Congreso Nacional de Ingeniería, Innovación y Tecnología (CONIITEC) 2026

La reducción del consumo energético y de las emisiones contaminantes es un desafío para la industria automotriz debido a su dependencia de combustibles fósiles. En México, esta situación es relevante porque más del 50% del consumo energético nacional corresponde al transporte. Por ello, la optimización aerodinámica de los vehículos puede contribuir a disminuir el consumo de combustible mediante la reducción de la fuerza de arrastre. El objetivo de este trabajo fue evaluar una modificación geométrica en un retrovisor automotriz para reducir dicha resistencia. Se diseñó un modelo tridimensional de un retrovisor convencional y se generaron dos configuraciones modificadas incorporando 30 bordes semicirculares laterales de 2 y 4 mm de diámetro. El análisis se realizó mediante dinámica de fluidos computacional utilizando un esquema estacionario y el modelo de turbulencia κ-ε realizable. El dominio computacional fue discretizado con aproximadamente un millón de celdas poliédricas. Las simulaciones se efectuaron a velocidades de 50, 100, 150 y 200 km/h. Los resultados indicaron que los bordes alteran los contornos de velocidad y los patrones de flujo alrededor del retrovisor respecto al diseño base. Sin embargo, estas modificaciones no mejoraron el comportamiento aerodinámico. Por el contrario, se observó un incremento de la fuerza de arrastre en las condiciones evaluadas, evidenciando un efecto negativo sobre el desempeño energético. Se concluye que la geometría propuesta no constituye una alternativa efectiva para disminuir la resistencia aerodinámica, aunque los hallazgos aportan información para futuras investigaciones sobre diseño vehicular, en las cuales se puede modificar el numero de bordes, su posicionamiento y la geometría aplicada.

La marcha humana es un proceso biomecánico complejo mediante el cual el cuerpo humano se desplaza, manteniendo una posición erguida, hacia adelante o atrás. Aunque caminar parece una actividad sencilla y automática la realidad es que la marcha es un fenómeno complejo, cada paso implica cambios continuos en la posición del cuerpo, los miembros inferiores siguen trayectorias cíclicas y alternadas que coordinan movimientos que permiten mantener el equilibrio y generar el avance deseado, durante un sólo ciclo de marcha cada pierna pasa por una fase de apoyo, en la que el pie permanece en contacto con el suelo, y una fase de oscilación en la que el miembro inferior se desplaza hacia adelante para iniciar un nuevo paso. Las trayectorias características generadas durante estas fases pueden ser estudiadas con diversos fines. En este trabajo se presenta el seguimiento de la trayectoria del tobillo de un voluntario durante la marcha sobre una caminadora, realizado a través del software Kinovea, una herramienta diseñada para el análisis de movimiento a través de videos. A partir de la grabación del voluntario, el tobillo fue seleccionado como punto de seguimiento, permitiendo registrar su posición a lo largo del tiempo y visualizar la trayectoria generada durante el ciclo de marcha. El resultado permite visualizar de manera sencilla la marcha del voluntario y el cómo esta herramienta puede transformar un movimiento cotidiano en información cuantificable con aplicaciones en diagnóstico y evaluación del movimiento, biomecánica, rehabilitación y desarrollo de tecnologías de asistencia ya que los resultados pueden emplearse como referencia para comparar, imitar o asistir la marcha.

En la ingeniería, la vida útil de componentes mecánicos de acero (AISI 1045 y 4140) se reduce drásticamente debido al desgaste y la corrosión en ambientes severos. Las Aleaciones de Alta Entropía (HEAs) destacan como sistemas multicomponente innovadores diseñados para solucionar esta problemática. En este estudio, se sintetizaron las aleaciones AlCrCuFeNi y Al15Ag5CrCuFeNi mediante aleado mecánico en un molino planetario a 400 rpm bajo atmósfera inerte de argón durante 40 h, logrando la formación de soluciones sólidas nanoestructuradas con coexistencia de fases BCC y FCC.
Los polvos obtenidos se aplicaron como recubrimientos sobre los sustratos de acero mediante aleado mecánico, empleando una relación bola-polvo de 10:1 en intervalos de 3 a 12 h. A través de la caracterización por DRX y MEB, se confirmó la estabilidad estructural de las fases depositadas y la consolidación de un espesor uniforme de aproximadamente 150 µm. Además, se identificó la presencia de óxidos superficiales de Fe2O3 y Cr2O3 que actúan como barreras pasivantes para proteger el sustrato de acero.
Los ensayos de microdureza Vickers revelaron incrementos sobresalientes del 200% para AlCrCuFeNi y del 100% para Al15Ag5CrCuFeNi en comparación con el acero 1045 sin tratar. En la evaluación electroquímica dentro de una solución salina al 3.5 wt.% de NaCl, la adición de plata (Ag) mejoró notablemente la resistencia química global. Las curvas de polarización potenciodinámica y los diagramas de Nyquist confirmaron un desplazamiento hacia potenciales más nobles, una menor densidad de corriente de corrosión (icorr) y una resistencia a la polarización superior. Por lo tanto, estos sistemas de HEAs obtenidos por molienda mecánica demuestran ser candidatos altamente eficaces y económicos para la protección de componentes en ambientes salinos severos.

La identificación y caracterización de microorganismos nativos constituye una estrategia para reconocer cepas con características de interés biotecnológico y potencial aplicación en el desarrollo de probióticos. En este estudio se caracterizaron siete aislados de Bacillus obtenidos de la región citrícola de Nuevo León mediante análisis morfológico, bioquímico y fisiológico. Los aislados presentaron morfología bacilar Gram positiva y formación de endosporas. Se evaluaron actividad catalasa, hidrólisis de caseína, gelatina y almidón, tolerancia a NaCl al 7 %, hemólisis, movilidad, producción de indol y H₂S, así como utilización de carbohidratos mediante pruebas de oxidación-fermentación. Adicionalmente, se determinó su susceptibilidad a antimicrobianos mediante microdilución en caldo, empleando meropenem, clindamicina, levofloxacino, vancomicina, gentamicina y trimetoprima/sulfametoxazol (TMP/SXT). Los aislados mostraron perfiles diferenciales de concentración inhibitoria mínima (CIM) entre los antimicrobianos evaluados. M12M6 presentó las mayores CIM para gentamicina (16 µg/mL) y TMP/SXT (4/76 µg/mL), mientras que M9M5 presentó valores de 8 µg/mL y 2/38 µg/mL, respectivamente. En contraste, varios aislados no presentaron crecimiento en las concentraciones mínimas evaluadas para meropenem y vancomicina. Los resultados evidencian variabilidad fenotípica y en la susceptibilidad antimicrobiana entre los aislados, permitiendo establecer una caracterización inicial y seleccionar cepas de interés para estudios posteriores de seguridad y evaluación de su potencial probiótico.

Las celdas solares fotovoltaicas (PV) constituyen una de las principales fuentes de energía renovable debido a su operación libre de emisiones de carbono. En el marco de las políticas globales de descarbonización, la energía fotovoltaica se posiciona como una de las principales alternativas de generación eléctrica, donde la tecnología basada en silicio cristalino (c-Si) domina con el 95% del mercado global. Este dominio se debe a que los módulos fotovoltaicos de c-Si han experimentado una reducción anual de costos de aproximadamente el 24% durante más de tres décadas, lo que perfila al silicio como la fuente de electricidad más importante para el periodo 2040-2050. En esta evolución, las celdas solares de heterounión con capa intrínseca delgada (HIT) representan una de las arquitecturas de mayor eficiencia. En este trabajo se presenta el desarrollo experimental de celdas HIT realizado en el INAOE, complementado con su modelado y simulación en SCAPS-1D y AFORS-HET para una estructura convencional (Ag/ITO/a-Si:H(p)/a-Si:H(i)/c-Si(n)/a-Si:H(i)/a-Si:H(n)/ITO/Ag). Mientras que los dispositivos fabricados en nuestro laboratorio alcanzan actualmente eficiencias de entre el 15% y el 17%, la simulación y optimización de parámetros demuestra que es factible alcanzar eficiencias del 25%. Los resultados obtenidos validan la capacidad del modelado numérico para guiar la fabricación de celdas HIT de alta eficiencia, así como su potencial integración como subcelda inferior en arquitecturas tándem de última generación.

Los asistentes de voz dependen, entre otros componentes, de estructuras sintácticas que permiten interpretar instrucciones humanas como acciones ejecutables por una máquina. Sin embargo, los fundamentos teóricos de la ciencia de la computación que intervienen en este proceso suelen permanecer invisibles para el usuario. En este trabajo se propone un marco para demostrar cómo las Gramáticas Libres de Contexto (GLC) pueden utilizarse para modelar y validar sintácticamente comandos dirigidos a distintos asistentes de voz, como Google Assistant, Siri y Alexa. Para ello, se identifican y clasifican estructuras frecuentes en comandos de uso cotidiano, y se definen los símbolos terminales, no terminales y las reglas de producción necesarias para construir una GLC que represente dichas estructuras. Posteriormente, se generan y recopilan comandos de voz correspondientes a diferentes escenarios de interacción, y se verifica cuáles de ellos son reconocidos por la gramática propuesta. A partir de esta comparación se obtienen resultados de la como la tasa de reconocimiento y la cobertura sintáctica, las cuales nos permiten evaluar la capacidad de la gramática para representar patrones sintácticos presentes en los comandos de voz, así como su desempeño ante la diversidad de estructuras utilizadas por los distintos asistentes de voz. Estos resultados permiten identificar el alcance de la gramática propuesta y las estructuras que requieren mayor representación. Buscando una conexión entre el concepto teórico y la tecnología, mostrando una aplicación práctica y medible de las gramáticas formales .

Plantar pressure monitoring through portable systems has gained increasing relevance in biomechanics, rehabilitation, and functional assessment due to the need for accessible technologies capable of operating under real-life conditions. This work presents the development and functional verification of a low-cost Internet of Things (IoT) architecture for the acquisition, processing, transmission, and real-time visualization of plantar pressure variables using instrumented insoles. The proposed system integrates FSR402 resistive force sensors strategically distributed across relevant plantar support regions, ESP32-based processing units, and wireless communication through Wi-Fi. Sensor signals are processed and transmitted using the WebSocket protocol to a monitoring application developed in Flutter Web, enabling continuous visualization through heat maps and time-series graphs. The platform provides real-time representation of resistance, force, pressure, and weight variables for each sensing point and allows measurement records to be stored for subsequent analysis. Functional verification included static and dynamic tests designed to assess sensor response, acquisition stability, wireless communication continuity, and the system's ability to represent pressure variations across different contact regions. The experimental results demonstrated stable operation and coherent visualization of plantar pressure changes under both stationary and movement conditions. These findings support the technological feasibility of the proposed architecture as a portable, accessible, and scalable platform for plantar pressure monitoring, with potential applications in educational, sports, and rehabilitation environments.

Las bases de datos clínicas generadas a partir de cuestionarios institucionales suelen concentrar información de diversa índole en estructuras diseñadas principalmente para facilitar su recopilación. Sin embargo, esta organización suele generar redundancias, dominios inconsistentes, dependencias funcionales no documentadas y anomalías que dificultan la consulta y el aprovechamiento posterior de los datos. Este trabajo tiene como objetivo diagnosticar la calidad estructural de la base de datos del Cuestionario de Higiene del Sueño, perteneciente al Examen Clínico Integral del Servicio Universitario de Salud de la Universidad Autónoma de Querétaro, con el fin de establecer una línea de base para su posterior reestructuración relacional. El caso de estudio comprende 3,130 registros recopilados entre 2018 y 2025 y una estructura inicial de 54 atributos. El diagnóstico considera la caracterización de tablas, atributos, claves y dominios; la identificación de dependencias funcionales y de grupos repetitivos; y la detección de violaciones de las formas normales y de las reglas de integridad de entidad, referencial y de dominio. Las anomalías identificadas se organizarán en una matriz que vincule cada problema con la regla vulnerada, su posible consecuencia y el indicador empleado para cuantificarla. Como resultado, se obtendrá un perfil agregado de la condición estructural de la base y una clasificación reproducible de sus principales áreas de oportunidad, sin divulgar registros individuales ni información clínica identificable. Este trabajo sirve como base para la delimitación de las necesidades de intervención y servirá de referencia para evaluar, en una etapa posterior, los cambios producidos por la normalización progresiva. El trabajo aporta una aproximación diagnóstica aplicable a otros cuestionarios clínicos universitarios y destaca la importancia de evaluar la estructura de los datos antes de su integración o de su uso analítico.

En el entorno competitivo actual, la consultoría estratégica enfrenta barreras de accesibilidad y eficiencia
operativa debido a la dependencia de análisis manuales prolongados y altos costos de implementación.
Este proyecto presenta el desarrollo y validación de Diime Consulting, un modelo de negocio innovador
potenciado por una arquitectura multi - agente basada en el ecosistema de Google, diseñado para
optimizar el diagnóstico empresarial y la entrega de soluciones técnicas en tiempo real.
La metodología articula una cadena tecnológica compuesta por tres pilares:
1) Google NotebookLM, empleado comobase de conocimiento curada para la ingesta y síntesis
documental con alta fidelidad analítica; 2) modelos avanzados de Google Gemini integrados mediante
backends en Python y llamadas API para el razonamiento contextual, estructuración de reportes
ejecutivos y automatización lógica; y 3) Google Antigravity, utilizado como plataforma orientada a agentes
para la maquetación y despliegue acelerado de interfaces interactivas (MVP).
Los resultados confirman que la orquestación sistemática de estas herramientas disminuye
significativamente los tiempos de desarrollo de producto y reduce los ciclos de entrega de consultoría
estratégica hasta en un 60%, preservando altos estándares metodológicos. Diime Consulting demuestra
la viabilidad técnica y comercial de fusionar el rigor en ingeniería de software e inteligencia artificial con el
emprendimiento escalable, ofreciendo un marco replicable para la transformación digital empresarial.

Para obtener algunos de los múltiples productos de uso diario que tenemos a nuestro alrededor, se requiere calor industrial en alguna de sus etapas de fabricación. Por ejemplo, para darle una forma particular al material que lo constituye, para un proceso de unión, para darle propiedades particulares a algún material o componente, entre otros. La Energía Solar no solo puede ser aprovechada para obtener energía eléctrica mediante celdas fotovoltaicas, sino que también es posible aprovechar la energía térmica que proviene de la misma irradiación emitida por el astro. Existen múltiples casos de éxito en los que se ha aprovechado la Energía Solar Concentrada (ESC) para obtener calor industrial y realizar algún proceso en la fabricación o en la obtención de un producto. En este caso se describe el uso de un concentrador solar con lente de Fresnel y un receptor, diseñados para aprovechar el foco solar concentrado provisto por la lente y lograr la unión híbrida entre un sustrato termoplástico PET-G y esferas de soldadura Sn63Pb37. El resultado final consiste en un circuito impreso obtenido mediante un proceso aditivo que, a diferencia de los métodos sustractivos convencionales, no requirió ninguna sustancia adicional para su obtención (cloruro férrico, agua, disolventes, película fotorresistiva, etc.). El método de grabado utilizado se denomina Fresar y Llenar (Mill & Fill), en el cual se trazan trincheras sobre la superficie del sustrato que albergará el circuito impreso, se rellenan con un material conductor eléctrico y se consolida la trinchera en una pista eléctrica conductora, firmemente sujeta al sustrato. Este novedoso sistema resultó del análisis de otros métodos y sistemas preexistentes mediante la herramienta Sustancia-Campo (Su-field), proveniente de la Teoría para Resolver Problemas de Inventiva (TRIZ), y alcanzó la suficiente novedad para ser protegido mediante la figura de protección intelectual de Modelo de Utilidad.

En México, la producción de mango (Mangifera indica L.) se estima en alrededor de 2.18 millones de toneladas, con un valor de ventas cercano a los 592 millones de dólares durante el año 2024. Este frutal representa una actividad económica de gran importancia para diversas regiones productoras de tierra caliente del pacífico del país. A nivel mundial, el cultivo enfrenta varias enfermedades, pero una de las más relevantes y limitantes es la escoba de bruja, generada por la interacción biológica entre el ácaro Aceria mangiferae y hongos del género Fusarium. Esta enfermedad afecta de manera significativa tanto el desarrollo fenológico como el rendimiento productivo de las plantas. En el aspecto fenológico provoca la pérdida de la dominancia apical en los brotes, el acortamiento de los entrenudos y el desarrollo de yemas en forma de roseta. En el ámbito productivo ocasiona la deformación o el aborto de los esbozos florales, lo que reduce de forma considerable la formación y cuaja de frutos, y por consiguiente disminuye los rendimientos. En México, las pérdidas pueden oscilar entre el 50 y el 100 % cuando las afectaciones son severas, lo que genera un impacto económico importante para los productores. En esta investigación se analizan las causas multifactoriales que favorecen el desarrollo y el impacto negativo de la enfermedad, así como las estrategias de manejo que incluyen el control biológico, cultural y químico, además del uso de la nanotecnología como posibles alternativas orientadas a reducir sus efectos en el cultivo de mango y contribuir a una producción más sostenible y resiliente.

Los reactores de tanque de agitación son uno de los dispositivos más implementados en el tratamiento de aguas residuales. Tomando en cuenta que cada tratamiento aplicado a la remoción de los contaminantes de este vital recurso no renovable, requiere cumplir con unas características establecidas, es común emplear diversos componentes que conduzcan a garantizar el comportamiento requerido dentro del reactor. Sin embargo, una de las características que comparten todos los procesos hace referencia al comportamiento hidrodinámico del agua residual contenida dentro del tanque de agitación, en este sentido uno de los principales componentes que juega un papel transcendental es el impulsor. Dicho componente es el encargado de trasmitir la energía mecánica del motor al fluido, para que a su vez se transforme en energía cinética, es decir para modificar la velocidad del agua residual, que en otras palabras se conoce como el comportamiento hidrodinámico del fluido. En este sentido el trabajo explora el uso de impulsores de flujo axial de cuatro paletas inclinadas a 45°, en los cuales dichas paletas han sido modificadas con respecto a la inclinación que tienen con respecto al eje vertical, con el objetivo de mejorar el comportamiento hidrodinámico, por lo cual se compara su distribución de velocidad, su número de potencia, el bombeo axial producido y los principales patrones turbulentos generados con respecto a un impulsor base, determinando si esta modificación presenta un beneficio o por el contrario afecta el comportamiento integral del reactor de tanque de agitación, implementando una herramienta de dinámica de fluidos computacional.

La presencia de baches y grietas en la infraestructura vial constituye un problema que puede afectar la seguridad y movilidad de conductores, ciclistas y peatones. En el municipio de Querétaro, la identificación de estos deterioros puede apoyarse en reportes realizados por la ciudadanía mediante redes sociales y plataformas municipales. Sin embargo, estos reportes pueden presentar información incompleta, imprecisa o subjetiva respecto a la ubicación y características del deterioro, lo que puede dificultar su identificación y atención oportuna.
En este contexto, la visión artificial y los modelos de aprendizaje profundo pueden apoyar en la inspección vial mediante la identificación automática de grietas y baches. El objetivo de este trabajo es desarrollar un dispositivo de cómputo en el borde (edge computing) utilizando un modelo de visión por computadora basado en inteligencia artificial, YOLO (You Only Look Once), un módulo de GPS para obtener la ubicación del daño, una cámara para capturar imágenes y una computadora Raspberry Pi 5 para ejecutar el modelo, obtener los datos de los periféricos y almacenarlos para su posterior revisión por inspectores viales.
Como parte del desarrollo, se realizó la búsqueda y preparación de un dataset que contuviera imágenes de grietas y baches. Posteriormente, las imágenes fueron etiquetadas y organizadas para su uso en el entrenamiento y evaluación de los modelos YOLO.
Se realizó el entrenamiento de diferentes modelos YOLO bajo distintas configuraciones. Los resultados mostraron diferencias en las métricas de desempeño de acuerdo con las condiciones de entrenamiento. Se observó un mejor desempeño en los modelos inicializados con pesos preentrenados. En trabajos posteriores se contempla mejorar el etiquetado y agregar imágenes representativas de los pavimentos del municipio de Querétaro para mejorar el desempeño del sistema.

La informalidad en la producción de ladrillos y el uso de combustibles fósiles son problemas ambientales preocupantes. En México, más de 17 000 unidades artesanales de fabricación de ladrillos operan informalmente. Los desechos de construcción y demolición (RCD) se podrían usar en la fabricación de ladrillos. El secado solar es una alternativa a los hornos tradicionales de combustibles fósiles. Se elaboraron ladrillos con diferentes mezclas que incluyeron RCD evaluando su calidad usando tres opciones de secado: horno convencional con aceite quemado como combustible, mufla y secado solar.
Se propusieron formulaciones de los ladrillos que incorporaron RCD entre sus agregados. Se diseñó y operó un secador solar. Se fabricaron ladrillos usando las tres opciones de secado evaluando parámetros de control de calidad.
La temperatura máxima alcanzada en el secador solar fue de156,5 °C. La radiación solar más alta ocurrió a las 12:30 h en 731.6 W m-2. De ocho mezclas propuestas, considerando pruebas de resistencia, se seleccionaron dos: mezcla 2 (40% arcilla y RCD 1⁄4" 60%) y mezcla 4 (40% arcilla, RCD 1/4" 50% y 10% piedra caliza). La mezcla 2 fue la que obtuvo mejores parámetros de control de calidad; sus valores de resistencia mecánica a la compresión fueron: horno de combustión tradicional 145.1 kg cm-2 (uso estructural); mufla 62.1 kg cm-2 (uso no estructural) y secador solar 48.3 kg cm-2. (uso no estructural).
La propuesta de incluir al menos el 50% de RCD en la fabricación de ladrillos es una opción interesante para la valorización de residuos.

En este trabajo se analizó el efecto de una torre de viento en la ventilación natural y el confort térmico de una vivienda de referencia. El movimiento del aire se estudió mediante dinámica de fluidos computacional (CFD) en ANSYS Fluent. Para ello se resolvieron las ecuaciones de conservación de masa, cantidad de movimiento y energía mediante un enfoque RANS y el modelo de turbulencia k-ε estándar. La velocidad de entrada utilizada en las simulaciones fue de 1.34 m/s, obtenida del análisis de datos meteorológicos de la zona de estudio. Las condiciones térmicas consideradas en los muros se definieron de acuerdo con la NOM-020-ENER-2011. Se analizaron dos casos, uno sin torre de viento y otro con torre, comparando la velocidad y temperatura del aire, así como los índices de confort térmico PMV y PPD. En la vivienda sin torre se temperaturas de alrededor de 30 °C, condiciones asociadas con una baja circulación del aire en el interior. Al incorporar la torre, la velocidad del aire aumentó a valores entre 0.5 y 1.5 m/s y la temperatura disminuyó hasta aproximadamente 27 °C. En gran parte de la vivienda, el PMV se encontró entre −0.5 y 0.5 y el PPD entre 5 y 8 %, valores que se encuentran dentro de los criterios de confort térmico establecidos por la ISO 7730. También se observó una distribución más uniforme del flujo en las zonas donde inicialmente se presentaban velocidades bajas. La comparación entre ambos casos mostró que la torre incrementó la circulación del aire, redujo la temperatura interior y permitió alcanzar mejores condiciones de confort térmico en la vivienda.

Las series temporales de la velocidad del viento presentan variaciones asociadas a cambios atmosféricos, ciclos temporales y condiciones locales. Esta variabilidad dificulta su análisis al emplear ventanas de longitud fija, ya que una misma partición puede contener observaciones con comportamientos estadísticos distintos. El objetivo de este trabajo es identificar automáticamente regiones localmente estacionarias en series temporales de velocidad del viento, de modo que la extensión de cada intervalo se determine por la dinámica de los datos y no por una selección arbitraria. El estudio utiliza registros de ocho estaciones de la Red de Monitoreo Ambiental de la Zona Metropolitana de Querétaro, correspondientes al periodo del 1 de mayo de 2017 al 30 de abril de 2018. El procedimiento comprende el control de calidad y la agregación temporal de los registros, seguidos del análisis de la densidad espectral de potencia mediante la transformada rápida de Fourier. A partir de la periodicidad dominante se establece una longitud inicial de búsqueda y se generan intervalos candidatos, cuya estacionariedad se verifica mediante la prueba aumentada de Dickey-Fuller. El método permitió obtener regiones representativas de 66, 110, 83, 110, 166, 37, 83 y 83 días en las estaciones analizadas. Las diferencias observadas indican que la persistencia estadística del viento no es uniforme entre los sitios analizados. Los resultados indican que la combinación del análisis espectral y la validación estadística constituye una alternativa reproducible para segmentar series ambientales sin recurrir a ventanas uniformes. Las regiones identificadas proporcionan unidades coherentes para caracterizar el comportamiento local del viento y desarrollar modelos automáticos basados en datos históricos.

El incremento de la capacidad fotovoltaica (FV) instalada a nivel mundial y la naturaleza intermitente de la energía solar resaltan la importancia del monitoreo de la producción energética de paneles solares [1]. El objetivo de este trabajo fue implementar y validar un sistema de monitoreo fotovoltaico basado en un microcontrolador ESP32 para la adquisición y visualización en tiempo real de variables eléctricas y ambientales. El uso de energía solar reduce la dependencia de los mercados impredecibles de combustibles fósiles [2].
Se desarrolló un sistema con ESP32 y conectividad Wi-Fi, integrado con sensores DHT22, INA219, ACS712, divisor resistivo FZ0430 y pantalla OLED SSD1306. Los datos se visualizaron localmente y se transmitieron a ThingSpeak IoT Analytics para su almacenamiento y análisis. Posteriormente se evaluaron mediante análisis de correlación [3].
El método basado en una mini celda solar con sensor INA219 mostró mayor estabilidad y sensibilidad para la estimación de irradiancia respecto al ACS712 y al OPT101. La conectividad Wi-Fi facilitó el monitoreo remoto y la generación de un historial de datos. El análisis estadístico reveló diferencias significativas en la corriente y la potencia generada bajo distintas condiciones de nubosidad, mientras que el voltaje no presentó cambios significativos.
El sistema demostró ser una alternativa funcional, confiable y de bajo costo para el monitoreo técnico-energético de paneles fotovoltaicos. La integración con ThingSpeak permite el monitoreo remoto, el almacenamiento en la nube y el análisis histórico, generando un dataset útil para futuros modelos predictivos. Esto posibilita la incorporación de técnicas de Machine Learning para la estimación de la producción de energía, actualmente en proceso [4].

La quinoa y la lenteja son materias primas de interés para el desarrollo de ingredientes de origen vegetal debido a su aporte proteico y propiedades tecnofuncionales. No obstante, los tratamientos de procesamiento pueden modificar su funcionalidad y consecuentemente, su potencial de aplicación en matrices alimentarias. El objetivo fue evaluar el efecto de la materia prima (quinoa, lenteja y mezcla (1:1.7)) y del procesamiento (cruda, remojo y remojo/hervido) sobre el contenido de proteína la capacidad de retención de aceite (CRO), capacidad de retención de agua (CRW) e índice de solubilidad (IS). Los resultados se analizaron mediante ANDEVA y prueba de Tukey (p<0.05). El contenido proteico varió de 11 a 11.6% para las muestras de quinoa, y de 22 a 29% para las muestras de lenteja, mientras que las mezclas presentaron valores de 18 a 21%. La CRO osciló entre 0.9 a 1.2 g/g, la CRW mostró una mayor respuesta al procesamiento, alcanzando valores de 1.25 a 4.9 g/g y para el IS los valores fueron de 6.2 a 18.9%. En conjunto, la materia prima y el procesamiento determinaron las propiedades evaluadas; la CRO mostró mayor respuesta al tratamiento, mientras que el contenido proteico y el IS estuvieron principalmente asociados con la materia prima. Las mezclas presentaron menor variación entre tratamientos, sugiriendo que la combinación quinoa-lenteja puede contribuir a obtener ingredientes con propiedades tecnofuncionales más estables frente al procesamiento y con potencial de incorporación en el desarrollo de alimentos de origen vegetal.

La neuroplasticidad es la capacidad del sistema nervioso para modificar su organización y funcionamiento en respuesta a la experiencia, el aprendizaje y diferentes condiciones fisiológicas o patológicas. Esta propiedad constituye uno de los fundamentos de la recuperación motora después de una lesión neurológica, ya que permite que las redes neuronales se adapten durante el proceso de rehabilitación. Para favorecer este fenómeno, las intervenciones terapéuticas buscan promover la práctica repetitiva, específica y progresiva de tareas motoras, así como la participación activa y la retroalimentación sobre el desempeño.
En este contexto, el desarrollo tecnológico ha permitido incorporar nuevas herramientas a la rehabilitación motora. Los sistemas robóticos pueden facilitar la ejecución de movimientos repetitivos, precisos y adaptados a las capacidades del paciente, mientras que la realidad extendida, que integra tecnologías como la realidad virtual, aumentada y mixta, permite desarrollar entornos interactivos, personalizar las tareas y proporcionar retroalimentación durante el entrenamiento. Asimismo, los serious games o videojuegos terapéuticos incorporan ejercicios dentro de dinámicas con metas, recompensas y elementos motivacionales que pueden favorecer la participación, la constancia y el entrenamiento cognitivo-motor.
Sin embargo, la incorporación de tecnología no implica por sí misma una mayor recuperación. Su potencial depende de su integración dentro de estrategias de rehabilitación que consideren la participación del usuario, la especificidad de las tareas, la intensidad del entrenamiento y la adaptación de la dificultad. Este trabajo presenta una revisión divulgativa de la relación entre neuroplasticidad, aprendizaje motor y tecnologías aplicadas a la rehabilitación, destacando cómo la robótica, la realidad extendida y los serious games pueden contribuir a enriquecer la experiencia motora y complementar la práctica clínica.

La planificación de rutas es una parte fundamental de los sistemas autónomos, de la robótica móvil e incluso del día a día. Los escenarios representados como espacios discretos usualmente usan el algoritmo A* permitiendo calcular rutas con el menor costo. Sin embargo, su eficiencia depende en gran medida de la representación del espacio de búsqueda y del número de nodos que debe analizar.
Los operadores morfológicos proporcionan herramientas capaces de modificar representaciones binarias mediante sus operadores básicos (dilatación y erosión) y su combinación en los operadores apertura y cierre. Sus propiedades permiten simplificar el espacio de búsqueda antes de aplicar el algoritmo A*.
Esta propuesta describe un esquema de optimización del espacio de búsqueda en el que se basa A*, mediante preprocesamiento morfológico, con el objetivo de reducir el número de nodos a explorar y lograr planificaciones eficientes. Se considera transformar mapas discretos con obstáculos y espacios transitables como una etapa previa al proceso de búsqueda.
La metodología propuesta considera diferentes escenarios discretos con variaciones en el tamaño, las distribuciones y el número de obstáculos. Comparando el desempeño de A* en el espacio original y en el espacio morfológicamente transformado. Evaluando el número de nodos explorados, el tiempo de ejecución y la longitud de la trayectoria.
Finalmente, se espera identificar la configuración de parámetros morfológicos que reduzca el costo computacional de la búsqueda de rutas mínimas sin comprometer la calidad de la trayectoria. Estos resultados permitirán determinar la valía de los operadores morfológicos como etapa previa necesaria para optimizar el espacio de búsqueda en algoritmos de planificación de trayectorias en espacios discretos.

El accidente cerebrovascular (ACV) es una de las principales causas de discapacidad motora en adultos y puede generar alteraciones persistentes en la movilidad, coordinación y control del miembro superior. La evaluación de la recuperación suele depender de escalas clínicas y de la observación del especialista, lo que limita la obtención de medidas objetivas y continuas del desempeño motor. En este trabajo se presenta una plataforma inteligente para el monitoreo cuantitativo de la rehabilitación basada en sensores inerciales inalámbricos e inteligencia artificial.

La plataforma integra unidades de medición inercial (IMUs) colocadas en muñeca, codo, hombro y región torácica T7, conectadas mediante microcontroladores ESP32 para adquirir señales durante ejercicios funcionales. Los datos son procesados mediante filtrado digital, normalización y segmentación temporal, y posteriormente analizados con una arquitectura de clasificador biomecánico. Esta estrategia permite conservar un desempeño estable cuando existe pérdida temporal de información en uno o más sensores.

La metodología fue evaluada con movimientos funcionales realizados por participantes con secuelas de ACV y sujetos de referencia. Los resultados muestran que la arquitectura propuesta supera a modelos basados en CNN y LSTM, con mayor precisión de clasificación y menor degradación ante la ausencia parcial de sensores.

La integración de sensado inercial, procesamiento digital de señales e inteligencia artificial constituye una alternativa tecnológica para el monitoreo objetivo de la rehabilitación neuromotora. Este trabajo establece una base para futuras aplicaciones de apoyo clínico, telerehabilitación y generación de biomarcadores digitales para el seguimiento funcional de pacientes con ACV.

La descarga de efluentes secundarios provenientes de plantas de tratamiento de aguas municipales es una causa principal de eutrofización. La eutrofización es un problema reconocido a nivel mundial debido a su capacidad para disminuir la calidad del agua e interferir con el balance ecológico en ecosistemas acuáticos. Aunque el cultivo de microalgas ofrece una vía sustentable para recuperar estos nutrientes, el alto costo energético y operativo de la cosecha de biomasa sigue siendo el principal cuello de botella para su escalamiento comercial. Con el propósito de resolver dicha problemática, en este estudio se evaluó la adaptación del consorcio microalgal MC-10 en un sistema por lotes secuenciales en condiciones de laboratorio y ambientales empleando reactores de columnas de burbujeo, a través de la reinoculación de la fracción floculada para promover la eficiencia y la recuperación de minerales. Utilizando efluentes secundarios municipales, se escaló el reactor de un volumen de trabajo de 1 L (0.5 vvm, ciclos de 2 días) a 25 L (0.1 vvm, ciclos de 5 días). La separación de biomasa se realizó mediante sedimentación por gravedad durante 15 minutos tras suspender la aireación, obteniendo valores de floculación del 99 % con un incremento del 149 % en la biomasa floculante en condiciones de laboratorio, y una floculación del 84 % con un aumento del 125 % en la producción de biomasa en condiciones de exterior. La biomasa cosechada presentó un contenido mineral del 47 % en peso seco (PS), una solubilidad ácida del 83 % y 451 μg/g PS de carotenoides totales, demostrando la estabilidad del sistema por lotes secuenciales frente a fluctuaciones ambientales y su viabilidad técnica para la valorización de efluentes como biofertilizantes.

El trabajo propone el análisis de una señal temporal construida a partir de datos continuos del SINAICA correspondientes a variables empleadas para evaluar la calidad del aire bajo la norma NOM-172-SEMARNAT-2019, como las partículas suspendidas ($PM_{2.5}$, $PM_{10}$) y gases contaminantes ($CO$, $O_3$, $NO_2$, $SO_2$), mediante la aplicación de la Descomposición Empírica en Modos (EMD).

Esta técnica permite descomponer una señal no lineal y no estacionaria en un conjunto de Funciones de Modo Intrínseco (IMFs) y un residuo, donde cada componente representa oscilaciones presentes en diferentes escalas temporales.A partir de esta descomposición se busca identificar y analizar las características contenidas en las distintas IMFs, con el propósito de estudiar la contribución de cada componente al comportamiento de la señal original. Posteriormente, las componentes obtenidas podrán emplearse para realizar procesos de análisis, selección y reconstrucción de la señal, conservando la información relevante asociada a la variable de calidad del aire considerada.La metodología conlleva la construcción de la señal temporal, la aplicación de EMD, el análisis de las IMFs generadas y la evaluación de la señal reconstruida mediante indicadores cuantitativos. Con ello se pretende establecer una metodología que permita representar de manera adecuada la dinámica temporal de variables relacionadas con la calidad del aire y facilitar su posterior análisis mediante técnicas de procesamiento de señales.

El enriquecimiento del Gas Licuado de Petróleo (GLP) con hidrógeno (H₂) constituye una alternativa de interés para analizar sistemas de combustión con menor intensidad de carbono. Este trabajo presenta la simulación en Aspen HYSYS de la combustión de una mezcla de GLP compuesta por 60 % molar de propano y 40 % de isobutano, enriquecida con H₂. Se empleó la ecuación de estado de Peng-Robinson y se comparó inicialmente un reactor de conversión con un reactor de Gibbs, seleccionando este último por su capacidad para determinar la composición de equilibrio mediante la minimización de la energía libre, sin requerir la definición previa de todas las reacciones químicas.
El esquema de simulación incluyó la mezcla de GLP, hidrógeno y aire, seguida del reactor de Gibbs y un intercambiador de calor para aprovechar la energía de los gases de combustión. Posteriormente, se realizó un análisis de sensibilidad variando el flujo de H₂ entre 0 y 100 kmol/h, mientras se mantuvo constante el flujo de aire en 100 kmol/h. Se evaluaron principalmente los cambios en la temperatura y en la composición de los gases de salida.
Los resultados mostraron que, al incrementar la alimentación de hidrógeno por encima de aproximadamente 40 kmol/h sin aumentar proporcionalmente el suministro de aire, el oxígeno disponible se agota, disminuyen la temperatura y la formación de CO₂, y aumentan los hidrocarburos no reaccionados. Esto evidencia la importancia de ajustar la relación aire-combustible al enriquecer el GLP con H₂. La simulación permite así identificar límites operativos y analizar de manera integrada el comportamiento energético y ambiental de mezclas GLP+H₂.

La energía solar fotovoltaica constituye una alternativa relevante para avanzar hacia un modelo energético sostenible, por su disponibilidad, reducción de costos y capacidad de generación distribuida. Los sistemas fotovoltaicos convierten la radiación solar en energía eléctrica mediante paneles solares, inversores, protecciones y estructuras, y almacenamiento en aplicaciones específicas.
Su importancia radica en disminuir la dependencia de combustibles fósiles, reducir emisiones asociadas a la generación eléctrica y favorecer la seguridad energética. De acuerdo con IRENA, en 2024 la energía solar fotovoltaica representó 77.8 % de las nuevas adiciones mundiales de capacidad renovable, con 452.1 GW instalados durante ese año. Asimismo, el costo nivelado promedio mundial de nuevas plantas fotovoltaicas a gran escala fue de 0.043 USD/kWh, reflejando el avance de su competitividad.
Se presentan los fundamentos, componentes, tipos y aplicaciones de los sistemas fotovoltaicos, considerando instalaciones conectadas a la red, sistemas aislados e híbridos. Teniendo aplicaciones en viviendas, edificios, industria, sector agropecuario, alumbrado, electrificación de comunidades.
Finalmente, se plantea que el aprovechamiento de la energía solar debe integrarse con estrategias de gestión energética, almacenamiento, digitalización y control. Esto permite mejorar el aprovechamiento solar, optimizar los sistemas eléctricos y contribuir a la sostenibilidad. La energía fotovoltaica representa una herramienta tecnológica con aplicaciones y potencial de innovación para atender los retos energéticos presentes y futuros.

La osteoporosis presenta disminución en la resistencia ósea y mayor riesgo de fracturas, especialmente en personas mayores. Ejercicios de fortalecimiento muscular, equilibrio, y movilidad, así como la prevención de caídas constituyen componentes relevantes en el manejo y rehabilitación de esta afección. Sin embargo, si las rutinas se realizan en casa, pueden presentarse dificultades como: discontinuidad, ejecución incorrecta de movimientos o falta de monitoreo, en particular sin la supervisión constante de un profesional de rehabilitación.
Las tecnologías móviles pueden complementar programas convencionales de rehabilitación, donde algunas aplicaciones permiten incorporar guías audiovisuales, recordatorios, registro de sesiones, conteo de repeticiones y monitoreo. Además, con la cámara de un teléfono celular y técnicas de visión computacional o estimación de postura, se puede valorar la ejecución de movimientos. Otras funciones incluyen cuestionarios, escalas de esfuerzo percibido y exportación de datos para facilitar el monitoreo. En este contexto se destacan las siguientes ventajas: portabilidad, disponibilidad en el hogar, facilidad de acceso y registro sistemático de información.
RehabApp CREE es una aplicación Android desarrollada en colaboración con el Centro de Rehabilitación y Educación Especial (CREE) DIF Toluca y la Facultad de Ingeniería de la UAEMéx. Su primera versión integra sesiones guiadas de Taichí, ejercicios de fuerza y de equilibrio, monitoreo mediante cámara y estimación de postura corporal, conteo de repeticiones, alertas, recordatorios y exportación de información. Esta versión se encuentra en evaluación para identificar áreas de mejoras en usabilidad, compatibilidad y funcionamiento, antes de realizar pruebas con usuarios.

La producción de mango (Mangifera indica) en las regiones tropicales de México, como la tierra caliente de Michoacán, enfrenta retos que afectan su desarrollo y sanidad. Ante esta situación, se propone el uso de Trichoderma harzianum, un hongo benéfico que contribuye al control de enfermedades fúngicas y favorece un crecimiento vegetal más sostenible, integrándose a las prácticas agroecológicas que fortalecen la resiliencia del cultivo. El objetivo de esta investigación es evaluar el efecto de la aplicación de T. harzianum sobre la resiliencia y el desarrollo vegetativo del cultivo de mango en Michoacán. Se realizó la aplicación durante la floración del hongo en los árboles de mango, comparando su desarrollo a lo largo del tiempo. Se documentó visualmente el estado inicial de los árboles afectados y su evolución después de la cosecha, evaluando morfología y la sanidad foliar. La aplicación de T. harzianum generó un aumento en la densidad del follaje y mejor desarrollo del dosel. Se observó un incremento del contenido de clorofila en las hojas, lo que refleja una mayor capacidad fotosintética. Asimismo, se registró una reducción significativa de la enfermedad de la escoba de bruja del género Fusarium. Se sabe que en el suelo se incrementa de 16 - 27 % el contenido de carbono orgánico, se mejora la retención de humedad y la disponibilidad de nutrientes como el fósforo y el potasio. En conjunto, estos efectos fortalecieron la resiliencia del cultivo frente a las condiciones ambientales adversas y avanzaron hacia un sistema agrícola más sostenible y eficiente energéticamente. La aplicación de T. harzianum fortalece la resiliencia del cultivo de mango, mejora el desarrollo vegetativo, la sanidad de los árboles y por añadidura la calidad de los frutos. Su integración con las prácticas agroecológicas y un manejo sostenible del suelo contribuye a la eficiencia energética y a la sostenibilidad ambiental, ofreciendo una herramienta útil para los productores de la región.

La energía eléctrica que se utiliza diariamente debe cumplir con ciertas características para que los equipos funcionen de forma adecuada. Sin embargo, pueden presentarse problemas que ocurren durante la transmisión o por su uso, lo cual provoca cambios no deseados en la señal eléctrica, esto se conoce como perturbación de la calidad de la energía. Un ejemplo muy común es cuando se corta la electricidad por un periodo de tiempo.
Detectar estos eventos con rapidez es fundamental, ya que pueden generar averías, funcionamientos incorrectos y provocar un mayor consumo de energía.
Una manera muy eficiente de automatizar la detección de estos eventos es mediante el uso de inteligencia artificial (IA). La IA aprende patrones de las señales eléctricas que contienen diferentes tipos de disturbios y después es capaz de clasificar una señal nueva.
El proceso de detección inicia con la captura de la señal eléctrica durante un periodo de tiempo, después se proporciona la información a la IA para que la compare con los ejemplos con los que fue entrenada. Finalmente, se determina el tipo de disturbio que está presente en la señal.
La principal ventaja del uso de la IA es que este proceso puede realizarse en fracciones de segundo y de forma automática, además de que puede funcionar en computadoras con recursos limitados y de bajo costo.
El objetivo del póster es explicar cómo el uso de la IA puede combinarse con otras áreas del conocimiento para resolver problemas reales, en este caso, ayudando a detectar perturbaciones en las señales eléctricas de forma automática, para así mejorar la calidad de la energía que es proporcionada a los hogares.