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Recent Submissions
Desarrollo de una aplicación web para la administración financiera del salón de belleza Todo Estilo
(Institución Universitaria Pascual Bravo, 2025) Pineda Ortiz, Yeison Ferney; Garcia Aguirre, Liliana María; Saldarriaga Cano, Javier Alberto
Este proyecto buscó resolver una necesidad real del salón de belleza Todo Estilo: la falta de un sistema organizado para el control financiero que permitiera el registro de ingresos, egresos, pagos y cobros. La solución fue desarrollar una aplicación web sencilla, práctica y adaptada a las necesidades del negocio, utilizando tecnologías como Laravel, PHP, HTML y Tailwind CSS. El proyecto se basó en programación orientada a objetos y el patrón Modelo Vista Controlador (MVC), lo que permitió estructurar el sistema de forma clara y funcional. Se ejecuta el proyecto empleando una metodología con un enfoque ágil, que permitió tener una buena adaptación al proyecto, enfocarnos en el desarrollo de los objetivos de una manera dinámica y responder de forma adecuada a los cambios. En el proceso se incluyeron etapas fundamentales como el levantamiento de requerimientos, diseño de base de datos, creación de interfaces y desarrollo de módulos para la gestión financiera. Se realizaron pruebas para verificar que todo funcionara correctamente y se elaboró un manual de usuario para facilitar su uso por parte del personal. Con esta aplicación se busca mejorar el control financiero, centralizando la información y reduciendo los errores manuales. Además de beneficiar directamente al negocio, este proyecto permitió al estudiante aplicar de manera práctica los conocimientos adquiridos en todas las etapas del ciclo de vida del software, desde la planificación hasta el despliegue. Como trabajo futuro, se propone ampliar la herramienta con funciones estadísticas, alertas automáticas y un módulo para el control de inventario y ventas, con el fin de fortalecer la toma de decisiones del negocio y brindar un sistema aún más completo.
Motocicletas brillantes, iluminación automática
(Institución Universitaria Pascual Bravo, 2025) Hernández García, William Stiven; Betancur Cataño, Edgar Alberto
El proyecto “Motocicletas brillantes, Luces automáticas”, propone el diseño y construcción de un sistema de iluminación inteligente para motocicletas, enfocado en mejorar la visibilidad y seguridad del conductor en condiciones de baja iluminación, curvas o presencia de neblina. El
sistema utiliza sensores BH1750 para medir la luz ambiental y un MPU6050 para detectar la inclinación de la motocicleta. La información recolectada permite controlar de manera autónoma la intensidad de tres luces LED: dos blancas para luz baja y una para luz alta. Además, se
implementa un sensor de humedad DHT22 que permite activar automáticamente una luz amarilla en condiciones de neblina, aprovechando que la luz en este espectro penetra mejor la niebla debido a su mayor longitud de onda. La luz amarilla es ampliamente usada en vehículos para este
fin, ya que mejora la visibilidad sin reflejar tanto como la luz blanca. El sistema fue programado y controlado por un microcontrolador ESP32, permitiendo transiciones suaves en la intensidad de los LEDs y diferenciando el comportamiento de cada luz según el ángulo de inclinación. Este desarrollo no solo incrementa la seguridad activa del conductor, sino que también puede ser implementado en motocicletas existentes con una intervención mínima. El proyecto se perfila como una solución viable para su uso en talleres especializados en la parte eléctrica, como una
innovación aplicable al mercado actual de motocicletas.
Formulación de un modelo de implementación tecnológica para mejorar la eficiencia de los procesos agrícolas mediante visión artificial y sensores inteligentes en cultivos de flores en Antioquia
(Institución Universitaria Pascual Bravo, 2025) Mejía Grisales, Sebastián; Restrepo Zapata, Julio Pastor
Este proyecto surge como respuesta a las ineficiencias en la fumigación y monitoreo de cultivos de flores en Antioquia, donde la falta de tecnología adecuada genera pérdidas económicas y compromete la calidad del producto exportable. A través de un proceso de investigación y validación iniciado en 2022, se identificaron fallas recurrentes en la cobertura de fumigación, trazabilidad limitada y sobrecarga operativa en campo. La solución propuesta consiste en el desarrollo de un sistema inteligente basado en visión artificial y sensores, capaz de identificar en tiempo real las zonas no tratadas, generar alertas automáticas y almacenar información clave para la toma de decisiones. La validación del prototipo con floricultores locales, como Flores El Trigal, evidenció una mejora del 70% en la eficiencia del proceso. El proyecto ha sido estructurado bajo metodologías ágiles, integrando el enfoque de agricultura 4.0 y un modelo de negocio escalable. Coldetic ha sido reconocida en eventos nacionales e internacionales, siendo la primera startup latinoamericana seleccionada por Córdoba Biotech (España), lo que demuestra su potencial de impacto y crecimiento global. Esta propuesta representa una alternativa viable para modernizar el agro colombiano, reducir pérdidas y empoderar a pequeños y medianos productores.
Análisis del rendimiento de un modelo de redes neuronales para la detección de personas en zonas seguras de medios acuáticos
(Institución Universitaria Pascual Bravo, 2025) Villalba Sánchez, Nathali; Rico García , Mateo; Soto Urdaneta, Jaime
Este proyecto se basa en el análisis del rendimiento de un modelo de detección mediante visión artificial e inteligencia artificial, destinado a la función de prevenir accidentes en medios acuáticos. Para lo anterior se implementó el modelo Faster R-CNN, el cual aplica una red neuronal convolucional (R-CNN) utilizada en imágenes con el fin de simular condiciones del mundo real. También se implementó el método de aprendizaje por transferencia y se determinó realizar una evaluación de métricas de rendimiento de precisión y recall. Los resultados que se obtuvieron fueron una precisión máxima del 89%, un recall del 73% y la métrica F1-score, que combina precisión y recall, fue de 0.80 lo que es una clara evidencia del diseño robusto del modelo que también incluye escenarios previos. La implementación es efectiva en la identificación automática de personas en entornos acuáticos y es adecuada para su uso como sistema preventivo en contextos de contar con supervisión humana. Este trabajo tiene como finalidad servir de base para creaciones de softwares robustos y eficientes en el mundo real, con el objetivo de proporcionar sistemas que disminuyan el riesgo de pérdidas humanas en medios acuáticos.
Modelo predictivo basado en aprendizaje automático y fusión de datos para la detección temprana del alzheimer a partir de variables de comportamiento
(Institución Universitaria Pascual Bravo, 2024) Galvis Rivilla, Luisa Fernanda; Becerra Botero, Miguel Alberto
El Alzheimer también conocido como demencia, es una enfermedad incurable y terminal, la cual se presenta en personas a partir de los 65 años de edad o antes, el Alzheimer tiene consecuencias físicas, psicológicas, sociales y económicas, no solo para las personas que viven con la enfermedad, sino también para sus cuidadores, las familias y la sociedad en general. En este trabajo se propone, un modelo predictivo basado en técnicas de machine learning y fusión de datos para la identificación temprana de síntomas de Alzheimer mediante patrones de comportamiento y enfermedades no transmisibles como la hipertensión arterial, la diabetes, el exceso de peso o la obesidad, el tabaquismo, el consumo excesivo de alcohol, la inactividad física, el aislamiento social y la depresión. Esta propuesta se basa en el modelo de fusión de datos JDL (Joint Directors of Laboratories), el cual está compuesto por varios niveles interrelacionados como fusión de datos en bruto, extracción y fusión de características para predicciones, valoración de la situación, valoración de los riesgos, refinamiento y visualización de la información. Los resultados demostraron la funcionalidad del modelo propuesto para el manejo proactivo de la enfermedad, llevando a cabo una mejor identificación, predicción y recomendación de factores infl uyentes del comportamiento en personas con Alzheimer.