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Ítem Texto completo enlazado Diseño de un sistema IoT para determinar el aforo de la zona de asientos libres del Complejo de Innovación Académica (CIA)(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-11-11) Minaya Orihuela, Carlos Guillermo; Carrión Pardo, Julio Renato; Velarde Criado, Luis Ángelo; Lucho Romero, Cesar StuardoEn tiempos previos a la pandemia la biblioteca del Complejo de Innovación Académica (CIA), de la PUCP, presentaba un aforo insuficiente para la cantidad de alumnos, ello producía que tanto los espacios de estudios libres y grupales (cubículos) presenten una disponibilidad limitada. Por el lado de los cubículos, estos cuentan con un sistema de reservas que permite una gestión de los mismos; pero por el lado de la zona de estudio de libre disponibilidad no hay presencia de un sistema de monitorización provocando que la búsqueda de asientos libres para un estudiante o grupo de estudiantes tome un tiempo mayor. Ante posible retorno a clases para el 2022, el control de aforos dentro de este establecimiento será necesario y obligatorio, para así, poder evitar posibles contagios. Esta tesis busca diseñar un sistema IoT para determinar y monitorizar el aforo en tiempo real de los asientos libres de la biblioteca del CIA. Se determinó que el uso de cámaras en combinación con algoritmos de inteligencia artificial corriendo en pequeños equipos de procesamiento (SBCs) como son los Raspberrys, cubren los objetivos propuestos en la tesis. Además, se propone una aplicación web desplegada en la nube, la cual se comunica con el SBC bajo el protocolo de comunicación MQTT. Esta página web permite consultar y administrar determinada información con respecto al aforo dependiendo de los permisos del usuario. El diseño y análisis se centra en un área del primer piso de la biblioteca, pero puede ser aplicada en todos los pisos de este espacio o incluso replicado en otros ambientes que necesiten tal fin.Ítem Texto completo enlazado Estado de conservación de la Puya raimondii Harms mediante técnicas de teledetección y modelos Deep Learning en el área de conservación regional bosque de Puya Raimondi - Titankayocc, Ayacucho(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-07-26) Zárate Sotelo, José Luis Ricardo; Timana de la Flor, Martin EnriqueLos estudios de la Puya raimondii Harms en el Perú son escasos, pese a su valor ecológico y económico para los ecosistemas altoandinos. Actualmente, su situación es grave debido a las amenazas climáticas y antropogénicas que afectan en el crecimiento poblacional de la especie. Consecuencia de ello, la P. raimondii se encuentra declarada en peligro de extinción, ya que presenta poca variabilidad genética para soportar dichos cambios; además, produce una sola inflorescencia al final de su periodo vegetativo. De manera que, el objetivo general de esta tesis es estudiar y evaluar el estado de conservación de la P. raimondii a través de la teledetección y el uso de nuevas técnicas de detección de objetos como son los algoritmos de Deep Learning aplicado en un área representativa de puyas como es el Área de Conservación Regional Bosque de Puya Raimondi - Titankayocc, departamento de Ayacucho. La metodología implica el uso de herramientas de Sistemas de Información Geográfica y análisis espacial basado en la geoestadística para estimar el número de individuos a través de imágenes satelitales de Google Earth; posteriormente, calcular los valores de las variables ambientales como el Índice de Vegetación de Diferencia Normalizada (NDVI) y el Índice de Rugosidad del Terreno (TRI) provenientes de satélites de alta resolución, CBERS-4A y SRTM respectivamente; finalmente, discretizar la información hallada para caracterizar el hábitat de la P. raimondii dentro del área de conservación. En ese sentido, los resultados alcanzados concluyeron en la detección de 58 607 individuos usando imágenes Google Earth. Asimismo, la actividad fotosintética registrada tenía como valor promedio un 0.23 según el NDVI; de igual manera, para el caso del TRI se identificaron los hábitats más propicios para la especie los cuales fueron suelos rugosos ligeros a elevados ubicados principalmente en los ejes Este y Sur. Dicho esto, la propuesta de nuevas estrategias para el estudio de conservación implicó abordar los conceptos relacionados a la ecología vegetal, análisis espacial e inteligencia artificial.Ítem Texto completo enlazado Automatización del proceso de gestión de órdenes de compra con clientes B2B en una empresa de pinturas usando RPA(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-09-05) Alpiste Sarmiento, Daniel Mijail; Murillo Véliz, Braulio OscarDesde el inicio del siglo XXI y con el desarrollo de la cuarta revolución industrial, en conjunto con la aplicación de la inteligencia artificial y el aprendizaje automático en los negocios, se ha desarrollado también una mejora de los procesos de negocio, pues ahora su ejecución se compone también de tareas automatizadas. Sin embargo, al intentar implementar estas se presentan problemas que son un común derivado en las corporaciones de todos los rubros: inversión de tiempo elevado y recursos para desarrollar nuevos programas que automaticen los procesos de negocio, necesidad de conocimiento técnico para aplicar soluciones de software convencionales, la no documentación de los procesos ni una correcta Administración de Procesos de Negocio (BPM), y, por último, la interacción de múltiples sistemas de información que pertenecen a una misma infraestructura de tecnologías de información durante la ejecución de los procesos de negocio. Las empresas de nuestro país, Perú, no son ajenas a dichos problemas. Por lo que mediante el presente proyecto se busca encontrar una solución a estos utilizando la tecnología de automatización robótica de procesos y una correcta administración de procesos de negocio en un proceso B2B, en específico, en una empresa de pinturas. Dentro de este proyecto se analizó la problemática descrita, el estado del arte de las tecnologías y metodologías que son usadas en el proyecto y también se desarrolló este último. Se realizó un análisis del estado actual del proceso de negocio y se propuso la nueva forma de ejecución. Luego se preparó la arquitectura de tecnologías de información que soportará la nueva ejecución. Después, se desarrolló las tareas automatizadas aplicando las metodologías propuestas. Por último, se preparó reportes gráficos sobre los resultados de esta ejecución y, a su vez, se realizó una medición de tiempos e indicadores seleccionados para evaluar el rendimiento del nuevo proceso de negocio. Con este proyecto se logró demostrar la eficiencia que se puede obtener en la ejecución de los procesos de negocio gracias a la automatización robótica de procesos y la solución a los problemas antes mencionados, incluyendo el aumento del nivel de satisfacción de los empleados y la interacción de los múltiples sistemas de información sin modificar la infraestructura tecnológica de la empresa.Ítem Texto completo enlazado Desarrollo de un Framework para la identificación del nivel de complejidad de texto para el entrenamiento de chatbots basado en Machine Learning(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-03-21) Matos Rios, Hans; Beltrán Castañón, César ArmandoLa generación de diálogo implica diseñar un programa para generar una conversación natural, esto requiere desarrollar algoritmos que puedan conversar con un ser humano y otro programa de manera coherente y fluida. Desarrollar una conversación también depende del contexto y conocimiento del interlocutor, lo cual nos lleva a definir la existencia de niveles de complejidad conversacional, la cual se refiere a determinar que tan fácil o difícil de leer es un texto. En este aspecto, especialmente para el idioma español, no existe una herramienta que tenga un módulo propio que le permita clasificar textos en español por su complejidad textual. En el presente trabajo de fin de carrera se realiza el desarrollo de un módulo en el lenguaje de programación Python, el cual funciona como un Framework para identificar la complejidad textual de textos en español usando técnicas de Machine Learning. Para ello, en primer lugar, se implementaron 48 métricas de análisis de complejidad textual basadas en Coh-Metrix usando el lenguaje de programación Python. Dichas métricas convierten textos en español en datos numéricos con los cuales se entrenaron distintos modelos de Machine Learning, con el motivo de obtener el mejor modelo a utilizar con el Framework desarrollado, siendo este capaz de utilizar un modelo personalizado provisto por el usuario. Para ello, se necesitó obtener un corpus de 183 textos en español para realizar dicho entrenamiento, el cual fue obtenido al descargar textos educativos de nivel primaria y secundaria. Por último, se entrenó un chatbot con los textos obtenidos para el corpus, cuyas respuestas generadas fueron analizados con el Framework previamente desarrollado, identificando que el nivel de complejidad de dichas respuestas correspondía al nivel de los textos con los cuales el chatbot fue entrenado. En conclusión, en el presente proyecto de investigación se desarrolla un módulo de Python que funciona como un Framework, el cual es capaz de identificar la complejidad textual de textos en español, ya sea con el mejor modelo de Machine Learning utilizado en el presente proyecto o utilizando uno provisto por el usuario de la herramienta.Ítem Texto completo enlazado Lógica temporal métrica aplicada al problema de marco [Frame problem] en inteligencia artificial(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-11-10) García García, Luis Gonzalo; Quintanilla Pérez-Wicht, Pablo Hernando JoséEste trabajo consta de tres capítulos que desarrollan paulatinamente los siguientes puntos. Primero, los acercamientos filosóficos y posturas que difieren en el planteamiento del problema de marco epistemológicamente además de distinguirlo de problemas cercanos con los que se dan posibles confusiones y también delimitar en qué no consiste el problema en cuestión. Segundo, teniendo en cuenta el criterio temporal como fundamental para tratar el problema y dar una solución, presento un sistema de lógica temporal métrica inspirada en el trabajo de Arthur Prior. Tercero, ofrezco algunas últimas consideraciones acerca de cómo los presupuestos de la teoría computacional de la mente nos permiten entender más aguda y ampliamente el problema de marco; esto considerando que el problema despierta un fuerte interés epistemológico y lógico, y, por tanto, mi propuesta está presta para recibir críticas constructivas.Ítem Texto completo enlazado La gestión del cambio para la implementación de inteligencia artificial en los procesos de reclutamiento y selección: Empresas peruanas de consumo masivo(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-02-18) Jarufe Ocharan, Fátima Johana; Martinez Bendezu, Gabriel Antonio; Sánchez Paredes, Sandro AlbertoEn los últimos años, el avance en la investigación ha permitido que el uso de la inteligencia artificial sea más accesible en el contexto empresarial. Esto sucede debido a la creación de herramientas para áreas tales como marketing, finanzas, recursos humanos, entre otros, con la finalidad de predecir patrones, comportamientos y habilidades de sus clientes, trabajadores y postulantes a un puesto de trabajo dentro de su empresa. Así, el uso de estas nuevas herramientas impulsa cambios en la manera realizar de procesos, especialmente, en sectores que requieren para sus operaciones el procesamiento de grandes cantidades de información como, por ejemplo, el sector consumo masivo. No obstante, de no implementar de forma correcta las nuevas herramientas, se podrían dar resultados contraproducentes. Debido a ello, la presente investigación tiene como objetivo conocer y entender de qué manera se desarrolla la gestión del cambio en organizaciones del sector consumo masivo que hayan implementado herramientas de inteligencia artificial en los procesos de reclutamiento y selección en Perú. Para lograr dicho objetivo, se procedió a realizar una revisión exhaustiva de las investigaciones pertinentes a dicho tema, y se recogieron las experiencias de expertos de distintas empresas de consumo masivo peruanas que ya pasaron por este proceso. Mediante la recolección de información, se construyeron lineamientos generales empíricos a base de las experiencias contadas y la teoría recolectada en el marco teórico y contextual, se establecieron sus implicancias y se dieron recomendaciones para su implementación. Los lineamientos establecidos en el presente trabajo de investigación son de especial importancia para las empresas que se encuentren en proceso de integración de tecnologías de inteligencia artificial, especialmente para aquellas que busquen facilitar los procesos de reclutamiento y selección, ya que permiten tener un panorama general de los factores más importantes a tener en cuenta al implementar este cambio.