Repositorio Universidad Estatal Península de Santa Elena
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Recent Submissions
Arquitectura iot orientada al análisis bioacústico y clasificación automática de sonidos respiratorios pediátricos
(La Libertad: Universidad Estatal Península de Santa Elena, 2026, 2026-09-24) Morales Vera, Samantha Vanessa; Quirumbay Yagual, Daniel
El proyecto desarrolla una arquitectura IoT orientada al análisis bioacústico y clasificación automática de sonidos respiratorios pediátricos como apoyo al monitoreo infantil, el sistema integra un dispositivo basado en ESP32, micrófono digital INMP441 acoplado a un estetoscopio, acelerómetro MPU6050, backend en Node.js y Express, servidor de Machine Learning en Flask, base de datos MongoDB Atlas y una aplicación web progresiva. La metodología se estructuró mediante incrementos funcionales que abarcan adquisición, transmisión, procesamiento, clasificación, almacenamiento y visualización de resultados. Para el modelo Random Forest se emplearon 511 registros y 46 variables bioacústicas, aplicando balanceo únicamente al conjunto de entrenamiento y conservando 103 muestras para prueba. El modelo alcanzó 88,35 % de exactitud y 92,18 % de validación cruzada, los resultados se visualizan mediante métricas, historial, espectrogramas, forma de onda e informes PDF, sin sustituir la valoración médica profesional.
Visualizador comparativo de imágenes generadas por prompts adversariales
(La Libertad: Universidad Estatal Península de Santa Elena. 2026, 2026-09-24) Sánchez Granda, Rodolfo Michael; Rosero Vásquez, Shendry Balmore
El presente proyecto tuvo como objetivo desarrollar VisuaT2I, un sistema web orientado a la visualización, comparación y análisis de imágenes generadas por
distintas modelos T2I frente ac prompts maliciosos. La investigación se llevó a cabo mediante la construcción de un conjunto experimental de 250 prompts distribuidos en categorías de control, violencia, sesgo, desinformación y otros escenarios adversariales, ejecutados sobre los modelos utilizando Stability Matrix y ComfyUI.
A través de VisuaT2I se generaron y analizaron 750 imágenes mediante métricas cuales CLIP-Score, distancia semántica y clasificación NSFW. Los resultados
evidenciaron diferencias en el comportamiento de los modelos antes distintas técnicas adversariales, identificando mayores vulnerabilidades en escenarios
relacionados con violencia y contenido potencialmente explicito. Finalmente, se propusieron recomendaciones de mitigación orientadas a fortalecer la seguridad y
robustez de los sistemas T2I, demostrando además la utilidad de VisuaT2I como herramienta de apoyo para la evaluación experimental de modelos generativos.
Sistema cognitivo de gestión del conocimiento para la atención de incidentes tecnológicos en el proceso de nivelacion universitaria, basada en ontológias y NLP/ML
(La Libertad: Universidad Estatal Península de Santa Elena, 2026, 2026-09-24) Orrala Gonzalez, Andrea Carolina; Coronel Suarez, Marjorie
La presente propuesta de implementación de un sistema cognitivo para la gestión del conocimiento institucional en el proceso de nivelación y admisión universitaria tiene como propósito capturar, estructurar y retroalimentar la base de conocimiento durante la atención de incidentes tecnológicos de nivel 1. La gestión formal del conocimiento se sustenta bajo la adaptación de la metodología para la creación de ontologías de Uschold y King implementando modelos de clasificación como Bert y ontología, recuperación semántica y además un modal interactivo para retroalimentación del conocimiento.
Se evaluó el sistema cognitivo obteniendo una taza de aceptación del 75%, y se evidencia como la intervención ontológica en la gestión del conocimiento mejora la clasificación de los incidentes en un 19% de los casos evaluados para la correcta recuperación del conocimiento. Con los resultados obtenidos esta propuesta demuestra como la gestión del conocimiento puede pasar de un proceso informal a uno formal y estructurado.
Detección de neuroticismo en textos en español mediante técnicas de aprendizaje profundo
(La Libertad: Universidad Estatal Península de Santa Elena. 2026, 2026-09-23) Reyes Suárez, Melany Odalis; Haz López, Lídice Victoria
La presente investigación tuvo como objetivo desarrollar un sistema basado en aprendizaje profundo para detectar indicadores lingüísticos asociados al
neuroticismo en textos escritos en español. Se trabajó con seis indicadores: vergüenza, irritabilidad, inseguridad, depresión, ira y ansiedad. Para el desarrollo
experimental se implementaron los modelos BERT, RoBERTa y DistilBERT mediante Fine-Tuning, mientras que FLAN-T5 fue evaluado mediante Few-Shot
Learning. Los resultados mostraron que BERT obtuvo el mejor desempeño entre los modelos ajustados, alcanzando un F1-score de 0.7622. Por su parte, FLAN-T5 obtuvo un F1-score micro de 0.2602 al ser evaluado sobre 120 comentarios independientes. A partir de los resultados obtenidos, BERT fue seleccionado como
modelo principal e integrado en una aplicación para realizar el análisis de comentarios, mientras que FLAN-T5 se incorporó como una alternativa experimental basada en pocos ejemplos.
Desarrollo de un sistema informático orientado a la mejora de la gestión de compras y ventas, incorporando un método predictivo para el pronóstico de demanda de productos en tiempo real dentro de un negocio comercial
(La Libertad: Universidad Estatal Península de Santa Elena, 2026, 2026-09-23) Mence Figueroa, Michael Anthony; Del Pezo Izaguirre, Evelyn Jazmin
Esta propuesta se centra en la creación de un sistema web de código abierto para la gestión de compras y ventas en un negocio comercial, incorporando un módulo de pronóstico de demanda basado en el modelo ARIMA, cuyo objetivo principal es optimizar el abastecimiento de inventario y mejorar los procesos de compras y ventas. La motivación de esta iniciativa surgió debido a que los procesos de gestión de inventario se realizaban de forma manual y subjetiva, lo que generaba desabastecimientos, excesos de stock y pérdidas económicas. En la actualidad no se contaba con herramientas tecnológicas que permitan anticipar la demanda de productos ni automatizar los procesos de compras y ventas. El objetivo central de esta iniciativa es abordar los problemas derivados de los procesos manuales de gestión, los cuales generan demoras, errores humanos y una toma de decisiones basada en intuición en lugar de datos objetivos. La ausencia de un sistema automatizado que integre pronósticos de demanda ha obligado a
los responsables de inventario a realizar compras basadas en estimaciones subjetivas, lo que ha limitado considerablemente la eficiencia operativa y la rentabilidad del negocio.