Remoción de Cd y Zn de una corriente acuosa de una empresa minera usando humedales artificiales

Cadmium and zinc removal from a mining reprocessing aqueous stream using artificial wetlands

VIANEY RUIZ LÓPEZ MARIA DEL REFUGIO GONZALEZ SANDOVAL JOSE ANTONIO BARRERA GODINEZ GABRIELA ELEONORA MOELLER CHAVEZ MERCEDES ESPERANZA RAMIREZ CAMPEROS MARIA DEL CARMEN DURAN DOMINGUEZ (2010, [Artículo])

Los metales provenientes de diferentes procesos industriales presentes en efluentes pueden contaminar el medio ambiente causando daños como la muerte de flora y fauna, y/o enfermedades en los seres humanos. En la actualidad, varias investigaciones se han enfocado a encontrar un tratamiento eficiente para este tipo de contaminantes, sin embargo, sigue sin solucionarse el problema. Entre las opciones estudiadas se mencionan los humedales artificiales, los cuales se ha comprobado que son eficientes en la remoción de metales y otros contaminantes presentes en las aguas residuales de diversas industrias. Por ello, esta investigación se centró en probar la eficiencia de remoción de Cd y Zn contenidos en un agua residual de una industria minera, utilizando sistemas a escala de laboratorio que simulan un humedal artificial. Se utilizaron ocho reactores de PVC empacados con escoria volcánica (tezontle). Se adaptaron plantas acuáticas o hidrofitas (Typha latifolia) a las condiciones de laboratorio y se realizó el seguimiento analítico del proceso de remoción de metales, cuantificando las concentraciones de cadmio y zinc en los efluentes, así como también realizando la medición de pH y DQOsoluble. Los resultados obtenidos muestran valores de remoción del orden del 90% en los sistemas con plantas y del 40% en los sistemas sin plantas, para ambos metales.

Minería Contaminación del agua Humedales artificiales Remoción de contaminantes INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Regulación de una red de canales de riego

FELIPE BENJAMIN DE LEON MOJARRO VICTOR MANUEL RUIZ CARMONA LUIS RENDON PIMENTEL (2002, [Artículo])

La mayor parte de la producción agrícola de México se genera en las zonas denominadas distritos y unidades de riego. En estas áreas, la disponibilidad y la competencia por el agua ha obligado a emprender programas de tecnificación integral que permitan mejorar el uso eficiente del agua y su productividad. Así, de 1996 a 2001 se tecnificaron alrededor de 700 mil hectáreas con sistemas de riego de baja y alta presión y se construyeron redes colectivas de baja presión en superficies de 500 a 4000 hectáreas en varios de estos distritos. Asimismo, la transformación de los sistemas de riego parcelario y de la distribución inter-parcelaria necesita de un cambio en la regulación de los canales principales, a fin de que se pueda brindar a los usuarios un servicio de riego flexible, seguro, equitativo y eficiente. En varias zonas de riego del país los canales laterales se han sustituido por redes colectivas de baja presión, entubadas con materiales plásticos y alimentadas por estaciones de bombeo o por los propios canales cuando ha existido carga suficiente. La regulación de canales de riego consiste en optimar el proceso de conducción y distribución del agua desde la fuente de abastecimiento hasta los sitios de utilización para satisfacer la demanda evapotranspirativa de los cultivos existentes en una zona de riego. Esta optimación consiste en generar y aplicar reglas de control para adaptar el transporte y la distribución del agua en los canales principales a los programas de extracción de las tomas laterales. Aunque la regulación de canales puede abordarse bajo diferentes puntos de vista, la metodología de regulación propuesta resulta fácilmente adaptable a redes de canales de diferente configuración sujetas a variaciones temporales. Los resultados obtenidos permiten concluir que la aplicación de la teoría de control en la regulación de canales es una alternativa que ayuda a reducir las pérdidas de agua debidas a la operación, así como a mejorar el servicio de la irrigación en los distritos de riego.

Regulación de canales Algoritmos de control CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

APLICACIÓN DE METAHEURÍSTICAS EN EL PROBLEMA DE ACOMODO DE PATRONES DE CORTE EN MATERIALES FINITOS

Anabel Rodríguez Rodríguez (2023, [Tesis de doctorado])

"En la presente investigación se resuelve el problema de optimización de acomodo de patrones de corte en materiales finitos mediante el uso de estrategias metaheurísticas con la finalidad de aprovechar el material de acomodo y minimizar el desperdicio. Específicamente se implementó un algoritmo genético que al inicio genera soluciones aleatorias que forman la población inicial. La misma está compuesta por individuos o soluciones que son una combinación de patrones que se acomodan dentro del material de manera que se obtenga el menor desperdicio. Durante el proceso evolutivo estas soluciones aleatorias se someten a los operadores genéticos: selección, cruce y mutación, para encontrar nuevas soluciones que hereden la información genética de sus antecesores y evolucionen o mejoren en cada generación para obtener el menor desperdicio posible."

Acomodo de patrones Algoritmos genéticos Algoritmos golosos Muéganos Metaheurísticas Procesamiento digital de imágenes INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS

Sistema de visión para detección de fallas de calidad en la identificación de etiquetas en una línea de producción del giro automotriz

Vision system for the detection of quality failures in the identification of labels in an automotive production line

José Rodrigo Hernández Laguna Jorge Adan Romero Guerrero CAROLINA RETA CASTRO (2023, [Artículo])

Este artículo presenta la implementación de un sistema de visión para la detección de fallas en la identificación de etiquetas en una línea de producción de motores eléctricos de confort para vehículos. Anteriormente, la línea de producción dependía completamente de la inspección visual realizada por un operador. La solución propuesta considera tanto los aspectos técnicos del sistema de visión como otros factores clave para asegurar la calidad del proceso, como: las políticas de aseguramiento de calidad de las normas automotrices vigentes en México (IATF 6949:2016 e ISO9000), la mejora continua, la estadística, la ergonomía y la estandarización de procesos. Los resultados demuestran el éxito de la implementación. El sistema demostró ser efectivo al identificar las fallas de manera precisa; se logró una reducción significativa en el número prioritario de riesgo en el análisis y modo de efectos de falla; y se logró una reducción en la estadística de fallas internas y con el cliente, de 2021 a 2022.

Sistema de visión Análisis y modo de efectos de falla Inspección de defectos Industria automotriz Vision system Analysis and failure effects mode Defect inspection Automotive industry INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS

Neural network assisted composition for piano in jazz

Ismael Medina Muñoz (2023, [Tesis de maestría])

Artificial Intelligence has taken an important role in activities that were once considered exclusively human. Generative AI is a vibrant area of research, with increasing interest in application fields related to the arts. The recent plethora of innovations in fields like visual arts and natural language processing, which are able to engage in dialogue with users, are just two examples of commercial applications that are driving innovation research for big tech giants. It would not be untrue to say that these innovations are shaping mankind’s development.

Music is an investigative field that presents a challenge. Musical theory itself is challenging for humans, and music is as diverse and rich as the cultures in which it has evolved. This research and proposal is intended as a novel approach to creating a generative artificial intelligence that assists in piano composition for jazz tunes. This genre was selected because of the challenge that its richness and complexity for musical execution and interpretation pose.

By using a Recurrent Neural Net to create new sequences of n-notes from an initial n-note set and using a probabilistic approach to set the duration of each note in the produced n-notes set, the generative artificial intelligence described in this document is the piano composer assistant for jazz tunes.

Inteligencia Artificial INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LAS TELECOMUNICACIONES DISPOSITIVOS DE GRABACIÓN DISPOSITIVOS DE GRABACIÓN

Contratos inteligentes para la gestión de datos de sensado móvil y vestible para aplicaciones en salud

Smart contracts for mobile and wearable sensing data management for health applications

José Ricardo Cedeño García (2023, [Tesis de maestría])

El aumento en la producción de datos derivado de la adopción de tecnologías móviles y de IoT está revolucionando la salud, pero también plantea importantes retos éticos y de privacidad. Los recientes avances en el aprendizaje automático han resaltado la importancia de recopilar y etiquetar datos correctamente, en especial para fines críticos, como el desarrollo de aplicaciones para cuidados médicos. La recopilación de datos médicos para tareas de aprendizaje automático presenta limitaciones en cuanto a la cantidad, variedad y calidad de las fuentes disponibles. Una forma de abordar este dilema es el uso de Blockchain para la recopilación y el uso de datos de pacientes. El anonimato de una red centralizada permite proteger la identidad del paciente. La estructura formada por nodos permite que la información esté siempre disponible y no dependa de un servidor principal. La inmutabilidad de los registros en la cadena garantiza la trazabilidad inequívoca del flujo de los datos del paciente. Por último, los mecanismos de consenso y recompensa de la red podrían motivar a nuevos usuarios a participar del sensado activo. Presentamos TRHEAD, una arquitectura de referencia basada en la Blockchain para recopilar datos sanitarios, firmar consentimientos, anotar datos y obtener crédito por los mismos, permitiendo a los usuarios rastrear el uso de sus datos, a los científicos rastrear su procedencia y proteger al mismo tiempo la privacidad de los pacientes. Exponemos dos implementaciones de nuestra arquitectura aplicadas a distintas campañas de sensado para comprobar su viabilidad, así como los resultados de su aplicación en estos escenarios y las conclusiones que desprendieron de su análisis. Dado que uno de los objetivos principales de TRHEAD es la recopilación de datos mediante sensado activo para el entrenamiento legal/consciente de modelos de aprendizaje automático, se realizó el entrenamiento de un modelo con los datos obtenidos de la campaña de sensado correspondiente a imágenes de rostros humanos, con el fin de detectar estados de ánimo. Finalmente se discute el papel de TRHEAD en el aseguramiento del trato justo y consciente de la información de los pacientes y el camino por recorrer en el perfeccionamiento de la arquitectura.

The increase in data production resulting from the adoption of mobile and IoT technologies is revolutionizing healthcare, but it also poses significant ethical and privacy challenges. Recent advances in machine learning have highlighted the importance of collecting and labeling data correctly, especially for critical purposes such as deploying healthcare software. Collecting medical data for machine learning tasks presents limitations in terms of the quantity, variety, and quality of available sources. One way to address this dilemma is the use of Blockchain for the collection and use of patient data. The anonymity of a centralized network allows the patient’s identity to be protected. The structure formed by nodes allows information to be always available and not dependent on a main server. The immutability of the records in the chain guarantees the unequivocal traceability of the flow of patient data. Finally, the network’s consensus and reward mechanisms could motivate new users to participate in active sensing. We present TRHEAD, a Blockchain-based reference architecture for collecting healthcare data, signing consents, annotating data and getting credit for it, allowing users to track the use of their data, scientists to track its provenance while protecting patients privacy. We present two implementations of our architecture applied to different sensing campaigns to test their feasibility, as well as the results of their application in these scenarios and the conclusions drawn from those results. Since one of the main objectives of TRHEAD is the collection of data through active sensing for the legal/conscious training of machine learning models, a model was trained with the data obtained from the sensing campaign corresponding to images of human faces, in order to detect moods. Finally, the role of TRHEAD in ensuring the fair and conscientious treatment of patient information and the road ahead in refining the architecture is discussed.

Contratos Inteligentes, Blockchain, Privacidad, Aprendizaje de Máquina Etico, Recopilación Consciente de Datos, Consentimiento, Arquitectura de Referencia Smart Contracts, Blockchain, Privacy, Ethical Machine Learning, Conscious Data Collection, Consent, Reference Architecture INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Los programas de medicina de precisión y los desafíos para la gestión de la salud pública

Guillermo Foladori Guillermo Foladori (2023, [Artículo, Artículo])

Varios países iniciaron programas para el desarrollo de medicina de precisión. Con miles o millones de datos de salud, priorizando los mapas genéticos, mediante inteligencia artificial se elaboran algoritmos que identifican subpoblaciones con susceptibilidad a determinadas enfermedades para luego establecer la correspondencia farmacogenómica con las medicinas adecuadas. Este artículo realiza una acotada caracterización de esta propuesta y sistematiza aspectos críticos para su implementación desde una perspectiva de salud pública. Dados los argumentos expuestos, resulta probable que la medicina personalizada lleve a una mayor desigualdad entre países y regiones y al interior de los diferentes sectores sociales.

Medicina de precisión Inteligencia artificial Farmacogenómica Tendencias socioeconómicas CIENCIAS SOCIALES; INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA; MEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD CIENCIAS SOCIALES INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA MEDICINA Y CIENCIAS DE LA SALUD

La inteligencia artificial y sus modelos de redes neuronales

Alejandro E. Rodríguez-Sánchez (2024, [Artículo, Artículo])

Este artículo revisa qué son los modelos en la inteligencia artificial (IA), con especial énfasis en las redes neuronales artificiales y su capacidad para simular y predecir fenómenos complejos. Ejemplifica la aplicación multidisciplinaria de la IA en campos como la astronomía, destacando la imagen del primer agujero negro, y en biología molecular, con los avances de AlphaFold. Se resalta la necesidad de entender los modelos de IA más allá de su función técnica, subrayando su contribución al progreso científico. Concluye que la IA, a través de sus modelos, desempeña un papel crucial en el estudio de las regularidades de la naturaleza y de la sociedad.

Inteligencia artificial Redes neuronales artificiales Modelos cientificos Tecnología INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Estudio de la erosión costera en Cancún y la Riviera Maya, México

PEDRO ANTONIO GUIDO ALDANA ADRIANA MARIA RAMIREZ CAMPEROS SERGIO CRUZ LEON ARTURO BRUNO JUAREZ LEON (2009, [Artículo])

La zona turística de Cancún y la Riviera Maya, en el estado de Quintana Roo, constituye uno de los desarrollos turísticos más importantes de México. Debido a su ubicación geográfica, la región en estudio es altamente vulnerable a los ciclones tropicales. Mediante visitas técnica y el análisis de imágenes satelitales, especialistas del Instituto Mexicano de Tecnología del Agua, de la Universidad Autónoma de México y del Instituto Politécnico Nacional se dieron a la tarea de estudiar las posibles causas de la erosión costera con el fin de proponer algunas soluciones. Para lograr tal objetivo, la zona turística se caracterizó de acuerdo con su problemática particular. El análisis de la información obtenida permite afirmar que las causas de la erosión son tanto naturales (interacción de procesos climáticos, meteorológicos, hidrodinámicos y sedimentarios con la morfología costera) como antropogénicas (ocupación de la duna litoral por parte de particulares, construcción desordenada de obras de protección). Pudo concluirse que las soluciones propuestas para detener la erosión costera deberían seleccionarse desde un punto de vista integral y además ser blandas, como lo es la alimentación artificial con arena.

Playas Erosión de playas Alimentación artificial de arena CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA

REAL TIME EMBBEDED RGB-D SLAM USING CNNS FOR DEPTH ESTIMATION AND FEATURE EXTRACTION

Marcos Renato Rocha Hernández (2023, [Tesis de maestría])

"A robust and efficient Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) system is essential for intelligent mobile robots to work in unknown environments. For visual SLAM algorithms, though the theoretical framework has been well established for most aspects, feature extraction and association is still empirically de signed in most cases, and can be vulnerable in complex environments. Also, most of the most robust SLAM algorithms rely on special devices like a stereo camera or depth sensors, which can be expensive and give more complexity to the system, that is why monocular depth estimation is an essential task in the computer vision community. This work shows that feature extraction and depth estimation using a monocular camera with deep convolutional neural networks (CNNs) can be incorporated into a modern SLAM framework. The proposed SLAM system utilizes two CNNs, one to detect keypoints in each im age frame, and to give not only keypoint descriptors, but also a global descriptor of the whole image and the second one to make depth estimations from a single image frame, all using only a monocular camera."

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