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Item type:Ítem, Deep learning aplicado a la detección automática de Spread-F(Universidad Nacional de Tucumán, Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología, Departamento de Informática, 2026-02) Girbau Alfaro, Juan Mariano; Hidalgo Bini, Rocio; Amenabar, Alejandro Miguel Girbau Alfaro, Juan Marian Hidalgo Bini, Rocio; Molina, Maria Graciela1. Resumen El Spread-F (SF) es un evento observable en un ionograma (generado por un radar ionosférico o ionosonda) asociado a irregularidades en la región F de la ionosfera. La identificación de estos eventos resulta particularmente relevante para el monitoreo de condiciones ionosféricas que afectan la propagación de ondas de radio. Actualmente, su detección se realiza de manera manual a partir de la inspección visual de los ionogramas, lo que implica un proceso intensivo en tiempo y dependiente del criterio experto, lo cual reduce su robustez y reproducibilidad. En este contexto, en el presente trabajo se aborda esta problemática mediante el diseño e implementación de un sistema de detección automática de Spread-F en ionogramas utilizando técnicas de Aprendizaje Profundo (Deep Learning). El sistema propuesto se basa en el uso de Redes Neuronales Convolucionales (Convolutional Neural Network, en adelante CNN) para abordar un problema de clasificación binaria, diferenciando ionogramas (imágenes generadas por un radar denominado sondador ionosférico) con y sin presencia de Spread-F. Para su desarrollo se definió un pipeline de datos como principal metodología que integra las etapas de adquisición, unificación y preprocesamiento de la información, así como el entrenamiento, validación y actualización del modelo. El conjunto de datos fue construido a partir de registros reales provenientes de dos radares ionosféricos instalados en Tucumán (AIS-INGV y VIPIR), y está compuesto por 49.679 ionogramas o imágenes, con una distribución aproximada del 75.69 % de casos sin Spread-F y 24.31 % con Spread-F. Las etiquetas fueron generadas a partir de interpretaciones visuales realizadas por múltiples expertos. Como parte del flujo de trabajo, se desarrolló una herramienta gráfica específica que permite la visualización, revisión y etiquetado manual de ionogramas (IonoVisor), facilitando el control de calidad de los datos y la gestión de casos ambiguos o no etiquetados. El modelo fue entrenado aplicando estrategias de ponderación de clases para tratar el desbalance del conjunto de datos, y se evaluaron distintas configuraciones mediante optimización de hiperparámetros y técnicas de regularización. El desempeño del clasificador final, evaluado sobre un conjunto de prueba independiente, alcanzó un accuracy de 0.8904, un recall de 0.8345, una precisión de 0.7446, un F1-score de 0.7870 y un área bajo la curva ROC de 0.9454. Adicionalmente, se implementó un esquema de aprendizaje incremental utilizando un conjunto adicional de aproximadamente 3.000 ionogramas etiquetados. Tras este proceso, el modelo presentó un incremento del recall cercano al 2.6 %, una variación negativa del accuracy del orden del 1.6 %, y una variación despreciable en el valor de ROC-AUC, manteniendo estable la capacidad discriminativa global del clasificador. Estos resultados son muy promisorios aunque se observaron algunas limitaciones relacionadas con los datos y con el modelado. En particular, las etiquetas utilizadas para el entrenamiento derivan de la interpretación visual humana, lo que introduce un grado inevitable de subjetividad en el conjunto de datos. Asimismo, el sistema se restringe a una Avda. Independencia 1800 - C.P. 4000 - Tucumán (Rep. Argentina) - +54 381 436-4093 - Fax +54 381 436-4157 5 clasificación binaria y no aborda la diferenciación entre subtipos de Spread-F ni la predicción temporal de su ocurrencia. Es por esto que, como líneas de trabajo futuro se plantea la extensión del modelo hacia esquemas de clasificación multiclase y la exploración de enfoques semi-supervisados u otros. También, a futuro, se espera explorar otras arquitecturas y comparar resultados. Estas extensiones permitirían ampliar el alcance del sistema y avanzar hacia su integración en entornos operativos de monitoreo ionosférico continuo. Además, se espera implementar el mismo algoritmo a otras estaciones ionosféricas, en particular para Bahía Blanca donde la ocurrencia de SF es mucho menor pero aún representa efectos nocivos para las telecomunicaciones.Finalmente, queremos resaltar el aporte de este trabajo ya que representa la implementación de técnicas de IA a un problema concreto con impacto en las investigaciones científicas pero sobre todo para la generación de alertas para sistemas de comunicaciones. Así, este trabajo permitirá transicionar un prototipo a un producto operativo como herramienta de asistencia basada en IA como un aporte a la economía del conocimiento.Item type:Ítem, Diseño de herramientas para la gestión del mantenimiento de la flota de vehículos de una pyme que brinda servicios de transporte de carga terrestre.(Universidad Nacional de Tucumán, Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología, Departamento de Ingeniería Industrial, 2025) Nelegatti, Juan Carlos; Sánchez Loria, CarlosResumen elaborado con IA: El trabajo desarrolla un sistema integral de gestión de mantenimiento para la PyME Transporte Ramírez, una empresa de carga terrestre vinculada a la industria citrícola que operaba bajo un enfoque puramente reactivo. El diagnóstico inicial, realizado mediante herramientas como el análisis FODA y el diagrama de Ishikawa (Causa-Efecto), reveló una deficiencia crítica en la planificación, falta de registros técnicos y una gestión de stock inexistente, lo que derivaba en altos costos operativos e indisponibilidad de la flota. La propuesta técnica se centra en la transición hacia un Plan de Mantenimiento (PM) basado en la criticidad de los activos. El autor clasifica la flota y diseña rutinas específicas que integran mantenimiento preventivo sistemático, predictivo y legal. Se destaca el diseño de herramientas de control como el Dashboard en Power BI para la visualización de indicadores clave (KPIs) y la implementación de un sistema de gestión de inventarios bajo el método FIFO (PEPS). Este sistema de almacén incluye la codificación de repuestos, la determinación de puntos de pedido y el establecimiento de stocks de seguridad para garantizar la continuidad operativa sin excesos de capital inmovilizado. En el aspecto económico, el proyecto demuestra mediante un análisis de Costo Total de Mantenimiento (CTM) que la implementación del plan preventivo genera un ahorro significativo al reducir las reparaciones de emergencia y el lucro cesante. La evaluación financiera, respaldada por indicadores como el VAN (Valor Actual Neto) y el CAE (Costo Anual Equivalente), concluye que la inversión en herramientas de gestión es altamente rentable a largo plazo, transformando al departamento de mantenimiento de un centro de costos inevitable en una unidad estratégica que garantiza la confiabilidad y seguridad de la flota.Item type:Ítem, Analisis estructural y su importancia en el diseño(Universidad Nacional de Tucumán, Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología, Departamento de Ingeniería Civil, 2025) Astudillo Bo, Lister; Cesano, SergioResumen Elaborado con IA: El análisis técnico del proyecto revela una falla crítica en la compatibilidad entre el diseño arquitectónico y la estabilidad estructural. El problema central se originó cuando, durante la construcción, se reemplazaron las columnas verticales por columnas en "V" en el Bloque 1. Esta modificación introdujo un eje de rotación perpendicular al eje longitudinal de la vivienda, provocando una inestabilidad que el sistema original no puede absorber. Al no existir una vinculación rígida entre las fundaciones de los bloques y presentar una geometría en planta con un ángulo de 172°, la estructura experimenta esfuerzos de torsión y desplazamientos imprevistos. Los modelos de cálculo realizados en RAM Elements 2024 confirman que las deformaciones en el extremo del balcón norte alcanzan los 6.61 cm, superando ampliamente los límites de seguridad y servicio. Esta flexión excesiva es la causa directa del desprendimiento de los pisos de porcelanato y de la aparición de fisuras a 45° en los encuentros de los muros. Además, las vigas que conectan las columnas en "V" están sometidas a fuerzas de tracción de hasta 24.7 toneladas, lo que explica las fisuras verticales pasantes observadas en el hormigón. La situación se agrava por el colapso de los anclajes de la escalera principal y la deformación excesiva de la galería metálica, la cual perdió su capacidad de vincular los bloques y debió ser apuntalada. En definitiva, el informe concluye que la estructura es inadecuada porque las decisiones estéticas de diseño ignoraron el comportamiento mecánico del conjunto, resultando en daños funcionales, estéticos y estructurales permanentes en la edificación original.Item type:Ítem, Producción de cerveza de cebada con agregado de Algarrobo(Universidad Nacional de Tucumán, Facultad de Ciencias Exactas y Tecnología, Departamento de Ingeniería Química, 2025) Mansilla Navarrete, Paula Luciana; Valdeón, Daniel HoracioResumen Este proyecto aborda la innovación en el sector de bebidas artesanales mediante el diseño de una micro-planta para la producción de cerveza de cebada con un adjunto diferenciador que es la harina de algarrobo, un insumo local que aporta sabor y valor a la cadena productiva. Se realizó el diseño de equipos críticos y se determinaron parámetros operativos, con un enfoque especial en el dimensionado del fermentador. Además, se desarrolló una planificación de la producción para asegurar la eficiencia en el uso de recursos. El análisis de prefactibilidad demostró la viabilidad financiera del proyecto, con indicadores de rentabilidad positivos (VAN positivo y TIR por encima del costo de capital) y un período de repago de la inversión de 7 años. Se concluye que el proyecto es técnica y económicamente factible, ofreciendo una oportunidad de negocio sostenible y novedosa en el mercado artesanal.Item type:Publicación, Jornadas de investigacion FAU 2024 : proyectarnos en el mundo actual(Universidad Nacional de Tucumán. Facultad de Arquitectura y Urbanismo. Secretaría de Investigación y Posgrado, 2025) Jomadas de investigación FAU 2024 (2024 : San Miguel de Tucumán, Tucumán, Argentina); Laskowski, Cecilia; Cuezzo, María Laura