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Aporte de diferentes mecanismos en la remoción de sustancias orgánicas tóxicas presentes en aguas residuales industriales

MERCEDES ESPERANZA RAMIREZ CAMPEROS Petia Mijaylova Nacheva (2000, [Memoria de congreso])

La remoción de sustancias orgánicas tóxicas es mas eficiente cuando se integran diferentes mecanismos en un proceso, como es el caso de la bio-oxidación aerobia con carbón activado en polvo. El presente trabajo utiliza el modelo propuesto por O’Brien (1992) para este proceso. La aportación de los diferentes procesos en forma individual en la remoción de las sustancias orgánicas tóxicas estudiadas fue el siguiente: volatilización 55%, adsorción con carbón activado 55%, biodegradación 87%, Lodos activados con adición de 750 mg/l de carbón activado en polvo al sistema 93%, Lodos activados con adición de 750 mg/l de carbón activado en polvo y reposición de carbón que se pierde en el sistema 99%. El modelo predice correctamente el aporte de cada mecanismo excepto la adsorción en carbón activado. En el proceso de lodos activados con carbón activado en polvo existen mecanismos de interacción biomasa – carbón que contribuyen a incrementar la eficiencia en la remoción de las sustancias tóxicas con eficiencias en el proceso mayores de 99%.

Efluentes industriales Tratamiento de aguas residuales Remoción de contaminantes INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

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

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

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

Caracterización de aguas residuales porcinas y su tratamiento por diferentes procesos en México

MARCO ANTONIO GARZON ZUÑIGA GERARDO RAMON BUELNA ACEDO (2014, [Artículo])

La mayoría de los sistemas de tratamiento de efluentes de granjas porcinas a escala real, presentan bajas eficiencias de remoción de contaminantes debido a que se han aplicado sistemas que no toman en cuenta la gran variación de concentración de contaminantes de los efluentes de diferentes procesos productivos (maternidad, destete, engorda y mezcla). Este trabajo presenta una investigación sobre la variación en la composición de 14 efluentes de granjas porcinas en México y la eficiencia de cinco diferentes procesos de tratamiento aplicados a escala real.

Efluentes industriales Porcinos Digestión anaerobia Filtros biológicos INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Evaluación de diferentes procesos de tratamiento para la remoción de colorantes sintéticos utilizados en la industria textil

LUCIANO SANDOVAL YOVAL ERIKA VIVIANA MIRANDA MANDUJANO GABRIELA ELEONORA MOELLER CHAVEZ (2013, [Documento de trabajo])

El proyecto tuvo como objetivo validar los resultados obtenidos de procesos de tratamiento químico y enzimático en un prototipo de 50 L para determinar si se mantienen las eficiencias de remoción de contaminantes y si el efluente cumple con las condiciones particulares de descarga. Para alcanzar dicho objetivo se determinaron, por un lado, las condiciones de operación óptimas para tratamiento químico utilizando el efluente general de la industria Guttermann y, por el otro, las condiciones de operación óptimas para tratamiento enzimático utilizando el efluente general de la misma industria.

Industria textil Efluentes industriales Tratamiento del agua Tratamiento fisicoquímico Tratamiento biológico INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

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

Vermifiltración para tratamiento de aguas residuales industriales y municipales

Lina Cardoso MERCEDES ESPERANZA RAMIREZ CAMPEROS Marco Antonio Garzón-Zúñiga (2011, [Documento de trabajo])

En la ciudad de Cuernavaca existen más de 38 barrancas con un promedio de 8 a 15 km de longitud. En todo el municipio, que comprenden además de la capital del estado, poblados como Ahuatepec, Ocotepec, Santa María, Tetela del Monte o Chipitlán, el número asciende a 80 barrancas. Las barrancas son usadas como drenajes por las comunidades asentadas en las laderas y en las cercanías de los márgenes de las mismas y se utilizan como tiraderos de desechos al aire libre. Se propone el uso de una tecnología de innovación como es la vermifiltración para el tratamiento del agua residual de casas habitación y pequeñas unidades habitacionales que descargan a barrancas y apantles donde no se pueden construir drenajes municipales convencionales. Además, esta tecnología también puede ser utilizada para pequeños efluentes industriales (Q<1 L s-1) lo cual servirá para reducir la toxicidad de sus descargas.

Tratamiento de aguas residuales Efluentes industriales Efluentes domésticos Vermifiltración Informes de proyectos Morelos INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Taller para autogestionar el bienestar laboral: la motivación y el aula invertida, factores claves

MYRIAM VILLARREAL RODRÍGUEZ (2023, [Tesis de maestría])

https://orcid.org/0000-0003-2005-1297

Taller de autogestión para el bienestar laboral con la intención de lograr incrementar la motivación y disminuir el estrés laboral de los trabajadores administrativos mediante estrategias autogestionadas y el desarrollo de hábitos saludables. La variable pedagógica que se abordó fue la motivación intrínseca y la variable disciplinar la fatiga laboral. El taller se trabajó durante 4 semanas mediante un modelo híbrido y usando como estrategia de aprendizaje el aula invertida

Maestro en Tecnologias Educativa

HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA PSICOLOGÍA PSICOLOGÍA INDUSTRIAL MOTIVACIÓN Y ACTITUDES