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. / This report summarizes the findings of various studies on the impact of inappropriate eating habits, particularly strict diets, on the levels of water and muscle in the body, the relevant social problem is the high incidence of obesity and overweight in the Peruvian community, including to individuals between the ages of 18 and 45. Studies show that when people come off dietary restrictions, their eating habits change and the body compensates by using fats to sustain itself. The incidence of obesity and overweight is a global concern that has led to a growth in the prevalence of morbidities such as diabetes, cardiovascular conditions, and kidney failure, particularly in Peru where 70% of the population falls into this category. By examining user pain points, the report identifies meal times (breakfast, lunch, and dinner) as the biggest sources of frustration due to a lack of nutritious options. Despite acknowledging the health risks associated with unhealthy food choices, users often opt for convenience over nutrition. The proposal consists of the development of a mobile application that uses machine learning to automatically detect and analyze food dishes from photographs. This innovative solution simplifies the diet tracking process and provides a smoother user experience compared to competing apps that require manual food entry. The business model is designed to meet the requirements of the target audience that is predominantly between 18 and 45 years old and seeks to change their daily eating habits. The application is intended to serve as a useful tool to help users achieve their desired goals, this application is innovative and disruptive because it combines cutting-edge technologies, simplified user experiences, personalization and a proactive approach in preventive health, offering a resource valuable in helping people improve their diets and lifestyles. The business model of an application focused on improving the diet and rigorously controlling the diet would have exponential growth potential in Peru. This is due to the combination of the increase in the use of mobile applications and the increasing prevalence of obesity and overweight in the country. As Soto (2020) mentions, using mobile applications has experienced a notable rise in Peru, which indicates a great adoption of these technological tools in multiple areas, including the health sector. On the other hand, obesity and overweight are currently considered public health problems in Peru, as evidenced by the growth in the incidence of these conditions in the community (INEI, 2020). The report indicates that the project has a significant economic value with a NPV of S/ 3,980,520.22 soles, taking into account a discount rate of 10% and an IRR of 281.65% over five years. The project also has an important social value, as it promotes healthy lifestyles and responsible production and consumption, while positively impacting the environment. The report concludes with a VANS of S/4,258,764.47 Soles after analyzing the benefits and social costs of the project.

La supervisión de programas tiene como objetivo la automatización de las distintas actividades implicadas en la utilización especializada de una librería de programas. Para llevar a cabo esta tarea, los sistemas de supervisión de programas necesitan una gran cantidad de conocimiento sobre la utilización de los programas, incluyendo las situaciones en que pueden ser aplicados, las combinaciones de programas habitualmente utilizadas, etc. Los sistemas de supervisión de programas incorporan esta experiencia en una arquitectura basada en el conocimiento. Sus características distintivas son la variedad de conocimiento que emplean y su representación, la cual normalmente incluye objetos estructurados y reglas de producción. A pesar de su importancia creciente, poca investigación se ha dedicado a la verificación y validación de sistemas con las características anteriores. En esta tesis acometemos la verificación y validación de sistemas de supervisión de programas a partir de un modelado del conocimiento, explotando la información sobre el conocimiento que requieren, su organización y la manera precisa en que utilizan este conocimiento durante el razonamiento. Esta información nos permite identificar las propiedades que las bases de conocimiento deben verificar para servir adecuadamente a la supervisión de programas, propiedades mas allá de la consistencia y completitud de su implementación. En esta tesis presentamos las herramientas de verificación de bases de conocimiento desarrolladas de acuerdo con este enfoque, así como algunos experimentos en la aplicación de técnicas de verificación de programas a motores de supervisión de programas con el fin de identificar las propiedades que nos interesan.

Predecir el precio de una acción es un tema muy importante en el mundo financiero, debido a que mediante ella se puede generar una estrategia de inversión y obtener muchas ganancias. El comportamiento de los precios de las acciones sigue una distribución muy compleja, siendo afectadas por factores internos de las compañías, tales como decisiones gerenciales, y también por factores externos, como el estado del mercado en un momento dado. El sector minero es considerado uno de los sectores más volátiles dentro de la bolsa, y frecuentemente atrae a los inversionistas más arriesgados que desean obtener rápidas ganancias; sin embargo no se han encontrado estudios que se hayan enfocado en este sector. La precisión de los modelos de machine learning dependen de la correcta elección de las variables y técnicas a utilizar, así como también del pre procesamiento que se realice a la data antes de ser ingresada al modelo, es por esto que en el presente trabajo se realizó una encuesta a expertos de inversión en la bolsa de valores sobre las variables influyentes en el comportamiento de una acción minera, producto de ello se identificaron variables como el precio de los metales, precio de los índices y precio del dólar; las cuales, junto a las variables fundamentales y técnicas, participaron en la selección de variables mediante el cálculo del coeficiente de correlación de Pearson en cada una de ellas. Las variables resultantes fueron ingresadas posteriormente al modelo híbrido propuesto, donde las salidas de cada una de las técnicas de machine learning utilizadas (redes neuronales artificiales, máquinas de soporte vectorial para regresión y red neuronal de base radial) formaban parte de la entrada hacia una red neuronal artificial, considerada como técnica principal debido a que alcanzaba los mejores resultados en la fase experimental. Para validar el sistema se consideró el dataset de las empresas Buenaventura, Southern Copper, Fortuna Silver Mines, Barrick Gold Corporation y BHP Billiton Limited; que alcanzaron un MAPE de 1.666, 1.470, 1.375, 2.567 y 0.998 respectivamente, y un promedio de error de 1.615%, lo que demuestra una gran mejora con respecto al 5.4% de error obtenido en el sector más cercano (petrolero). / Tesis

La presente investigación aborda el problema de los Sistemas de Armas Autónomas Letales (SAAL), debido a que se tratan de armas que no dependen de un control humano, sino de su programación basada en inteligencia artificial (IA) para seleccionar y atacar objetivos militares. Este asunto constituye uno de los campos más novedosos del Derecho Internacional debido al creciente avance de la tecnología militar para poner en funcionamiento robots carentes de juicio humano en los conflictos armados. En tal sentido, esta investigación cuestiona si el uso de los SAAL es conforme al Derecho Internacional Humanitario (DIH), principalmente con los Principios Distinción, Proporcionalidad, Precaución y Humanidad, con el objetivo de determinar cómo está regulado este tipo de armamento robótico en la conducción de las hostilidades. Por lo mencionado, se justifica que los SAAL, a pesar de que aún no están desplegados en los conflictos armados, están generando un intenso debate y preocupación mundial respecto a su legalidad y aplicación el DIH, como medio y método de guerra. Para comprender el marco general de regulación de las armas en el DIH se utilizó el análisis y el método sistémico. Finalmente, se concluye que el uso de los SAAL no es conforme al DIH porque viola los principios que constituyen su base y fundamento jurídico, siendo los seres humanos quienes deben mantener siempre el control y dirección de las hostilidades, para garantizar la observancia y cumplimiento del derecho de los conflictos armados.

Presenta el diseño e implementación de un sistema experto en la detección de lavado de activos basándose en la determinación del riesgo de la transacción financiera inusual y el conocimiento del cliente. Para el desarrollo del sistema se usó la metodología CommonKADS por ser un estándar de facto en la construcción de sistemas basados en conocimiento. El sistema toma como entrada los datos de las operaciones bancarias contenidas en un caso inusual reportado y los datos del cliente obteniendo, mediante el motor de inferencia, el riesgo final del caso, que permitirá concluir si se debe reportar o no como sospechosa. Las pruebas realizadas han consistido en la evaluación de 251 casos obteniendo como resultado un porcentaje de acierto del 98.81% a la cuarta iteración.

[pt] Confiança é um aspecto fundamental em sistemas distribuídos abertos de larga-escala. Ela está no núcleo de todas as interações entre as entidades que precisam operar em ambientes com muita incerteza e que se modificam constantemente. Dada essa complexidade, esses componentes, e o sistema resultante, são cada vez mais contextualizados, desenhados e construídos usando técnicas baseadas em agentes. Portanto, confiança é fundamental em um sistema multi-agentes (MAS) aberto. Logo, este trabalho investiga como se ter um modelo de confiança explicitamente em um agente inteligente, que possui crenças (Beliefs), desejos (Desires) e intenções (Intentions), chamado de agente BDI. Ou seja, o agente passa a ter um quarto componente chamado confiança (Trust). Dessa forma, é necessário uma lógica para englobar o conceito de confiança em um MAS BDI aberto. Isso é feito usando uma lógica multi-modal indexada, onde os mundos possíveis que modelam um sistema multi-agentes representam quais agentes estão presentes em um dado instante de tempo. E, para cada uma três componentes originais de um agente BDI, há também uma representação de mundos possíveis, pois as mesmas são tratadas como modalidades. Já a confiança é modelada como sendo um predicado, e não uma modalidade. / [en] Trust is a fundamental concern in large-escale open distributed sytems. It lies at the core of all interactios between the entities that have to operate in such uncertain and constantly changing environmonts. Given the complexity of the interactions, these components, and the ensuing system, are increasingly being conceptualised, desined, and built using agent-based techiques. Therefore, the presence of trust is imperative in a multi-agent system (MAS). Consequently, this work studies how to have a explicit trust model in intelligent agent, which has beliefs, desires and intentions (BDI agent). Thas is, the agent now has a fourth component called Trust. This way, a logic to include the concept of trust in an open BDI MAS is interesting, so that the different aspects of a trust model can be expressed formally and accuratelly. This is achieved by using an indexed multi-modal logic, where the possible worlds which model a multi-agent system represent which agents are in the system in a given moment. Moreover, for each one of the three original components of a BDI agent, where the components represent beliefs, desires and intentions, there is a representation of possible worlds, because these are treated as modalities. However, trust is modelled as predicate, not as a modality.

[pt] Esta obra compreende a utilização de Máquinas de Estados Hierárquicas na definição e no controle de comportamento de agentes inteligentes para jogos eletrônicos. Esse tipo de Máquina de Estados permite reduções drásticas no número de transições quando comparada com uma Máquina de Estados não hierárquica que implemente o mesmo comportamento; além disso, oferece uma maneira mais intuitiva de se definir e entender representações gráficas de Máquinas de Estados compostas por muitos estados, típicas de agentes de jogos que necessitam de comportamento reativo complexo. / [en] This work comprehends the use of Hierarchical State Machines in the definition and control of behavior pertaining to intelligent agents in electronic games. This type of State Machine permits drastic reductions in the number of transitions when compared to a non-hierarchical State Machine that implements the same behavior; besides, it offers a more intuitive manner for defining and understanding graphical representations of State Machines consisting of many states, a typical scenario in game agents that need to exhibit complex reactive behavior.

Proyecto DGESIC PB98-0977

No description available.

No description available.