Revista Facultad de Ingeniería Universidad de Antioquia

Clasificación de anomalías en dispositivos del borde de IIoT

Martha Lucía Rodríguez-López — 2025-03-17

Una detección temprana de anomalías en Internet Industrial de las Cosas (IIoT) reduce los costos de mantenimiento, minimiza el tiempo de inactividad de la máquina y aumenta la seguridad de la planta. Un clasificador multiclase que detecta eventos, fallas o ataques libera al operador humano de la responsabilidad de identificar la causa de la anomalía, evitando desperdicio de tiempo que podría comprometer el rendimiento y la seguridad del proceso. Con estas cuestiones en mente, este artículo tiene como objetivo determinar si es posible diferenciar entre una falla de temperatura en un dispositivo IIoT, un ataque de negación de servicio a un broker MQTT y un evento causado por una aplicación que se ejecuta en el dispositivo de borde IIoT. Los datos utilizados para realizar la clasificación provienen de una Raspberry Pi 3, concretamente, datos de su CPU (temperatura, carga, memoria libre, paquetes Wi-Fi enviados y recibidos). Se entrenaron algoritmos del tipo k vecinos más cercanos (KNN), bosque aleatorio (RF), máquina de soporte vectorial (SVM) y un perceptrón multicapa (MLP). Teniendo en cuenta métricas como tasa de falsos positivos, tasa de falsos negativos, precisión, F1-score y el tiempo de ejecución, llegamos a la conclusión de que SVM y MLP fueron los mejores métodos para el caso de estudio, debido a la precisión (78,6 y 76,1, respectivamente) y el bajo tiempo de ejecución (17,3 ms y 0,35 ms).

Propiedades físicas y químicas usando mezclas comerciales de diésel y biodiésel de aceite de palma

Oscar Hernando Venegas-Pereira — 2025-02-21

En diferentes estudios sobre el impacto de las mezclas de combustibles en el rendimiento y emisiones contaminantes de un motor de combustión interna, es necesario conocer algunas propiedades físicas y químicas que permitan comprender el comportamiento de los resultados; sin embargo, obtener dichas propiedades requiere el uso de equipos especiales que pueden generar costos adicionales. En este documento, a partir de algunas pruebas experimentales, se ha podido obtener el comportamiento de las propiedades físicas y químicas (densidad, temperatura de ebullición, índice de cetano, viscosidad cinemática, poder calorífico y temperatura de llama adiabática) para diferentes mezclas de diésel comercial y Biodiésel de aceite de palma. Adicionalmente, los datos obtenidos fueron tratados estadísticamente para obtener ecuaciones de ajuste que permitan predecir el comportamiento de la mayoría de las propiedades estudiadas para mezclas de diferentes valores porcentuales.

La geotermia como solución a la demanda en calefacción. Análisis económico frente a suministro convencional

Natalia Nuño-Villanueva — 2025-02-28

Las energías renovables encabezan la transición energética. La descarbonización y las políticas ambientales, como el Plan del Objetivo Climático para 2030 de Europa, favorecen y apremian este cambio. La geotermia como energía renovable puede ser un factor clave para la descarbonización en el sector de la calefacción. Se trata de una energía eficiente, segura y limpia que no se está implantando con la misma tendencia que sus homólogas. En este estudio se abordan dos problemáticas de la implantación de la energía geotérmica: el cálculo de las necesidades térmicas y la diferencia económica de implantación frente a los suministros convencionales. Es por ello que en este estudio se presenta una metodología sencilla de cálculo de dimensionamiento para urbanizaciones y una comparativa económica de la misma instalación alimentada por gas natural o por geotermia de baja entalpía. Los términos comparativos tenidos en cuenta son la instalación inicial y el gasto anual. Esta comparativa busca calcular el periodo de retorno de la instalación inicial geotérmica y se ha realizado teniendo en cuenta diversos escenarios económicos.

Modelado computacional de datos epidemiológicos usando procesos de Poisson no homogéneos y datos funcionales

Santiago Ortiz — 2025-03-17

En este trabajo, presentamos una nueva metodología para modelar variables de conteo discretas dentro del marco de procesos estocásticos. Nuestro enfoque integra dos áreas estadísticas: los procesos de Poisson no homogéneos para la estimación y predicción de funciones de intensidad basadas en variables explicativas y las técnicas de estimación de datos funcionales. A través de un estudio de caso integral centrado en una enfermedad infecciosa de características virales, demostramos el potencial de nuestra metodología. Proporcionamos evidencia empírica de que nuestra metodología ofrece una alternativa robusta para modelar variables de conteo. Nuestros hallazgos apoyan la utilidad de nuestro enfoque para capturar la dinámica compleja inherente a los datos de conteo en los fenómenos epidemiológicos de enfermedades infecciosas.