VI Taller Internacional de Matemática Computacional
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Clasificación estadística supervisada para analizar el impacto del propóleo sobre las bacterias Actinomyces viscosus y Streptococcus mutans
Herman Alfredo Dávila PintoHecho
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Sistema de información decisional sobre la carga de entrenamiento en el control médico deportivo
Jonathan González PierasHecho
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Sistema inteligente para la detección y clasificación de vulnerabilidades en aplicaciones Android usando Minería de Datos y Algoritmos Supervisados
Fausto Alberto Viscaino NaranjoHecho
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Modelo computacional para el apoyo al diagnóstico de pacientes con la enfermedad de Parkinson
Eliany Rodríguez GonzálezHecho
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Análisis computacional sobre el aprendizaje de vocabulario básico de inglés para Educación General Básica Media
Luis Orlando Albarracín ZambranoHecho
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Aplicación de la nanotecnología para la innovación en prevención, diagnóstico y tratamiento odontológico
Alexis Fernando Chango QuingaHecho
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Aplicación de modelos y herramientas de inteligencia artificial y aprendizaje automático en cirugía oral con tecnología láser: revisión bibliográfica
Kahita Paola Paca ZhingreHecho
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Empleo de DTW como medida de distancia en datos obtenidos desde Smartphone
Arlety Leticia GarcíaHecho
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Modelo analítico y experimental para evaluar el comportamiento de nanopartículas en empastes de resina utilizados en tratamientos odontológicos
Juan Sebastián Michilena EcheverríaHecho
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Análisis estadístico computacional sobre prevalencia de adherencia terapéutica en personas con hipertensión arterial
César Paúl Cervantes GarcíaHecho
El presente trabajo tuvo como objetivo desarrollar un prototipo robótico, denominado Automatizado Robótico de Gestión y Observación Sensorial (A.R.G.O.S.), capaz de operar en entornos hostiles o de difícil acceso para recopilar y transmitir datos en tiempo real, contribuyendo a la toma de decisiones en escenarios críticos. Para ello, se diseñó una estructura modular con movilidad adaptativa, integrando sensores multifuncionales, dos microcontroladores Arduino UNO para evitar interferencias, y un sistema de suspensión flexible para terrenos irregulares. La metodología se dividió en cuatro etapas: construcción física con componentes mecánicos y electrónicos, programación de algoritmos de
navegación autónoma y comunicación Bluetooth, y pruebas en laboratorio, entornos simulados y reales. Los resultados mostraron que el robot superó rampas y terrenos rocosos con una eficacia del 95% en evasión de obstáculos, detectó objetos a 4–5 metros mediante el sensor ultrasónico, y registró datos ambientales con precisión (humedad/temperatura ±2%, campo magnético 80% eficaz). Estos resultados evidencian que A.R.G.O.S. es una solución viable para exploración en entornos críticos, aunque futuras iteraciones deberán abordar limitaciones energéticas y mejorar la adaptabilidad en terrenos extremos. El prototipo sienta las bases para robots versátiles en aplicaciones de rescate,
inspección industrial y monitoreo ambiental.