Revista Tecnura

Contexto: La ubicación de los operadores logísticos se puede convertir en una ventaja competitiva para las organizaciones, ya que garantiza su respuesta efectiva frente a los cambios de la sociedad. Método: En este trabajo se presenta la formulación del modelo de programación lineal para la ubicación de un operador logístico en cada uno de los periodos de un horizonte de planeación. Resultados: Se garantiza el cumplimiento de la ubicación del operador logístico con sus respectivas restricciones a un costo mínimo; además, se conservan las funciones claras de programación dinámica en todo el horizonte de planeación. Conclusiones: La programación lineal es una técnica de investigación de operaciones muy utilizada en todos los campos empresariales. Esta aplicación es utilizada para garantizar la ubicación del operador logístico de un periodo a otro, con la causación única de los costos necesarios que garantizar un total mínimo para este; lo cual se puede visualizar en los datos específicos utilizados.

Contexto: Este articulo presenta el diseño de un modelo predictivo computacional que facilita el reconocimiento de la lengua de señas colombiana (LSC) en un entorno hotelero y turístico. Método: Se aplicaron técnicas de inteligencia artificial y redes neuronales profundas en el aprendizaje y la predicción de gestos en tiempo real, los cuales permitieron construir una herramienta para disminuir la brecha y fortalecer la comunicación. Se implementaron algoritmos de redes neuronales convolucionales sobre captura de datos en tiempo real. Se capturó movimiento mediante cámaras de video de dispositivos móviles; así, se obtuvieron las imágenes que forman el conjunto de datos. Las imágenes se utilizaron como datos de entrenamiento para un modelo computacional óptimo que puede predecir el significado de una imagen recién presentada. Resultados: Se evaluó el rendimiento del modelo usando medidas categóricas y comparando diferentes configuraciones para la red neuronal. Adicional a esto, todo está soportado con el uso de herramientas como Tensorflow, OpenCV y MediaPipe. Conclusiones: Se obtuvo un modelo capaz de identificar y traducir 39 señas diferentes entre palabras, números y frases básicas enfocadas al sector hotelero, donde se logró una tasa de éxito del 97,6 % en un ambiente de uso controlado.

Contexto: Debido a la creciente concentración demográfica, tanto la proximidad de la localidad de Madrid a la ciudad de Bogotá como el crecimiento del área metropolitana en torno a esta última tienen una influencia significativa en el aumento de la urbanización y el cambio de uso del suelo en la localidad de Madrid, Cundinamarca. Objetivo: El objetivo de este estudio fue realizar un análisis multitemporal del cambio de cobertura y uso del suelo causados por la expansión urbana en el municipio de Madrid, Cundinamarca, entre 1977 y 2020. Metodología: Se observaron imágenes satelitales por medio de clasificación supervisada, siguiendo la metodología Corine Land Cover adaptada para el contexto colombiano y utilizando sistemas de información geográfica. Se realizaron análisis de variación de área para cada clasificación en cada uno de los años evaluados. Resultados: Los datos obtenidos muestran que el área de cobertura de bosques y las áreas semi naturales se han reducido en un 86 % en un periodo de 43 años y que los territorios artificiales han predominado en cada uno de los años de manera progresiva, llegando incluso a una cobertura superior al 50 % del área del municipio. Los territorios agrícolas han mantenido un 66,95 % de la superficie del municipio, y estos corresponden al uso de la tierra con la mayor área de ocupación para el territorio evaluado, lo cual muestra la importancia del suelo para el desarrollo económico de la población. Conclusiones: Esta situación evidencia que el crecimiento de la población y la expansión urbana ocasiona variaciones en las coberturas y usos del suelo. Su valorización es un aspecto a considerar cuando se elaboran planes de desarrollo para entidades municipales.