Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

URI permanente para esta comunidadhttp://54.81.141.168/handle/123456789/6

El Repositorio Digital de Tesis y Trabajos de Investigación PUCP aporta al Repositorio Institucional con todos sus registros, organizados por grado: Doctorado, Maestría, Licenciatura y Bachillerato. Se actualiza permanentemente con las nuevas tesis y trabajos de investigación sustentados y autorizados, así como también con los que que fueron sustentados años atrás.
Ingresa a su web: Repositorio Digital de Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

Explorar

Resultados de búsqueda

Mostrando 1 - 10 de 27

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 Stuardo
En 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.
Texto completo enlazado
Modelo ProLab: Balance time, una solución analítica basada en inteligencia artificial para la predicción, gestión y monitoreo de estrés en los empleados orientada en mejorar el desempeño y la rentabilidad de las empresas.
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-10-04) Condor Cirineo, Arnold Simson; Puenternan Fernández, Willy; Ríos Choque, Javier Edinson; Cabanillas Hualpa, Vanessa Teresa; Sánchez Paredes, Sandro Alberto
El estrés laboral se ha erigido en un desafío significativo en el entorno laboral del Perú, afectando negativamente en la salud, productividad, competitividad de los empleados; y, la rentabilidad de las empresas. Este problema se ve reflejado en el retroceso del Perú en el Ranking Mundial del Talento, donde se mide las competencias necesarias para que las empresas y la economía logren la creación de valor a largo plazo. En particular, el Perú presenta debilidades en infraestructura de salud e ineficiencias en la atracción y retención de talento del capital humano (Centrum PUCP, 2023). “Balance Time”, una solución integral para la gestión del estrés laboral en el sector de servicios y financieras empresariales. Esta solución integra datos cuantitativos y cualitativos, proporcionados por los smartwatches y por los psicólogos expertos. Potenciada con inteligencia artificial, nuestra propuesta ofrecerá recomendaciones personalizadas. La inversión inicial asciende a S/ 437,079 con financiamiento bancario del 34%. El VAN económico asciende a 5,676,775 soles con una TIR de 127.67%, y el un VAN social asciende a S/4,721,262 a una tasa del 8%. Estos resultados demuestran que "Balance Time" es una propuesta viable y sostenible
Texto completo enlazado
La terminación colectiva de trabajo por motivos tecnológicos ante la implementación del chatGPT en el centro laboral en el Perú a partir del año 2022
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-09-13) Delgado Celis, Jeyli Yuriko; Vilca Ravelo, Luis Enrique
Con el crecimiento exponencial de la inteligencia artificial (IA) y la utilización del modelo del lenguaje presente, por ejemplo, en el chatGPT, el riesgo a un desempleo masivo en el futuro se hace cada vez más evidente. Según el reporte de la startup Layoffs.fyi, a finales de abril de 2024, cincuenta y siete empresas de tecnología ya han despedido a veintidós mil trescientos tres trabajadores. Esta nueva realidad exige que el ordenamiento jurídico contemple una regulación adecuada para el despido colectivo por motivos tecnológicos. De esta manera, la presente investigación tiene el objetivo de demostrar que la introducción del chatGPT en el Perú exige la modificación del marco normativo contenido en el Texto Único Ordenado de la Ley de Productividad y Competitividad Laboral. Esto se debe a que el marco normativo vigente podría resultar insuficiente para garantizar los derechos de los trabajadores en el trámite administrativo de los despidos masivos derivados del uso de la IA. Las conclusiones a las que llega la presente investigación es que no resulta adecuada la regulación actual de la terminación colectiva de los contratos de trabajo por motivos tecnológicos establecida en el TUO de la LPCL por las siguientes razones: i) no existe definición específica sobre lo que se entiende por motivos tecnológicos, y ii) si bien el procedimiento de cese colectivo es transversal para el motivo estructural, económico, tecnológico, la finalidad del informe técnico pericial, solicitado por la norma como requisito, tendría que ser distinto para motivos tecnológicos y debe ser elaborado por una empresa auditora en sistemas de inteligencia artificial y autorizada por la Contraloría General de la República.
Texto completo enlazado
Modelo prolab: Checkifood, aplicación móvil que ayuda al régimen alimenticio con machine learning
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-06-21) Romero De Chorié, Gladys Enriqueta; Tineo Ramón, Miriam Erlita; Benavides Santur, Juan Diego; Guerrero Reyes, Frank Adams; Rosas Arbildo, Giovani; Hoyos Vallejo, Carlos Arturo
Este informe resume los hallazgos de varios estudios sobre la repercusión de costumbres alimenticias inadecuadas, particularmente las dietas estrictas, en los niveles de agua y músculo en el cuerpo, el problema social relevante es la incidencia elevada de obesidad y sobrepeso en la comunidad peruana, incluyendo a los individuos entre 18 y 45 años. Los estudios revelan que cuando las personas abandonan las restricciones dietéticas, sus hábitos alimenticios cambian y el cuerpo lo compensa utilizando grasas para sustentarse (Hernández & Vargas, 2022). La incidencia de obesidad y sobrepeso es una preocupación mundial que ha llevado a un crecimiento de la prevalencia de morbilidades como diabetes, afecciones cardiovasculares e insuficiencia renal, particularmente en Perú donde el 70% de la población se encuentra en esta categoría (Hernández & Vargas, 2022). Al examinar los puntos débiles de los usuarios, el informe identifica las horas de las comidas (desayuno, almuerzo y cena) como las fuentes más importantes de frustración debido a la falta de opciones nutritivas. A pesar de reconocer los riesgos para la salud asociados con la elección de alimentos poco saludables, los usuarios a menudo optan por la conveniencia sobre la nutrición. La propuesta consiste en el desarrollo de una aplicación móvil que utiliza machine learning para detectar y analizar automáticamente los platos de comida a partir de fotografías. Esta innovadora solución simplifica el proceso de seguimiento de la dieta y proporciona una experiencia de usuario más fluida en comparación con las aplicaciones de la competencia que requieren entrada manual de alimentos. El modelo de negocio está diseñado para cubrir los requerimientos del público objetivo que tienen predominantemente entre 18 y 45 años y buscan cambiar sus hábitos alimenticios diarios. La aplicación está destinada a servir como una herramienta útil para ayudar a los usuarios a alcanzar sus objetivos deseados, este aplicativo es innovador y disruptivo porque combina tecnologías de vanguardia, experiencias de usuario simplificadas, personalización y un enfoque proactivo en salud preventiva, ofreciendo un recurso valioso para ayudar a las personas a mejorar sus dietas y estilos de vida. El modelo de negocio de un aplicativo enfocado en mejorar la dieta y llevar un control riguroso del régimen alimenticio tendría un potencial de crecimiento exponencial en el Perú. Esto se debe a la combinación del aumento en el uso de aplicaciones móviles y la prevalencia creciente de obesidad y sobrepeso en el país. Como menciona Soto (2020), utilizar aplicativos móviles ha experimentado un alza notable en Perú, lo que indica una gran adopción de estas herramientas tecnológicas en múltiples rubros, incluido el sector salud. Por otro lado, la obesidad y el sobrepeso son considerados actualmente como problemas de salud pública en el Perú, como lo evidencia el crecimiento en la incidencia de estas condiciones en la comunidad (INEI, 2020). El informe señala que el proyecto tiene un valor económico significativo con un VAN de S/ 3.980.520,22 soles, teniendo en cuenta una tasa de descuento del 10% y una TIR de 281,65% a cinco años. El proyecto también tiene un valor social importante, ya que promueve estilos de vida saludables y una producción y consumo responsables, al mismo tiempo que impacta positivamente en el medio ambiente. El informe concluye con un VANS de S/4,258,764.47 Soles luego de analizar los beneficios y costos sociales del proyecto.
Texto completo enlazado
Advances in artificial intelligence applied to ultrasound imaging
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-05-28) Romero Gutierrez, Stefano Enrique; Castañeda Aphan, Benjamin
Ultrasound imaging in rural areas often faces challenges due to the scarcity of skilled radiologists or sonographers. This research explores enhancing ultrasound imaging focused in resource-scarce settings via external anatomical landmarks for asynchronous ultrasound acquisition using artificial intelligence (AI) and computer vision algorithms based on the nature of the acquisition. First, it addresses lung ultrasound health status by generating one single image by sweeping the transducer in a sagittal position along the chest. The validation was performed using normal and abnormal cases. Second, a multi-camera system for ultrasound probe tracking with AI is proposed. The results were evaluated by quantitative measurements of speeds, angles, and simulation of lung VSI protocol. Third, a 3D segmentation of breast tumors using ultrasound videos acquired by asynchronous protocols was realized. A representative frame of the videos is extracted to analyze the nature and determine if is a benign or malignant case. Fourth, a set of obstetric data acquired by asynchronous protocols for the assessment of fetal head presentation and placenta position was realized. Fetal biometry such as head circumference and biparietal diameter were calculated and compared with physician measurements. Finally, an elastography approach was tested for plantar soft tissue assessment by a test-retest experiment for biomechanical characterization. An automatic calcaneus segmentation was employed in the B-mode as an aid in the visualization and for an immediate region of interest selection. The results were compared with the manual selection of the region of interest and the respective calcaneus segmentation. The findings of this work demonstrate a substantial advancement in the field of ultrasound imaging, especially tailored for resource-limited settings.
Texto completo enlazado
Modelo prolab: Emprende Fácil, plataforma financiera con IA que ayuda a MYPES a obtener préstamos y servicios adicionales
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-03-19) Bustamante Carranza, Giuliana Elisa; Nariño Tellez, Andrés; Castillo Aguilar, Jorge Antonio; Flores Quezada, Rafael David; Nuñez Morales, Nicolas Andres
El principal problema de acceso al crédito para MYPES en Perú es la falta de conocimiento sobre el sistema financiero y los productos que ofrecen las entidades financieras, así como la falta de historial crediticio o garantías suficientes para respaldar el préstamo. Además, las exigencias y procesos engorrosos de las entidades financieras dificultan aún más el acceso a financiamiento para este grupo. Este trabajo desarrollado con la metodología de Design Thinking propone una solución financiera arquitectural que utiliza tecnologías de inteligencia artificial para precalificar préstamos y ofrecer a los usuarios una comparación de las condiciones financieras de las entidades afiliadas, lo que les permite ahorrar tiempo y obtener las mejores opciones en el mercado. La plataforma se enfoca en las necesidades del usuario y el modelo de negocio se basa en la colaboración con aliados financieros regulados por SBS, lo que proporciona seguridad y confianza tanto a los usuarios como a las entidades financieras, permitiendo costos más bajos y una mayor accesibilidad a los préstamos. La propuesta se centra en promover un sistema financiero inclusivo para las MYPES y obtiene sus ingresos de comisiones de búsqueda de clientes cobradas a las entidades financieras, junto con servicios de asesoramiento, educación y capacitación como servicios adicionales. Se concluye que esta plataforma tendría un impacto social al estar alineado con la ODS 8, y generaría un VAN Social de S./ 2.943 Millones de soles por el impacto en el ahorro de costos de financiación para las MYPES, además de un VAN económico de S./ 5.9 Millones de soles una TIR del 108.67%. en 10 años lo que hace que sea financieramente viable.
Texto completo enlazado
Modelo prolab: Tinkiy, una multiplataforma para aumentar la empleabilidad de las mujeres peruanas con el uso de inteligencia artificial
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-03-01) Peñafiel Neme, Jessica Solance; Perez Paredes, Wendy Daniela; Busch Rudas, Marlon Willy; Paredes Torres, Paul Fernando; Agüero Olivos, Carlos Eduardo
A pesar de los avances en la igualdad de género en varios ámbitos, las mujeres en todo el mundo aún enfrentan mayores desafíos que los hombres en el ámbito laboral, con dificultades para encontrar empleos. La brecha de género persiste, ya que las mujeres ocupan con más frecuencia puestos de bajo rango y trabajan en condiciones laborales vulnerables. Según la Organización Internacional del Trabajo, en 2022, la brecha de participación en la fuerza laboral entre hombres y mujeres fue del 29.2%, influida por responsabilidades familiares y trabajos de cuidado no remunerados. En el Perú, también existe una brecha de género en la fuerza laboral, con una mayoría de hombres participando activamente en comparación con las mujeres. El presente estudio se enfoca en las mujeres peruanas con educación básica superior entre 25 y 44 años, las cuáles enfrentan desafíos en la búsqueda de empleo y el crecimiento profesional, la propuesta de solución para esta problemática se llama TINKIY, una multiplataforma que busca empoderar y promover el desarrollo de las mujeres profesionales a través de una variedad de servicios y recursos que abordan las necesidades actuales del mercado laboral. Esta multiplataforma será amigable para los usuarios y utilizará la inteligencia artificial, nuestra propuesta es sostenible y está alineada con los Objetivos de Desarrollo Sostenible ODS 5, con un índice de relevancia de 40% que impacta en la igualdad de género. Se tiene una propuesta con viabilidad financiera con una inversión inicial de S/.832’500.00, proyectando al término del quinto año de operación se obtiene un VAN positivo de S/. 637’608.00 y una TIR de 39.39% y un VAN Social de S/. 3’282.149.
Texto completo enlazado
Diseño de un modelo explicativo basado en ontologías aplicado a un chatbot conversacional
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-01-15) Arteaga Meléndez, Daniel Martin; Gómez Montoya, Héctor Erasmo
Actualmente, la inteligencia artificial es una de las áreas de investigación más importantes para el desarrollo de tecnología en múltiples disciplinas. Aunque ha tenido un crecimiento exponencial en los últimos años, el entendimiento de cómo funciona es mínimo para la mayoría de las personas. En consecuencia de ello, su uso en actividades que implican una toma de decisiones es limitado, lo cual se evidencia en el Reporte 2023 de Artificial Intelligence Index [1]. Según este reporte, el cambio porcentual en las respuestas de adopción de la inteligencia artificial por industria y actividad entre el 2021 y 2022 ha sido de -15% y -13% para las actividades de marketing y ventas, y desarrollo de productos y/o servicios, respectivamente. Frente a esto se propone el diseño de un modelo que permita explicar los componentes básicos de un sistema basado en inteligencia artificial a través de un chatbot conversacional en idioma inglés. De este modo, la explicación se brinda en un formato sencillo (texto) y a través de un medio interactivo (conversación). El modelo explicativo se basa en la ontología XAIO, propuesta en este estudio y desarrollada a partir de dos ontologías de aprendizaje de máquina e inteligencia artificial explicable. Haciendo uso de un modelo de generación de lenguaje natural a partir de datos estructurados, el modelo explicativo genera explicaciones en lenguaje natural basadas en el conocimiento descrito en las tripletas de la ontología XAIO. Para evaluar el modelo se implementó un chatbot conversacional que utiliza un modelo de entendimiento de lenguaje natural para identificar intenciones y entidades, a partir de las cuales se realizan las consultas en la ontología que permiten obtener las tripletas. En la evaluación cuantitativa se obtuvo un BLEU promedio de 76.97, lo cual indica un buen desempeño en la tarea de generación de lenguaje natural a partir de datos estructurados. Asimismo, se desarrollaron sistemas de inteligencia artificial explicable con chatbot para la prueba con usuarios y se obtuvo un SUS de 69, indicando una usabilidad por encima del promedio. Finalmente, también se realizó una evaluación cualitativa para obtener las apreciaciones de los participantes acerca de los sistemas, las cuales señalan la coherencia al momento de responder, la sencillez de las respuestas y la interacción amigable con el chatbot.
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 Enrique
Los 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.
Texto completo enlazado
Efecto mediador de la sostenibilidad en la inteligencia artificial y la optimización de procesos mineros
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-05-03) Contreras Medina, Keyla Xiomery; Hurtado Vásquez, Elizabeth; Lazo Condo, Wilber Juan; Torres Rosales, Meisser Magnolia; Negrón Naldos, Luis Alfredo
En la presente investigación se realiza un estudio para describir e identificar la aplicación de Inteligencia Artificial (IA) en empresas del sector minero peruano; teniendo como principal objetivo analizar el efecto mediador de la Sostenibilidad en la Inteligencia Artificial y la Optimización de Procesos Mineros. La tesis se desarrolla dentro de un marco de diseño no experimental transeccional o transversal, con un enfoque cuantitativo; dado que la información se recolecta en un momento preciso; en este sentido los datos se recopilaron a través de la elaboración de una encuesta con 25 preguntas siguiendo la escala Likert, la cual fue validada a través de un juicio de expertos. Posteriormente, los resultados de las encuestas realizadas a las empresas mineras fueron analizados a través del software estadístico IBM AMOS 28. El resultado final de la tesis determina que la Inteligencia Artificial se presenta como una buena alternativa para lograr la sostenibilidad en los procesos mineros, a través de la aplicación de machine learning y análisis de datos se logra generar un impacto tangible para las compañías mineras. Asimismo, no solo se obtendrán beneficios sociales y ambientales, sino económicos tal cual se evidencia en las empresas mineras que han logrado la implementación de IA como parte de la optimización de sus procesos.

Tesis y Trabajos de Investigación PUCP

Explorar

Filtros

Ajustes

Ordenar por

resultados por página

Resultados de búsqueda