FRBA - Publicaciones en Congresos, Conferencias y Jornadas

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    Creación de un modelo integral de gestión del conocimiento para las PyMEs argentinas
    (Universidad Nacional de Cuyo, 2025-05-28) Straccia, Luciano Nicolás; Pollo-Cattaneo, María Florencia; Baruzzini, Brenda; Berro, Camila
    La gestión del conocimiento (GC) aborda la creación y el uso del conocimiento en las organizaciones desde un enfoque multidisciplinar. El Grupo GEMIS.BA, a través de diversos proyectos, se propone analizar la GC desde sus diversos enfoques y presentar un modelo integral para su aplicación concreta en las organizaciones. Este trabajo presenta los diferentes enfoques, los proyectos de investigación desarrollados en dicho marco, los resultados obtenidos y un nuevo proyecto de investigación y desarrollo. Los proyectos (finalizados o en desarrollo) del grupo de investigación han tratado sobre la indagación del grado de implementación de GC en las pequeñas y medianas fábricas de software; análisis de modelos de representación del contenido y propuestas de tecnologías y arquitecturas tecnológicas para la implementación de GC en las organizaciones; definición de un modelo de medición de GC y un observatorio tecnológico que favorezca la visualización del estado de aplicación de la GC en la Ciudad de Buenos Aires. Este nuevo proyecto aporta una visión integral de los diferentes aspectos de la GC.
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    Manual para la elaboración de Planes de Eficiencia Energética en entidades de Bien Público (EBP)
    (2024-12-31) Grosso Basto , Matias Pablo; Cohendoz, Lisandro Ariel; Pita, Guillermo Oscar; Piterman, Valeria; Vera Gold, Fausto; Juarez , Juan Francisco; Conde, Tomas Ignacio; Vazquez Gil , Anibal Javier
    El manual pretende ser una especie de guía para Entidades De Bien Público, para que puedan - Comprender el cuadro energético - Realizar un diagnóstico inicial del desempeño energético. - Obtener las curvas de carga - Definir la línea de base energética (LBE). - Identificar indicadores clave (KPI). - Desarrollar un plan de acción con metas energéticas. - Capacitar del personal y usuarios. - Implementar de mejoras energéticas. Con el fin de poder reducir sus costos energéticos, disminuir la huella de carbono a través de un consumo más eficiente y poder tener un personal dedicado a la mejora continua en gestión energética.
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    Aproximaciones sobre el diseño curricular para la formación en sistemas embebidos
    (Congreso virtual de microcontroladores, 2024-10-25) Gonzalez, Nahuel; Trujillo, Marcelo; Giura, Marcelo
    Se propone examinar el diseño curricular de la asignatura Informática II en la carrera de Ingeniería Electrónica en la Universidad Tecnológica Nacional, con foco en la formación en sistemas embebidos. La asignatura en cuestión integra contenidos de programación avanzada, acceso a hardware y desarrollo de sistemas embebidos mediante el uso de C y C++. La metodologia de enseñanza se basa a en enfoques constructivistas y cognitivistas, promoviendo el aprendizaje significativo a través de proyectos grupales y herramientas de modelado como uModelFactory. La evaluación incluye trabajos de laboratorio, presentaciones y exámenes parciales. A su vez, la propuesta se adapta a la virtualidad sincrónica, incorporando métodos como el aula invertida para favorecer el aprendizaje. Se destaca la importancia de la articulación entre asignaturas y la necesidad de una visión integral que prepare a los estudiantes para los desafíos profesionales, alineándose con el perfil profesional esperado en la Ordenanza 1849.
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    La emergencia de nuevas modalidades de enseñanza en carreras de ingeniería en contextos de pospandemia
    (Editorial GRAÓ (MUNICONBEL, S.L., 2025-01-02) Ayusso , María Luz; Guiggiani, Lorena
    En el año 2020, la pandemia por COVID-19 ubicó a las instituciones educativas en un escenario inédito al que hubo que dar respuestas inmediatas que permitieran garantizar la continuidad pedagógica. En Argentina, las universidades iniciaron el ciclo académico con distintas estrategias que activaron un conjunto diverso de acciones cuyo efecto impactó en el rediseño de las propuestas de enseñanza mediadas por tecnologías, muchas de las cuales tuvieron continuidad en años siguientes a la pandemia. Varios autores, entre ellos Alcántara (2020), señalan la importancia de realizar balances de recuperación en las instituciones a partir de las experiencias vividas y las huellas que esta ha dejado. En palabras de Chehaibar (2020), la educación se ha visto violentada y también retada en la pandemia. El supuesto desde el que se planteó la investigación que sustenta este trabajo es que la movilización de cambios importantes e inesperados en la enseñanza, que afectaron a estudiantes y en relación con las formas de enseñar y de aprender que instaló la virtualidad, generó impactos significativos que son importantes monitorear. Asimismo, afectaron significados y prácticas que los sujetos e instituciones construyen sobre la enseñanza y el aprendizaje. Finalmente, como supuesto asociado, estos efectos tienen la potencialidad de generar innovaciones en la formación universitaria, de transformar significados sobre la enseñanza y el aprendizaje, y de instalar nuevos enfoques acerca de la inclusión, entendida como ampliación en las posibilidades de aprender y participar en actividades conjuntas con tecnologías diversas Se focalizó en el análisis de los cambios e innovaciones generadas en las prácticas educativas desde la perspectiva de los docentes y el análisis documental, interrogando no solo por la génesis del problema y las soluciones dadas, sino también por la implementación actual y la proyección a futuro en la enseñanza de las ingenierías.
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    Análisis de Ciclo de Vida aplicado a la síntesis de nanopartículas de hierro cerovalente para remoción de contaminantes en agua
    (2024) Crespi, Julieta; Miranda Ruiz, Gladys Natalia; Garro, Justina; Quici, Natalia
    Las nanopartículas de hierro cerovalente (nFe) son materiales capaces de remover eficientemente distintos contaminantes en agua. Pueden sintetizarse por diversos métodos, obteniendo en cada uno nanoestructuras con distintas composiciones, morfologías, tamaños, estados de oxidación del hierro y estructura, y por esto distinta reactividad. El método tradicional empleado en literatura a escala laboratorio consiste en la reducción de sales de Fe(II) o Fe(III) empleando borohidruro de sodio, pero poco se han estudiado los impactos relacionados con esta síntesis y el empleo de estas nanopartículas para remediación de contaminantes, tanto a nivel de mesada como en la perspectiva de su escalado. El Análisis de Ciclo de Vida (ACV) se presenta como una herramienta útil para contribuir a la optimización del proceso de síntesis y la planificación del escalado, con miras a la aplicación en sitios contaminados, buscando minimizar el impacto ambiental tanto del proceso de remediación como de la producción de los materiales. El objetivo de este trabajo es aplicar el Análisis de Ciclo de Vida al proceso de síntesis de las nanopartículas de hierro cerovalente mediante la reducción de una sal de Fe(III) con borohidruro de sodio como agente reductor.
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    Revisión Sistemática de Literatura sobre Herramientas Ontológicas para Representar Conocimientos
    (Universidad Nacional de La Plata, Facultad de Informática, 2024-10) Hernandez, Jair; Vegega, Cinthia; Pollo Cattaneo, María Florencia
    Las ontologías proporcionan un marco formal para modelar conceptos, relaciones y reglas del dominio, permitiendo de esta forma la representación del conocimiento en el marco de los Sistemas Inteligentes. Para poder modelar dicho conocimiento es necesario contar con herramientas que permitan crear, editar y gestionar ontologías. En este contexto, el presente trabajo explora los factores, criterios y características en relación con las herramientas para la creación de ontologías. Este proceso se realiza mediante una revisión sistemática de la literatura que brinda una visión actualizada de los editores disponibles. Además, se identifican las limitaciones y restricciones existentes, así como las mejores prácticas que se promueven
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    A Machine Learning-Based Clinical Decision Support System for Mental Health Risk Profiling
    (CEUR-WS, 2024-10) Paoli, Juan Francisco; Chatterjee, Parag; Pollo Cattaneo, Maria Florencia
    Clinical Decision Support Systems (CDSS) are increasingly being adopted to enhance healthcare delivery, particularly in mental health. This paper presents the design and implementation of a CDSS framework tailored for mental health-related data, focusing on predictive risk profiling and supporting healthcare professionals in data-driven decision-making. The system integrates machine learning algorithms for both classification and regression tasks, facilitating personalized risk assessments and treatment recommendations. It features a modular architecture, consisting of a data processing pipeline, machine learning engine, and an intuitive user interface, allowing for efficient handling of diverse datasets and seamless integration with existing clinical workflows. The system was tested on multiple open datasets, each requiring varying levels of preprocessing and data cleaning. Key results include the performance of models like Random Forest, Gradient Boosting, and K-Nearest Neighbors, and the significant impact of feature complexity over patient volume on processing times. Despite being deployed on mid-range hardware, the system achieved fast response times, highlighting its feasibility for real-time clinical use. The work underscores the importance of usability, performance efficiency, and interoperability in developing CDSS solutions, paving the way for broader adoption in mental health contexts.
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    Knowledge Management: Innovation, Technology and Ontologies
    (CEUR-WS, 2024-10) Straccia, Luciano; Pollo Cattaneo, Maria Florencia
    Knowledge is an essential resource to create value for organizations and requires adequate Knowledge Management to generate, retain, and apply it and obtain competitive advantages. Knowledge management implies considering the people who are part of the organization as a key factor, proposing organizational cultures and aspects that favor it, and applying processes and technologies. This research used a literature review of articles published in the DBLP Computer Science Bibliography in first and second-quartile journals based on the Scimago Ranking Journal to analyze the presence of Knowledge Management, which views are considered, and which aspects of technology are most relevant. The results of this research provide an overview of relevant topics about knowledge management and allow shows the relevance relationship between knowledge management and innovation, and artificial intelligence and ontologies as a fundamental part of the application of knowledge management.
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    Gestión del Conocimiento: Actividades, Tecnología y Modelo de Medición
    (Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco, 2024-04) Straccia, Luciano; Pollo Cattaneo, Maria Florencia; Maulini, Adriana; Berro, Camila
    La gestión del conocimiento (GC) aborda la creación y el uso del conocimiento en las organizaciones desde un enfoque multidisciplinar. El grupo GEMIS, a través de diversos proyectos, se propone analizar la GC desde sus diversos enfoques y presentar un modelo integral para su aplicación concreta en las organizaciones. Este trabajo presenta los diferentes enfoques, los proyectos de investigación desarrollados en dicho marco, los resultados obtenidos y las próximas actividades de investigación y publicaciones previstas. Los proyectos (finalizados o en desarrollo) del grupo de investigación han tratado sobre la indagación del grado de implementación de GC en las pequeñas y medianas fábricas de software; análisis de modelos de representación del contenido y propuestas de tecnologías y arquitecturas tecnológicas para la implementación de GC en las organizaciónes; definición de un modelo de medición de GC y un observatorio tecnológico que favorezca la visualización del estado de aplicación de la GC de la Ciudad de Buenos Aires.
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    Aplicación de la Inteligencia Artificial en el contexto de la salud mental
    (Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco, 2024-04) Di Felice, Martin; Lamas, Chabela; Maleh, Federico; Norscini, J.; Ramón, Hugo; Deroche, Ariel; Lebedinsky, M.; Leguizamón, R.; Montenegro Aguilar, G.; Trupkin, I.; Pytel, Pablo; Vegega, Cinthia; Chatterjee, Parag; Pollo Cattaneo, Maria Florencia
    La salud mental abarca el bienestar emocional, psicológico y social de un individuo, influyendo significativamente en su calidad de vida. En un contexto global de creciente conciencia sobre la importancia de la salud mental, la aplicación de la inteligencia artificial (IA) emerge como una herramienta prometedora para mejorar la prevención, diagnóstico y tratamiento de trastornos mentales. La IA ofrece capacidades analíticas avanzadas que pueden procesar grandes volúmenes de datos clínicos, genéticos y de comportamiento, permitiendo una detección temprana precisa de problemas de salud mental, una personalización de tratamientos basada en datos y una intervención proactiva. Además, la IA está siendo utilizada para desarrollar sistemas de apoyo a la toma de decisiones clínicas, identificar patrones de riesgo y predecir resultados de tratamiento. Estas aplicaciones están transformando la forma en que los profesionales de la salud mental abordan y gestionan los trastornos psicológicos, mejorando la eficiencia de los servicios y optimizando los resultados para los pacientes. En este contexto, el Grupo de Estudio en Metodologías de Ingeniería en Software (GEMIS) de la Universidad Tecnológica Nacional - Facultad Regional Buenos Aires está trabajando para llevar adelante una nueva línea de investigación, aplicacion inteligencia artificial en el campo de la salud mental. El presente trabajo tiene como objetivo describir el estado de avance de la línea de investigación vinculada con la aplicación de Inteligencia Artificial (IA) en la salud mental. Además del desarrollo de los modelos predictivos en base de datos clçinicos utilizando técnicas de aprendizaje automático en el área de salud mental, se incorpora un nuevo aspecto en la línea de investigación, el análisis automático de señales e imágenes para buscar nuevos patrones y predictores relacionados a la salud mental, proporcionando una mirada complementaria a la línea principal. Se espera fortalecer esta línea de investigación enriqueciendo así el panorama de investigación en el campo de la salud mental.