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. / Studies on Puya raimondii Harms in Peru are scarce, despite its ecological and economic value for high Andean ecosystems. Currently, its situation is serious due to climate and anthropogenic threats that affect the population growth of the species. As a result, P. raimondii has been declared in danger of extinction since it has little genetic variability to withstand such changes; in addition, it produces only one inflorescence at the end of its vegetative period. Therefore, the general objective of this thesis is to study and evaluate the conservation status of P. raimondii through remote sensing and the use of new object detection techniques such as Deep Learning algorithms applied in a representative area of puyas, namely the Regional Conservation Area of Puya Raimondi Forest - Titankayocc, department of Ayacucho. The methodology involves the use of Geographic Information Systems tools and spatial analysis based on geostatistics to estimate the number of individuals through Google Earth satellite images; subsequently, calculate the values of environmental variables such as the Normalized Difference Vegetation Index (NDVI) and the Terrain Roughness Index (TRI) from high-resolution satellites, CBERS-4A and SRTM respectively; finally, discretize the information found to characterize the habitat of P. raimondii within the conservation area. In this sense, the results achieved concluded in the detection of 58,607 individuals using Google Earth images. Likewise, the registered photosynthetic activity had an average value of 0.23 according to the NDVI; similarly, in the case of the TRI, the most favorable habitats for the species were identified, which were light rugged soils to elevated ones located mainly in the eastern and southern axes. That said, the proposal of new strategies for conservation study implied addressing concepts related to plant ecology, spatial analysis and artificial intelligence.

El presente trabajo de investigación surge ante el problema mundial de la pandemia del COVID-19, de tal manera, esta investigación tiene como objetivo general el implementar una solución basada en redes neuronales artificiales para predecir el riesgo de mortalidad de la COVID-19 en pacientes infectados, utilizando datos de una clínica de la ciudad de Chiclayo. Así, se decidió utilizar la metodología Scrum para la gestión del proyecto de investigación y para el modelado de la red neuronal artificial (RNA) se siguió la metodología de desarrollo utilizada en la investigación de I. Kaastra y M. Boyd incluyendo ciertas mejoras de la metodología utilizada en la investigación de Abdulaal A et al. En consecuencia, este proyecto generó una herramienta médica la cual es accesible a través de cualquier navegador web y cuenta con dos RNA implementadas las cuales tienen la capacidad de aprender de nuevos registros clínicos ingresados. La mejor RNA implementada tiene una exactitud del 82.72%, AUROC de 88.48%, desviación estándar de 0.0848 y un F1Score de 83.72%; además, este sistema web fue validado para el diagnóstico con las siguientes métricas médicas: 85.71% de sensibilidad. 79.48% de especificidad y un AUROC del 88.48%. Así pues, del desarrollo de esta herramienta se concluye que para identificar la correcta arquitectura e hiperparámetros se deben generar diferentes iteraciones de entrenamiento de la RNA; asimismo, en cada iteración se debe utilizar diferentes combinaciones de arquitectura e hiperparámetros calculando las métricas de exactitud, F-measure, AUROC y desviación estándar. Finalmente, se podrá elegir a la combinación con las mejores métricas.

La presente investigación tiene como objetivo analizar cómo se da la gestión del cambio analizar cómo se da la gestión del cambio tecnológico en organizaciones que ya han implementado herramientas de inteligencia artificial en los procesos de reclutamiento y selección en Latinoamérica. Para lograr dicho objetivo se procedió a realizar una revisión exhaustiva de las investigaciones pertinentes a dicho tema. Así, se identificó en la literatura tanto las herramientas de reclutamiento y selección tradicionales como las nuevas. Después de ello, se identificaron los principales modelos de gestión del cambio. Con dicha revisión, se propone un modelo de gestión del cambio que integre los conceptos revisados en el marco teórico., y se desarrollaron distintos modelos sobre la gestión del cambio para entender cómo se desarrolla este en las organizaciones. Con esta base teórica, se describió cómo se da este proceso en las empresas de consumo masivo en Latinoamérica. Para ello, se describe el contexto en el que se encuentra el sector así como los factores internos y externos que afectan los procesos de reclutamiento y selección. Luego de ello, se analiza cómo se da la gestión del cambio en empresas de consumo masivo en Latinoamérica que hayan implementado la inteligencia artificial a sus procesos de reclutamiento y selección. Es así que en la presente investigación se llega a la conclusión de que la gestión del cambio en el área de recursos humanos de empresas de consumo masivo viene siendo alineada no solo a la implementación de procesos, sino también de pensamiento de la organización

En la actualidad, las empresas buscan obtener el personal más idóneo para los puestos de trabajo a través del proceso de reclutamiento y selección. Esto debido a que una elección adecuada tiene un impacto positivo en las organizaciones para la consecución de sus objetivos. Además, en muchas ocasiones, se cuestionan si el personal ya existente dentro de la organización también puede calificar como potencial candidato. Ante ello, surge una necesidad por llevar el proceso de reclutamiento y selección de la manera más efectiva y eficiente posible; sin embargo, en la mayoría de medianas y pequeñas empresas carecen de herramientas tecnológicas que les permita hacer el uso adecuado de la información. Es por ello que, actualmente, el proceso de reclutamiento y selección en la mayoría de las pymes se gestiona con actividades manuales o con herramientas que almacenan la información del personal, pero no permiten estructurarla y obtener información necesaria y accesible para la organización. Esto se da porque la mayoría de herramientas actuales son utilizadas como un repositorio para los documentos e información del trabajador sin aprovecharla para la toma de decisiones dentro del proceso de reclutamiento y selección. Así mismo, se evidencia que en la mayoría de pymes no existen lineamientos formales para llevar a cabo el proceso de reclutamiento y selección, es por ello que procedimientos como la selección del personal se ejecutan en base a un conocimiento tácito. Como consecuencia, la data no se utiliza en su totalidad para obtener información enriquecedora para este proceso, además que genera un sentimiento de desconfianza por parte de los postulantes internos o externos sobre la objetividad de las actividades llevadas a cabo en el proceso. Es por todo lo expuesto que se evidencian los problemas y necesidades que surgen en el proceso reclutamiento y selección en las pequeñas y medianas empresas, por lo que se presenta en el presente documento el proyecto de tesis acerca la de implementación de un sistema de información para la gestión del proceso de reclutamiento y selección en pymes, la cual sigue lineamientos para el diseño centrado en el usuario así como la automatización de la selección personal implementando un algoritmo de machine learning basado en la experiencia, cursos y habilidades del personal o potencial candidato.

[pt] A sociedade passa por um momento de intensas transformações pautadas no uso de novas tecnologia. Nesse contexto, a inteligência artificial (IA) assume o papel de protagonista gerando debates acerca dos limites da sua aplicação. Cada vez mais presente na vida dos indivíduos e instituições, a IA participa de processos de tomada de decisão que, não raro, têm reflexos em direitos fundamentais e questões existenciais dos indivíduos. Tendo em vista a busca de soluções pautadas na centralidade humana no uso da tecnologia, o presente estudo se propõe a investigar a supervisão humana como instrumento de tutela da autonomia existencial no contexto de tomada de decisões automatizadas por sistemas de IA. Por meio da análise da relação entre a autonomia da máquina e a autonomia existencial, o texto traça o caminho para a investigação dos princípios e dispositivos legais vigentes que legitimam a necessidade da supervisão humana sobre os resultados decisórios gerados por sistemas de IA de alto risco, bem como o tratamento do tema nas propostas legislativas em trâmite no Brasil e União Europeia que visam regular os usos e aplicações da IA. / [en] The society is going through a moment of intense transformations based on the use of new technologies. In this context, artificial intelligence (AI) takes on the role of protagonist, generating debates about the limits of its application. Increasingly present in the lives of individuals. In view of the search for solutions based on the human centrality in the use of technology, the present study proposes to investigate human supervision as an intrument to protect human autonomy in the context of automated decision-making by AI systems.Through the analysis of the relation between machine autonomy and existential autonomy, the text outlines the path for the investigation of the current legal principles and laws that legitimize the need for human supervision over the decision-makinngg results generated by high-risk AI systems as well as the treatment of the subject in the legislative proposals in progress in Brazil and European Union that aim to regulate the uses aplications of AI.

Los chatbots son sistemas de procesamiento de lenguaje natural con los que se puede interactuar mediante una interfaz de texto o voz, y han sido adoptados en muchas industrias para responder las preguntas y solicitudes de los usuarios a través de interfaces de chat. Por ende, los chatbots tienen un valor comercial como asistentes virtuales. Tanto es así que se está trabajando en que los chatbots puedan comunicarse con los usuarios de manera similar a la comunicación que hay entre dos humanos; en otras palabras, un usuario debe experimentar la sensación de comunicarse con una persona. A su vez, dado que los chatbots eliminan los factores humanos y están disponibles las 24 horas del día, hay un incremento en la demanda de las capacidades de inteligencia artificial para interactuar con los clientes. En este aspecto, la sensación de comunicarse con una persona puede ser lograda mediante la inclusión de técnicas de comprensión del lenguaje natural, procesamiento del lenguaje natural, generación del lenguaje natural y aprendizaje automático. De este modo, los chatbots son capaces de interpretar una o varias intenciones comunicativas en cada “utterance” de un usuario, siendo que un “utterance” es todo lo que el usuario o chatbot mencionan mientras es su turno de hablar o escribir. Así mismo, los chatbots pueden asociar una o varias intenciones comunicativas a un identificador de “utterances” que contiene varios “utterances”. Por ende, a partir del “utterance” de un usuario, un chatbot es capaz de interpretar una o varias intenciones comunicativas asociadas a un identificador de “utterances”, a través del cual usa los “utterances” contenidos para escoger o generar un “utterance” como respuesta al usuario. No obstante, si bien un chatbot puede identificar múltiples intenciones comunicativas en un enunciado, de un usuario, con un “utterance”, no puede identificar múltiples intenciones comunicativas en un enunciado, de un usuario, que contenga múltiples “utterances”. En consecuencia, tampoco se ha investigado como encontrar los “utterances” de respuesta del chatbot cuando se tiene múltiples “utterances”. Por lo descrito previamente, en este proyecto se propone la implementación de una herramienta para: identificar múltiples intenciones comunicativas en múltiples “utterances”, identificar las dependencias entre intenciones, agrupar las intenciones a partir de sus dependencias, identificar las dependencias entre los grupos de intenciones respecto de los identificadores de “utterances” y los identificadores de “utterances” respecto de los “utterances”. Además, para facilitar el uso de la herramienta, se elabora una interfaz de programación de aplicaciones que recibe múltiples “utterances” en forma de texto, y devuelve los “utterances” segmentados, las intenciones identificadas, los grupos entre intenciones y los “utterances” de respuesta del chatbot para cada grupo de intenciones. Los resultados obtenidos evidencian que los enfoques utilizados son exitosos. Por último, se espera mejorar los resultados con técnicas de inteligencia artificial y computación lingüística.

[pt] O aumento do consumo de eletroeletrônicos e o desenvolvimento da tecnologia, proporcionou o surgimento de uma gama de produtos com diferentes funcionalidades, cada vez mais complexos e menores. As placas de circuito impresso (PCIs) são consideradas a parte principal dos dispositivos eletrônicos, sendo o cobre o seu componente elementar. O desenho e espessura das trilhas do circuito são determinantes para caracterizar a passagem de corrente elétrica nos equipamentos eletroeletrônicos e seu funcionamento está diretamente ligado a qualidade da confecção das trilhas do circuito. Este trabalho tem como objetivo estudar o processo de lixiviação do cobre, mediante a reação do ácido clorídrico, cloreto de cobre II e fluxo de ar. Além de investigar as condições experimentais ótimas do processo, que tem como principal característica a possibilidade de regeneração e reutilização da solução. Modelos para avaliar o efeito da concentração de ácido e fluxo de ar na corrosão das placas de circuito impresso foram desenvolvidos através da aplicação do planejamento experimental (pelo método clássico e por algoritmo genéticos em modelos polinomiais) e redes neurais artificiais. Visando encontrar as melhores condições experimentais para o sistema proposto, além de investigar a melhor técnica de predição do mesmo. Os resultados obtidos pelas previsões foram comparados com os resultados experimentais reais. As modelagens foram comparadas pela análise dos coeficientes de correlação (R2) e índices de erro (SSE, MSE e RMSE). Constatando-se que o modelo polinomial foi o mais adequado para prever a resposta. Através da investigação da superfície de resposta e curvas de contorno, foram identificadas as condições otimizadas para o processo. Das quais as concentrações ótimas de ácido clorídrico, cloreto de cobre II e fluxo de ar foram 1 mol.L-1, 0.3 mol.L-1 e 0.5 L/ min, respectivamente. / [en] The increased consumption of consumer electronics and the development of technology has led to the emergence of a range of products with different features, increasingly complex and smaller. Printed circuit boards (PCIs) are considered the main part of electronic devices, with copper being their elementary component. The design and thickness of the circuit tracks are crucial to characterize the passage of electric current in electronic equipment and its operation is directly linked to the quality of the circuit tracks. This work aims to study the copper leaching process through the reaction of hydrochloric acid, copper chloride II and airflow. In addition to investigating the optimal experimental conditions of the process, which has as its main feature the possibility of regeneration and reuse of the solution. Models to evaluate the effect of acid concentration and airflow on PCB corrosion were developed by applying experimental design (by the classical method and by the genetic algorithm in polynomial models) and artificial neural networks. Aiming to find the best experimental conditions for the proposed system, besides investigating the best prediction technique. The results obtained by the predictions were compared with the actual experimental results. The modeling was compared by analysis of correlation coefficients (R2) and error indices (SSE, MSE, and RMSE). Noting that the polynomial model was the most appropriate to predict the response. Through investigation of the response surface and contour curves, the optimized conditions for the process were identified. Of which the optimal concentrations of hydrochloric acid, copper chloride II and airflow were 1 mol.L-1, 0.3 mol.L-1 and 0.5 L / min, respectively.

El trabajo realizado en esta tesis pertenece al área de argumentación en inteligencia artificial. La representación de conocimiento en un formalismo basado en argumentación se realiza a través de la especificación de argumentos, cada uno en favor de una conclusión a partir de ciertas premisas. Dado que estas conclusiones pueden estar en contradicción, se producen ataques entre los argumentos. Luego, la evaluación de toda la información presente podría dar preponderancia a algunos argumentos por sobre aquellos que los contradicen, produciendo un conjunto de conclusiones que se considera ran garantizadas. El objetivo principal de esta tesis es la definición de un nuevo marco argumentativo capaz de manejar dinámica de conocimiento. En este sentido, se da una representación no sólo a los argumentos, sino que también se introduce la noción de evidencia como entidades especiales dentro del sistema. En cada instante, el conjunto de evidencia se corresponde con la situación actual, dándole contexto al marco argumentativo. La plausibilidad de los argumentos en un instante dado depende exclusivamente de la evidencia disponible. Cuando la evidencia es suficiente para dar soporte a un argumento, éste se denominará activo. También se considera la posibilidad de que algunos argumentos se encuentren activos aun sin encontrar soporte directamente desde la evidencia, ya que podrían hacerlo a través de las conclusiones de otros argumentos activos. Estas conexiones entre argumentos dan lugar a lo que en esta tesis se denomina estructura argumental, proveyendo una visión un tanto más compleja que la usual en cuanto a la representación de conocimiento argumentativo. Los resultados obtenidos en esta tesis permitirán estudiar la dinámica de conocimiento en sistemas argumentativos. En la actualidad, ya se han publicado artáculos que presentan un formalismo que combina argumentación y la teoría clásica de revisión de creencias. En esta línea de investigación se denen operadores de cambio que se aplican sobre el marco argumentativo abstracto dinámico y tienen como objetivo alcanzar cierto estado del sistema; por ejemplo, garantizar un argumento determinado. Por otra parte, este marco también permitirá estudiar métodos para acelerar el computo de garantía a partir del proceso de razonamiento realizado en estados anteriores.

Actualmente en nuestro país se manifiesta un resurgimiento de viejas ideologías violentistas que en un pasado dañaron gravemente a nuestra sociedad y dejaron terribles secuelas. Estas corrientes de pensamiento son impulsadas por movimientos pseudo-políticos que, obteniendo ventaja de la desinformación y de la carencia vivencial de la era del terror por parte de los grupos más jóvenes, preparan un relanzamiento de sus viejas propuestas. Por ello, se considera que, el uso de un videojuego serio en Internet para satisfacer la necesidad de informar a la población joven-adolescente sobre las consecuencias de estas ideologías, tendría un impacto positivo en este grupo social. El producto propuesto es un videojuego en tres dimensiones que permite al jugador ejecutarlo desde cualquiera de los navegadores web más populares. La inteligencia artificial de los personajes no controlados por el jugador incluye el diseño de comportamiento y el trazado de ruta. Por otro lado, la mecánica permite al jugador interactuar con el entorno, los objetos y los personajes. La inmersión en el videojuego, el impacto emocional del mismo y el compromiso del jugador es facilitado por el entorno 3D. La difusión de la información es realizada a través de la historia de fondo del juego, la cual puede ser revisada como texto escrito. Sin embargo, la riqueza del juego proviene de la interacción con un escenario plagado de enemigos controlados por el computador, cuyas acciones violentas son observadas por el jugador el cual asume el rol de observador imponente ante los maltratos perpetrados por los mismos; y que, además, posee recursos de acción muy limitados, a veces casi nulos —entre ellos completar pequeñas misiones antes de completar la misión principal. Esta mecánica recrea en cierta manera los sentimientos de impotencia generados en una situación real. Cumpliendo así el objetivo principal de informar a través de un juego de dichas experiencias de violencia.

El continuo crecimiento del comercio mundial ha ocasionado un incremento constante en la demanda de vuelos comerciales. Las aerolíneas se han visto en la necesidad de diversificar sus flotas de aeronaves y aumentar el número de las mismas para satisfacer la creciente demanda. La variedad de tipos de avión, la creciente cantidad de vuelos y un mayor número de aeronaves disponibles han complicado el proceso mediante el cual se asigna un avión específico a atender un vuelo programado. Ante esta nueva realidad se ha visto un creciente número de investigaciones dedicadas a diseñar algoritmos capaces de obtener una buena asignación vuelo-avión utilizando la menor cantidad de recursos. Los algoritmos planteados han ido subiendo en complejidad a medida que ha pasado el tiempo. Los primeros que fueron planteados eran denominados algoritmos exactos, estos podían obtener la respuesta optima, pero requerían de mucho tiempo y poder de procesamiento. Luego se hizo uso de algoritmos heurísticos, como el GRASP, el cual entregaban una solución buena, que posiblemente no sea la óptima, pero su consumo de recursos era menor. En la actualidad se han diseñado varios algoritmos meta-heurísticos que permiten obtener una mejor solución que los heurísticos haciendo mejoras continuas a la solución obtenida hasta que se cumplan ciertas condiciones de parada. El objetivo de este proyecto es diseñar un algoritmo genético que minimize los costos en la asignación avión-vuelo y a la vez maximice los posibles beneficios a obtener. Para cumplir con este objetivo se hará un estudio de los conceptos asociados a la asignación de tipos de aeronaves a vuelos y se recopilarán datos reales de previas asignaciones hechas por aerolíneas que están presentes en el mercado peruano. El producto final será un algoritmo genético diseñado y calibrado para obtener soluciones que sean válidas para el actual contexto nacional.