Síncrono / asíncrono. Convergencia y alternancia en la enseñanza futura del diseño

Francisco Gerardo Toledo Ramirez (2023, [Capítulo de libro])

La cuarentena sanitaria de los últimos dos años (COVID-19) obligó a “rediseñar”, “digitalizar” o “virtualizar” nuestros cursos y estilos de enseñanza en tiempo récord para “adaptarlas” al “formato virtual a distancia” (online). La profusión de comillas en las líneas anteriores tiene la intención de señalar el carácter incierto o erróneo que ciertos términos-fetiche adquirieron en el proceso. Es importante desmitificar esas figuras de la expresión que se elevaron casi al nivel de pseudo-epistemes (presuntamente novedosas) para la enseñanza del Diseño. Ese tema lo abordo con mayor amplitud en una nueva investigación, recientemente registrada en la UAM. En este texto esbozo (en forma algo lúdica) pero seria y breve a la vez, la conveniencia de tal desmitificación y avanzo en el delineamiento de un modelo de la alternancia y convergencia de recursos pedagógico-didácticos síncronos y asíncronos, mediante la tecnología-red digital, como un elemento estratégico para la educación futura en Diseño.

The health quarantine of the last 2 years (COVID-19) forced us to “redesign”, “digitize” or “virtualize” our courses and teaching styles in record time to “adapt” them to the “virtual format” “at a distance” (online). The profusion of quotation marks in the previous lines is intended to indicate the uncertain or erroneous character that certain fetish-terms acquired in the process. It is important to demystify those figures of expression that have risen almost to the level of pseudo-epistemes (presumably novel) for teaching design. I address this topic more fully in a new investigation, recently registered at the UAM. In this text I outline (in a somewhat playful way) but serious and brief at the same time, the convenience of such “demystification” and I advance in the outline of a model of alternation and convergence of synchronous and asynchronous pedagogical-didactic resources, through technology. -digital network, as a strategic element for future design education.

Síncrono, asíncrono, virtualidad, presencialidad, diseño, remoto. Synchronous, asynchronous, virtuality, face-to-face, design, remote. Design--Study and teaching, Higher. Distance education. Blended learning. Universidad Autónoma Metropolitana. Unidad Azcapotzalco. División de Ciencias y Artes para el Diseño. Artes gráficas. Educación a Distancia. Aprendizaje combinado. NK1170 HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA CIENCIAS DE LAS ARTES Y LAS LETRAS

Modelado, simulación y ACV de un reactor para la obtención de hidrógeno a partir de glicerol

ARMANDO DAQUINTA ALVAREZ (2023, [Tesis de maestría])

INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA ENERGÉTICA ENERGÍA ENERGÍA

Montaje, optimización y caracterización de un sistema de seguimiento solar de dos ejes con alta precisión y bajo nivel de ruido

Mariana Monjaráz Salas (2024, [Tesis de maestría])

INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA ENERGÉTICA ENERGÍA ENERGÍA

Análisis del macro y el microentorno del etanol, biodiesel y biogás en México

SAMANTHA ALEJANDRA PAREDES CERVANTES (2023, [Tesis de doctorado])

INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA ENERGÉTICA ENERGÍA ENERGÍA

Evaluación de los pretratamientos enzimáticos con extracto de Trametes hirsuta RT-1 en la degradación de Sargassum spp para la producción de metano

ANDRES HUMBERTO CANUL MANZANERO (2023, [Tesis de maestría])

INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA ENERGÉTICA ENERGÍA ENERGÍA

Control de sistemas usando aprendizaje de máquina

Systems control using machine learning

Jesús Martín Miguel Martínez (2023, [Tesis de maestría])

El aprendizaje por refuerzo es un paradigma del aprendizaje de máquina con un amplio desarrollo y una creciente demanda en aplicaciones que involucran toma de decisiones y control. Es un paradigma que permite el diseño de controladores que no dependen directamente del modelo que describe la dinámica del sistema. Esto es importante ya que en aplicaciones reales es frecuente que no se disponga de dichos modelos de manera precisa. Esta tesis tiene como objetivo implementar un controlador óptimo en tiempo discreto libre de modelo. La metodología elegida se basa en algoritmos de aprendizaje por refuerzo, enfocados en sistemas con espacios de estado y acción continuos a través de modelos discretos. Se utiliza el concepto de función de valor (Q-función y función V ) y la ecuación de Bellman para resolver el problema del regulador cuadrático lineal para un sistema mecánico masa-resorte-amortiguador, en casos donde se tiene conocimiento parcial y desconocimiento total del modelo. Para ambos casos las funciones de valor son definidas explícitamente por la estructura de un aproximador paramétrico, donde el vector de pesos del aproximador es sintonizado a través de un proceso iterativo de estimación de parámetros. Cuando se tiene conocimiento parcial de la dinámica se usa el método de aprendizaje por diferencias temporales en un entrenamiento episódico, que utiliza el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos en la sintonización del crítico y descenso del gradiente en la sintonización del actor, el mejor resultado para este esquema es usando el algoritmo de iteración de valor para la solución de la ecuación de Bellman, con un resultado significativo en términos de precisión en comparación a los valores óptimos (función DLQR). Cuando se tiene desconocimiento de la dinámica se usa el algoritmo Q-learning en entrenamiento continuo, con el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos y el esquema de mínimos cuadrados con descenso del gradiente. Ambos esquemas usan el algoritmo de iteración de política para la solución de la ecuación de Bellman, y se obtienen resultados de aproximadamente 0.001 en la medición del error cuadrático medio. Se realiza una prueba de adaptabilidad considerando variaciones que puedan suceder en los parámetros de la planta, siendo el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos el que tiene los mejores resultados, reduciendo significativamente ...

Reinforcement learning is a machine learning paradigm with extensive development and growing demand in decision-making and control applications. This technique allows the design of controllers that do not directly depend on the model describing the system dynamics. It is useful in real-world applications, where accurate models are often unavailable. The objective of this work is to implement a modelfree discrete-time optimal controller. Through discrete models, we implemented reinforcement learning algorithms focused on systems with continuous state and action spaces. The concepts of value-function, Q-function, V -function, and the Bellman equation are employed to solve the linear quadratic regulator problem for a mass-spring-damper system in a partially known and utterly unknown model. For both cases, the value functions are explicitly defined by a parametric approximator’s structure, where the weight vector is tuned through an iterative parameter estimation process. When partial knowledge of the dynamics is available, the temporal difference learning method is used under episodic training, utilizing the least squares with a recursive least squares scheme for tuning the critic and gradient descent for the actor´s tuning. The best result for this scheme is achieved using the value iteration algorithm for solving the Bellman equation, yielding significant improvements in approximating the optimal values (DLQR function). When the dynamics are entirely unknown, the Q-learning algorithm is employed in continuous training, employing the least squares with recursive least squares and the gradient descent schemes. Both schemes use the policy iteration algorithm to solve the Bellman equation, and the system’s response using the obtained values was compared to the one using the theoretical optimal values, yielding approximately zero mean squared error between them. An adaptability test is conducted considering variations that may occur in plant parameters, with the least squares with recursive least squares scheme yielding the best results, significantly reducing the number of iterations required for convergence to optimal values.

aprendizaje por refuerzo, control óptimo, control adaptativo, sistemas mecánicos, libre de modelo, dinámica totalmente desconocida, aproximación paramétrica, Q-learning, iteración de política reinforcement learning, optimal control, adaptive control, mechanical systems, modelfree, utterly unknown dynamics, parametric approximation, Q-learning, policy iteration INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Evaluación del desempeño climático de un invernadero baticenital del centro de México mediante dinámica de fluidos computacional (CFD)

Climate performance evaluation of a greenhouse in central Mexico using computational fluid dynamics (CFD)

JORGE FLORES VELAZQUEZ ENRIQUE MEJIA SAENZ IRINEO LORENZO LOPEZ CRUZ (2014, [Artículo])

Una de las principales actividades económicas en México es la producción de hortalizas para satisfacer el mercado estadounidense y la superficie cultivada en ambiente protegido aumenta alrededor de 20 % anualmente. Pero la producción es restringida debido a temperaturas altas y bajas en periodos específicos, planteando la necesidad de un sistema de enfriamiento. La ventilación natural eficiente es un método efectivo para controlar el clima, pero su descripción es compleja y una simplificación demanda mayor conocimiento del proceso. El objetivo del presente estudio fue mostrar, mediante el planteamiento y la solución del modelo físico de movimiento del aire, la representación visual del flujo en un invernadero baticenital de 10 naves (110×90×4.7), típico del centro de México, y la distribución de temperaturas en el interior donde se simula un cultivo de tomate (Lycopersicon esculentum Mill.) totalmente desarrollado (IAF=4).

Invernaderos Clima Energía eólica Sistemas de computación INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Generación de energía eléctrica a partir del tratamiento de aguas residuales por medio de bioceldas

EDSON BALTAZAR ESTRADA ARRIAGA (2013, [Documento de trabajo])

Actualmente, la recuperación de bioenergía (electricidad, metano e hidrógeno) a través de las aguas residuales, ya sean de origen industrial o municipal, ha despertado un gran interés en la comunidad científica. En este informe, se presenta la forma como la bioconversión de la material orgánica presente en el agua residual puede generar energía eléctrica y a su vez reducir la carga orgánica de las aguas residuales.

Energía eléctrica Tratamiento de aguas residuales Celdas de combustible microbianas Informes de proyectos INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Detección de florecimientos algales producidos por cianobacterias, como posible causante de la mortandad de manatíes y peces, así como la hidrodinámica del sistema fluvial del río Bitzales, Macuspana, Tabasco

María del Pilar Saldaña Fabela Jorge Luis Izurieta Dávila Camilo Vázquez Bustos Maria Antonieta Gomez Balandra JUAN GABRIEL GARCIA MALDONADO (2019, [Documento de trabajo])

El deterioro de los recursos hídricos es una constante en países en desarrollo; ríos contaminados; procesos de eutroficación en lagos, reservorios y ríos por el incremento en nitrógeno y fósforo; ecosistemas de agua dulce severamente afectados por actividades antrópicas, son factores que tienen en común los países de América Latina, incluido México y que deben revertirse. Tal es el caso de la cuenca baja del río Grijalva en el estado de Tabasco. Aunado a lo anterior, los efectos por la fragmentación del sistema hidrológico por la creación de canales en el sistema Bitzales, así como los cambios climáticos por las severas sequías que se presentan, ocasionaron la mortandad masiva del manatí del Caribe (Trichechus manatus) en 2018, una especies emblemáticas de la zona, enlistada en la Norma Oficial Mexicana NOM-059-SEMARNAT-2010, bajo el estatus de Peligro de Extinción (P) y en estatus de especie vulnerable por la Unión Internacional para la Conservación de la Naturaleza (UICN).

El objetivo del proyecto fue determinar las fuentes de contaminación en la zona. Se presentan los resultados que se obtuvieron del total de 777 análisis, correspondiendo 252 a las mediciones de campo (in situ), 480 a los parámetros de laboratorio (ex situ) y 45 parámetros biológicos también en laboratorio. Se encontró que existe una correlación alta entre el OD y ORP en el sistema, por lo que estas dos variables pueden ser utilizadas como indicadoras de deterioro y cambio en la calidad del agua, además de los indicadores para florecimientos de cianobacterias.

Eutroficación Contaminación química del agua Cianobacterias Especies endémicas BIOLOGÍA Y QUÍMICA

Vibrometría sin contacto de alta sensibilidad y especificidad basada en amplificación lock-in: aplicación a la detección acústica de fallos en rodamientos de motores de inducción

María del Rosario Bautista Morales (2022, [Tesis de doctorado])

INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA ENERGÉTICA ENERGÍA ENERGÍA