Grupo de Investigación Tecnologías Emergentes Sostenibles e Inteligentes GITESI

LÍNEA DE INVESTIGACIÓN EN INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Coordinador de la línea: Daniel Betancur Vásquez M.Sc.

Correo de contacto: dbetancurv@correo.iue.edu.co

Formación: Ingeniero Mecatrónico, Maestría en Automatización y Control Industrial con énfasis en Inteligencia Artificial.

Otras áreas de interés: Data Science, Inteligencia Artificial, Visión artificial, Chatbots, Investigación aplicada, Robótica, Desarrollo de software inteligente.

Enfoque de la línea de investigación:

-  Modelos grandes de lenguaje

-  GPT

-  Visión artificial

-  Algoritmos computacionales

-  Procesamiento de lenguaje natural

-  Chatbots

-  Redes neuronales generativas.

Objetivo: Fomentar la investigación desde los semilleros y los proyectos de investigación, desarrollo e innovación que permitan la formación de estudiantes y docentes para idear, formular, presentar y ejecutar proyectos que involucren conocimientos en Inteligencia Artificial y sus áreas relacionadas que permitan incrementar las interacciones Universidad-Empresa-Estado-Sociedad y generar mayor impacto social.

1.1 Fundamentación Línea de Investigación

La inteligencia artificial (IA) es una amplia rama de las ciencias computacionales que ha crecido exponencialmente en el mundo y ha sido una tecnología y foco de estudio emergente en Latinoamérica en las últimas décadas. Para acotar el término de inteligencia artificial, es necesario conocer un poco el acta del proyecto “A Proposal for the Dartmouth Summer Research Project on Artificial Intelligence”, allí se comenzó a designar este término comúnmente a objetos no biológicos que mediante una programación son dotados de la capacidad de realizar labores que en algún tiempo eran restringidas a los humanos, entre otras denominaciones asignadas a través de los años. En el mercado, en países asiáticos y europeos, se ha proyectado mejorar su economía con la IA como un innovador factor de producción, además de que mejora los múltiples sistemas de desarrollo en eficiencia, eficacia y funcionabilidad. En países desarrollados y en vía de desarrollo como Colombia, se ha realizado el análisis del aumento del PIB (producto interno bruto) con la utilización de tecnologías asociadas a la IA con proyección al 2030 (Andara, 2019), mostrando resultados favorables a las diferentes industrias asociadas. Según (Martínez, 2019), las ramas de estudio principales de la IA son:

-  Razonamiento del sentido común y de lógica formal: Se trata de encontrar la manera en hacer que, en ciertas situaciones, una máquina resuelva un problema con razonamiento como lo desempeñaría un ser humano.

-  Aprendizaje automático: Aprendizaje de patrones de manera automática, con la flexibilidad con la que se adapta el razonamiento.

-  Modelos de lenguaje grandes: Generación de texto y aprendizaje basado en documentación y grandes fragmentos de texto, basado en modelos como GPT y Stabble Difussion.

-  Redes neuronales artificiales: Generación de algoritmos computacionales de aprendizaje con la arquitectura biológica de las neuronas del cerebro.

Áreas de actuación de la línea de investigación:

-  Procesamiento del Lenguaje Natural y LLM.

-  Clasificadores y redes neuronales convolucionales (CNN).

-  Visión artificial y reconocimiento de objetos.

-  Modelos Predictivos.

La Inteligencia artificial es la rama del conocimiento que se centra en generar funciones de aprendizaje automático para identificar, detectar, clasificar, adaptar y desarrollar patrones en un fenómeno natural o artificial. Como temas grosso modo incluye todo lo que obedece al Machine Learning, el Procesamiento del Lenguaje Natural y la adaptación de las neurociencias a la algoritmia matemática.

De manera inequívoca podemos trascender la aplicación de la inteligencia artificial en la malla curricular aprovechando las bases estadísticas plasmadas. Además, la inteligencia artificial ve reflejado su mayor desarrollo al combinar métodos estadísticos y álgebra lineal, creando algoritmos de aprendizaje automático que puedan adaptar su comportamiento a bases de datos cualitativos y cuantitativos, aplicando lo conocido por el estudiante en sus prerrequisitos curriculares.  La disciplina cumple un papel importante y pertinente en el mundo laboral actual de la ingeniería de sistemas debido a la gran aplicación de los algoritmos de inteligencia artificial y ciencias computacionales en las diferentes empresas de la industria de la informática. La optativa, por lo tanto, ofrece una variable de profundización para el estudiante, el cual posee la opción de ampliar sus conocimientos en inteligencia artificial en temas como redes neuronales, algoritmos de aprendizaje automático, Machine Learning, Deep Learning, estadística avanzada aplicada a la ciencia de datos y códigos más robustos como procesamiento del lenguaje natural, entre otros. La industria del software se ha venido desarrollando e innovando en el Valle de Aburrá. La inteligencia artificial promete una apertura en el campo laboral suficientemente amplia para considerar su inclusión en el pénsum y en el área de optativas. Su profundización mejora el espectro de aprendizaje del estudiante para aplicar tanto a la industria de desarrollo, como a la administrativa e investigativa.

1.2 Proyectos Ejecutados

-  Automatización a la producción de tomate chonto por vibración asistida. 2020

-  Automatización a la producción de la papa por aeroponía.

-  Automatización a la producción pecuaria.

-  Modelo predictivo, basado en analítica de datos, del consumo de sustancias psicoactivas en víctimas del conflicto armado en Medellín y Envigado: análisis situado en la emergencia sanitaria por Covid-19.

-  Detección automática de variables poblacionales y anatómicas para el monitoreo y la cosecha de cultivos de producción masiva de lombriz roja californiana.

-  Evaluación de parámetros laborales usando técnicas de inteligencia artificial mediante datos biomecánicos adquiridos a partir de un exoesqueleto digital pasivo para evaluación de procedimientos industriales

-  Modelo de gestión de prevención y seguimiento usando técnicas de procesamiento del lenguaje natural en un entorno de Telemedicina para maternas en época de Post-pandemia.

1.3 Semillero de investigación en Inteligencia Artificial (SIA)

Objetivo: Conocer los patrones de aprendizaje de la naturaleza física y virtual, para desarrollar algoritmos que reconozcan, clasifiquen, identifiquen, transformen y modelen fenómenos en las ciencias exactas, naturales, económicas, educacionales e industriales.

Proyectos de formación en investigación:

-  Elaboración de un Atlas-Catálogo de Cúmulos Abiertos aplicando como tecnologías mediadoras: telescopios robóticos y visión artificial. Basándose en el libro Atlas Catálogo de Cúmulos Abiertos de Manuel Cruz para la verificación y actualización de la información. Líder del proyecto: León Jaime Restrepo Quirós, en cooperación con Daniel Betancur (coordinador de línea) y Mateo Mejía Herrera, docente de la línea.

LÍNEA DE INVESTIGACIÓN EN BIG DATA Y ANALÍTICA

Coordinador de la línea: Juan Pablo Restrepo Uribe M.Sc, Ingeniero biomédico.

Correo de contacto: juanrestrepo@correo.iue.edu.co

Formación: Ingeniero biomédico, maestría en Automatización y Control Industrial

Otras áreas de interés: Inteligencia artificial, reconocimiento de patrones, visión artificial, métodos de diagnóstico médico, procesamiento de señales.

Link CvLAC: CvLAC - RG (minciencias.gov.co)

Enfoque de la línea de investigación: Adquisición de datos; Procesamiento de bases de datos; Bases de datos masivas; Minería de datos; Modelos de negocio; IOT – adquisición masiva 

Objetivo: Comprender, desarrollar y aplicar técnicas y metodologías para gestionar y analizar grandes volúmenes de datos complejos y heterogéneos.

2.1 Fundamentación

En los últimos años, gracias al avance de la tecnología en telecomunicaciones y a la necesidad de generar soluciones que asistan al mundo en la nueva era de la Industria 4.0, donde se genera un ecosistema que converge en la integración de tecnologías emergentes, donde se fundamenta una reforma curricular del programa de Ingeniería Informática de la IUE y que se sustenta desde la bibliografía en su documento.

Se hace necesario desde la línea de investigación de Big Data y Analítica; bajo la línea de énfasis de la Inteligencia Artificial como Optativa, facilitar la exploración profunda de la economía de los datos enfocados en su gestión y administración, para soportar la toma de decisiones en las compañías; llevando a los estudiantes desde la introducción a la Ingeniería Informática, por un camino de conocimiento para irse apropiando de los conceptos base sobre los cuales se desarrollará el programa.

Lo anterior, permitirá el entendimiento del Big Data desde la concepción básica para un enfoque que abarca: conocimientos, inquietudes, prácticas y perspectivas de análisis, que serán identificado desde las lógicas de programación y su trascendencia a la caracterización profunda, buscando su aplicabilidad y apropiación desde los contenidos como especialistas en la temática para soportar con argumentos los planteamientos en: Arquitectura de Software, Computación en la nube, Programación Web, Programación Móvil, entre otras, que habilitan su exploración.”

2.2 Proyectos

- Factores que influyen en los resultados de las pruebas saber pro en el módulo razonamiento cuantitativo: caso de estudio de la Facultad de Ingeniería de la Institución Universitaria de Envigado.

- Apropiación de las tecnologías de la información y las comunicaciones de las Pymes del Aburrá Sur (Antioquia).

Uso de TICS para mejorar las prácticas pedagógicas en la IUE.

2.3 Semillero de Investigación: Big Data y Analítica

Objetivo: Contribuir a la formación investigativa de los estudiantes en el análisis y extracción de información valiosa a partir de datos masivos.

LÍNEA DE INVESTIGACIÓN EN SEGURIDAD DE LA INFORMACIÓN

Coordinador de la línea: Jorge Andrés Dapena Ossa

Correo de contacto: jadapena@correo.iue.edu.co

Formación: Ingeniero informático, Magister en seguridad informática.

Enfoque línea de investigación: Pruebas de penetración, informática forense, gestión de riesgos informáticos y sistemas de gestión de seguridad informática, vulnerabilidades, amenazas y prevención.

Otras áreas de interés:  Desarrollo de software, modelado en 3D, Desarrollo de videojuegos, Marketing digital.

Link a CvLAC: CvLAC-RG   

Objetivo: Fomentar la investigación y la apropiación del conocimiento en materia de seguridad informática a través de proyectos de investigación y trabajo en los semilleros. Buscando generar una cultura de seguridad informática y prevención, buscando un impacto positivo en la comunidad y la sociedad.

3.1. Fundamentación

En las últimas dos décadas, hemos sido testigos del crecimiento exponencial en la adopción de tecnologías de información, tanto en organizaciones y empresas como a nivel personal. Cada día, empresas y organizaciones procesan y producen enormes cantidades de información haciendo uso de diversas plataformas tecnológicas. Las cuales aumentan constantemente en tamaño y complejidad. Actualmente, se da por sentado el valor, tanto monetario como estratégico, de la información en la operación y crecimiento de las organizaciones. Además, diversas nuevas tecnologías han irrumpido en el escenario tecnológico. El internet de las cosas, las cadenas de bloques, la inteligencia artificial y los algoritmos de aprendizaje automatizado han revolucionado el escenario tecnológico.  Sin embargo, este panorama presenta una serie de retos y oportunidades enormes en el área de seguridad de la información.

Los ataques y amenazas informáticas no han parado de crecer en años recientes, tanto en número como en complejidad.

Las pérdidas asociadas a ataques informáticos crecen año a año. Organizaciones, gobiernos e individuos se exponen constantemente a sufrir pérdidas económicas muy significativas por causa de ataques informáticos como el ransomware. Además, la pérdida reputacional asociada a la divulgación pública de información confidencial de organizaciones importantes puede repercutir de forma negativa sobre el valor de las marcas y las acciones de las compañías.

Según (ISC)², una de las asociaciones sin fines de lucro más grandes del mundo de profesionales certificados en seguridad informática, se ha presentado un marcado aumento en la escasez de profesionales de seguridad cibernética al anunciar los hallazgos de su Estudio de Fuerza Laboral de Seguridad Cibernética 2022 (ISC)².

El estudio revela que la fuerza laboral global de ciberseguridad está en su punto más alto, con un estimado de 4.7 millones de profesionales. A pesar de agregar 464 000 profesionales de ciberseguridad más este año, los datos revelaron que se necesitan 3,4 millones más de profesionales de ciberseguridad para proteger los activos de manera efectiva.

Teniendo en cuenta los factores mencionados anteriormente, la necesidad de formación de profesionales en el área de seguridad se vuelve una imperiosa necesidad.

3.2 Áreas de énfasis

- Pruebas de penetración

- Block Chain

- Gestión del riesgo informático

- Informática forense

- Sistemas de gestión de seguridad informática

- Vulnerabilidades web

- Vulnerabilidades IOT

3.3 Proyectos relevantes (en formulación)

- Laboratorio de informática forense

- Planes de capacitación en seguridad para organizaciones (Extensión)

- Plataforma para la gestión de riesgos de seguridad informática orientada a PYMES (Ejecución)

- Plataforma de asistente virtual de protección de niñas, niños ya adolescentes frente al ciber acoso

3.4 Semillero de Investigación en Seguridad informática

Objetivo: Desarrollar competencias y habilidades tanto investigativas como prácticas sobre temas relacionados con la gestión de la seguridad de la información en los estudiantes de pregrado, posgrado y público en general.

Coordinador: Jorge Andrés Dapena

Correo: jadapena@correo.iue.edu.co

LÍNEA DE INVESTIGACIÓN EN CIBERNÉTICA Y SISTEMAS ELECTRÓNICOS INTELIGENTES

Coordinador de la línea: Hernán Darío Villota Bolaños

Correo de contacto: hdvillota@correo.iue.edu.co

Formación: Ingeniero Biomédico y Magíster en Ingeniería Biomédica, con experiencia en investigación científica en ciencias biomédicas (biología celular del cáncer) y neuroingeniería (Interfaz cerebro-computadora (BCI) - Neurociencias computacionales).

Link a CvLAC: CvLAC

Enfoque:

La línea de investigación "Cibernética y Sistemas Electrónicos Inteligentes" se dedica al estudio y desarrollo de tecnologías avanzadas, con un enfoque principal en la ingeniería electrónica e informática, incluyendo robótica, procesamiento de señales y programación. Se integra el contexto humano y biológico al explorar cómo los sistemas electrónicos inteligentes pueden interactuar y adaptarse a los sistemas biológicos. Este enfoque abarca también el análisis computacional de datos biológicos y (omicas), buscando innovar en la interfaz cerebro-computadora (BCI) y otras tecnologías que mejoren la salud y el bienestar, integrando conocimientos de neurociencia, psicología experimental y biología computacional.

Áreas de Interés:

-Tecnologías de interfaz y Rehabilitación

Sensorica & Prótesis roboticas 

Interfaz Cerebro-Computadora (BCI)

Procesamiento de señales

Desarollo de software

-Neuroingeniería

Neurociencia cognitiva

Psicología Experimental

Interacción Humano Robot

-Ciencia De Datos

Multi-Omicas

Fundamentación:

La línea de investigación "Cibernética y Sistemas Electrónicos Inteligentes" se enfoca en la convergencia de tecnologías avanzadas en ingeniería electrónica e informática para crear soluciones innovadoras que mejoren la interacción y adaptación de los sistemas electrónicos inteligentes con los sistemas biológicos humanos. Esta integración se realiza a través del desarrollo de tecnologías como la robótica, el procesamiento de señales y la programación avanzada, aplicadas en contextos donde el componente humano es fundamental.

La cibernética, que estudia la comunicación y el control en máquinas y seres vivos, sirve como base teórica para esta línea de investigación. Al combinar este enfoque con sistemas electrónicos inteligentes, se busca desarrollar dispositivos y algoritmos que no solo emulen, sino que también mejoren las capacidades humanas. Este campo es especialmente relevante en áreas como la rehabilitación, donde la tecnología puede desempeñar un papel crucial en la mejora de la calidad de vida de las personas con discapacidades físicas.

La inclusión del análisis computacional de datos biológicos y ómicos (genómica, proteómica, metabolómica, etc.) permite una comprensión más profunda de los sistemas biológicos, facilitando el desarrollo de interfaces cerebro-computadora (BCI) y otras tecnologías de salud que se adapten mejor a las necesidades individuales de los usuarios. Esta integración interdisciplinaria, que combina neurociencia, psicología experimental y biología computacional, permite abordar de manera más efectiva los desafíos complejos relacionados con la salud y el bienestar humano.

Objetivo de la Línea de Investigación:

El principal objetivo de la línea de investigación "Cibernética y Sistemas Electrónicos Inteligentes" es desarrollar tecnologías avanzadas que integren sistemas electrónicos inteligentes con los sistemas biológicos humanos, mejorando así la interacción y adaptación entre ambos. Específicamente, se busca:

-Innovar en la creación de tecnologías de interfaz y rehabilitación, incluyendo el desarrollo de sensores y prótesis robóticas, y el perfeccionamiento de interfaces cerebro-computadora (BCI) que faciliten una comunicación más efectiva y natural entre el cerebro humano y los dispositivos electrónicos.

-Avanzar en el campo de la neuroingeniería mediante el estudio y aplicación de la neurociencia cognitiva, la psicología experimental y la interacción humano-robot, para diseñar sistemas que puedan interpretar y responder adecuadamente a las señales biológicas y cognitivas humanas.

-Explotar el potencial de la ciencia de datos en el análisis multi-ómico, utilizando técnicas avanzadas de procesamiento de datos para comprender mejor los sistemas biológicos y desarrollar soluciones personalizadas que mejoren la salud y el bienestar humano.

Programas de pregrado de la facultad de ingeniería y su relación con la presente línea de investigación:

Ingeniería Informática

La ingeniería informática puede fortalecer esta línea de investigación mediante el desarrollo de herramientas y plataformas de software para el procesamiento y análisis de grandes volúmenes de datos neurocientíficos y biológicos. Esto incluye la implementación de modelos de inteligencia artificial y machine learning para predecir comportamientos y estados cerebrales, así como la creación de aplicaciones y plataformas digitales para la monitorización de la salud, integrando datos de interfaces cerebro-computadora (BCI) y Multi-Omicas.

Ingeniería Electrónica

La ingeniería electrónica puede contribuir desarrollando sensores no invasivos y dispositivos portátiles para la captura y procesamiento en tiempo real de señales cerebrales, además de diseñar sistemas integrados que combinen múltiples tecnologías para un análisis eficiente de datos biológicos. Otro enfoque principal desde la ingeniería electrónica está representado por el desarrollo de prótesis inteligentes para procesos de rehabilitación motriz o aplicaciones aumentativas. También es clave la optimización de la infraestructura tecnológica para manejar grandes volúmenes de datos y la integración de dispositivos BCI con otras tecnologías de salud digital.

Desarrollo de Software e Infraestructura

El desarrollo de software e infraestructura puede fortalecer esta línea mediante la creación de soluciones de análisis de datos en la nube y plataformas de almacenamiento escalables para grandes conjuntos de datos "Multi-ómicos". Además, es fundamental implementar protocolos de seguridad y privacidad para proteger los datos sensibles y desarrollar interfaces de usuario intuitivas para aplicaciones de salud digital y análisis de datos, incluyendo entornos de realidad virtual y aumentada para visualización interactiva.

Coordinador: Hernán Darío Villota Bolaños

Correo: hdvillota@correo.iue.edu.co

LÍNEA DE INVESTIGACIÓN EN DESARROLLO TECNOLÓGICO SOSTENIBLE

Coordinador de la línea: Diego Alejandro Herrera Jaramillo.

Correo de contacto: daherrera@correo.iue.edu.co

Formación: Ingeniero mecatrónico y Magíster en Automatización y Control Industrial.

Enfoque línea de investigación:

Energías renovables

Sistemas de control

Electrónica de potencia

Otras áreas de interés:  Internet de las cosas (IoT), algoritmos de optimización, estimación de parámetros de sistemas eléctricos, diagnóstico a través de métodos eléctricos.

Link a Cv-LAC: CvLAC-RG

Objetivo: Extender el conocimiento científico a través de proyectos de investigación, desarrollo e innovación considerando al sector privado, docentes, investigadores y estudiantes de la Institución Universitaria de Envigado; en áreas de energía renovables, sistemas de control, electrónica de potencia y el IoT orientado a sistemas eléctricos renovables.

5.1 Fundamentación:

La población mundial enfrenta hoy grandes retos, uno de ellos es la contaminación ambiental causada por el consumo energético proveniente del combustible fósil como carbón y petróleo. Sin lugar a duda, el cambio climático ya es una realidad para la cual diversos países ya han propuesto estrategias para desacelerar este impacto negativo al planeta.

Por esta razón, fuentes de energías alternativas que no generen contaminación ambiental han venido tomando una gran popularidad como la solución para reemplazar fuentes de energía convencionales. Estas energías renovables se basan en la transformación de fenómenos físicos como la luz solar y el viento en energía eléctrica; además de no contaminar, se consideran recursos de disponibilidad ilimitada, comparado con los combustibles fósiles que cada día las reservas a lo largo del planeta se ven consumidas.

Entre las diferentes alternativas renovables, la energía fotovoltaica es una de las más conocidas por su fácil implementación y el alto potencial de aprovechar la energía proveniente del sol. Además, una nueva alternativa de combustible cada vez se hace más realidad, esta es el hidrógeno verde; cuyo concepto se basa en la generación de hidrógeno como un combustible amigable y no contaminante con el medio ambiente a partir de energías alternativas como la fotovoltaica. De esta manera, todos los tipos de industria a nivel mundial han comenzado su proceso de transformación del consumo energético a base de combustible fósil a fuentes de energías limpias como la solar y el hidrógeno verde.

Por otro lado, al interior del grupo de Investigación se concibe la innovación tecnológica como herramienta de transferencia, considerando acciones encaminadas hacia la incorporación en la sociedad de nuevos y mejorados productos, servicios, procesos o métodos a partir del conocimiento y las capacidades científicas del grupo de investigación.

En esta línea de investigación se busca contribuir con el fortalecimiento de la productividad de las empresas a través de la optimización y mejoramiento de sus procesos y el desarrollo y sofisticación de productos, a través de la transferencia de conocimiento utilizando metodologías y herramientas como el Design Thinking, Lean Startup, Solución creativa de problemas y la gestión de la innovación, con el fin de promover la rentabilidad y competitividad de las mismas y del territorio.

Le ayudamos a las empresas a:

- Validación de los productos antes de ser producidos en serie

- Aumentar la competitividad industrial en apropiación de nuevas tecnologías

- Reducir el tiempo en el diseño y desarrollo de productos.

5.2 Áreas de énfasis

- Sistemas de control

- Simulación de circuitos

- Modelamiento de sistemas

- Innovación y desarrollo de productos

- Innovación en procesos

- Vigilancia estratégica y áreas de oportunidad

- Diseño de productos y servicios por medio de metodologías ágiles y de innovación.

- Diseño y desarrollo de prototipos que permitan validar requerimientos técnicos

- Búsqueda y solución de tecnologías para el escalamiento de la solución, mapeo de aliados que puedan brindar apoyo para el desarrollo del producto.

- Estructuración de Modelos y casos de negocio para iniciativas de innovación

- Desarrollo de prototipos, validaciones y lanzamiento de productos al mercado

5.3 Proyectos en ejecución y formulación

- Solar tracker

- Evaluación de capacidades de innovación en el grupo de Investigación de Sistemas e informática de la Institución Universitaria de Envigado

- Estructuración del Sistema de Gestión de la Innovación de la facultad de ingeniería de la Institución Universitaria de Envigado.

- Generación de hidrógeno verde a bajo costo

- Estimación del estado de salud para baterías de segunda vida

- Diseño de una microrred para movilidad eléctrica para un río navegable.

5.4 Semillero de investigación

- Desarrollo Tecnológico Sostenible: Energías renovables y electrónica de potencia.

LÍNEA DE INVESTIGACIÓN EN PRODUCTIVIDAD Y COMPETITIVIDAD

Coordinador de la línea: Daniel Ricardo Zapata Valencia

Correo de contacto: drzapata@correo.iue.edu.co

Formación: Ingeniero industrial especialista en gerencia de proyectos en inteligencia de negocios.

Otras áreas de interés: Tecnologías de la cuarta revolución industrial, Automatización industrial, Fabricación digital, simulación.

Enfoque de la línea de Investigación: Resiliencia empresarial, Métodos y tiempos, Simulación discreta, Filosofías de mejoramiento (Lean, Six Sigma, TPM, TOC, BPM, Demand Driven), Business Intelligence, Explotación y gestión de conocimiento, Producción avanzada, Simulación en entornos virtuales, gemelos digitales y gamificación.

Link CvLAC: CvLAC-RG

La línea de productividad y competitividad impacta al programa de ingeniería industrial con elementos concernientes a la implementación de metodologías para la optimización de procesos industriales. Estudio, diseño y desarrollo de soluciones disruptivas apoyadas en el uso de tecnologías de la industria 4.0 dirigidas a eliminar los elementos limitantes de la productividad en las organizaciones, a la vez que se educa a través de la experiencia.

De igual forma impacta al programa de ingeniería Informática con el diseño y desarrollo de aplicaciones en soluciones que involucran integración de software, redes y hardware especializado. En conjunto con la captura, transformación y explotación de datos para apoyar la toma de decisiones informada.

Objetivo de la Línea de Investigación en Productividad y Competitividad:

Establecer una sólida colaboración entre la universidad y la industria mediante la investigación y aplicación de estrategias integradas de mejora continua y optimización en los procesos empresariales, Desarrollo de conocimiento sólido, Investigando y desarrollando un profundo entendimiento de las metodologías de mejora continua, filosofías de optimización y herramientas de análisis.

Fundamentación Línea de Investigación

De acuerdo con (Prokopenko, J. 1989) La productividad es un instrumento comparativo para gerentes y directores de empresa, ingenieros industriales, economistas y políticos. Compara la producción en diferentes niveles del sistema económico (individual, y en el taller, la organización, el sector o el país) con los recursos consumidos. Así mismo (Render, B., & Heizer, J. 1996). Definen la productividad como la relación que existe entre las salidas (bienes y servicios) y una o más entradas (recursos como mano de obra y capital). Siendo este término tan simple en su cálculo, muchas empresas no tienen un control de la productividad de su organización y lo dejan solo limitado a las áreas de operaciones donde es muy común el cálculo de la productividad monofactor de la mano de obra, al calcular las unidades procesadas en respecto a las horas invertidas (o al tiempo invertido) en la realización de esas unidades. En la mayoría de los casos se obvia el cálculo de esta a través de unidades equivalentes, lo que no permite una comparación real de la productividad de la organización. Por su parte (Müller, G. 1995) afirma que La productividad es la clave por excelencia para lograr la competitividad. Por otro lado, (Rojas, P. 1999) asegura que con la globalización y toda una serie de elementos innovadores como tecnologías de avanzada, nuevos patrones de consumo y una mayor conciencia sobre la conservación de los recursos naturales, surge toda una reconceptualización del término competitividad, donde las ventajas comparativas como motores de desarrollo evolucionan hacia las ventajas competitivas, las cuales según (Porter, M. E. 2015) consisten en posicionar una empresa para aprovechar al máximo el valor de las capacidades que la distinguen de sus rivales.

La línea de investigación en Productividad y Competitividad busca desarrollar proyectos de interés para la industria local con el objetivo de aumentar su productividad y por ende su competitividad, a través de la aplicación de herramientas tales como estudios de métodos y medición del trabajo, simulación discreta, modelado de sistemas productivos, la investigación y aplicación de las filosofías de mejoramiento, Lean, Six Sigma, TPM, TOC, BPM. Y herramientas de gamificación. Apoyados siempre en la optimización a partir de temas de producción avanzada y automatización industrial que permitan aumentar el valor agregado a lo largo de toda la cadena para el entorno o caso que se encuentre en estudio.

Por último, como reto se tiene poder consolidar todos los datos que se generan en cada una de las temáticas mediante la utilización de herramientas de Business Intelligence, en especial, trabajar con Microsoft Power BI, la cual es la herramienta líder a nivel mundial para el desarrollo de Dashboard y Reporting.

Se espera que con todas las actividades realizadas en la línea de productividad y competitividad aporten en establecer una fuerte relación entre la universidad y la industria, formando un desarrollo del conocimiento sólido y experiencia para los estudiantes involucrados y un crecimiento de la industria local. En la búsqueda por hacer de la institución universitaria de envigado un ente generador de transformación y progreso en la región.

Semillero en Productividad y Competitividad

Objetivo: Desarrollar actividades de formación científica y aplicada, que permita resolver problemas de la industria a través de la implementación de soluciones basadas en herramientas de mejoramiento, tecnologías de fabricación digital, gamificación, simulación en entornos virtuales y gemelos digitales.

Proyectos de formación en investigación:

- Estudio de la Realidad Virtual para el diseño de puestos de trabajo en ingeniería industrial

Coordinador: Daniel Ricardo Zapata Valencia

Correo de contacto: drzapata@correo.iue.edu.co

LÍNEA DE INVESTIGACIÓN EN DESARROLLO DE SOFTWARE

Coordinador de la línea: Carlos Andrés Arboleda Suaza

Correo de contacto: caarboleda@correo.iue.edu.co

Formación: Ingeniero de Sistemas, Especialista en Seguridad Informática, Candidato a Maestría en Ingeniería con énfasis en Arquitectura de Software.

Otras áreas de interés: TPatrones (Estrategias), Métodos (Procedimientos, Técnicas y Herramientas), Metodologías (Marcos Teóricos y Sistémicos), Desarrollo de Soluciones Nativas, Hibridas Multiplataforma y Progresivas, Frameworks de Desarrollo, Programación en Bases de Datos Relacionales y No Relacionales, Programación Front-End y Back-End, Desarrollo en Dispositivos Móviles, Arquitectura en la Nube, DevOps, Desarrollo Full Stack, Algoritmos Quánticos, Programación Funcional, Programación en Inteligencia Artificial.

Link CvLAC: CvLAC-RG

Aportes a los programas de pregrado de la IUE

-  Incorporación de nuevas tecnologías y enfoque en tendencias de la industria, asegurando que los estudiantes aprendan herramientas y técnicas actuales y futuras de la industria del software, preparando al estudiante para enfrentar los desafíos del mercado laboral.

-  Desarrollo de habilidades prácticas y enfoque en proyectos innovadores que les permite a los estudiantes aplicar el conocimiento adquirido en las aulas, desarrollando habilidades en programación, arquitectura y diseño de software, verificación y validación de software y la gestión de los proyectos, proporcionándole adicionalmente experiencia en el uso de nuevas tecnologías y metodologías de desarrollo ágil y trabajo en equipo.

-  Fomento de la cultura de investigación incentivando a investigar y proponer soluciones a problemas complejos así como también motivar a los estudiantes investigadores en la redacción de artículos y presentación de conferencias para la difusión del conocimiento.

-  Vinculación con las empresas y organizaciones locales para que le permitan al estudiante investigador trabajar en proyectos reales, prácticas y pasantías en empresas de tecnología.

-  Desarrollar habilidades de liderazgo y trabajo en equipo así como también estimular el emprendimiento, incentivando a los estudiantes investigadores en el desarrollo de sus propios proyectos tecnológicos.

-  Introducir recursos, laboratorio, métodos educativos, aprendizaje basado en proyectos, aprendizaje activo y uso de herramientas tecnologías avanzadas que proporcionen entornos de aprendizaje modernos e inclusivos.

Aportes a los programas de posgrado de la IUE:

-  Promover la investigación a alto nivel y las publicaciones científicas que contribuyan con el prestigio académico de la IUE y el avance del conocimiento a partir de publicaciones en revistas científicas y conferencias internacionales relacionadas con el campo del desarrollo del software.

-  Proporcionar a los estudiantes investigadores habilidades técnicas avanzadas en áreas tecnológicas e impulsar su participación en proyectos de investigación aplicada a la resolución de problemas industriales.

-  Fomentar el desarrollo de proyectos innovadores con el objetivo de generar patentes, productos o servicios tecnológicos y promover la colaboración con empresas y centros de investigación.

-  Preparar a los estudiantes investigadores en el desarrollo de cátedras académicas mediante la formación tecnológica, redacción científica y ética de la investigación, así como también fortalecer programas de doctorados y maestrías a partir de la incorporación de proyectos de investigación en áreas emergentes de software.

-  Contribuir a la generación de redes de investigación y emprendimiento tecnológico con otras universidades, centros de investigación y organizaciones internacionales que incentiven el emprendimiento en los estudiantes investigadores.

-  Actualizar y mejorar los programas de estudio alineándolos con las necesidades y avances del mercado enriqueciendo el proceso de enseñanza-aprendizaje.

-  Desarrollar soluciones tecnológicas que beneficien la comunidad, abordando problemas sociales, económicos y ambientales así como también fortalecer el sector productivo mediante la formación de profesionales altamente capacitados.

Aporte a programas de la Línea de Investigación:

La línea de investigación en Desarrollo de Software se enfoca en actualizar los programas académicos según las demandas del mercado y las tendencias tecnológicas, fomentando la innovación y el emprendimiento entre los estudiantes, y brindándoles las herramientas y conocimientos necesarios para desarrollar nuevas soluciones tecnológicas y desempeñarse exitosa y profesionalmente en el mundo laboral.

Tecnología:

-  Permite a los estudiantes de programas tecnológicos adquirir habilidades técnicas específicas, como programación, testing, y mantenimiento de software, con base en las últimas tendencias, metodologías, tecnologías y prácticas del mercado, participando en proyectos que mejorara su capacidad para innovar y adaptarse a las demandas del sector tecnológico y empresarial.

Pregrado:

-  Aporta una base sólida en las teorías y prácticas actuales del desarrollo de software fundamentales para la formación de ingenieros, los cuales obtendrán resultados que podrán ser incorporados en sus hojas de vida y garantizar su crecimiento profesional, así como también incrementar competencias en la resolución de problemas, trabajo en equipo y capacidades de gestión de proyectos de software.

Posgrado:

-  Ofrece la oportunidad a los estudiantes de posgrado de profundizar en áreas avanzadas del desarrollo de software, permitiendo convertirse en expertos en su campo y  aportar conocimiento nuevo a través de la investigación y la participación en proyectos, facilitando la integración y transferencia de conocimiento entre la universidad e industria a partir del aporte de publicaciones científicas y soluciones innovadoras.

Enfoque de la Línea de Investigación:

-  Arquitectura, Diseño y Desarrollo de Soluciones Nativas

-  Arquitectura, Diseño y Desarrollo de Soluciones Hibridas Multiplataforma

-  Arquitectura, Diseño y Desarrollo de Soluciones Progresivas

-  Arquitectura, Diseño y Desarrollo de Persistencia de Datos Relacionales y No Relacionales

-  Arquitectura, Diseño y Desarrollo de Soluciones en la Nube

-  Programación Funcional

-  Programación Quántica

Objetivos de la Linea de Investigación: 

la línea de investigación en Desarrollo de Software de la IUE busca generar conocimiento a partir de la implementación de diversos patrones, métodos y metodologías que permitan abordar los desafíos actuales y futuros en la creación y gestión de productos de software, mejorando en el proceso la práctica y la teoría relacionada con la transformación digital, como compromiso social de la institución educativa IUE para con la sociedad, y las entidades públicas y privadas tanto a nivel nacional como internacional.

Objetivo General: 

Investigar metodologías, técnicas y herramientas innovadoras que mejoren la eficiencia, calidad y fiabilidad del proceso de producción de software en todas las etapas del ciclo de vida del desarrollo de software (SDLC), adaptadas para el cumplimiento de los requerimientos y requisitos relacionados con la transformación digital.

Objetivos Específicos:

1. Investigar técnicas de gestión del ciclo de vida del software, marcos de trabajo, gestión de proyectos, control de versiones, pruebas y mantenimiento para mejorar la administración y evolución del software.
2. Explorar nuevas tecnologías y paradigmas en el desarrollo que puedan transformar la manera en que se construyen y utilizan los sistemas de software.
3. Prepararse para desafíos emergentes tales como la computación en la nube, inteligencia artificial, blockchain, internet de las cosas (IoT), ciberseguridad, computación cuántica, aplicaciones móviles, entre otros.
4. Mejorar la colaboración entre equipos de investigación y desarrollo, así como la comunicación y coordinación dentro de proyectos institucionales.

Fundamentación de la Línea de Investigación en Desarrollo de Software:

La Línea de Investigación en Desarrollo de Software en la IUE está fundamentada por la relevancia y el impacto que tiene el sector tecnológico en las economías globales y locales, impulsando esta iniciativa desde la academia y con el firme propósito de formar profesionales capacitados para la generación y aplicación de conocimiento innovador para abordar y resolver diversas problemáticas sociales y empresariales con el siguiente enfoque:

-Contexto tecnológico y económico con relevancia regional, nacional, internacional impulsando el crecimiento del sector tecnológico desde la academia.

-Necesidades sociales y empresariales en demanda de talento de profesionales altamente capacitados en desarrollo de software con un alto nivel competitivo que impulse la eficiencia y la productividad empresarial.

-Desarrollo académico y científico para la generación de nuevas fuentes de conocimiento, mejora de tecnologías e innovación técnica en de desarrollo y gestión de proyectos.

-Impacto social y tecnológico a partir de la resolución de problemática reales que abordadas desde el ámbito social, económico y ambiental, incrementando y promoviendo la inclusión digital en el uso de tecnologías avanzadas en poblaciones excluidas.

-Alianzas y redes de colaboración con otras instituciones académicas, centros de investigación y la industria para la promoción y participación de proyectos conjuntos nacionales e internacionales que incrementen las oportunidades de financiación de y desarrollo de proyectos de gran inversión e impacto.

-Sostenibilidad y futuro en la exploración y desarrollo de tecnologías emergentes para promover la sostenibilidad y responsabilidad considerando el impacto ambiental y ético de las tecnologías desarrolladas.

La línea de investigación es esencial para impulsar el desarrollo tecnológico y la competitividad regional, nacional e internacional, fomentando un ecosistema de innovación sostenible y colaborativo en escenarios educativos, sociales y empresariales.

Semillero de Investigación en Desarrollo de Software:

El semillero de investigación en Desarrollo de Software de la IUE se enfoca en el fomento de la investigación, aprendizaje e innovación en las áreas relacionadas con la propuesta, arquitectura, diseño, desarrollo, verificación, validación, implementación y mantenimiento de productos de software genéricos y a la medida, apoyándose en la participación y trabajo colaborativo de estudiantes de pregrado y posgrado, para desarrollar habilidades investigativas y técnicas en la comunidad educativa.

Objetivo General:

-Investigar e implementar las etapas del ciclo de vida del desarrollo del software (SDLC) mediante el análisis y uso de patrones, métodos y metodologías enfocadas a la generación de productos o servicios de software con enfoque profesional.

Objetivos Específicos:

1. Documentar y revisar estrategias encaminadas en el diseño y desarrollo de software nativo, híbrido y progresivo, que cumplan estándares internacionales y atributos de calidad genéricos
2. Analizar e implementar procedimientos, técnicas y herramientas enfocadas en la construcción de soluciones de software a partir de marcos de trabajo estandarizados.
3. Investigar y aplicar marcos teóricos y sistémicos ágiles para la mejorar de la flexibilidad y adaptabilidad de los proyectos durante la implementación del ciclo de vida del desarrollo del software.

Coordinador: Carlos Andrés Arboleda Suaza

Correo de contacto: caarboleda@correo.iue.edu.co

Conoce el Brochure de los Grupos y Líneas de investigación de la Facultad de Ingeniería de la Institución Universitaria de Envigado