Ingeniería de Sistemas

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Acceso Abierto
Implementación de una solución de inteligencia de negocios para optimizar la generación de reportes de seguimiento de microcréditos en una empresa financiera en la ciudad de Arequipa
(Universidad Católica de Santa María, 2026-05-27) Urrutia Quequezana, Gonzalo
El presente proyecto implementa una solución de inteligencia de negocios para optimizar la generación de reportes de seguimiento de microcréditos en Holding Waki SAC, una empresa financiera ubicada en Arequipa (Holding Waki S.A.C., 2024). La problemática identificada consistía en la elaboración manual de reportes operativos y gerenciales mediante hojas de cálculo, proceso que consumía entre 1 y 1.5 días hábiles, presentaba tasas de error del 25.0 % al 33.3 %, generaba retrasos promedio de 2.3 a 3.5 días en la entrega de información, y demandaba 51 horas mensuales adicionales de retrabajo por parte del asistente del área, equivalente a S/. 5 737.50 anuales. (Administración de Holding Waki S.A.C., 2025). La solución desarrollada integra un proceso ETL automatizado implementado con funciones AWS Lambda que extraen datos desde Apache Cassandra, un Data Warehouse en Amazon Redshift Serverless basado en un modelo dimensional con esquema estrella, y dashboards interactivos en Microsoft Power BI. Se adoptó la metodología de Ralph Kimball para el diseño del Data Warehouse, implementando un datamart de microcréditos con granularidad a nivel de cuota y cinco dimensiones: cliente, crédito, tiempo, producto y estado de pago. En cuanto a infraestructura, se emplea una arquitectura serverless utilizando diferentes servicios en AWS, EventBridge coordina los procesos automáticos y la conexión de Power BI con el Data Warehouse varía según el entorno, utilizando túneles SSM para el ambiente de desarrollo y On-premises Data Gateway para el ambiente de producción, manteniendo todo dentro de una VPC privada. Los resultados demuestran mejoras significativas en los cuatro indicadores clave: reducción del 99.98 % en el tiempo de elaboración de reportes (de 480 y 720 minutos a aproximadamente 7 segundos de carga del dashboard), eliminación completa de retrasos en la entrega de información, eliminación total de errores en los datos y supresión del retrabajo.
Acceso Abierto
Desarrollo de un exergame con tecnología de Realidad Virtual y Neural Trainer para monitorear la actividad física en escolares de Arequipa.
(Universidad Católica de Santa María, 2026-04-30) Chavez Salas, Nadia Yunorvi; Valverde Riveros, Maria Fernanda
El monitoreo de la actividad física en escolares continúa realizándose, en muchos casos, mediante métodos tradicionales que limitan la precisión del registro y la sistematización de los datos. Frente a este contexto, la presente investigación tuvo como objetivo desarrollar un exergame con tecnología de realidad virtual basado en el sistema Neural Trainer, orientado al monitoreo de la actividad física y de los indicadores de desempeño en escolares de Arequipa durante el año 2025. El estudio consistió en el diseño e implementación de un exergame inmersivo que replica la prueba de agilidad “Secuencia de 2 Colores” del Neural Trainer físico, utilizando dispositivos Oculus Quest y el motor de desarrollo Unity. La metodología aplicada fue de tipo no experimental, con un enfoque descriptivo-comparativo, evaluando a escolares entre 8 y 17 años mediante sesiones en dos modalidades: el sistema Neural Trainer tradicional y su equivalente en realidad virtual. Se registraron indicadores como aciertos, errores, tiempos de reacción y tiempo total de ejecución. Los resultados evidenciaron que el exergame en realidad virtual presentó un desempeño comparable al sistema físico, sin diferencias estadísticamente significativas en las variables evaluadas (p > 0.05), y con una relación positiva entre ambos entornos. Asimismo, el análisis de regresión mostró un alto nivel de consistencia en las mediciones (R² = 0.78), evidenciando la estabilidad del sistema. La modalidad virtual permitió además la automatización del registro de datos y la reducción de la intervención manual. Se concluye que el exergame desarrollado constituye una alternativa viable e innovadora para el monitoreo de la actividad física y de los indicadores de desempeño en contextos educativos.
Acceso Abierto
Construcción e instalación del sistema financiero en una entidad financiera de Trujillo
(Universidad Católica de Santa María, 2026-04-13) Mancini Almanacin, Giromi
El presente trabajo de suficiencia profesional tiene como objetivo describir la experiencia profesional adquirida durante mi desempeño en una empresa proveedora de sistema core financiero. El objetivo general del trabajo es presentar el proyecto de implementación del nuevo sistema bancario en una entidad financiera de Trujillo, así como la construcción de los requerimientos necesarios para asegurar su adecuada operación frente al crecimiento y futuras necesidades de la institución. El presente trabajo se encuentra dividido en cinco secciones. En primer lugar, se presenta la memoria descriptiva, donde se expone información general la empresa proveedor del sistema financiero, así como las actividades realizadas en uno de sus centros de desarrollo en los diferentes cargos desempeñados. En segundo lugar, se desarrolla el planteamiento teórico, que describe la principal razón por la cual la entidad financiera decidió cambiar su sistema, además de los objetivos y la justificación del proyecto. Posteriormente, se presenta el marco teórico, donde se definen los principales conceptos necesarios para la comprensión del proyecto. A continuación, se describe la metodología implementada, la composición del equipo asignado y sus tareas desempeñadas, los flujos de trabajo desde el inicio del desarrollo de los requerimientos hasta su homologación, así como el proceso de ejecución de las pruebas unitarias e integrales. Finalmente, se presentan los resultados, en los cuales se evidencian mejoras en términos de eficiencia, eficacia y efectividad, alcanzando un promedio de satisfacción de los usuarios del 78,73 %. Se concluye que la metodología utilizada resulta efectiva para este tipo de proyectos, ya que garantiza la continuidad de las actividades operativas de los usuarios y asegura una transición ordenada durante el proceso de implementación.
Acceso Abierto
Desarrollo e implementación de un sistema para detectar y explicar patrones emocionales en la voz en escenas de películas usando redes neuronales y clasificadores interpretativos
(Universidad Católica de Santa María, 2025-12-29) Monje Bolivar, Ronaldo Alejandro
Las personas desean comunicarse y ser comprendidas, siendo esencial la expresión emocional, pero su uso implica un desafío de precisión, rapidez, interpretación y eficacia, que puede ser simplificado con Inteligencia Artificial (AI). Analizar las emociones a menudo se vincula con gran experiencia en el área o sistemas complejos multidisciplinarios, influenciables por factores contextuales, difíciles de comprender, en servicios poco adaptativos o muy limitados. El sistema busca detectar y explicar patrones emocionales, entre características numéricas de la voz y representaciones visuales Mel, usando modelos interpretativos que vinculan razonamiento intermedio (embeddings) en una arquitectura combinada de Redes Neuronales Convolucionales (Convolutional Neural Networks, CNN) y Transformadores (Transformers). El sistema propuesto ofrece precisión, explicabilidad y una solución viable, reproducible y de bajo costo computacional para el análisis emocional en voz, con potencial en educación, salud y tecnologías interactivas. Este estudio tecnológico y aplicado, con un enfoque exploratorio y explicativo, usa las decisiones simplificadas de árboles de decisión (decision trees, DT) junto a LassoCV (Least Absolute Shrinkage and Selection Operator cross-validation) para detectar patrones entre las bases de datos de entrenamiento y muestra. Se encontró que hasta el 87% de representaciones embeddings en la base de datos de CREMA-D (Crowd-sourced Emotional Multimodal Actors Dataset) (41/42) y el 62% en EMO-STIM (Emotional Film Clips with Discrete and Componential Assessment) (59/68) podrían ser explicadas por características vocales. Los modelos interpretativos (surrogate models) lograron un coeficiente de determinación (R2) de 0.76, un error cuadrático medio (MSE) de 0.00165 y su raíz (RMSE) de 0.041, correspondientes a una representación con 10 características, con fidelidad superior al 98%, y etiquetas emocionales con precisión del 99.7% usando arquitectura CNN básica, con soporte complementario de transformadores. El estudio demuestra que muchas decisiones del modelo se basan en una amplia gama de características vocales. Esto sugiere que tanto la expresión como la respuesta de emociones básicas no solo se apoya en las más convencionales o evidentes.
Acceso Embargado
Implementación de un sistema de información web para aumentar la eficiencia y el acceso a la información en tiempo real en el proceso de liquidación de gastos del trabajador en una empresa de servicios en el sur del Perú
(Universidad Católica de Santa María, 2026-03-18) Nuñez Castañeda, Pedro Alejandro
El objetivo principal de este trabajo es presentar la experiencia profesional realizada en el período 2021 a 2024 en una empresa de Servicios del sur del Perú, de forma que esto pueda contribuir mostrando técnicas, herramientas y metodologías que se pueden utilizar en empresas pequeñas que tienen un constante crecimiento a lo largo del tiempo con el fin de que al momento de escalar la base de clientes y trabajadores este crecimiento sea sostenible en base a la sistematización de sus procesos manuales, esto hace que los costos de gestión se puedan reducir y aumenta la manejabilidad de la información, ahorrando tiempo y costes asociados a un crecimiento poco sostenible. Este trabajo aborda la solución del problema de gestión de liquidaciones de gastos de los trabajadores, donde se pasó de un proceso manual de registro de estos gastos a la implementación de un sistema web hecho a medida para poder gestionar los datos, filtrarlos y accederlos fácilmente, además de permitir guardar tantos como se requiera a lo largo de todos los años que opere la empresa. Finalmente, también se mostrarán librerías que se desarrollaron exclusivamente para el proyecto, el uso de las herramientas para el desarrollo de software desde el análisis del proceso hasta la implementación en un servidor en la nube, teniendo como resultados una encuesta a los usuarios actuales del sistema.
Acceso Abierto
Modelo de Machine Learning para el monitoreo de actividad motora gruesa en niños con Síndrome de Down para determinar su desempeño físico en entornos educativos de Arequipa, Perú
(Universidad Católica de Santa María, 2026-04-10) Oviedo Villanueva, Hector Daniel; Suarez Fernandez, Sergio Paolo
Los niños con Síndrome de Down suelen presentar un desarrollo motor grueso reducido, lo que afecta su rendimiento en actividades físicas. En el contexto escolar, la evaluación del desempeño suele basarse en la observación del docente, susceptible a sesgos; por ello, algunos estudiantes progresan mientras otros no alcanzan mejoras. Ante esta situación, el objetivo fue desarrollar un modelo de monitoreo basado en visión computacional que permita clasificar de forma objetiva, rápida y automatizada a estudiantes con síndrome de Down según su nivel de rendimiento (alto, moderado o bajo), facilitando la adaptación de las actividades a sus necesidades. La presente investigación fue de tipo aplicada, con un enfoque cuantitativo, con niveles descriptivo y correlacional, y un diseño cuasi experimental. El desarrollo del modelo siguió la metodología CRISP-DM. Para el entrenamiento y validación, durante 4 meses se trabajó con una muestra de 23 niños de 8 escuelas pertenecientes a Cáritas Arequipa; se emplearon como herramientas principales Google Meet, reuniones presenciales, Microsoft Excel, registros de actividades y cámaras Canon. El modelo utilizo el modelo BlazePose (MediaPipe) para la extracción de landmarks y el algoritmo Random Forest Classifier para la clasificación. Tras su aplicación, se evidenció una mejora del desempeño físico de los niños en cuatro ejercicios: 43.5% mejoró en Gatear, 34.8% en Lanzamiento de Pelota, 34.8% en Pararse y Sentarse en una Silla y 13% en Salto en dos pies. Asimismo, los modelos alcanzaron exactitudes del 97.23% (Gatear), 95.3% (Salto en dos pies), 95.1% (Lanzamiento de Pelota) y 90.37% (Pararse y Sentarse en una Silla). En conclusión, el modelo propuesto resultó efectivo para evaluar y clasificar objetivamente la motricidad gruesa, contribuyendo a la mejora del desarrollo físico en niños con Síndrome de Down.
Acceso Abierto
Análisis multivariante aplicado a la predicción de quiebras empresariales: Hj-Biplot y Statis Dual como herramientas de diagnóstico financiero
(Universidad Católica de Santa María, 2025-06-30) Apaza Machicao, Juan Luis
El presente proyecto de tesis aborda la predicción de quiebras empresariales mediante un enfoque de análisis multivariante avanzado. Se aplicaron las técnicas HJ-Biplot y STATIS Dual al conjunto de datos Taiwanese Bankruptcy Prediction, con el objetivo de identificar patrones y asociaciones clave entre variables financieras que permitan diferenciar empresas que quiebran de aquellas que no. Estas técnicas no solo facilitaron la representación gráfica de relaciones entre observaciones y variables, revelando patrones estructurales. La investigación se basó en datos financieros de empresas taiwanesas recopilados entre 1999 y 2009, provenientes del Taiwan Economic Journal. Este conjunto de datos ofreció una base sólida para analizar dinámicas financieras críticas, permitiendo explorar dimensiones clave como la rentabilidad, la liquidez, el apalancamiento financiero, la eficiencia operativa y la capacidad de las empresas para cumplir con sus obligaciones a corto plazo, elementos fundamentales para evaluar la estabilidad empresarial. Los resultados del análisis revelaron que las empresas que quiebran están estrechamente asociadas con métricas como el Debt Ratio y el Liability to Equity, las cuales reflejan altos niveles de apalancamiento financiero y dependencia de financiamiento externo. Por otro lado, las empresas que no quiebran exhibieron valores altos en variables como el Operating Profit Rate y el Quick Ratio, lo que evidencia una gestión eficiente de recursos y buena estabilidad financiera. Este proyecto demostró la eficacia del análisis multivariante para identificar factores clave de la quiebra empresarial y descubrir patrones estructurales ocultos. Los resultados contribuyen al desarrollo de herramientas prácticas para la gestión de riesgos financieros.
Acceso Abierto
Implementación de una arquitectura basada en microservicios Web para la modernización de los sistemas informáticos en una universidad privada, utilizando el framework SCRUM
(Universidad Católica de Santa María, 2025-07-14) Herrera Alvarez, Victor Manuel
El presente proyecto tiene como objetivo implementar una arquitectura basada en microservicios Web para integrarla de forma progresiva y segura en los sistemas administrativos de una universidad privada, mejorando su estructura tecnológica y sentando las bases para una evolución escalable. La arquitectura fue desarrollada utilizando Python y el framework FastAPI, e integrada con módulos existentes desarrollados en PHP, mediante el uso de un API Gateway, control de acceso por IP y autenticación mediante tokens. El enfoque modular permitió organizar los microservicios por categorías funcionales, facilitando su mantenimiento, reutilización y despliegue independiente. La metodología aplicada se basó en el framework Scrum, permitiendo desarrollar la arquitectura de manera iterativa, validando entregables en cada sprint y priorizando componentes críticos. La implementación se realizó en un entorno real de producción, bajo servidores con Debian 12, certificados SSL, Cloudfare y Firewall físico, garantizando una infraestructura segura y funcional. Se desarrollaron e integraron microservicios orientados tanto a los sistemas internos como a aplicativos móviles para estudiantes, padres y docentes. Las pruebas funcionales, de integración, seguridad y estrés confirmaron la estabilidad de la arquitectura incluso bajo condiciones de alta carga, soportando más de 10,000 solicitudes sin caída. Además, se comprobó la efectividad de los mecanismos de control ante intentos de acceso no autorizado, suplantación de identidad y ataques por inyección de código. Como resultado, la arquitectura implementada permitió una mejor organización del ecosistema tecnológico institucional, redujo la duplicación de código, y mejoró el rendimiento, la seguridad y la escalabilidad de los sistemas de información de la universidad.
Acceso Abierto
Desarrollo e implementación de un sistema informático para la gestión de historias clínicas en las campañas de responsabilidad social de una universidad privada utilizando el framework Scrum
(Universidad Católica de Santa María, 2025-06-03) Villena Torres, Jose Miguel
Las universidades desempeñan un rol fundamental en el impulso de la atención sanitaria y el desarrollo integral en zonas desfavorecidas mediante campañas de responsabilidad social. Sin embargo, la administración manual de estas campañas médicas generaba demoras y errores que afectaban la calidad del servicio, provocando insatisfacción en los beneficiarios. En este contexto, este trabajo tiene como propósito proponer una solución eficiente a esta problemática. Para ello, se diseñó e implementó una plataforma informática para la administración de historias clínicas en la Dirección de Responsabilidad Social Universitaria (DirRSU). El desarrollo se realizó aplicando la metodología SCRUM, permitiendo una construcción centrada en la colaboración del equipo y la entrega progresiva de módulos hasta completar. La investigación adopta un enfoque descriptivo y de corte cuantitativa, sustentada en cuestionarios dirigidos a usuarios y áreas implicadas en el proceso. Tras su implementación, el sistema obtuvo un puntaje del 78.82 % en términos de usabilidad (SUS) y eficiencia operativa, reflejando su facilidad de uso y optimización en la consolidación de información. Esto permitió agilizar la generación de reportes en cada campaña y atender a más beneficiarios en menos tiempo, superando las limitaciones del proceso manual anterior.
Acceso Abierto
Desarrollo de un Ecommerce para la mejora del proceso de venta de productos de una pastelería de Arequipa
(Universidad Católica de Santa María, 2025-04-11) Valdivia Urquizo, Valeria Yolanda
La presente tesis desarrolla un sistema de comercio electrónico para mejorar el proceso de ventas en una pastelería ubicada en Arequipa. El objetivo principal es mejorar la atención al cliente y la gestión de pedidos, abordando los problemas que fueron los largos tiempos de espera y la insatisfacción de los clientes. El sistema propuesto permite automatizar las ventas, aumentar el volumen de solicitudes y mejorar la satisfacción del cliente. Se analizó el proceso actual de ventas en la pastelería, identificando demoras significativas en la atención al cliente. Esta situación generó la necesidad de reducir los tiempos de espera, por lo que se propuso implementar una solución de Ecommerce para automatizar el proceso de ventas. Se demostró que la implementación del ECommerce reduce significativamente los tiempos de atención y mejora la experiencia de compra por parte de los clientes. Los resultados indican que la solución es efectiva en la mejora del proceso de ventas y contribuye a incrementar la eficiencia operativa de la pastelería. Al automatizar los pedidos y gestionar las solicitudes en una plataforma en línea, el sistema permite atender un mayor volumen de clientes sin comprometer la calidad del servicio. Además, la implementación de opciones de personalización de productos y un sistema de seguimiento de pedidos en tiempo real.
Acceso Abierto
Bebot: Detección de bots en Twitter usando procesamiento de lenguaje natural y modelos de predicción
(Universidad Católica de Santa María, 2024-07-09) Cornejo Tejada, Diego Sebastian; Ylaquita Atencio, Jorge Mauricio
En Twitter, surge el concepto de cuentas Bots, que son programas que realizan tareas de forma automática, son usadas para el engaño de identidad. El crecimiento y la evolución de estos Bots es preocupante para los consumidores de esta red, siendo estos Bots usados como spammers, estafadores y ciberacosadores. Este estudio presenta el proyecto "BeBot: Detección de Bots en Twitter Usando Procesamiento de Lenguaje Natural y Modelos de Predicción". El objetivo ha sido desarrollar un sistema para detectar Bots en Twitter utilizando técnicas de web scraping, procesamiento de lenguaje natural (PLN) y modelos de predicción como Random Forest, BERT, ELMO y SVM, implementados en Python. Se adoptó la metodología CRISP-DM, que consta de fases como comprensión del negocio, comprensión de los datos, preparación de los datos, modelado de los datos, evaluación y despliegue. El sistema propuesto logró una precisión del 94% en la detección de Bots en la plataforma de Twitter, demostrando la viabilidad de combinar el procesamiento de lenguaje natural con técnicas de BERT Embeddings. Además, se desarrolló una plataforma web para los usuarios de Twitter, que normaliza los perfiles mediante limpieza de datos y BERT Embeddings, utilizando el modelo desarrollado. Este proyecto representa una contribución al campo de la detección de Bots en Twitter al combinar de manera innovadora el procesamiento de lenguaje natural y los modelos de predicción. En trabajos futuros, se planea mejorar el sistema mediante el uso de otras bases de datos, explorando diferentes modelos de predicción y técnicas de normalización de datos.
Acceso Abierto
Desarrollo de un sistema de gestión de relaciones con los pacientes para promocionar los productos y servicios de la clínica odontológica SonriSalud
(Universidad Católica de Santa María, 2025-03-22) Lazo Acuña, Franco Alfredo
Se planteó la necesidad de implementar un sistema CRM (Customer Relationship Management) en una clínica dental para mejorar la atención al paciente y la fidelización de los clientes. El objetivo principal de esta investigación fue analizar los procesos dentro de la clínica para identificar las áreas de oportunidad y mejorar la atención al paciente. Para implementar el sistema CRM, se realizó un diagnóstico tanto interno como externo de la clínica dental. Este proceso permitió identificar las principales fallas en la atención al paciente y señalar las áreas que necesitaban mejoras. A través de un análisis exhaustivo de los procesos internos, se recopiló información detallada que fue clave para entender las deficiencias existentes. Con los datos obtenidos, se propuso un sistema CRM que no solo facilitaría la gestión de la información, sino que también permitiría personalizar los servicios y productos ofrecidos, mejorando la eficiencia y efectividad del servicio al paciente. Este enfoque permitiría una mejor comprensión de las necesidades y preferencias de cada paciente, lo que llevaría a una atención más personalizada y de alta calidad. Además, la implementación del sistema CRM permitirá una mejor gestión de los recursos de la clínica y un seguimiento más efectivo de los pacientes, lo que mejorará la eficiencia y efectividad en la atención al paciente. El desarrollo del modelado del sistema CRM permitirá una reestructuración y distribución de la data obtenida, lo que mejorará significativamente la eficiencia y efectividad en la atención al paciente. Se establecieron procesos claros y definidos para garantizar una atención personalizada y de alta calidad para cada paciente. El modelado del sistema CRM también permitirá una mayor retención de clientes y una mejora en la satisfacción del paciente. Los clientes se sentirán más valorados y atendidos, lo que llevará a una mayor lealtad y fidelización a la clínica dental. El modelado del sistema CRM también permitirá una mejor administración de los recursos y un seguimiento más efectivo de los pacientes. Esto llevará a una mejor gestión de las citas y los tratamientos, lo que resultará en una disminución en el tiempo de espera de los pacientes y una atención más eficiente. Así misma mejorará en la calidad de los productos ofrecidos por la clínica dental. La personalización de los tratamientos y servicios permitirá una mejor atención a las necesidades individuales de cada paciente, lo que se traduce en una mejor experiencia en general. En medida de una posible implementación del sistema CRM y las mejoras necesarias en la clínica dental, se realizará una evaluación del impacto de las mejoras en la satisfacción del paciente y la fidelización del cliente. Se analizarán los datos recopilados a través del sistema CRM y se compararon con los datos obtenidos antes del modelado del sistema, para poder así obtener un nivel porcentual de satisfacción tanto del usuario, así como también para el paciente. El modelado del sistema CRM y las mejoras en la clínica dental llevarán a una mayor satisfacción del paciente y una mayor fidelización. Los pacientes notaran una mayor personalización en los servicios y una atención más detallada y enfocada en sus necesidades individuales; así mismo esto se traducirá a un aumento considerable de pacientes que regresaran a la clínica incluyendo recomendaciones a sus amistades y familiares.
Acceso Abierto
Implementación de un sistema de información web integrado impulsado por IA conversacional para empresas en el sector farmacéutico
(Universidad Católica de Santa María, 2024-10-29) Falcon Escalante, Paolo Fabrizio
Los recientes avances y popularidad de los modelos de IA generativos permiten que más negocios busquen integrar este tipo de soluciones a sus operaciones diarias. Siguiendo esta tendencia, en este informe se describen los procesos de diseño, desarrollo e implementación de un sistema web integrado para el sector farmacéutico apoyado por un modelo de procesamiento de lenguaje generativo a modo de chatbot conversacional. La aplicación implementada automatiza los procesos de negocio de compras, ventas, inventario, catálogo y reportes de farmacias, además de estar construido con un enfoque multiempresa y multisucursal. La integración de la aplicación con un chatbot impulsado por IA Conversacional permite a los usuarios consultar sobre información directamente desde la base de datos utilizando lenguaje natural, esta herramienta demostró mejorar la usabilidad de la aplicación, facilitando el acceso rápido e intuitivo a información actual. Se lograron satisfacer con éxito los requerimientos del cliente, además de mejorar muchos aspectos relevantes de la anterior versión de la plataforma. Finalmente, el producto obtenido cumplió con los estándares de calidad y seguridad, logrando optimizar los procesos de negocio y mejorando la toma de decisiones de múltiples cadenas farmacéuticas nacionales
Acceso Abierto
Clasificación de bofedales en imágenes satelitales multiespectrales de la región Arequipa mediante algoritmos de inteligencia artificial
(Universidad Católica de Santa María, 2024-12-02) Cornejo Paredes, Andrea Sofía; Paja Medina, Aremi Isabel
Los bofedales, ecosistemas de vital importancia a nivel mundial, desempeñan un papel crucial en la sostenibilidad ambiental y en el bienestar de las comunidades. A pesar de su relevancia, mayormente han sido subestimados y carecen de la atención necesaria en términos de estudios detallados y monitoreo. Esta falta de análisis ha generado una brecha en la comprensión de la importancia y la dinámica de estos ecosistemas, lo que resulta en una escasez de información para la toma de decisiones informadas sobre su conservación y gestión. En este contexto, la presente investigación tiene como objetivo principal clasificar bofedales en imágenes satelitales multiespectrales de la región Arequipa mediante la aplicación de algoritmos de aprendizaje supervisado. Además, se busca aportar al corpus del conocimiento científico y apoyar la toma de decisiones en la preservación de este crucial ecosistema. Los objetivos específicos de esta investigación incluyen realizar una investigación exhaustiva cerca del análisis de los bofedales en imágenes satelitales, seleccionar la fuente adecuada de datos de imágenes satelitales multiespectrales, diseñar y entrenar algoritmos para la clasificación de imágenes, y validar los resultados obtenidos. Como resultado esta investigación demuestra la viabilidad y la eficacia de utilizar algoritmos de Inteligencia Artificial, como las Redes Neuronales Convolucionales (CNN), Random Forest y K-Nearest Neighbors (KNN), para la clasificación de imágenes satelitales multiespectrales en el monitoreo de los bofedales en Arequipa. Los resultados obtenidos muestran que la CNN tuvo la mayor precisión con un 70 %, seguida por Random Forest con un 59% y KNN con un 58% .
Acceso Abierto
Implementación del módulo de control presupuestal y logístico para el pago de comprobantes en una universidad privada utilizando Scrum
(Universidad Católica de Santa María, 2024-10-25) Alosilla Sanchez Moreno, Guillermo
En la actualidad, la digitalización de procesos administrativos y financieros en instituciones educativas está avanzando significativamente debido a la adopción de nuevas tecnologías y metodologías ágiles. Este progreso ha permitido a las distintas instituciones privadas mejorar la eficiencia y precisión en la gestión de sus operaciones internas. El tema del presente trabajo de investigación es el desarrollo e implementación de un módulo de control presupuestal y logístico para el pago de comprobantes en una universidad privada, utilizando el framework ágil Scrum. Este módulo se enfoca en la digitalización del proceso de contabilización de comprobantes entre una empresa asociada y la universidad, empleando archivos XML para la extracción de datos y microservicios para la integración con el sistema ERP existente. A partir del análisis de sistemas de información y estudios previos sobre digitalización de procesos contables, se ha desarrollado una solución que permite reducir el tiempo de procesamiento y la carga administrativa, mejorando la precisión y eficiencia en la gestión de comprobantes. Los resultados obtenidos han demostrado que el uso de Scrum como framework de desarrollo facilita la iteración y la adaptación continua del sistema, asegurando que se cumplan las necesidades de los usuarios y se optimice el flujo de trabajo. El presente trabajo de investigación, considerando la importancia de la precisión en la gestión financiera, ha sido sometido a rigurosas pruebas y evaluaciones, cuyos resultados se reflejan en la documentación técnica de los procesos desarrollados. No obstante, debido a la naturaleza dinámica de las actividades institucionales, el sistema puede estar sujeto a ajustes y mejoras continuas para mantener su eficacia y eficiencia en la prestación de servicios a los usuarios y beneficios para la institución.
Acceso Abierto
Aplicación de técnicas de data science para demostrar el nivel de rendimiento del uso del sistema de créditos por parte del personal de una empresa Financiera
(Universidad Católica de Santa María, 2024-07-08) Camilo Llayqui, Anita Graciela
La información que generan las organizaciones es relevante para una buena toma de decisiones para una organización. La clave para determinar el nivel de rendimiento del uso del sistema de créditos por parte del personal de una empresa financiera radica en que un personal pueda ser polifuncional. Por ello, se encontró la necesidad de comprobar si un usuario está completamente capacitado en el sistema o hay un bajo rendimiento, lo que provoca un uso inadecuado del sistema que genera inconsistencias que ocasionan falencias que generan retrasos en la atención. Por ello, se realizó la aplicación de técnicas de data science como regresión lineal y clasificación, para poder evaluar el rendimiento del personal y se comprobó el bajo rendimiento. La información que se utilizó se obtendrá de la base de datos de los tickets registrados por el personal a través de la plataforma Sysaid, el cual ayudó a generar información necesaria para poder hacer una toma de decisiones necesaria de las acciones que se tomaran de manera oportuna en la financiera sobre el personal del área de negocios y operaciones. Para este proyecto se utilizó Python en Jupyter Notebooks en la versión 6.3.0, con la información obtenida de los 5 años de una empresa financiera, la que ayudó a determinar el nivel de rendimiento que se dieron dentro del tiempo indicado. También se utilizaron técnicas de visualización en Pyhton donde se obtuvieron los siguientes resultados. En el año 2020 se encontró que se registraron más tickets, y también que hay una diferencia total de tickets ingresados por motivo de error de sistema con el 50% y con el de proceso un 43%. La diferencia de tickets de uno a otro es corta. Con lo que se obtuvo es que hay una gran cantidad de tickets de proceso por el personal, que ocasionaron que no se cumplan con los acuerdos de nivel de servicio Service Level Agreement (SLA) de la financiera; con esos resultados obtenidos, se realizó una encuesta al personal donde se concluyó que el 70% de ellos no está capacitado en todos los flujos del sistema. También se observa que el mismo porcentaje indica que los mensajes de alertas del sistema no son claros. Por lo tanto, con los resultados se obtuvo la detección de un bajo rendimiento del uso del sistema, para tomar acciones sobre los resultados obtenidos y así resolver dicha problemática que se está presentando.
Acceso Abierto
Predicción de la diabetes mediante aprendizaje de maquina con el uso de datos biométricos de estudiantes de pregrado de una universidad privada en la ciudad de Arequipa
(Universidad Católica de Santa María, 2024-08-29) Berrios Zuniga, Alvaro Daniel
Existen muchas enfermades a nivel mundial que afecta a la población y generan muchas muertes, una de ellas es la Diabetes. La diabetes es una enfermedad crónica que afecta a muchas personas alrededor del mundo y el desarrollo de esta es a causa de la poca producción de la insulina en el cuerpo. Existen diversos tipos de diabetes, pero las más comunes son la diabetes tipo 1 y la diabetes tipo 2. En el Perú según el Ministerio de Salud aproximadamente hasta fines del 2023 1 millón de personas tienen esta enfermedad, lo que involucra según la estadística extraída que 6 de cada 100 personas tienen diabetes y se estima que menos del total sabe su diagnóstico certero de la enfermedad por no tener una detección a tiempo. Por ello se aplicó la inteligencia artificial para la detección de la diabetes en el alumnado de la una Universidad Privada en la ciudad Arequipa utilizando datos biométricos como el sexo, edad, peso, estatura, glucosa, antecedentes familiares por diabetes, consumo de alcohol, consumo de drogas, consumo de tabaco, y realización de actividad física. .Se usó algoritmos de aprendizaje automático supervisado para poder realizar esta predicción, ya que será capaz de brindar un resultado dependiendo de los datos de la persona. Los resultados mostraron un nivel de confiabilidad mayor al 90% gracias a la aplicación de la evaluación de métricas en los 7 algoritmos de aprendizaje supervisado usados. La predicción ayudara a evitar más casos de diabetes en el Perú por la falta de detección temprana y tener un seguimiento adecuado de esta enfermedad que cada día avanza más a nivel mundial.
Acceso Abierto
Desarrollo de un dispositivo de asistencia ergonómico y de bajo costo para reconocimiento de billetes basado en visión artificial e IoT para personas con discapacidad visual en la ciudad de Arequipa
(Universidad Católica de Santa María, 2024-04-30) Caytuiro Silva, Nicolás Esleyder; Peña Alejandro, Jackeline Melady
La discapacidad visual es una condición que presenta desafíos significativos en la vida diaria de quienes la experimentan. En la ciudad de Arequipa, como en muchas otras regiones, las personas con discapacidad visual enfrentan dificultades adicionales al tratar de identificar billetes y objetos en su entorno cotidiano. Por ello, la presente investigación tiene como objetivo construir un dispositivo de asistencia ergonómico y de bajo costo para reconocimiento de billetes basado en visión artificial e IoT para personas con discapacidad visual en la ciudad de Arequipa. La metodología utilizada se basó en Design Thinking, en cuyas fases se detallan el proceso de desarrollo del dispositivo de asistencia propuesto que son: (1) empatía, (2) definición, (3) ideación, (4) prototipado y (5) evaluación. Para la evaluación del dispositivo se realizaron pruebas funcionales y no funcionales. Las pruebas funcionales se enfocaron en comprobar el reconocimiento de billetes con 44 miembros de la Asociación Unión de Ciegos de Arequipa, en diferentes condiciones ambientales. Por otro lado, las pruebas no funcionales se orientaron a evaluar aspectos como el rendimiento, seguridad, confiabilidad y usabilidad del dispositivo. Los resultados demuestran que el dispositivo cumple con las especificaciones requeridas, además que alcanza un nivel de precisión del 99.75 % con el modelo de visión artificial Xception. En conclusión, fue posible realizar la construcción de un prototipo de asistencia ergonómico y de bajo costo para el reconocimiento de billetes para personas con discapacidad visual, gracias a la integración de técnicas de visión artificial con la tecnología de IoT. Palabras Claves. Dispositivo de Asistencia, Discapacidad Visual, Ergonómico, Bajo Costo, Reconocimiento de Billetes, Visión Artificial, IoT.
Acceso Abierto
Implementación de un Sistema Multiplataforma de Visión Computacional como Apoyo a Evaluaciones de Aptitud Física en Escolares de la Provincia de Arequipa
(Universidad Católica de Santa María, 2024-03-08) Santos Pamo, Bruno Andre; Cárdenas Rodríguez, Fabrizzio Jorge
La pandemia iniciada en 2019 tuvo consecuencias inesperadas. Entre estas, se encuentra el aumento en el índice de obesidad global. De particular interés es el aumento de dicho índice en estudiantes de educación básica, de entre 8 a 18 años. Para poder solucionar este aumento en obesidad es necesario primero resolver varios factores bases. Entre ellos se encuentra la necesidad de un método de evaluación de aptitud física que facilite la recolección de información sobre el estado físico de los estudiantes de manera más rápida y objetiva que los métodos tradicionales de evaluación. Por ende, esta investigación propone un sistema multiplataforma de visión computacional que permita la evaluación de la aptitud física en estudiantes de manera interactiva, reduciendo la subjetividad de las evaluaciones. Para el desarrollo de dicho sistema se tomó la participación de tres colegios de la provincia de Arequipa y la Universidad Católica de Santa María. En la evaluación de aptitud física se utilizó una batería de cuatro pruebas, evaluando un total de 284 estudiantes entre edades de 8 y 19 años. Se obtuvo buen porcentaje de acierto en la versión de escritorio del software desarrollado en contraste a los métodos de evaluación tradicionales, siendo dicho porcentaje mayor al 94% para tres de las cuatro pruebas en un entorno de campo. Además, un porcentaje mayor al 95% para dos de las cuatro pruebas en un entorno de laboratorio. En la versión de aplicativo móvil, también se obtuvieron resultados favorables, con un porcentaje de acierto mayor al 95% para dos de las cuatro pruebas y cercano al 85% para las pruebas restantes. Finalmente, los profesores de educación física utilizaron el aplicativo y determinaron satisfactorio el desempeño y usabilidad del mismo. Por lo que se cumplen los objetivos de la investigación.
Acceso Abierto
Construcción de un modelo de inteligencia artificial para medir la competencia motora de escolares de centros educativos de Arequipa mediante un aplicativo móvil y tecnología vestible
(Universidad Católica de Santa María, 2024-01-24) Avendaño Llanque, Christopher Bryan; Calla Gamboa, Alexander Paul
Diferentes tecnologías avanzadas son poco usadas, como tecnologías vestibles, aplicativos móviles, algoritmos de inteligencia artificial, las tecnologías están en constante evolución, sin embargo, tanto en centros educativos como profesionales de la enseñanza en actividad física usan poco o nada estas tecnologías, por lo cual no se puede obtener un resultado preciso en las evaluaciones de competencia motora, que puedan ayudar a los interesados en el campo de la actividad física. Por lo que este trabajo busca proponer un modelo de Inteligencia artificial recolectando datos de dispositivos de tecnología vestible como las bandas inteligentes, luego integrarlo en un aplicativo móvil para poder evaluar la competencia motora de los escolares, tomando como caso de estudio cinco centros educativos para la recolección de datos y dos centros educativos para la validación del producto. Para lo cual se ha utilizado las metodologías Crisp-DM y SCRUM para el desarrollo de la propuesta, siguiendo las recomendaciones que estas sugieren. Los resultados obtenidos han sido el desarrollo del modelo de Inteligencia Artificial utilizando el algoritmo de redes neuronales como alimentación directa, obteniéndose también los percentiles de los escolares en base a la evaluación de las pruebas de competencia motora, luego la construcción de un aplicativo móvil para la automatización de las pruebas realizadas y finalmente la validación realizada en dos centros educativos. Con lo que se concluye que la propuesta desarrollada beneficia a los interesados en el campo de la competencia motora para mejorar sus controles en las evaluaciones a realizar

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