Ingenium et Potentia. Revista Electrónica Multidisciplinaria de Ciencias Básicas, Ingeniería y Arquitectura

Corporate sustainability: from speech to action

Energy optimization in academic environments through IoT and machine learning

RESUMEN El estudio tuvo como objetivo optimizar el consumo energético en un entorno académico mediante la integración de tecnologías IoT y técnicas de aprendizaje automático. Se diseñó e implementó un sistema de monitoreo en la sala de la carrera de Tecnologías de la Información, utilizando módulos de medición de energía y nodos ESP32 con sensores ambientales y de presencia, se registraron los datos en una base en tiempo real. Posteriormente, se aplicó un modelo predictivo basado en Random Forest para analizar los patrones de consumo y contrastarlos con la ocupación efectiva del espacio. El modelo alcanzó un desempeño adecuado y permitió identificar periodos de consumo no justificado. A partir de los escenarios simulados, se estimó un ahorro diario cercano a 2,75 kWh, equivalente a aproximadamente 60 kWh mensuales. En conclusión, el sistema demostró ser una alternativa viable y escalable, capaz de replicarse en otras aulas, laboratorios y espacios académicos similares.

ABSTRACT The study aimed to optimize energy consumption in an academic environment by integrating IoT technologies and machine learning techniques. A monitoring system was designed and implemented in the Information Technology career room, using energy measurement modules and ESP32 nodes with environmental and presence sensors, the data was recorded on a real-time basis. Subsequently, a predictive model based on Random Forest was applied to analyse consumption patterns and contrast them with the effective occupation of the space. The model achieved adequate performance and allowed the identification of periods of unjustified consumption. Based on the simulated scenarios, a daily saving of close to 2.75 kWh was estimated, equivalent to approximately 60 kWh per month. In conclusion, the system proved to be a viable and scalable alternative, capable of being replicated in other classrooms, laboratories and similar academic spaces.

LLM-Based conversational assistant for technical recommendations in banana cultivation

RESUMEN Este trabajo consistió en desarrollar un asistente conversacional para brindar recomendaciones técnicas sobre el cultivo de banano ante la limitada asistencia disponible para pequeños productores. Se aplicó la metodología CRISP-DM para el desarrollo y se empleó un enfoque de recuperación de información y generación de respuestas sustentado en un modelo de lenguaje, con integración a Telegram para interacción por texto y voz, almacenamiento del historial de diálogo y consulta a un corpus de 61 documentos técnicos oficiales de instituciones latinoamericanas. Los resultados se obtuvieron mediante una encuesta a 13 especialistas agronómicos con criterios de experiencia de usuario, en la que se registró una valoración media alta y una aceptación completa en aplicabilidad, delimitación del dominio, memoria conversacional y usabilidad, además de una aceptación elevada en validez técnica y claridad. En conclusión, el asistente mostró factibilidad para apoyar buenas prácticas fitosanitarias, dejando la posibilidad para extenderse a otros cultivos.

ABSTRACT This work consisted of developing a conversational assistant to provide technical recommendations for banana cultivation in response to the limited technical assistance available to small producers. The CRISP-DM methodology was applied for development, and an approach combining information retrieval and response generation supported by a language model was used, with integration into Telegram for text and voice interaction, storage of dialogue history, and consultation of a corpus of 61 official technical documents from Latin American institutions. The results were obtained through a survey of 13 agronomy specialists using user experience criteria, which reported a high mean rating and full acceptance regarding applicability, domain delimitation, conversational memory, and usability, as well as high acceptance in technical validity and clarity. In conclusion, the assistant proved feasible for supporting good phytosanitary practices, with the possibility of being extended to other crops.

Non-destructive testing for the evaluation of structures using ultrasound

RESUMEN Las soldaduras en estructuras metálicas son críticas para la seguridad en ciudades con riesgo sísmico como Cuenca. Los ensayos no destructivos (END) no se han implementado ordenadamente en el ámbito local, aumentando el riesgo de fallas. El objetivo fue evaluar discontinuidades en soldaduras de estructuras mediante ultrasonido para mejorar la calidad constructiva de edificaciones metálicas en Cuenca. Se aplicó inspección visual y ultrasonido pulso-eco con calibración estandarizada, clasificando las uniones como aceptables, reparables o rechazadas. Los resultados mostraron discontinuidades menores y localizadas en obras fiscalizadas bajo norma, mientras que en estructuras sin control adecuado se identificaron fallas generalizadas: falta de fusión, escoria atrapada y penetración insuficiente. El ultrasonido resulta eficaz para detectar discontinuidades internas y la fiscalización bajo normativa internacional es determinante para garantizar la integridad estructural metálica.

ABSTRACT Welding on metal structures is critical for safety in cities with seismic risk such as Cuenca. Non-destructive testing (NDT) has not been implemented in an orderly manner at the local level, increasing the risk of failure. The objective was to evaluate discontinuities in structural welds by ultrasound to improve the construction quality of metal buildings in Cuenca. Visual inspection and pulse-echo ultrasound with standardized calibration were applied, classifying the joints as acceptable, repairable or rejected. The results showed minor and localized discontinuities in works controlled under the standard, while in structures without adequate control, generalized failures were identified: lack of fusion, trapped slag and insufficient penetration. Ultrasound is effective in detecting internal discontinuities and inspection under international standards is decisive to guarantee metallic structural integrity.

Alternative calibration: its inclusion in the design of a qualimetric module

RESUMEN La confiabilidad en instrumentos de medida hospitalarios es crucial para la seguridad y calidad asistencial. En contextos sin patrones de referencia formal se requieren métodos alternativos para validar equipos. El objetivo de la investigación es validar un procedimiento estadístico y operativo para la verificación de instrumentos hospitalarios sin recurrir a patrones certificados. La investigación propone un método estadístico para calibrar instrumentos basado en pruebas de hipótesis y pruebas para eliminar errores, además de comparar con las especificaciones del fabricante. Este método demostró que es posible obtener resultados confiables dentro de las tolerancias del fabricante, sugiriendo que puede implementarse como protocolo técnico institucional en hospitales con limitaciones estructurales. Así, aunque no reemplaza la trazabilidad formal, incrementa la precisión y confianza en las mediciones clínicas, fortaleciendo la cultura de calidad y sostenibilidad operativa, igualmente como su inclusión en el diseño de un módulo cualimétrico.

ABSTRACT The reliability of hospital measurement instruments is crucial for the safety and quality of care. In contexts without formal reference standards, alternative methods are required to validate equipment. The objective of the research is to validate a statistical and operational procedure for the verification of hospital instruments without resorting to certified standards. The research proposes a statistical method for calibrating instruments based on hypothesis tests and tests to eliminate errors, in addition to comparing with the manufacturer's specifications. This method demonstrated that it is possible to obtain reliable results within the manufacturer's tolerances, suggesting that it can be implemented as an institutional technical protocol in hospitals with structural limitations. Thus, although it does not replace formal traceability, it increases precision and confidence in clinical measurements, strengthening the culture of quality and operational sustainability, as well as its inclusion in the design of a qualitative module.

Comparative analysis of CNN models in the detection of tuberculosis using chest X-rays

RESUMEN La tuberculosis es un problema de salud crítico que afecta a los pulmones. A pesar de los avances tecnológicos, su diagnóstico temprano sigue dependiendo de métodos tradicionales con alto grado de subjetividad. El presente estudio se enfoca en realizar una comparación de diferentes modelos de CNN que apoyen al diagnóstico de tuberculosis de forma más precisa y objetiva, como un método complementario de diagnóstico para esta enfermedad. Se empleó la metodología CRISP-DM para el proceso de entrenamiento de los siguientes modelos: TBNet, DenseNet121, ResNet50 y MobileNetV2. Se evaluó estas cuatro arquitecturas de redes neuronales convolucionales tomando en cuenta sus métricas: precisión, pérdida, recall, F1-Score, sensibilidad, especificidad y AUC-ROC. El estudio ofrece una demostración mediante gráficas de los resultados de cada modelo, donde DenseNet121 obtuvo los resultados más estables entre sus diferentes métricas que garantiza un contraste favorable entre los resultados clasificados como falsos positivos y falsos negativos.

ABSTRACT Tuberculosis is a critical health problem that affects the lungs. Despite technological advances, its early diagnosis continues to depend on traditional methods with a high degree of subjectivity. This study focuses on comparing different CNN models that support the diagnosis of tuberculosis more accurately and objectively, as a complementary diagnostic method for this disease. The CRISP-DM methodology was used for the training process of the following models: TBNet, DenseNet121, ResNet50, and MobileNetV2. These four convolutional neural network architectures were evaluated taking into account their metrics: accuracy, loss, recall, F1-Score, sensitivity, specificity, and AUC-ROC. The study provides a graphical demonstration of the results of each model, with DenseNet121 obtaining the most stable results among its different metrics, ensuring a favourable contrast between the results classified as false positives and false negatives.

Fraud detection in financial transactions using Machine Learning algorithms

RESUMEN El trabajo aborda el fraude financiero en transacciones con tarjetas de crédito. El objetivo es evaluar modelos de machine learning que identifiquen el algoritmo más robusto para la detección de fraudes financieros. Como solución se implementó una comparativa entre Random Forest, K-Nearest Neighbors y Árbol de Decisión aplicando la técnica SMOTEEN para balancear las clases. Se desarrollaron dos aplicaciones una web funcional para la evaluación y visualización de datos, y una de escritorio para la anonimización de los datos. Los resultados importantes demostraron que el modelo de Random Forest fue el más equilibrado, obteniendo métricas sobresalientes como 99% de Accuracy, 99% de Precisión, 98% de Recall y 99% de F1-Score con un ROC AUC de 0.99%. El enfoque propuesto, basado en los modelos de ensamble y técnicas de balanceo de clases como SMOTEEN, confirma ser una alternativa efectiva y adaptable para fortalecer el sistema de monitoreo de fraude financiero.

ABSTRACT The paper addresses financial fraud in credit card transactions. The objective is to evaluate machine learning models that identify the most robust algorithm for the detection of financial fraud. As a solution, a comparison between Random Forest, K-Nearest Neighbors and Decision Tree was implemented by applying the SMOTEEN technique to balance the classes. Two applications were developed, a functional web for data evaluation and visualization, and a desktop for data anonymization. The important results showed that Random Forest's model was the most balanced, obtaining outstanding metrics such as 99% Accuracy, 99% Precision, 98% Recall and 99% F1-Score with an ROC AUC of 0.99%. The proposed approach, based on ensemble models and class balancing techniques such as SMOTEEN, proves to be an effective and adaptable alternative to strengthen financial fraud monitoring systems.

The Internet of Things for monitoring agricultural environmental factors: a systematic mapping study

RESUMEN La aplicación del Internet de las Cosas (IoT) en la agricultura enfrenta diversos enfoques y desafíos debido a la variedad tecnológica y de factores ambientales monitoreados. Se planteó como problema general: ¿Cómo se han aplicado las tecnologías IoT para el monitoreo de factores ambientales en la producción agrícola durante los últimos cinco años? Para ello, se consultaron bases de datos indexadas (Scopus, IEEE Xplore, ScienceDirect y SAGE Journals), aplicando criterios de inclusión y exclusión bajo el enfoque PICOC. Se analizaron 30 estudios que revelaron que los factores más monitoreados son temperatura, humedad, pH, CO₂ y radiación solar. Las tecnologías predominantes incluyen sensores de bajo consumo, redes WSN y LoRaWAN, y plataformas como Raspberry Pi y ThingSpeak. Sin embargo, persisten limitaciones como dependencia de conectividad, falta de interoperabilidad y costos de implementación. Los hallazgos ofrecen una visión estructurada del estado del arte y orientan investigaciones hacia soluciones IoT sostenibles y eficientes.

ABSTRACT The application of the Internet of Things (IoT) in agriculture faces various approaches and challenges due to the diversity of technologies and environmental factors monitored. The general research question addressed was: How have IoT technologies been applied to monitor environmental factors in agricultural production over the past five years? To answer this, indexed databases (Scopus, IEEE Xplore, ScienceDirect, and SAGE Journals) were reviewed, applying inclusion and exclusion criteria based on the PICOC framework. Thirty studies were analyzed, revealing that the most frequently monitored factors are temperature, humidity, pH, CO₂, and solar radiation. The predominant technologies include low-power sensors, WSN and LoRaWAN networks, and platforms such as Raspberry Pi and ThingSpeak. However, limitations persist, including connectivity dependence, lack of interoperability, and implementation costs. The findings provide a structured overview of the state of the art and guide future research toward sustainable and efficient IoT solutions.

Construction site safety management according to the PMBOK and the Deming cycle

RESUMEN La presente investigación tuvo como propósito implementar un modelo de gestión de seguridad de obras en edificaciones basado en los lineamientos del PMBOK y el ciclo de Deming, con el fin del fortalecimiento de la administración preventiva en empresas constructoras. Para ello, se realizó un análisis de datos históricos de los accidentes reportados a nivel nacional durante el periodo 2021-2024; se revisó el marco normativo nacional; se analizó el rol del especialista de seguridad; y se desarrolló e implementó un modelo de gestión que integra ambos enfoques metodológicos. La articulación del PMBOK con el ciclo Deming permitió ordenar procesos, estandarizar prácticas y orientar a las empresas hacia una cultura preventiva más sólida. Los resultados aportan evidencia técnica para promover la incorporación obligatoria de la seguridad desde la fase de expediente técnico, así como para impulsar una gestión preventiva basada en datos y mejora continua en el sector construcción.

ABSTRACT The present research aimed to implement a safety management model for construction works in buildings, based on PMBOK guidelines and the Deming cycle, with the purpose of strengthening preventive administration in construction companies. To achieve this, an analysis was conducted of historical data on accidents reported nationwide during the period 2021-2024; the national regulatory framework was reviewed; the role of the safety specialist was examined; and a management model integrating both methodological approaches was developed and implemented. The articulation of PMBOK with the Deming cycle made it possible to organize processes, standardize practices, and guide companies toward a stronger preventive culture. The results provide technical evidence to promote the mandatory incorporation of safety from the technical file stage, as well as to foster preventive management based on data and continuous improvement in the construction sector.

Experimental and numerical evaluation of the behavior of masonry with compressed earth blocks

RESUMEN El objetivo fue evaluar el comportamiento mecánico y estructural de la mampostería construida con bloques de tierra comprimida (BTC) estabilizados con cemento con suelo local del cantón Saraguro, Ecuador. Se realizaron ensayos de caracterización del suelo, absorción de agua, resistencia a compresión y flexión en unidades, así como ensayos de compresión axial en pilas y carga diagonal en muretes, conforme a normas UNE, ASTM y NEC. Adicionalmente, se desarrolló un modelo computacional mediante el método de los elementos finitos en ABAQUS para analizar la respuesta estructural de muros de mampostería con y sin refuerzo vertical. Los resultados muestran que los BTC cumplen los requisitos de resistencia a compresión para uso estructural, aunque presentan limitaciones a flexión. El análisis numérico evidenció que el sistema tipo LEGO y la incorporación de refuerzo vertical mejoran la rigidez, reducen desplazamientos y controlan esfuerzos, confirmando el potencial de los BTC como una alternativa constructiva sostenible.

ABSTRACT The objective was to evaluate the mechanical and structural behavior of masonry built with cement-stabilized compressed earth (BTC) blocks with local soil from the Saraguro canton, Ecuador. Soil characterization tests, water absorption tests, and compressive and flexural strength tests on individual units were conducted, along with axial compression tests on masonry prisms and diagonal compression tests on wall panels, in accordance with UNE, ASTM, and NEC standards. In addition, a computational model based on the finite element method was developed in ABAQUS to analyze the structural response of masonry walls with and without vertical reinforcement. The results show that the CEBs meet the compressive strength requirements for structural use, although limitations in flexural performance were identified. Numerical analysis demonstrated that the LEGO-type system and the incorporation of vertical reinforcement significantly improve stiffness, reduce displacements, and control stress concentrations, confirming the potential of CEBs as a sustainable construction alternative.

Standing system in a wheelchair with resources for remote control and monitoring

RESUMEN Las personas con problemas de movilidad que no cuentan con sillas de ruedas con sistema de bipedestación tienen limitada su autonomía. El objetivo fue prototipar una silla de ruedas con bipedestación incorporando recursos para control y monitoreo remoto usando IoT. La metodología fue basado en estudios del arte y caracterización de requerimientos mediante investigación exploratoria. Se diseñó un modelo CAD validado en SolidWorks y mediante metodología estructural. Se construyeron los sistemas mecánicos y electrónicos, y se implementó la interfaz IoT para el monitoreo remoto. El prototipo resultante mostró impacto relevante al integrar un sistema automático de bipedestación electrónico, alcanzando un factor de seguridad de 1,98 adecuado para personas de hasta 70 kg y 160 cm. Se registró un ciclo estable de 40 segundos, ángulos de 163° a 169°, consumo energético de 196,8 W y eficacia del 100 % en la publicación de datos IoT.

ABSTRACT People with mobility impairments who lack wheelchairs equipped with standing systems face limitations in their autonomy. This work aimed to prototype a wheelchair with a standing system, incorporating resources for remote control and monitoring using IoT. The methodology followed a deductive approach, beginning with a state-of-the-art review and requirement characterization through exploratory research. A CAD model was designed and validated in SolidWorks, and, following a structural methodology, software and hardware resources were selected. Mechanical and electronic systems were then built, and the IoT interface was implemented for remote monitoring. The resulting prototype demonstrated significant impact by integrating an automatic electronic standing system, achieving a minimum safety factor of 1.98, valid for users up to 70 kg and 160 cm. A stable 40-second standing cycle was recorded, with angles of 163° to 169°, energy consumption of 196.8 W, and 100 % efficiency in IoT data publication.

Predictive Modeling of Student Dropout Rates at the General Eloy Alfaro Higher Technological Institute, Ecuador

RESUMEN La deserción estudiantil afecta la permanencia y culminación de los estudios en la educación superior. Este estudio tuvo como objetivo desarrollar un modelo predictivo de deserción estudiantil mediante regresión logística y análisis multivariable en el Instituto Superior Tecnológico General Eloy Alfaro. La investigación tuvo enfoque cuantitativo, diseño no experimental y carácter retrospectivo, con registros institucionales de 684 estudiantes de los períodos 2021-I a 2025-I. Se analizaron variables académicas, sociodemográficas, socioeconómicas e institucionales mediante análisis bivariado, evaluación de multicolinealidad y regresión logística binaria. Los resultados mostraron que las variables académicas tuvieron relación importante con la deserción en el análisis inicial; sin embargo, luego de la depuración por VIF, el modelo final quedó conformado por género, ocupación del estudiante y estado civil agrupado. El modelo obtuvo una exactitud de 0,665 y un AUC de 0,6623. Se concluye que la regresión logística puede apoyar el seguimiento institucional de estudiantes en riesgo.

ABSTRACT Student dropout rates affect retention and completion rates in higher education. The objective of this study was to develop a predictive model of student dropout using logistic regression and multivariate analysis at the General Eloy Alfaro Higher Technological Institute. The research employed a quantitative approach, a non-experimental design, and a retrospective methodology, utilizing institutional records of 684 students from the 2021-I to 2025-I periods. Academic, sociodemographic, socioeconomic, and institutional variables were analyzed using bivariate analysis, multicollinearity assessment, and binary logistic regression. The results showed that academic variables were significantly associated with dropout in the initial analysis; however, after VIF-based variable screening, the final model consisted of gender, student occupation, and grouped marital status. The model achieved an accuracy of 0.665 and an AUC of 0.6623. It is concluded that logistic regression can support institutional monitoring of at-risk students.