Drones agrícolas, clave para la adopción y transición hacia la agricultura 4.0 en México

JUAN MANUEL GODOY NAVARRO (2023, [Otro, Trabajo de grado, maestría])

La agricultura 4.0 es un enfoque revolucionario que utiliza tecnologías de vanguardia para impulsar la innovación y mejorar la eficiencia en el sector agrícola. Una tecnología clave para iniciar la adopción y transición hacia esta nueva era son los drones agrícolas. En este trabajo buscaremos explorar en detalle sus aplicaciones y usos primordiales, junto con sus características, componentes y las regulaciones que guían su uso en México.

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El proyecto de creación del Estado del Centro, 1870

The project to create the State of the Center, 1870

EVELIN MARES CENTENO (2022, [Artículo])

El 21 de julio de 1870 los principales vecinos de la ciudad de León y el cabildo emprendieron las gestiones necesarias para crear una nueva entidad federativa que llevaría el nombre de Estado del Centro, la cual estaría compuesta por ayuntamientos de los estados de Jalisco y Guanajuato. A pe sar de que se trató de un proyecto político que se llevó a cabo en un momento en el que se estaba reconfigurando la geografía política del país, y de que contaba con los requisitos que solicitaba la Constitución de 1857, no logró consolidarse. Sin embargo, su estudio permite acercarse a conocer el proceso de configuración política del territorio.

On July 21, 1870, the main residents of the city of León and the council, undertook the necessary steps to create a new federal entity that would bear the name of the State of the Center, which would be composed of municipalities of the states of Jalisco and Guanajuato. Despite the fact that it was a political project that was carried out at a time when the

political geography of the country was being reconfigured, and that it had the requirements requested by the 1857 Constitution, it failed to consolidate. However, its study allows us to get closer to knowing the process of political configuration of the territory.

CIENCIAS SOCIALES León, Guanajuato, México Ayuntamiento Lagos Territorio Florencio Antillón, 1830-1903 León, Guanajuato, México Municipalities Lagos Territory Florencio Antillón, 1830-1903

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.

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