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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.
Construcción de robot móvil multipropósito para prueba de rutinas de movimiento y control a distancia.
(Institución Universitaria Pascual Bravo, 2025) Duque Morales , Jorge; Hincapié Daza , Kevin Andrés; Rivas Ciro , Jahans Jaiver; Herrera Pineda, Juan Camilo; Pérez González, Andrés Fernando
Este proyecto consistió en el diseño, construcción y validación de un robot móvil multipropósito con ruedas mecanum, concebido como una plataforma experimental para pruebas de movimiento autónomo o semiautónomo y sistemas de control remoto. El desarrollo se llevó a cabo mediante un proceso iterativo de diseño, implementación y refinamiento, integrando un chasis omnidireccional, motores DC, una Raspberry Pi 5 y un microcontrolador encargado del control de los actuadores. Se implementaron varias rutinas de movimiento predefinidas y se estableció comunicación inalámbrica entre el robot y la estación de control utilizando ROS 2 Humble. Asimismo, se creó el paquete mecanumbot_description, que contiene el modelo completo del robot para su visualización y simulación en herramientas como RViz y Gazebo. El resultado final fue un prototipo funcional, flexible y escalable, adecuado para actividades académicas, experimentación en robótica móvil y desarrollo de futuras capacidades de navegación y control avanzado.
Abstract:
This project involved the design, construction, and validation of a multipurpose mobile robot equipped with mecanum wheels, conceived as an experimental platform for testing autonomous or semi-autonomous movement routines and remote control systems. The development followed an iterative process of design, implementation, and refinement, integrating an omnidirectional chassis, DC motors, a Raspberry Pi 5, and a microcontroller responsible for actuator control. Several predefined movement routines were implemented, and wireless communication between the robot and the control station was established using ROS 2 Humble. Additionally, the mecanumbot_description package was created to include the complete robot model for visualization and simulation in tools such as RViz and Gazebo. The final result was a functional, flexible, and scalable prototype suitable for academic activities, experimentation in mobile robotics, and the development of future navigation and advanced control capabilities
Comparación de herramientas de testing automatizado
(Institución Universitaria Pascual Bravo, 2025) Agudelo Acevedo, Nicole; López Ramírez, Cristina
Desarrollo de una API en formato DLL para la gestión del circuito integrado ADS1298R en aplicaciones bioeléctricas.
(Institución Universitaria Pascual Bravo, 2025) Calderón Bermejo, Roberto José; Orozco Gómez, Diego Hernando
Las disciplinas dedicadas al estudio de la actividad bioeléctrica requieren sistemas de adquisición capaces de registrar múltiples bioseñales con la precisión y confiabilidad necesaria para llevar a cabo investigaciones rigurosas con impacto social. En el mercado se encuentran diferentes dispositivos electrónicos pensados para este propósito, como es el caso del circuito integrado ADS1298R, el cual posee características técnicas excepcionales. Sin embargo, el software oficial proporcionado por la empresa Texas Instruments presenta limitaciones debido su carácter restrictivo, ausencia de actualizaciones recientes e incompatibilidad con sistemas operativos modernos como Windows 10 y la falta de una interfaz de programación abierta. Estas barreras dificultan su integración en aplicaciones avanzadas que utilizan lenguajes de alto nivel como Python o MATLAB.
Este trabajo se centró en desarrollar una interfaz de programación de aplicaciones (API) en formato biblioteca de vínculos dinámicos (DLL) compatible con el sistema operativo Windows 10 y Windows 11 en versión de 64 bits. Esta biblioteca es capaz de gestionar los registros del circuito integrado ADS1298R y transmitir tramas de datos hacia entornos de programación de alto nivel. Para lograr esto se utilizó una combinación del método experimental, el método de análisis y síntesis, y la aplicación de algunas técnicas provenientes de las metodologías ágiles del desarrollo de software. Además, se implementó el hardware necesario para la comunicación entre el circuito de adquisición de datos y el computador. Finalmente, se realizaron pruebas unitarias y de integración para asegurar el correcto funcionamiento de la API.
Abstract:
Disciplines dedicated to the study of bioelectrical activity require acquisition systems capable of recording multiple biosignals with the precision and reliability necessary to carry out rigorous research with social impact. There are various electronic devices on the market designed for this purpose, such as the ADS1298R integrated circuit, which has exceptional technical characteristics. However, the official software provided by Texas Instruments has limitations due to its restrictive nature, lack of recent updates, incompatibility with modern operating systems such as Windows 10, and lack of an open programming interface. These barriers hinder its integration into advanced applications that use high-level languages such as Python or MATLAB.
This work focused on developing an application programming interface (API) in dynamic link library (DLL) format compatible with the Windows 10 operating system and higher in 64-bit version. This library is capable of managing the registers of the ADS1298R integrated circuit and transmitting data frames to high-level programming environments. To achieve this, a combination of the experimental method, the analysis and synthesis method, and the application of some techniques from agile software development methodologies were used. In addition, the necessary hardware for communication between the data acquisition circuit and the computer was implemented. Finally, unit and integration tests were performed to ensure the correct functioning of the API.
Sistema de predicción de colisiones y optimización de rutas marítimas mediante datos abiertos y aprendizaje automático.
(Institución Universitaria Pascual Bravo, 2025) Avendaño Mira, Santiago; Quintero Tangarife, Yudy Andrea
Este trabajo desarrolla un sistema inteligente para analizar tráfico marítimo y predecir el riesgo de colisiones a partir de datos históricos del Sistema de Identificación Automática (AIS). Se utilizaron más de 8 millones de registros del conjunto AIS Vessel Tracks 2019 de NOAA, que tras un riguroso proceso de limpieza y filtrado se redujeron a 67,000 trayectorias representativas. El enfoque metodológico combina técnicas de clustering no supervisado y modelos de clasificación supervisada, con el fin de identificar patrones de movimiento y evaluar escenarios de riesgo en zonas de alta densidad de tráfico.
En la fase no supervisada se implementaron K-Means, DBSCAN y clustering jerárquico, evaluados mediante Silhouette Score, Davies-Bouldin Index y Calinski-Harabasz. El clustering jerárquico con k = 5 obtuvo el mejor desempeño (Silhouette = 0.6098), permitiendo identificar cinco corredores principales de navegación en aguas costeras estadounidenses, consistentes con rutas comerciales y áreas portuarias reales. Estos patrones proporcionan información útil para segmentar el espacio marítimo en zonas funcionales y priorizar recursos de monitoreo.
Para la predicción de colisiones se empleó un dataset sintético de 5,697 incidentes, entrenando cuatro modelos supervisados: Random Forest, Gradient Boosting, SVM con kernel RBF y XGBoost. Los resultados muestran desempeños moderados (AUC-ROC entre 0.61 y 0.64), propios de problemas con eventos raros y variables limitadas. SVM alcanzó el mayor recall (0.649), adecuado para sistemas de alerta temprana, mientras que XGBoost ofreció el mejor equilibrio entre precisión y sensibilidad. El análisis de importancia de variables indica que la velocidad del viento, la altura de ola, la visibilidad y el estado del mar son los factores más relevantes en la estimación del riesgo.
El estudio concluye que la arquitectura integrada de clustering y clasificación es viable y aporta valor para la comprensión y gestión del tráfico marítimo, aunque el modelo de colisiones requiere datos adicionales y validación operativa antes de su despliegue en entornos reales. Se proponen como líneas futuras la incorporación de variables de tráfico relativo, técnicas avanzadas de balanceo de clases, validación en otras regiones geográficas y desarrollo de herramientas visuales y APIs para integración con sistemas portuarios y de control de tráfico marítimo