Facultad de Ingeniería

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Browsing Facultad de Ingeniería by Subject "Access to information"

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    Generación de un modelo semántico para la representación de la información del personal docente e investigativo de la Institución Universitaria Pascual Bravo.
    (Institución Universitaria Pascual Bravo, 2021) García Montoya, Anyi Melissa; Marín Martínez, Wilder Sneider; Benavides Arévalo, Andrés; Diaz Rendon, Cesar
    Es importante para la comunidad educativa tener acceso a la información del personal docente e investigativo referente a sus conocimientos, habilidades y competencias de tal forma que facilite el relacionamiento y demás procesos que se llevan a cabo al interior de la universidad. Una solución típica a esta problemática es el diseño de una base de datos (BD) que contenga la información relevante al personal. En este caso, los procesos de búsqueda tradicionales para bases de datos están basados en consultas selectivas a partir de los parámetros que componen cada una de las columnas de las diferentes tablas que conforman la arquitectura de la BD. Este tipo de proceso dificulta el acceso a consultas para usuarios que desconocen la estructura de la base de datos. Un sistema de búsqueda por semántica, usa el procesamiento de lenguaje natural (NLP) para facilitar la interacción con la BD, permitiendo realizar consultas usando expresiones semánticas en lugar de selección de parámetros. Este trabajo presenta un modelo semántico que permite la realización de consultas en una base de datos que contiene la información del personal docente e investigativo de la I.U. Pascual Bravo
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    Gestor de base de datos para los CVLAC del personal docente e investigativo de la Institución Universitaria Pascual Bravo.
    (Institución Universitaria Pascual Bravo, 2021) Serna Mosquera, Luisa Fernanda; Benavides Arévalo, Andrés; Diaz Rendon, Cesar
    Dentro de cualquier institución universitaria es importante conocer el talento humano e investigativo de su personal, esto con el fin de facilitar el relacionamiento y el trabajo en conjunto. Sin embargo la Institución Universitaria Pascual Bravo (I.U.Pascual Bravo), actualmente no dispone de un mecanismo que permita consultar esta información sino se cuenta con las credenciales requeridas, se usan bases de datos externas o se acude al área de talento humano o a la Dirección de Tecnología e Investigación (DTI). Este proyecto presenta el desarrollo de un aplicativo web, junto con un gestor de bases de datos que administra y facilita el acceso a la información referente a campos de investigación y áreas de trabajo del personal docente e investigativo de la I.U. Pascual Bravo. Mediante este aplicativo, el usuario podrá interactuar con la información almacenada en las bases de datos desde la intranet universitaria, permitiéndole consultar y actualizar dicha información. Para esto, la aplicación permite acceso de usuarios convencionales y administradores, donde solo estos últimos, tendrán los permisos para actualizar la base de datos garantizando la seguridad de la información almacenada. Esta herramienta beneficia a toda la comunidad universitaria brindando una interfaz amigable y efectiva la cual posibilita hacer consultas referentes al personal docente, investigadores y demás referentes científico académicas
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    Pascual Research: sistema inteligente de generación y análisis de información académica basado en modelos de lenguaje.
    (Institución Universitaria Pascual Bravo, 2025) Jaramillo Méndez, Juliana; Fonnegra Tarazona, Rubén Darío
    El presente trabajo surgió ante la necesidad de optimizar el acceso a la información científica perteneciente a los diversos documentos dentro de la Institución Universitaria Pascual Bravo (IUPB), donde la dispersión de la información y el creciente volumen de publicaciones representan un reto para la reutilización de las fuentes académicas para estudiantes e investigadores de la institución. Dado el auge, la gran comunidad y la expansión acelerada de la inteligencia artificial y, en particular, de los Grandes Modelos de Lenguaje Natural (LLM), se identificó la oportunidad de aprovechar estas herramientas como apoyo en la centralización y consulta de conocimiento académico de manera ágil y confiable. Para lo anterior, se entrenó un modelo de lenguaje tipo chat con bases de datos generadas a partir de documentos académicos propios de la IUPB, orientado a responder preguntas con contenido relevante y verídico. Este proceso incluyó la recopilación y estructuración de un dataset institucional por medio de un proceso de generador y juez con apoyo de otras LLM existentes; las selección y fine-tuning del modelo más adecuado basado en el costo de recursos-beneficio; la evaluación de su desempeño mediante pruebas adaptadas al español del Benchmark GLUE; y la implementación de una interfaz conversacional en el servicio de Telegram que permitió una interacción práctica y gratuita con el modelo. A pesar de los retos encontrados, se logró cumplir con los objetivos propuestos, pues el modelo demostró coherencia en sus respuestas, utilidad práctica y potencial para fortalecer procesos de investigación institucional lo que deja en evidencia el rápido avance del campo de la inteligencia artificial y deja abiertas las posibilidades a futuras mejoras relacionadas con la ampliación del presente proyecto. Abstract: The current work arose from the need to optimize the access to scientific information contained in various documents within the Pascual Bravo University Institution (IUPB), where the dispersion of information and the growing volume of publications represent a challenge for the reuse of academic sources by students and researchers at the institution. Given the peak, the big community and the fast expansion of artificial intelligence and, particularly, of the Large Language Models (LLMs), an opportunity was identified to leverage these tools to support the centralization and consultation of academic knowledge in an agile and reliable way. To this end, a chat-type language model was trained with databases generated from the IUPB’s own academic documents, aimed at answering questions with relevant and accurate content. This process included the collection and structuring of an institutional dataset through a generator and judge pipeline with the support of other existing LLMs; the selection and fine-tuning of the most appropriate model based on the cost-benefit; the evaluations of its performance through tasks adapted to spanish from the GLUE Benchmark; and the implementation of a conversational interface in the Telegram service that allowed the practical and free interaction with the model. Despite the challenges encountered, the proposed objectives were achieved, because the model demonstrated coherence on its responses, practical usefulness and potential to strengthen institutional research processes which highlights the fast progress in the field of artificial intelligence and opens up possibilities for future improvements related to the growth of this project.