https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/8131 2026-06-01T19:29:06Z 2026-06-01T19:29:06Z Elias Gabriel Napoles Ramos https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/12971 2026-05-29T06:09:45Z 2026-06-01T00:00:00Z

Detección y clasificación de infartos mediante técnicas de Inteligencia Artificial Elias Gabriel Napoles Ramos Actualmente, una de las principales causas de muerte a nivel global son las Enfermedades Cardiovasculares, dentro de estas enfermedades se tienen el Síndrome Coronario Agudo sin Elevación del Segmento ST y el Infarto Agudo al Miocardio con Elevación del Segmento ST. En el año 2021 fallecieron aproximadamente 177 mil personas a nivel nacional por estas enfermedades. El Electrocardiograma es la herramienta principal para la detección de estas enfermedades, sin embargo, la interpretación del mismo queda a las capacidades del personal de salud. Por lo anterior se desarrolló este proyecto, siendo el objetivo principal desarrollar dos modelos de Inteligencia Artificial (Máquinas de Soporte Vectorial y Red Neuronal Recurrente) para la detección de Síndrome Coronario Agudo sin elevación del Segmento ST e Infarto Agudo al Miocardio con elevación del Segmento ST mediante características extraídas de una señal de un Electrocardiograma. Buscando modelos ligeros con la capacidad de ser ejecutados dentro de una Raspberry Pi B4. Los resultados muestran una gran versatilidad en el uso de recursos computacionales y una alta taza de acertividad en la detección y clasificación de estas enfermedades, siendo una precisión de 89 % para la Máquina de Soporte Vectorial y 91.38 % para la Red Neuronal Recurrente. A pesar de los resultados se encuentran áreas de oportunidad en el tiempo de inferencia de los modelos, y el uso de memoria RAM por parte del sistema embebido.

2026-06-01T00:00:00Z Daniel Piña Aguilar https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/11538 2025-03-20T07:24:11Z 2025-03-07T00:00:00Z

Desarrollo de un gemelo digital de un refrigerador doméstico Daniel Piña Aguilar Un gemelo digital, es una representación virtual de una entidad física que utiliza datos reales para analizar su ciclo de vida. Es una tecnología que se encuentra en desarrollo y que genera interés en la academia y en la industria debido a los potenciales descritos en la literatura. En este trabajo se desarrolla un gemelo digital (GD) del sistema de enfriamiento de un refrigerador domestico de la marca Mabe, modelo RMS510ICMRX0, utilizando un modelo de orden reducido creado con datos experimentales en ANSYS Optislang. El trabajo se realiza en colaboración con el centro de tecnología y proyectos de Mabe, el cual proporciona las herramientas y datos necesarios para su desarrollo. Se propone una arquitectura para el GD, la cual utiliza la infraestructura disponible en la empresa, así como los recursos computacionales necesarios para llevar a cabo las pruebas. El objetivo que se busca es obtener la energía consumida por el ciclo de refrigeración y compararla con el valor real sin que sobrepase en un 5 [ %] de error, lo cual se logra. Para obtener el consumo energético, se realiza una simulación en ANSYS Twin Builder al mismo tiempo que se miden los datos, los cuales se obtienen cuando el refrigerador se encuentra en funcionamiento dentro de una cámara de refrigeración en los laboratorios de la empresa.

2025-03-07T00:00:00Z Miguel Angel Cuba Moran https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/11363 2025-01-23T07:15:43Z 2025-01-30T00:00:00Z

El uso de Gemelos Digitales y Realidad Virtual Como Actualizacion de sistemas de control manual Miguel Angel Cuba Moran La producción de etanol a partir de caña de azúcar es clave para el desarrollo sostenible en México y la adopción de biocombustibles. Esta investigación evalúa el impacto de implementar una plataforma virtual basada en gemelos digitales y realidad virtual para una máquina destiladora de etanol, con el objetivo de reducir en un 20% el tiempo y la dependencia de supervisión en sitio. La plataforma integrará monitoreo remoto, IoT, bases de datos no relacionales y simuladores en entornos virtuales. Se busca optimizar procesos, reducir emisiones de gases de efecto invernadero, aumentar la eficiencia en la producción de etanol y promover empleos de calidad para profesionistas especializados en zonas rurales. A través de un enfoque sistémico, se desarrolló un gemelo digital de la máquina destiladora y se realizó una evaluación comparativa que demostró la viabilidad de los objetivos propuestos. Esto fomenta la transición hacia la Industria 4.0 en el sector del etanol, apoyando la sostenibilidad energética y tecnológica en México.

2025-01-30T00:00:00Z Ángel Emmanuel Moreno Flores https://ri-ng.uaq.mx/handle/123456789/10938 2024-07-05T06:17:52Z 2024-03-01T00:00:00Z

Etapa de control de un filtro para un sistema BCI Ángel Emmanuel Moreno Flores Un sistema de interfaz cerebro-computadora (BCI) es un mecanismo que permite la extracción y lectura de las señales cerebrales conocidas como electroencefalográficas (EEG), las cuales son usadas en su mayoría de veces para detectar enfermedades mentales y realizar diferentes tratamientos, es por este motivo que se diseñó un filtro adaptativo que sea capaz de utilizarse tras obtener la señales EEG de diferentes dispositivos BCI. Sin embargo, debido a que muchos sistemas BCI son utilizados en compañía de otros dispositivos para obtener parámetros de otras partes del cuerpo, por ejemplo, los ojos o el corazón. Fue importante mantener una etapa de control adaptativo para que el filtro se adecue a los diferentes resultados obtenidos con diferentes niveles de ruido. Debido a esto, en el presente trabajo se muestra el diseño de un filtro pasa-bajas, el cual se implementó a los resultados obtenidos de diferentes pruebas con los sistemas BCI, con el propósito de reducir el ruido en la adquisición de las señales EEG en un 40 %.

2024-03-01T00:00:00Z