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Análisis del recurso eólico en la ciudad de Cúcuta mediante ciencia de los datos e inteligencia artificial

Di Candia Jaimes, Gian Franco; Calderon Angarita, Brayan Orlando (Universidad Francisco de Paula SantanderFacultad de IngenieríaSan José de CúcutaIngeniería Electrónica, 2022-03-15)

En la actualidad el uso de energías renovables es cada vez más utilizadas en el mundo, debido a que no afectan negativamente al medio ambiente, la energía del viento es de las más utilizadas también es conocida como Recurso ...
Análisis y estimación de la radiación solar en la ciudad de Cúcuta usando métodos de estadística inferencial y técnicas de inteligencia artificial

Bastos Guerrero, Diana Carolina (Universidad Francisco de Paula SantanderFacultad de IngenieríaSan José de CúcutaIngeniería Electrónica, 2020)

Debido al rápido incremento en la demanda de electricidad y la disminución de los recursos energéticos provenientes de fuentes no renovables, las personas han comenzado a considerar la idea de consumir energía eléctrica a ...
Desarrollo de un modelo híbrido basado en inteligencia artificial para el despacho de energía en una microrred

Castro Correa, Paola Andrea; Rojas Ortega, Sebastian (Universidad Francisco de Paula SantanderFacultad de IngenieríaSan José de CúcutaIngeniería Electrónica, 2023-04-24)

El presente trabajo de grado tuvo como fin desarrollar un algoritmo de inteligencia artificial para controlar de manera automática el despacho de energía dentro de una microrred de energías renovables. La investigación ...
Propuesta de asignación de ciclos semafóricos para la disminución de la congestión vehicular en la ciudad de San José de Cúcuta empleando modelamiento matemático

Cáceres Gelvez, Esteban Felipe (Universidad Francisco de Paula SantanderFacultad de IngenieríaSan José de CúcutaIngeniería Industrial, 2020)

La congestión vehicular impacta negativamente a las ciudades en distintos ámbitos: aumenta los niveles de estrés, genera pérdidas monetarias por costo de oportunidad y aumenta el calentamiento global, por las emisiones ...
Protección jurídica de las obras creadas por inteligencia artificial a la luz del derecho de autor

Rico Duarte, Laura; Benitez Vargas, Marlon Antonio (Facultad de Educación, Artes y HumanidadesDerecho, 2021)

Este proyecto trata sobre la protección jurídica de las obras creadas por inteligencia artificial a la luz del derecho de autor en Colombia. Para ello, se realizó una investigación de tipo jurídica-descriptiva, la cual ...
Responsabilidad civil extracontractual por daños ocasionados a terceros en el funcionamiento para el cual fueron creados los productos de la inteligencia artificial.

Gutiérrez Díaz, Andrés Felipe; Rodríguez Rodríguez, Cristian Enrique (Universidad Francisco de Paula SantanderFacultad de Educación, Artes y HumanidadesSan José de CúcutaDerecho, 2020)

En respuesta a una necesidad globalizada, Colombia presenta ciertas iniciativas donde la exigencia en implementación de inteligencia artificial llama a la puerta, siendo de resaltar los avances tecnológicos que con el pasar ...

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Análisis del recurso eólico en la ciudad de Cúcuta mediante ciencia de los datos e inteligencia artificial
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Di Candia Jaimes, Gian Franco | 2022-03-15

En la actualidad el uso de energías renovables es cada vez más utilizadas en el mundo, debido a que no afectan negativamente al medio ambiente, la energía del viento es de las más utilizadas también es conocida como Recurso Eólico. El presente proyecto tuvo como objetivo la predicción del Recurso Eólico disponible promedio y total en la ciudad de Cúcuta, con la utilización de las dos variables más influyentes velocidad del viento y temperatura. Para la construcción del modelo se utilizó el enfoque de Aprendizaje Automático en conjunto con la técnica de Redes Neuronales Artificiales. La métrica de éxito utilizada para evaluar al modelo fue el Error Absoluto Medio (MAE). El cual para la etapa de entrenamiento con un rango de 1 año tuvo un valor de 1.6 el cual representa el 1.7% del valor promedio de las predicciones. Para la etapa de evaluación del modelo se alimentó el algoritmo con datos tomados experimentalmente en las zonas de Ceiba, Torcoroma y Belén. Para evaluar predicciones en cada una de estas zonas con un rango de 10 minutos se obtuvo un MAE de 0.02, 0.03 y 0.06 respectivamente.

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Análisis y estimación de la radiación solar en la ciudad de Cúcuta usando métodos de estadística inferencial y técnicas de inteligencia artificial
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Bastos Guerrero, Diana Carolina | 2020

Debido al rápido incremento en la demanda de electricidad y la disminución de los recursos energéticos provenientes de fuentes no renovables, las personas han comenzado a considerar la idea de consumir energía eléctrica a partir de recursos renovables. La energía solar fotovoltaica es la fuente dominante de las energías renovables y, por lo tanto, la radiación solar que incide en un territorio es un factor muy importante para dimensionar la producción energética. En esta investigación, se presenta un análisis estadístico de la radiación solar en la ciudad de Cúcuta, Norte de Santander, Colombia; con el objetivo de brindar una descripción detallada de su variabilidad entre los años 2005 y 2015, y se emplea un sistema adaptativo de inferencia neuro-difusa (ANFIS) para estimar la radiación solar global. Los datos históricos de la base de datos del IDEAM con variables de entrada tales como (temperatura ambiente, brillo solar, velocidad del viento, humedad relativa y hora de medición) y de salida (radiación solar global solar) fueron usados para el entrenamiento y chequeo de la red. El modelo presenta un R2=0.911 y un RMSE= 124,23Wh/m2, evidenciando que presenta una precisión significativamente buena para la estimación de la radiación solar global en el territorio seleccionado.

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Desarrollo de un modelo híbrido basado en inteligencia artificial para el despacho de energía en una microrred
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Castro Correa, Paola Andrea | 2023-04-24

El presente trabajo de grado tuvo como fin desarrollar un algoritmo de inteligencia artificial para controlar de manera automática el despacho de energía dentro de una microrred de energías renovables. La investigación planteó una metodología estructurada para dar cumplimiento a los objetivos propuestos en el documento, mediante este trabajo se obtuvo un algoritmo ensamblado que combina árboles de decisión (DT), refuerzo de gradientes extremo (XGBoost) y un regresor lineal múltiple (MLR) para realizar predicciones de la producción de energía solar, producción de energía eólica y demanda eléctrica dentro de una microrred teniendo en cuenta los datos históricos de la serie de tiempo, obteniendo un error porcentual absoluto medio de 5.17%, 5.64% y 0.52% respectivamente. Estas predicciones fueron utilizadas para el desarrollo de un algoritmo que administra la energía dentro de la microrred basándose en una serie de reglas como la profundidad de descarga de las baterías o el recorte de picos en la demanda energética, se analizó el desempeño del sistema en materia económica y obtuvo un error absoluto medio de 0.004USD/kWh con respecto al comportamiento real del sistema y el predicho por el algoritmo.

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Propuesta de asignación de ciclos semafóricos para la disminución de la congestión vehicular en la ciudad de San José de Cúcuta empleando modelamiento matemático
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Cáceres Gelvez, Esteban Felipe | 2020

La congestión vehicular impacta negativamente a las ciudades en distintos ámbitos: aumenta los niveles de estrés, genera pérdidas monetarias por costo de oportunidad y aumenta el calentamiento global, por las emisiones adicionales de CO2 y CO. El presente trabajo ataca una de sus causas, es decir, la baja optimización de la red semafórica, y propone los ciclos de la misma, en el centro de la ciudad de Cúcuta -el sistema-, utilizando modelamiento matemático e inteligencia artificial. Para esto, se estudió el flujo vehicular de la ciudad a través de las cámaras de seguridad de la Policía Nacional, usando redes neuronales profundas y visión computacional. Con esta información se simuló el sistema a través del simulador de tráfico urbano SUMO para luego, con un algoritmo genético, modificar las fases semafóricas en aras de minimizar los tiempos de espera de todos los vehículos. La precisión de las redes neuronales en la de detección y seguimiento de los vehículos fue superior al 95%. La propuesta de fases semafóricas disminuyó los tiempos de espera de la red, en la simulación, en 16.421 minutos. Este 24,6% de mejora es tanto similar como superior a lo reportado por la literatura para el problema en cuestión.

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Protección jurídica de las obras creadas por inteligencia artificial a la luz del derecho de autor
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Rico Duarte, Laura | 2021

Este proyecto trata sobre la protección jurídica de las obras creadas por inteligencia artificial a la luz del derecho de autor en Colombia. Para ello, se realizó una investigación de tipo jurídica-descriptiva, la cual consistió en la selección del objeto de estudio para hacer la recolección de la información de diferentes referentes bibliográficos relacionados con el tema. Se logró describir el régimen jurídico del derecho de autor en Colombia. Posteriormente, se determinó el origen, la naturaleza y el alcance de la inteligencia artificial, así como su relación en el Derecho. Finalmente, se identificó la incidencia de la inteligencia artificial en el proceso creativo de obras y su eventual garantía a la luz del sistema de derechos de autor.

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Responsabilidad civil extracontractual por daños ocasionados a terceros en el funcionamiento para el cual fueron creados los productos de la inteligencia artificial.
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Gutiérrez Díaz, Andrés Felipe | 2020

En respuesta a una necesidad globalizada, Colombia presenta ciertas iniciativas donde la exigencia en implementación de inteligencia artificial llama a la puerta, siendo de resaltar los avances tecnológicos que con el pasar de los días se progresa con gran auge, con el fin primordial de facilitar las actividades diarias en las que el ser humano necesita obligatoriamente el manejo tecnológico. Surge una propuesta en la que la inteligencia artificial es la protagonista, ya que puede ser una herramienta de gran ayuda a través de la programación de algoritmos que tengan la capacidad del autoaprendizaje, emulando el procedimiento de adquirir los conocimientos en la conducta humana, fundamentado en tres fines primordiales como lo es entender, razonar y aprender. Se planteó como objetivo principal Determinar el criterio de imputación de responsabilidad civil extracontractual por daños ocasionados en el desarrollo lícito de los avances producto de la inteligencia artificial. Se llegó a la conclusión de que el mismo régimen objetivo de responsabilidad bajo la teoría excepcional del riesgo cuenta con una versatilidad a las vagas regulaciones establecidas en el derecho privado, extendiendo su aplicabilidad, permitiendo que pueda configurarse cada uno de los requisitos exigidos en la misma teoría.

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Responsabilidad civil extracontractual por daños ocasionados a terceros en el funcionamiento para el cual fueron creados los productos de la inteligencia artificial.

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