Pautas de referencia para el desarrollo del impuesto especial sobre el uso de inteligencia artificial y robótica en México

Kharem Deyanira Omaña Pérez (2023, [Otro, Trabajo de grado, maestría])

Las tecnologías disruptivas como la inteligencia artificial y la robótica, representan un reto para los sistemas tributarios actuales, múltiples líneas de investigación señalan la necesidad de gravar la robótica con la finalidad de compensar el detrimento que ésta genera en la sociedad por el desplazamiento laboral. Este artículo tiene la finalidad de analizar los

elementos necesarios para el desarrollo de un impuesto especial sobre el uso de inteligencia artificial y robótica en México. Es importante mencionar que para desarrollar las ideas que sustentan este estudio se hizo uso de la metodología de investigación documental y analítica, la metodología del derecho comparado, con apoyo del método inductivo y deductivo. Derivado de lo anterior podemos encontrar que nuestro país tiene un contexto histórico, cultural y económico

particular donde es necesario aplicar un impuesto a los robots con la finalidad de situar a México en la economía del conocimiento. Sin embargo, dicha medida genera diversas dificultades jurídicas que serán expuestas para generar certeza sobre la legalidad de establecer el gravamen que se propone. Finalmente, se concluye que este fenómeno

requiere de acciones inmediatas no solo en el ámbito jurídico sino en la implementación de políticas públicas por parte del Estado con el objeto de generar bienestar social en la población y abrazar el fenómeno de las tecnologías como la inteligencia artificial y la robótica.

Inteligencia Artificial Robótica Desplazamiento laboral Economía del conocimiento INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS CIENCIAS TECNOLÓGICAS

Reflexiones sobre las causas que limitan el uso de humedales de tratamiento en México

ARMANDO RIVAS HERNANDEZ (2021, [Artículo])

DOI: doi.org/10.24850/b-imta-perspectivas-2021-09

Los humedales de tratamiento son sistemas de tratamiento de aguas residuales que, al emular los procesos de depuración existentes en los humedales naturales, disminuyen la carga contaminante presente en el agua a partir de un cuidadoso diseño ingenieril y una meticulosa construcción. Su uso se ha incrementado durante los últimos 20 años en todo el mundo, debido principalmente a que proporcionan un tratamiento económico, a que su mantenimiento es fácil, su operación sencilla y, sobre todo, son amables con el medio ambiente. En México constituyen el 8% de la infraestructura de tratamiento y su uso va en aumento (Conagua, 2019). Este tipo de humedales encuentran aplicación a nivel familiar, en unidades habitacionales, en zonas rurales y en ciudades medianas con espacio suficiente para su implementación, pues su principal limitante es la disponibilidad de terreno. Consisten en estanques poco profundos que contienen especies vegetales, las cuales realizan la depuración junto con los microorganismos en el agua.

Tratamiento de aguas residuales Humedales artificiales INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Un gen para ti, un gen para mí: flujo genético entre parientes silvestres y plantas domesticadas

Mauricio Heredia Pech MARIANA CHAVEZ PESQUEIRA (2023, [Artículo])

El flujo genético se refiere al movimiento de genes entre individuos o poblaciones. En ocasiones puede darse también entre especies cercanamente emparentadas, como en el caso de las plantas domesticadas y sus parientes silvestres. Los parientes silvestres son de gran importancia para la seguridad alimentaria debido a su gran diversidad genética, que los convierte en una reserva natural de genes. Las consecuencias del flujo genético silvestre-domesticado dependerán de la intensidad y dirección en la que se muevan los genes, siendo la preocupación principal el riesgo que puede existir para el mantenimiento de la diversidad genética de los parientes silvestres.

CONSERVACION DISPERSION DIVERSIDAD GENETICA FUERZA EVOLUTIVA SELECCION ARTIFICIAL BIOLOGÍA Y QUÍMICA CIENCIAS DE LA VIDA BIOLOGÍA VEGETAL (BOTÁNICA) ECOLOGÍA VEGETAL ECOLOGÍA VEGETAL

Comparison of Different Classifiers and the Majority Voting Rule for the Detection of Plum Fruits in Garden Conditions.

Razieh Pourdarbani Sajad Sabzi Mario Hernández Hernández José Luis Hernández-Hernández Ginés García_Mateos Davood Kalantari José Miguel Molina Martínez (2019, [Artículo])

Color segmentation is one of the most thoroughly studied problems in agricultural applications of remote image capture systems, since it is the key step in several different tasks, such as crop harvesting, site specific spraying, and targeted disease control under natural light. This paper studies and compares five methods to segment plum fruit images under ambient conditions at 12 different light intensities, and an ensemble method combining them. In these methods, several color features in different color spaces are first extracted for each pixel, and then the most e

ective features are selected using a hybrid approach of artificial neural networks and the cultural algorithm (ANN-CA). The features selected among the 38 defined channels were the b* channel of L*a*b*, and the color purity index, C*, from L*C*h. Next, fruit/background segmentation is performed using five classifiers: artificial neural network-imperialist competitive algorithm (ANN-ICA); hybrid artificial neural network-harmony search (ANN-HS); support vector machines (SVM); k nearest neighbors (kNN); and linear discriminant analysis (LDA). In the ensemble method, the final class for each pixel is determined using the majority voting method. The experiments showed that the correct classification rate for the majority voting method excluding LDA was 98.59%, outperforming the results of the constituent methods.

remote sensing in agriculture artificial neural network hybridization environmental conditions majority voting plum segmentation INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ALIMENTOS

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

Classification of Cucumber Leaves Based on Nitrogen Content Using the Hyperspectral Imaging Technique and Majority Voting.

Sajad Sabzi Razieh Pourdarbani Mohammad Hossein Rohban Alejandro Fuentes_Penna José Luis Hernández-Hernández Mario Hernández Hernández (2021, [Artículo])

Improper usage of nitrogen in cucumber cultivation causes nitrate accumulation in the fruit and results in food poisoning in humans; therefore, mandatory evaluation of food products becomes inevitable. Hyperspectral imaging has a very good ability to evaluate the quality of fruits and vegetables in a non-destructive manner. The goal of the present paper was to identify excess nitrogen in cucumber plants. To obtain a reliable result, the majority voting method was used, which takes into account the unanimity of five classifiers, namely, the hybrid artificial neural network¿imperialism competitive algorithm (ANN-ICA), the hybrid artificial neural network¿harmonic search (ANN-HS) algorithm, linear discrimination analysis (LDA), the radial basis function network (RBF), and the Knearest- neighborhood (KNN). The wavelengths of 723, 781, and 901 nm were determined as optimal wavelengths using the hybrid artificial neural network¿biogeography-based optimization (ANNBBO) algorithm, and the performance of classifiers was investigated using the optimal spectrum. The results of a t-test showed that there was no significant difference in the precision of the algorithm when using the optimal wavelengths and wavelengths of the whole range. The correct classification rate of the classifiers ANN-ICA, ANN-HS, LDA, RBF, and KNN were 96.14%, 96.11%, 95.73%, 64.03%, and 95.24%, respectively. The correct classification rate of majority voting (MV) was 95.55% for test data in 200 iterations, which indicates the system was successful in distinguishing nitrogen-rich leaves from leaves with a standard content of nitrogen.

artificial neural network cucumber hyperspectral imaging majority voting nitrogen INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ALIMENTOS

Algunos aspectos interesantes de sistemas de humedales a escala de laboratorio y de banco en México

Petia Mijaylova Nacheva (2013, [Artículo])

Los países con economías emergentes como México, tanto desde el punto de vista económico como tecnológico encaran problemas de disposición de aguas residuales no tratadas o pobremente tratadas. Los humedales artificiales (HA) o construidos (HC) pueden representar una opción para sus comunidades rurales ya que integran procesos físicos, químicos y biológicos logrando la remoción de contaminantes presentes en las aguas residuales, pudiéndose utilizar una vez tratadas para uso agrícola o industrial. Se realizaron experimentos con reactores a escala de laboratorio y de banco para evaluar el papel que juegan las plantas acuáticas (Phragmites australis, Typha latifolia, Thalia geniculata) en la remoción de contaminantes medidos como demanda química de oxígeno soluble (DQOsoluble), conductividad eléctrica (EC), nitrógeno (N) y evaluando también potenciales de oxidación-reducción o redox (Eh), RA1,2, empleando controles sin macrofitas, RAa,b, todos empacados con escoria volcánica (i.e., tezontle en Náhuatl, la lengua azteca) con capas de diferentes granulometrías.

Humedales artificiales Tratamiento de aguas residuales Remoción de contaminantes INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Comparación de modelos para estimar la presión real de vapor de agua

ROCIO CERVANTES OSORNIO RAMON ARTEAGA RAMIREZ MARIO ALBERTO VAZQUEZ PEÑA WALDO OJEDA BUSTAMANTE Abel Quevedo Nolasco (2013, [Artículo])

La presión real de vapor de agua es una variable básica para estimar la evapotranspiración de los cultivos, uno de los componentes del ciclo hidrológico. Sin embargo, es difícil y cara de medir de forma directa, por lo que, en la práctica, se recurre a estimaciones basadas en la temperatura y relaciones sicrométricas. El objetivo del presente trabajo fue realizar una comparación de diferentes métodos convencionales para el cálculo de la presión real de vapor y compararlos con las estimaciones realizadas con dos tipos de redes neuronales artificiales: feedforward backpropagation y radial basis function. Se usaron datos meteorológicos de cuatro estaciones del Distrito 075, localizadas en el Valle del Fuerte, al norte de Sinaloa, México. Los resultados indican que la red neuronal artificial tipo radial basis function (escenario E4) mostró ser el mejor método en la estimación de la presión actual de vapor de agua.

Humedad atmosférica Déficit de presión de vapor Distritos de riego Redes neuronales artificiales CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Red neuronal artificial base radial en la estimación de la evapotranspiración de referencia

ROCIO CERVANTES OSORNIO RAMON ARTEAGA RAMIREZ MARIO ALBERTO VAZQUEZ PEÑA WALDO OJEDA BUSTAMANTE (2012, [Artículo])

En la agricultura resulta importante conocer con cierto grado de anticipación algunas variables climáticas tal como la evapotranspiración de referencia, variable primordial en la planeación y distribución del recurso agua en los distritos de riego. En el presente trabajo se utilizaron métodos convencionales y modelos de redes neuronales artificiales, específicamente feedforward backpropagation, con las mismas variables de entradas que sus homólogos modelos empíricos, para estimación de la evapotranspiración de referencia, esto se realizó para la estación Santa Rosa 1 III AC, ubicada en el Distrito 075, Valle del Fuerte, Los Mochis, Sinaloa. Los resultados obtenidos mostraron que las redes neuronales artificiales representan una alternativa de modelo confiable en la estimación de la evapotranspiración de referencia.

Planificación del riego Distritos de riego Evapotranspiración Redes neuronales artificiales INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Análisis comparado del marco jurídico de la Inteligencia Artificial: Unión Europea, Estados Unidos y México

Ulises Ortega Carrasco (2023, [Otro, Trabajo de grado, maestría])

La inteligencia artificial (IA) se ha vuelto fundamental en diversas aplicaciones de la vida cotidiana, actualmente se utiliza en asistentes de voz, chatbots, diagnóstico médico, creación de contenido, conducción de vehículos, entre otras áreas. a pesar de sus ventajas la IA presenta retos legales y éticos. El objetivo de este artículo es realizar un análisis de las legislaciones en materia de IA entre la Unión Europea, Estados Unidos de Norteamérica y México. El método de

investigación utilizado fue cualitativo con el objetivo de generar una comprensión detallada de las motivaciones, contextos y particularidades detrás de cada normativa sobre IA del año 2015 al mes de agosto del 2023.

Inteligencia Artificial Regulación de datos personales INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LAS TELECOMUNICACIONES TECNOLOGÍA DE LAS TELECOMUNICACIONES