencia.Publicación Acceso abierto Desarrollo de un laboratorio remoto para la tele-operación de kits lego mindstorm ev3(Universidad del Valle, 2025) Mercado Rios, Christian Camilo; Bacca Cortes, Eval BladimirDurante la pandemia de COVID-19, la educación mundial enfrentó importantes desafíos debido al cierre de instituciones educativas, especialmente en áreas prácticas como la robótica. La imposibilidad de acceder físicamente a equipos utilizados durante las prácticas impulsó el uso de entornos virtuales y herramientas de simulación. Sin embargo, estas soluciones no replican completamente la experiencia interactiva y práctica de un entorno físico. Ante este contexto, el uso del sistema operativo para robots ROS (Robot Operating System) ha ganado protagonismo en la enseñanza de la robótica, gracias a sus capacidades para simplificar el desarrollo, facilitar la simulación y habilitar el control remoto de plataformas robóticas. Su integración en múltiples laboratorios remotos demuestra su valor educativo actual. En este marco, el presente proyecto tuvo como objetivo principal el desarrollo de un laboratorio remoto para la teleoperación de kits LEGO MINDSTORM EV3, aprovechando que la Escuela de Ingeniería Electrónica de la Universidad del Valle dispone de cinco de estos kits. Este proyecto es desarrollado usando el sistema operativo para robots ROS y tecnologías web. A partir del análisis de antecedentes locales e internacionales, se identificaron requerimientos funcionales y no funcionales necesarios para su diseño. La arquitectura del laboratorio se basa en un PC principal con Ubuntu 16.04, que ejecuta el servidor web (desarrollado en Node.js con el framework Express), la base de datos y el entorno ROS. El usuario accede al laboratorio a través de un navegador web, desde donde puede interactuar con el robot en tiempo real. Las acciones realizadas en la interfaz son procesadas por el servidor, que utiliza rosbridge para traducir y enviar los comandos correspondientes al EV3 mediante una conexión Wi-Fi. El laboratorio permite la configuración de sensores y motores, reserva de sesiones por bloques horarios, pruebas de sensores, recolección y descarga de datos, control teleoperado mediante teclado, ejecución de ejercicios guiados y programación visual basada en bloques. Para validar el funcionamiento, se realizó una fase de pruebas dividida en dos etapas: primero, pruebas internas realizadas por el autor; y segundo, pruebas con estudiantes mediante una encuesta tipo Likert. Los resultados indicaron una alta aceptación: en 16 de las 19 preguntas, el 100% de los encuestados se mostró totalmente de acuerdo con la funcionalidad y usabilidad del sistema.Publicación Acceso abierto Aplicación prototipo para pruebas de medición de la calidad del servicio de una red móvil basándose en la recomendación ITU-T E.812(Universidad del Valle, 2025) Fajardo Vinasco, Jorge Alejandro; Fabio German Guerrrero Moreno; GRUPO DE INVESTIGACIÓNEl presente trabajo de grado titulado “Aplicación prototipo para pruebas de medición de la calidad del servicio de una red móvil basándose en la Recomendación ITU-T E.812” plantea una solución práctica y accesible para el monitoreo descentralizado de la calidad del servicio (QoS) en redes móviles. Para ello, se propone el desarrollo de una aplicación móvil que aprovecha la estrategia de crowdsourcing recomendada por la ITU-T E.812, la cual permite recopilar datos de manera masiva sin recurrir a dispositivos especializados. Esta recolección se realiza directamente desde los teléfonos móviles de los usuarios dispuestos a ejecutar pruebas que permitan obtener parámetros como velocidad de transmisión, jitter e intensidad de señal. La herramienta facilita la medición en tiempo real y desde diversas ubicaciones geográficas, mejorando así la representatividad y objetividad de los resultados, y superando las limitaciones de los métodos tradicionales. Se espera que este prototipo contribuya a una evaluación más transparente del desempeño de las redes móviles en Colombia, fomentando la participación ciudadana y brindando insumos útiles para la toma de decisiones regulatorias y técnicas.Publicación Acceso abierto Detección de presencia y ausencia de Parkinson en audios de voz(Universidad del Valle, 2025) Sandoval Ramírez, Juan David; Loaiza-Correa, HumbertoEl objetivo de este trabajo de grado es la clasificación de presencia y ausencia de Parkinson mediante grabaciones de audio, que fueron extraídas de la base de datos IPVVS con grabaciones de voz en italiano. Además, se realiza la investigación de antecedentes nacionales e internacionales que hayan implementado procesos similares a los previstos en este proyecto, así como la revisión de un marco teórico que provea una contextualización de la aplicación en cuestión. El sistema propuesto consta, primeramente, de la etapa de preprocesamiento a los audios de la base de datos, que incluyó eliminación de silencios, remuestreo de frecuencia, filtrado y aumento de datos, mediante ventanas. En segundo lugar, la etapa de extracción de características y de espectrogramas, basados en los antecedentes consultados, además se aplicaron técnicas como Wrappers y Feature Selection para la selección de las características más discriminantes y la posterior normalización de los datos. Luego, con esta información se implementaron las máquinas de aprendizaje superficial como Random Forest (RF), Decision Trees (DT), Suppor Vector Machines (SVM) y K-Nearest Neighboors (KNN), teniendo dos maneras de clasificación. Finalmente, se implementaron dos redes neuronales convolucionales (CNN), como ResNet 18 y EfficientNet-B0, que fueron previamente entrenadas con ImageNet y aplicadas en este proyecto por medio de TransferLearning, debido al tamaño de la base de datos. En cuanto a los resultados obtenidos a través del sistema descrito, las máquinas de aprendizaje superficial lograron un promedio de exactitud en clasificación de 93.60%, destacándose KNN como el mejor clasificador con 96.38%, mientras que para el caso de las máquinas CNN el mejor desempeño registrado fue 98.56% por parte de EfficientNet-B0. Finalmente, se realiza la discusión de los resultados obtenidos y se establecen conclusiones con base en estos.Publicación Acceso abierto Diseño e implementación en un acelerador de hardware, de la transformada teórico numérica (NTT) del mecanismo de encapsulación de clave Crystals-Kyber(Universidad del Valle, 2025) Rojas Diaz, José Alejandro; Velasco-Medina, Jaime; GRUPO DE BIONANOELECTRÓNICALa computación cuántica promete resolver problemas complejos con gran eficiencia, pero también representa una amenaza para los sistemas criptográficos actuales. Algoritmos como el de Shor permiten factorizar números grandes, comprometiendo la seguridad de esquemas clásicos como RSA y ECC, ampliamente usados en la protección de datos. Esta situación ha impulsado el desarrollo de la criptografía poscuántica, orientada a resistir ataques incluso con computadoras cuánticas. Entre sus propuestas destaca CRYSTALS-Kyber, un mecanismo de encapsulación de claves seleccionado por el NIST como estándar futuro. En este contexto, la presente tesis aborda el diseño e implementación en hardware de la Transformada Teórico-Numérica (NTT), pieza esencial en el rendimiento de Kyber. El trabajo incluye una etapa de desarrollo en lenguaje C y su posterior implementación en VHDL para el FPGA EP4CE115F29C7N, con el objetivo de evaluar su eficiencia y viabilidad en sistemas embebidos. Los resultados muestran que la arquitectura paralela total ofrece la menor latencia, aunque con alto consumo de recursos. Por su parte, las arquitecturas pipeline con reducción de Barrett logran un equilibrio entre área y tiempo, alcanzando mejoras de hasta un 60,5% en ejecución y destacando en eficiencia área-tiempo frente a la función mod. En contraste, las arquitecturas con reutilización de componentes resultan inviables para aplicaciones criptográficas exigentes. Finalmente, la elección de la arquitectura dependerá de las prioridades del sistema: mínima latencia, optimización de área o balance energético.Publicación Acceso abierto Diseño y desarrollo de un sistema de monitorización de actividades de kinesioterapia activa para teléfonos Inteligentes(Universidad del Valle, 2015) Ortega Rosero, Edisson Gabriel; Ramirez Scarpetta, José Miguel; Bacca Cortés, Eval BladimirGeneralmente, algunas de las terapias de rehabilitación física orientadas a la recuperación o evaluación de la movilidad de los pacientes (kinesioterapia), se llevan a cabo a través de procesos con poca vigilancia y una inconstante presencia del especialista. Sumado a esto, la ausencia de capacidad de los pacientes para realizar una correcta evaluación de sus tareas, su inconstancia al llevar a cabo las tareas asignadas por el especialista y la ausencia de herramientas que permitan hacer un adecuado seguimiento de tales tareas, pueden derivar en procesos de rehabilitación poco efectivos. Por otro lado, el auge de teléfonos inteligentes y su asequibilidad permiten que las personas tengan al alcance de sus manos y a un relativo bajo costo, potentes sistemas de cómputo con amplias capacidades de procesamiento, memoria y sistemas de sensores integrados. Teniendo en cuenta estos factores y aprovechando los sensores integrados en los teléfonos inteligentes, se ha desarrollado una aplicación que permite usar dicho dispositivo como medio para llevar a cabo la monitorización de una actividad de kinesioterapia y proporcionar así, apoyo al especialista en la evaluación y registro de la información sobre las tareas de movilidad hechas por los pacientes, ya sea en el consultorio o en el hogar. Es así, como el hecho de diseñar una herramienta de fácil acceso que permita a los especialistas monitorizar, vigilar y mantener un registro de los ejercicios de movilidad realizados por los pacientes durante actividades de fisioterapia, sin que este esté presente durante el desarrollo de todo el ejercicio, permitirá, además de obtener información cinemática precisa de dichos movimientos, procesos de rehabilitación más controlados y efectivosPublicación Acceso abierto Sistema de visión artificial para la detección automática de masas y tejido normal en mamografías(Universidad del Valle, 2025) Arango Imbachi, Angie Lorena; Loaiza-Correa, HumbertoEl cáncer de mama es una de las principales causas de mortalidad en mujeres a nivel mundial. Si bien la biopsia constituye el método definitivo para el diagnóstico de esta patología, la mamografía digital se considera una de las principales herramientas para su detección temprana, ya que permite identificar anomalías antes de que se presenten síntomas clínicos. Esta detección temprana es crucial para mejorar el pronóstico y aumentar las tasas de supervivencia. No obstante, su interpretación manual depende altamente de la experiencia del especialista. En este contexto, los sistemas de detección y diagnóstico asistido por computadora (CAD) se posicionan como herramientas de apoyo fundamentales para reducir los errores de interpretación y la carga diagnóstica del personal médico. El presente trabajo describe un sistema de clasificación automática del tejido mamográfico en tres clases: tejido normal, masa benigna y masa maligna, a partir del análisis de imágenes mamográficas digitales. El sistema comprende cinco etapas principales: adquisición de la imagen, procesamiento, extracción de características, selección de características y clasificación. Se utilizó la base de datos pública MIAS (Mammographic Image Analysis Society), la cual contiene mamografías digitales en escala de grises. El procesamiento incluyó técnicas de mejora de contraste y segmentación de la región de interés (mama), mediante transformaciones en el dominio espacial como umbralización adaptativa, transformación exponencial, operaciones morfológicas y el algoritmo de Canny para la detección de bordes. Este conjunto de técnicas permitió eliminar artefactos no deseados y lograr la exclusión del musculo pectoral, asegurando un análisis focalizado exclusivamente en el tejido mamario. Posteriormente, se llevó a cabo la extracción de características sobre áreas rectangulares de las mamografías (ventanas). Se extrajeron características del dominio espacial y frecuencial, con el fin de resaltar patrones estructurales y espectrales que permitieran una mejor caracterización del tejido mamario. La selección de características se realizó utilizando técnicas como rankings y wrappers, con el objetivo de reducir la dimensionalidad y conservar aquellas variables con mayor capacidad discriminativa, las cuales fueron posteriormente empleadas en la etapa de clasificación para evaluar las características espaciales y frecuenciales de manera separada y fusionada. Para la clasificación se implementaron dos enfoques: aprendizaje superficial y aprendizaje profundo. En el aprendizaje superficial se emplearon diez clasificadores Naive Bayes, KNN, Distancia Euclideana, Distancia de Mahalanobis, LDA, QDA máquinas de vectores de soporte (SVM), Random Forest (RF), redes neuronales de base radial (RBF) y perceptrón multicapa (MLP). Además, se implementaron redes de comité mediante votación mayoritaria, combinando los modelos con mejor desempeño individual. Por otro lado, en el aprendizaje profundo, se diseñó y entrenó una Red Neuronal Convolucional (CNN) desde cero, adaptada a imágenes de 50x50 píxeles y complementada con técnicas de aumento de datos (rotación, flipping, zoom). También se implementaron siete modelos preentrenados mediante transferencia de aprendizaje, incluyendo VGG16, VGG19, ResNet50, ResNet101, DenseNet121, DenseNet201 e InceptionV3. Estas redes fueron adaptadas para recibir imágenes de tres canales, asignando a cada canal una representación diferente (dominio espacial, Transformada de Fourier y Transformada Wavelet), lo que permitió evaluar directamente la fusión de dominio espacial y frecuencial. La evaluación de los modelos se realizó mediante métricas de desempeño como precisión, exactitud (accuracy), F1-score, sensibilidad (recall) y especificidad, priorizando la sensibilidad por su importancia en la detección de casos positivos. No se utilizó validación cruzada, sino una división del conjunto de datos en 70% para entrenamiento (del cual se extrajo el 20% para validación) y 30% para prueba, garantizando un balance equitativo entre las clases. Asimismo, se analizó la capacidad de generalización de los modelos mediante la diferencia de desempeño entre los conjuntos de entrenamiento y prueba. Los mejores resultados en el aprendizaje superficial se obtuvieron mediante una red de comité, que alcanzó una exactitud del 82.35% y una sensibilidad del 76.80%, superando a los modelos individuales. En el aprendizaje profundo, la CNN propia obtuvo una especificidad del 97.79%, mientras que el mejor desempeño general dentro de las redes preentrenadas fue alcanzado por ResNet, con una precisión del 66.40%, exactitud del 64.47% y sensibilidad del 61.00%. Por su parte, Inception V3 mostró la mejor generalización, evidenciada por diferencias mínimas entre entrenamiento y prueba (Δ precisión = 0.061, Δ exactitud = 0.042 y Δ F1-score = 0.057). Estos resultados superan los obtenidos con la CNN desarrollada desde cero y se encuentran dentro de rangos adecuados respecto a estudios previos, resaltando además el uso combinado de dominios espaciales y frecuenciales dentro de un único sistema de clasificación automática. Este trabajo representa un aporte al desarrollo de sistemas CAD aplicados al diagnóstico mamográfico, con potencial uso como herramienta de apoyo a los profesionales de la salud en la detección temprana del cáncer de mama.Publicación Acceso abierto Measurement system for the calculation of the relative position between a set of UAVS(Universidad del Valle, 2019) Gálves Cardena, Carlos Andrés; Bacca Cortés, Eval BladimirCon los avances tecnológicos de la actualidad, sistemas como las aeronaves no tripuladas (UAV – Unmanned Aerial Vehicle) son de gran importancia para el progreso. Las aplicaciones que se pueden dar a un UAV son muy diversas, pueden ejecutar labores tan simples como ser un juguete hasta labores tan complejas como ejecutar misiones militares. Su utilización de forma individual resulta muy beneficiosa, pero sus capacidades pueden ser aumentadas haciendo uso de mas de un UAV. Para hacer uso de más de un UAV es muy importante conocer la posición relativa de cada uno por dos razones. La primera razón es que se puedan ejecutar las labores con precisión. La segunda razón es que se deben evitar colisiones. Las aplicaciones que se pueden dar a un grupo de UAVs son: vigilancia, exploración, rescate, transporte, control de incendios, militares, entre muchas otras. En este proyecto se llevó a cabo el diseño y la implementación de un sistema para el cálculo de la posición relativa entre un grupo de UAVs. El sistema fue denominado GALS – Group Autonomous Location System. Un sensor LiDAR 2D (Light Detection And Ranging) fue agregado a la estructura de los UAVs a utilizar. La posición relativa es calculada partiendo del análisis de imágenes de rango obtenidas con el sensor LiDAR. El análisis de las imágenes permite calcular la distancia y la dirección a las cuales se encuentran los UAV cercanos. Al mismo tiempo se obtienen los datos correspondientes a los obstáculos en el rango de operación del sensor. Los puntos que no corresponden a UAVs son considerados como posibles obstáculos. Los datos generados por GALS son reportados al software de control de vuelo del UAV. El usuario tiene la posibilidad de visualizar la información generada por GALS. La visualización se realiza a través de la interfaz gráfica de la estación base. Desde esta interfaz, el usuario tiene la posibilidad de configurar los diferentes parámetros del sistema como son: Configuración del sensor LiDAR; Modificación de límites de visualización; Calibración del sensor laser; Comenzar y detener la operación de GALS. El sensor LiDAR utilizado es pequeño y liviano, características importantes para equiparlo en un UAV. Su rango máximo es de 40 metros, lo que permite una amplia visualización el entorno. La precisión de los datos de rango generados permite a GALS detectar y ubicar UAVs en un rango entre 1 y 4 metros. Se realizaron pruebas al sistema ubicando UAVs en 12 posiciones del rango de detección. El error medio obtenido en distancia fue menor a 8cm y en angulo menor a 5 grados. El éxito en detección llego al 93%. La información generada por GALS es almacenada en forma de archivos de texto. La información contenida en los archivos de texto permite el análisis posterior al vuelo de los datos generados. También es posible el análisis posterior al vuelo del comportamiento del sistema ante las solicitudes del usuario. Finalmente, se obtuvo un grupo de 4 UAVs en la capacidad de detectar y localizar otros UAVs y obstáculos cercanos. Su ubicación relativa con respecto a su grupo y los objetos detectados son ahora parte de la información disponible en el sistema de control de vuelo.Publicación Acceso abierto Desarrollo de un dispositivo para emular las vibraciones en la mano de personas con la enfermedad de Parkinson(Universidad del Valle, 2025) Ramos Toro, Diego Andersson; garcia melo, jose isidroLa enfermedad de Parkinson (EP) es uno de los trastornos neurológicos de mayor frecuencia en adultos mayores, la cual es caracterizada por temblores en reposo, rigidez muscular y alteraciones del movimiento voluntario. Estas alteraciones afectan la autonomía del paciente en actividades cotidianas, como la alimentación, escritura o higiene personal. Motivado en aportar al desarrollo de soluciones a esta problemática, el presente trabajo de grado propone el desarrollo de ParkiMotion: un prototipo funcional de plataforma experimental diseñado para emular los temblores en la mano de personas afectadas por EP, con el objetivo de facilitar el desarrollo de tecnologías asistivas y sistemas de compensación. Para esto se planteó una metodología que integra teoría y herramientas que permitieron definir una arquitectura del sistema que se basa en una estructura tipo gimbal de dos grados de libertad, la cual permite la generación de vibraciones controladas mediante el accionamiento de motores paso a paso. Por su parte, el sistema de control se realiza a través de un microcontrolador ESP32 programado bajo FreeRTOS, que ejecuta tareas concurrentes para el control de los actuadores, lectura de sensores inerciales (MPU6050) y comunicación serial. Adicionalmente, la plataforma incorpora una interfaz gráfica desarrollada en Dash (Python), desde la cual el usuario puede seleccionar la etapa de temblor a emular (leve, moderada o severa), visualizar señales en tiempo real y exportar los datos adquiridos para su análisis. Para validar las propuestas tecnológicas planteadas se desarrolló una validación experimental, estableciendo un protocolo estructurado en tres escenarios clínicos, correspondientes a frecuencias de 3, 5 y 7 Hz. Se realizó un registro de la información por escenario que permitió analizar diferentes parámetros, tales como: frecuencia, amplitud pico y desplazamiento. El procesamiento de los datos incluyó técnicas de análisis espectral (FFT), filtrado digital y análisis estadístico. Los resultados demostraron que ParkiMotion tiene la capacidad de producir vibraciones con un error medio menor a ±0.3 Hz, amplitudes coherentes con el perfil clínico simulado y desplazamientos acordes al comportamiento físico esperado para cada tipo de paciente. De esta forma, ParkiMotion se constituye como una herramienta experimental de bajo costo, configurable y robusta, con potencial de aplicación tanto en investigación biomédica como en el desarrollo de tecnologías de asistencia para pacientes con Parkinson. Por otra parte, su arquitectura modular permite futuras extensiones para incorporar control adaptativo, aprendizaje automático o integración con dispositivos de estimulación neuromuscular.