https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/8660 Mon, 27 Apr 2026 09:06:53 GMT 2026-04-27T09:06:53Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12128 Title: PRODUCCION Y APROVECHAMIENTO DE BIOMASA Y ACIDO LACTICO, VIA FERMENTACION ANAEROBIA, A PARTIR DE LOS RESIDUOS GENERADOS EN LA AGROINDUSTRIA PILONCILLERA Authors: HERNANDEZ MARTINEZ, JOSE M. Description: La producción de piloncillo es una actividad agroindustrial de gran importancia económica para las regiones donde se desarrolla, ya que representa una fuente de ingresos y empleo; sin embargo, esta agroindustria enfrenta diferentes desafíos, entre los que destacan el manejo de residuos y la reducción de su impacto ambiental. Entre estos residuos, se encuentran la cachaza piloncillera y el agua del lavado de moldes, los cuales, debido a su alto contenido de azúcares, provocan problemas de acidificación del suelo y eutrofización de los cuerpos de agua. Una opción de tratamiento para estos residuos es la fermentación anaerobia, ya que es un proceso biológico en el cual los carbohidratos presentes en los residuos se biotransforman hacia metabolitos con aplicaciones diversas. En el presente trabajo, se evaluó la fermentación anaerobia como una estrategia para el tratamiento, la valorización y el aprovechamiento de estos residuos, para la producción de ácido láctico y biomasa rica en proteínas y la posterior aplicación de los fermentos en los cultivos de chile habanero (Capsicum chinense) y caña de azúcar (Saccharum officinarum). Se utilizaron las cepas Lactobacillus acidophilus LA-3 y Bacillus subtilis QS-713, y se cuantificó el consumo de carbohidratos, la producción de ácido láctico, la densidad celular, la generación de biomasa y su contenido proteico; así mismo, se determinaron los parámetros cinéticos de densidad celular. Luego, los fermentos se usaron en plántulas de C. chinense y S. officinarum para ver cómo afectaban el crecimiento de estas plantas. Los resultados obtenidos mostraron que el proceso de fermentación anaerobia es una opción viable para el tratamiento de los residuos de la agroindustria piloncillera. Así mismo, la evaluación de los fermentos mostró que tienen el potencial para aprovecharse como bioestimulantes sin provocar efectos fitotóxicos a corto plazo en las plantas y el suelo. Además, la fermentación anaerobia con microorganismos probióticos se plantea como una estrategia de economía circular. Esto ayuda a promover la sostenibilidad económica y ambiental de la agroindustria piloncillera, la cual requiere de estrategias innovadoras para su desarrollo económico y tecnológico. Sun, 01 Feb 2026 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12128 2026-02-01T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12127 Title: MONITORIZACION DE FLUJO SANGUINEO PARA IDENTIFICAR RIESGO CARDIOVASCULAR UTILIZANDO SEÑALES FOTOPLETISMOGRAFICAS Y APRENDIZAJE AUTOMATICO Authors: ARROYO RAMIREZ, MARCO A. Description: De acuerdo con la Organización Mundial de la Salud (OMS) a nivel mundial, menos de la mitad de los adultos con hipertensión son diagnosticados y tratados (solo el 42%), además, uno de cada cinco adultos con hipertensión (21%) tiene la afección bajo control. En el continente americano, las enfermedades cardiovasculares (ECV) son la principal causa de muerte y la presión arterial alta (hipertensión) es responsable del 50% de las muertes por ECV. Solo unos pocos países muestran una tasa de control de la hipertensión en la población superior al 50 % (Día Mundial de la Hipertensión 2024 - OPS/OMS | Organización Panamericana de la Salud, s/f), (Cardiovascular Diseases (CVDs), s/f). Por lo tanto, el monitoreo continuo de la presión arterial es una herramienta para el seguimiento de la atención domiciliaria, las reacciones del sistema cardiovascular en presencia de algunos fármacos, la detección temprana de posibles enfermedades como la diabetes o la hipertensión arterial y ayudar al médico a programar el tratamiento adecuado. Por esta razón, surge la necesidad de desarrollar una metodología que permita evaluar el estado y características del sistema arterial, y obtener una medición confiable a través de las yemas de los dedos utilizando un método no invasivo, para detectar de manera temprana el desarrollo de una enfermedad cardiovascular. El buen estado de salud del corazón y del sistema arterial es de vital importancia para el correcto funcionamiento del cuerpo humano, las condiciones anormales del sistema arterial son la causa de numerosas patologías por lo que es necesario un monitoreo constante. Al presentarse condiciones anormales en el sistema arterial, es frecuente que el paciente sea trasladado a un hospital donde se cuenta con el equipo necesario para una evaluación médica, lo que implica un retraso en el tiempo de atención, así mismo se hace necesaria la intervención de un médico especialista. Sin embargo, los tiempos de espera para recibir un tratamiento adecuado, se evitarían con el apoyo de nuevos métodos no invasivos capaces de monitorear el estado de la presión sanguínea en forma constante. En el primer capítulo se presentan los conceptos relacionados con el funcionamiento del sistema arterial, sus valores óptimos y los diferentes métodos que son utilizados para realizar la medición y monitorización de la presión arterial. El segundo capítulo presenta un análisis comparativo de los trabajos de investigación que ya existen y que son similares a este tema de investigación. En el tercer capítulo se presenta la metodología de investigación utilizada para el desarrollo de esta tesis doctoral. Finalmente en el cuarto capítulo se presentan los resultados obtenidos del desarrollo de este proyecto de investigación y sus respectivas discusiones. Sun, 01 Feb 2026 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/12127 2026-02-01T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/9774 Title: SISTEMA INTELIGENTE BASADO EN INDUSTRIA 4.0 PARA MEJORAR LA GESTION DE CONOCIMIENTO DENTRO DE LA LOGISTICA DE SALUD PUBLICA Authors: DEL MORAL ARGUMEDO, MARCO J. Description: La gestión del conocimiento dentro de las cadenas logísticas de salud es crucial, ya que permite a los tomadores de decisiones convertir los datos generados en abstracciones, métodos y soluciones capaces de salvar vidas. Los Sistemas de Información en Salud captan estos datos y los almacenan de forma estructurada para su posterior consulta y operación. Sin embargo, estos sistemas son incapaces por sí solos de extraer conocimiento. Por ello, al combinarlos con los componentes de la Industria 4.0, se pueden convertir en auténticos Sistemas Inteligentes que, de manera dinámica, descubren patrones de comportamiento y proponen soluciones. El presente trabajo es relevante porque define un Sistema Inteligente específico capaz de procesar datos de las cadenas logísticas de salud, integrando distintos algoritmos y técnicas computacionales. Se logró operar con datos médicos, climatológicos, demográficos y geoespaciales, integrándolos con algoritmos novedosos. Esto permite que el Sistema encapsule todo el proceso y refine datos en información, conocimiento y finalmente sabiduría. Se analizaron tres casos de estudio distintos para modelar el flujo de datos dentro de la cadena logística y derivar el desarrollo del sistema. El primer caso conceptualizó una herramienta que coordinó distintos tipos de algoritmos para la administración del inventario médico y utilizó esta información para determinar el comportamiento del COVID-19 en una ciudad. El segundo caso de estudio usó algoritmos de Aprendizaje Profundo, uno de los más importantes dentro del paradigma de Industria 4.0, para extraer conocimiento de imágenes citológicas y segmentar células individuales en sus componentes. El tercer caso de estudio modeló el comportamiento de la fiebre del dengue a distintas resoluciones espaciales y temporales. Este modelado permitió encontrar fuentes de datos externas para apoyar la toma de decisiones epidemiológicas. Por último, los resultados de estos análisis fueron integrados en un prototipo del Sistema Inteligente de Información en Salud capaz de conjugar distintas fuentes de datos y operarlas dentro de la cadena logística de salud. Fri, 22 Nov 2024 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/9774 2024-11-22T00:00:00Z https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/9773 Title: DESARROLLO DE UN ESQUEMA DE CONTROL PARA UNA CADENA DE SUMINISTRO (SC) DE UNA EMPRESA PRODUCTORA DE LECHE USANDO INTELIGENCIA ARTIFICIAL (IA) Authors: ARELLANO CRUZ, ERIKA P. Description: Entre la amplia gama de problemas de la cadena de suministro (CS) entendida también como red de abastecimiento, la gestión de inventario sigue siendo uno de los principales desafíos. En esta tesis, nuestro objetivo es proponer algoritmos de aprendizaje por refuerzo no paramétrico impulsado por datos para estos alcanzar estos objetivos en contradicción en entornos donde no existe un servicio de almacenamiento de datos compartidos entre todos los eslabones de la cadena. La literatura sobre modelos de inventarios de niveles múltiples es bastante rica, aunque se basa principalmente en la suposición de conocer la demanda anticipadamente. La distribución de la demanda puede ser aproximada, pero, aun así, en algunos casos no se dispone de un modelo globalmente óptimo. El juego de la cerveza es una CS en adelante la llamaremos “Red de abastecimiento de una compañía productora de lácteos” con la abreviatura RACPL en serie con cuatro agentes, es decir, minorista, mayorista, distribuidor y fabricante, en la que cada agente reabastece sus existencias al pedir cerveza a su predecesor. El minorista satisface la demanda de clientes externos y el fabricante ordena a proveedores externos. Cada uno de los agentes debe decidir su propia cantidad de pedido para disminuir la totalización de los costos de almacenamiento y falta de inventario del sistema, mientras que no se les permite compartir ninguna información con otros agentes. Para esta configuración, una política de existencias base es óptima, solo si conoce la demanda con antelación y sigue una distribución de demanda conocida. Fuera de esta estrecha condición, no existe una política óptima conocida para este juego. Además, el juego de la cerveza se puede modelar como un problema cooperativo multi-agente descentralizado con observabilidad parcial. En la presente tesis, se analiza el rendimiento de los diferentes métodos de aprendizaje por refuerzo (RL) bajo dos tipos de distribución de la demanda. Este modelo de RL solo considera un agente en la RACPL debido a que, en la práctica, incluso ahora con el Internet de las cosas (IoT), a veces no es factible tener acceso a la información de los otros escalones de la RACPL. Los resultados de las simulaciones muestran que el método Dueling DQN funciona mejor que las políticas basadas en nivel de inventario incluso cuando la demanda es desconocida. Fri, 18 Oct 2024 00:00:00 GMT https://rinacional.tecnm.mx/jspui/handle/TecNM/9773 2024-10-18T00:00:00Z