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Técnicas de modulación en sistemas de comunicaciones inalámbricas en redes de próxima generación.
(QUEVEDO: UTEQ, 2025) Miranda Bajaña , Mayerli Jomira; Intriago Rodríguez, Diego Fernando
Este trabajo proporciona un análisis de las estrategias de técnicas de modulación en sistemas de comunicaciones inalámbricas en redes de próxima generación con el objetivo de optimizar la eficiencia espectral y la calidad de transmisión. La alta demanda de conectividad en las redes de quinta generación 5G y futuras sexta generación 6G requieren técnicas de modulación avanzadas que permitan mejorar la transmisión de datos, reducir la latencia y aumentar la capacidad de usuarios conectados simultáneamente. Para analizar el desempeño de estas estrategias se realizó simulaciones en entornos como OMNET++, diseñando escenarios virtuales que analizan el impacto de la modulación en la transmisión con ancho de banda. Además, se modela un entorno de red con antenas y celdas de distintos tamaños considerando diversos factores de propagación y condiciones de conectividad.
Detección de ansiedad en estudiantes de ingeniería en telemática usando inteligencia artificial, enfoque 2024.
(QUEVEDO: UTEQ, 2025) Pallo Pinto, Jennyfer Nayeli; Zambrano Vega, Cristian Gabriel
La ansiedad en estudiantes universitarios especialmente en los de ingeniería en telemática, es un problema creciente que afecta tanto su rendimiento académico como su bienestar emocional. Estos estudiantes enfrentan altos niveles de ansiedad debido a la complejidad de contenidos y necesidad de mantenerse actualizados con tecnologías en constante evolución. Este estudio propone una solución basada en inteligencia artificial para detectar la ansiedad mediante modelos de aprendizaje automático y procesamiento de lenguaje natural. La aplicación se centra en identificar patrones de ansiedad a través de encuestas y análisis de texto, proporcionando un diagnóstico temprano que permita intervenciones personalizadas. Para su implementación, se desarrolló una base de datos especializada en ansiedad que facilita el entrenamiento de modelos de inteligencia artificial capaces de reconocer señales emocionales. Además, se creó un modelo GPT personalizado para la detección de emociones que interactúa con los usuarios a través de respuestas por voz y texto. Esta herramienta tiene como objetivo ofrecer apoyo continuo a los estudiantes, proporcionándoles herramientas para gestionar la ansiedad en tiempo real. Esta solución tecnológica busca mejorar el bienestar emocional de los estudiantes de ingeniería en telemática, permitiéndoles enfrentar los desafíos académicos sin que el estrés y la ansiedad afecten su rendimiento. La implementación de este sistema innovador representa un avance en la integración de la inteligencia artificial en el apoyo emocional de los estudiantes, promoviendo un entorno más saludable y productivo en la educación superior. Este enfoque tecnológico promete transformar la manera en que se aborda la salud mental en el ámbito académico
Optimización del sistema de detección de mamíferos en el área ecoturística del bosque protector Murocomba.
(QUEVEDO: UTEQ, 2025) Litardo Peña , Angel Eduardo; Intriago Rodríguez, Diego Fernando
El proyecto "Optimización del sistema de detección de mamíferos en el Bosque Protector Murocomba" tiene como objetivo mejorar la identificación y monitoreo de especies en esta zona de alta biodiversidad en Ecuador. Para ello, se implementa un sistema basado en cámaras trampa y algoritmos de reconocimiento de imágenes, optimizando la precisión y eficiencia en la recolección de datos. Este estudio responde a la necesidad de un monitoreo más eficaz ante amenazas como la caza furtiva y la pérdida de hábitat, mejorando la capacidad de respuesta ante cambios en las poblaciones de mamíferos. La integración de modelos de aprendizaje profundo permite identificar especies automáticamente, facilitando estrategias de conservación y promoviendo la educación ambiental. Los resultados de la investigación fortalecerán el manejo sostenible del ecosistema y servirán como modelo replicable para otras áreas protegidas en Ecuador, contribuyendo al conocimiento y preservación de la fauna local.
Técnicas de asignación de frecuencias en redes móviles de quinta generación basadas en inteligencia artificial.
(QUEVEDO: UTEQ, 2025) Triana Cuenca , Wimper Josue; Intriago Rodríguez, Diego Fernando
La investigación denominada “Técnicas de asignación de frecuencias en redes móviles de quinta generación basadas en inteligencia artificial” aborda el desafío crítico de gestionar eficientemente el espectro radioeléctrico en redes móviles 5G, un recurso limitado que enfrenta demandas crecientes debido al incremento de dispositivos conectados y la necesidad de baja latencia. Mediante algoritmos avanzados de inteligencia artificial bioinspirados, como la optimización por Colonia de Hormigas (ACO) y el algoritmo de Colmena de Abejas Artificial (ABC), se busca optimizar la asignación dinámica de frecuencias en la banda de 3.5 GHz, mejorando la eficiencia espectral y mitigando la interferencia. El estudio integra enfoques bibliográficos, métodos experimentales y simulaciones en Matlab para emular escenarios y evaluar métricas clave como throughput y latencia. Los resultados demuestran que estos métodos ofrecen mayor adaptabilidad y rendimiento en comparación con técnicas tradicionales, aunque presentan desafíos técnicos como alta demanda computacional y necesidad de procesamiento en tiempo real. En el contexto de Ecuador, donde existen barreras regulatorias y estructurales que limitan la adopción de 5G, esta investigación proporciona un marco teórico y práctico para optimizar el uso del espectro, promoviendo la inclusión digital y la modernización tecnológica. Contribuye significativamente al estado del arte al validar técnicas emergentes en redes y establecer lineamientos para futuros despliegues en entornos de alta variabilidad.
Asignación de frecuencias para comunicaciones móviles en estándares de sexta generación.
(QUEVEDO: UTEQ, 2025) Chavez Alava, Dayra Jomara; Intriago Rodríguez, Diego Fernando
La investigación explora la asignación de frecuencias en las comunicaciones móviles para redes de sexta generación (6G), resaltando avances como velocidades de transmisión del orden de terabits por segundo y latencias ultra bajas. Este estudio examina estrategias para la asignación eficiente del espectro, enfocándose en bandas de Tera Hercios (THz) y la integración de inteligencia artificial (IA) como herramientas clave para optimizar la gestión del espectro electromagnético. A través de una revisión exhaustiva de la literatura y simulaciones avanzadas con MATLAB, se destacó que las bandas THz incrementan significativamente la capacidad de transmisión. Además, la IA demuestra ser esencial para la asignación dinámica y reducción de interferencias. Los resultados también identifican la necesidad de un marco regulatorio internacional que asegure la interoperabilidad y equidad en el acceso a estas tecnologías. Regiones como Finlandia y Corea del Sur lideran investigaciones, mientras que países en desarrollo enfrentan barreras significativas. Este contraste evidencia la urgencia de colaboración global para cerrar brechas tecnológicas y garantizar una adopción equitativa. Asimismo, la implementación de redes 6G traerá desafíos técnicos, como la propagación limitada de ondas THz, la gestión de altas densidades de dispositivos conectados y la necesidad de infraestructuras avanzadas para soportar estas capacidades. Se destaca que la optimización espectral mediante IA no solo mejora la eficiencia del espectro, sino que también permite la adaptación en tiempo real a condiciones cambiantes del tráfico de datos. El estudio concluye que el desarrollo de 6G debe abordarse desde un enfoque multidisciplinario, combinando avances tecnológicos con políticas regulatorias adecuadas. La estandarización internacional, el financiamiento en investigación y el acceso equitativo a estas innovaciones serán determinantes para la transformación digital y la conectividad del futuro.