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KON Team, es un equipo multidisciplinario y multinacional conformado por estudiantes de la Universidad de Ingeniería y Tecnología para la competencia Shell Eco-Marathon, liderado por Javier Cabanillas Acosta de la carrera de Ingeniería Mecánica.
El 21 de enero, el equipo participó en el “Bonus Challenge” de Shell Eco-Marathon, siendo éste uno de los retos del Virtual League 2021. Esta competición consistía en 5 rondas de 4 preguntas cada una, las cuales fueron temas como la historia de SEM, los equipos, las reglas, trivia de motorsport y conocimiento general. KON Team se enfrentó a equipos de las universidades de Alberta (Canadá), UFSC (Brazil), Cornell (USA), y Milhas Gerais (Brazil). El equipo logró quedar en primer lugar, acumulando así los primeros puntos de la competición.
Felicitamos a todos los estudiantes involucrados en el equipo KON Team.
¿Quieres conocer más sobre la Shell Eco-Marathon? Te dejamos este video:
Para conocer más, visita www.konteam.com
El 2021 empezó también con novedades en el mundo de la tecnología para una de nuestras apps favoritas. Esta vez se trató de WhatsApp, quien este primer mes del año trajo una nueva sorpresa para sus usuarios: la actualización de sus términos y condiciones.
Este cambio realizado por WhatsApp, donde anunció que sus usuarios fuera de la región europea deberán permitirle compartir su información con su empresa matriz (Facebook), no tuvo resultados positivos. Además de la reacción negativa de sus usuarios y la caída en sus descargas y algunas desinstalaciones, su competencia Telegram marcó nuevos terrenos. Telegram fue creada en el año 2013 por los hermanos Nikolai y Pavel Durov, un joven ruso y empresario, es reconocida también porque hasta hoy no ha sido vulnerada en ninguna prueba de seguridad.
El servicio de Telegram consiste en enviar y recibir mensajes (sea texto, documentos o miscelánea) a través de la arquitectura MTProto. Su factor diferenciador dentro de las apps de mensajería son los chats secretos, en donde los mensajes se autodestruyen en un tiempo determinado para proteger la privacidad de quien lo utiliza.
“Telegram es independiente de la tarjeta SIM. Ofrece otras funciones como mensajes que se autodestruyen en segundos, evitar que se hagan capturas de pantalla (o avisar de que se han hecho), impedir el reenvío de mensajes. Todo con un cifrado de extremo a extremo”, comenta Yamilet Serrano Ph.D., directora de la carrera de Ciencia de Datos en UTEC.
Algunas otras de las funciones de Telegram:
Ante las críticas, WhatsApp aclaró que los datos que compartirá con Facebook no incluirán mensajes, grupos o registros de llamadas.
La aplicación Telegram llegó a las 11 millones de descargas en la semana posterior al anuncio de WhatsApp y solo en Estados Unidos pasó de 272.00 usuarios nuevos a 671.000 en ese mismo periodo. "¡Gracias! Estos logros fueron posibles gracias a usuarios como usted que invitan a sus amigos a Telegram", indicó la plataforma en un mensaje a sus usuarios, donde también informaron que tuvieron 25 millones de descargas en solo 72 horas.
Felicitamos a Fabrizio Carrión Luya en aprobar su tesis para obtener el título profesional en Ingenieria de Mecánica. La tesis titulada “ANALISIS ESTÁTICO Y DINÁMICO PARA UN CHASIS SHELL ECO-MARATHON” ha sido aceptada satisfactoriamentem, el 26 de enero del 2021.
Gracias al jurado calificador; profesores Tulio Antezano, Jose Ramos Saravia y Julien Noel, y un agradecimiento especial al asesor de la Tesis al profesor Omar Bejarano Grandez.
En UTEC Ventures buscamos incentivar la innovación y el emprendimiento en estudiantes.
Agradecemos a toda la comunidad UTEC por su apoyo y a los más de 30 equipos que postularon al programa de incubación IncUVa, de nuestra aceleradora de negocios UTEC Ventures.
Los 6 seleccionados participarán del programa de 10 semanas para llevarlos al siguiente nivel, y recibirán los grants según superen los hitos propuestos de cada mes.
Les presentamos a los equipos seleccionados:
1. Seiken Transformation:
Plataforma de fitness intensivo para la generación Z. Equipo: Enzo Sacin (Ingeniería Industrial) e Ignacio de la Cuba (Ingeniería Industrial).
2. RUTAZ:
App de rutas óptimas para ciclistas. Equipo: Alessandro Giuffra (Ingeniería Electrónica), Álvaro Soronqui (Ingeniería Mecatrónica), Leonel Cuadros (Ingeniería Electrónica), Jesus Zelaya (Externo), Claudia Enriquez (Externo), Jhimmy Montenegro (Ingeniería Industrial).
3. Warden:
AI para video-vigilancia en vecindarios. Equipo: Amaru Escalante (Ingeniería Electrónica), Juan Barbarán (Ingeniería Electrónica), Luis Manrique (Externo) y Antonella Tambini (Externo).
4. Sofía:
No-Coding School para profesionales no-tech de Latinoamérica. Equipo: Sebastián Ruiz de Castilla (Ingeniería Electrónica).
5. Jarvis:
Software ERP para PYMES. Equipo: Macarena Oyague (Computer Science), Alonso Romani (Externo), Nicolas Hurtado (Externo), Daniel Japay (Externo), Fabio Gutierrez (Externo).
6. livEsports:
Sistema interactivo para campeonatos de eSports. Equipo: Sebastian C. (Computer Science), Jeremy M. (Computer Science), Alejandro R. (Computer Science).
7. IO Medic (Tecsup):
Bio-sensores IoT para la evaluación y diagnóstico de síntomas de Covid-19 en pacientes de alto riesgo.
8. iTrack.me (Tecsup):
Sistema de alerta de distanciamiento social para empresas de trabajo presencial.
Este año, en adición a los seis equipos seleccionados de UTEC, trabajaremos con dos equipos de Tecsup para apoyarlos en su crecimiento. Estos dos equipos no recibirán los grants de UTEC Ventures. Además, uno de los emprendimientos seleccionados de UTEC fue fundado por un ex-miembro del equipo UV, por lo que no será acreedor de los grants de UTEC Ventures para evitar conflictos de interés, pero recibirá todo el acompañamiento, mentoría y contactos que son parte de IncUVa.
Docente de UTEC detalla cómo la Ingeniería Química ayuda al mundo en la batalla contra el COVID-19
Es probable que la gran mayoría de personas piense que la responsabilidad de combatir la actual pandemia del coronavirus es exclusivamente de profesionales de la salud: médicos, infectólogos, químicos y bioquímicos, así como de especialistas en tecnología encargados de la construcción de dispositivos médicos para detectar y erradicar el virus.
Sin embargo, estas no son las únicas ramas de la ciencia que aportan en la batalla contra el COVID-19. Las vacunas que hoy todo el planeta espera, por ejemplo, tendrán que ser producidas masivamente siguiendo condiciones estudiadas y desarrolladas por ingenieros químicos.
¿Qué ha aportado esta rama de las ciencias a la lucha contra el coronavirus? Juan Carlos Rodríguez Reyes, docente de la carrera de Ingeniería Química de UTEC, lo explica.
“Como sucedió en la masificación de la penicilina liderada, entre otras personas, por Margaret Hutchinson, el rol usualmente ignorado del ingeniero químico va a permitir que el descubrimiento que se dé en un laboratorio llegue a los diversos estratos sociales de cada país”, detalló.
Depende de los ingenieros químicos del mundo encontrar la forma de producir los distintos tipos de vacuna en la escala y pureza deseadas, manteniendo siempre un mínimo costo para hacerla accesible a todo el planeta, y considerando el impacto ambiental que la fabricación masiva causará a la naturaleza.
Pero, esta carrera no solo está involucrada en la actual crisis sanitaria con la producción de la vacuna. También puede aportar a través de procesos como la extracción y purificación a escala de principios activos de plantas capaces de fortalecer el sistema inmunológico y la producción continua de medicamentos paliativos (broncodilatadores, antibióticos, etc.), en cantidades capaces de cubrir la demanda interna y, posiblemente, regional.
De igual manera, y considerando lo importante de la higiene en la prevención de esta enfermedad, la ingeniería química también es la encargada del tratamiento de residuos, desde la aplicación eficiente de desinfectantes y agentes neutralizadores, hasta la incineración y la elaboración de productos de limpieza y desinfección en mayor cantidad sin perder calidad.
“Como se puede ver, los ingenieros químicos no se encuentran en la primera línea de batalla contra el COVID-19. Sin embargo, desde los laboratorios y plantas de producción, son quienes evitan que el virus explote. Por ello, en UTEC, nos preocupamos de que nuestros estudiantes reciban una formación sólida para desarrollar procesos y productos innovadores. Así, los ayudamos a desarrollar proyectos interdisciplinarios desde su primer ciclo”, asegura el Dr. Francisco Tarazona, director de Ingeniería Química de UTEC.
INGENIERÍA QUÍMICA EN UTEC
Desde UTEC, buscamos especializar a nuestros profesionales en ciencia, tecnología e innovación para el bien común. Formamos ingenieros químicos que puedan aplicar todo su talento en el diseño, instalación y operación de procesos dirigidos a transformar materias primas, sustancias químicas, células vivas, microorganismos y energía en productos que la sociedad requiere.
“Queremos que la formación de nuestros alumnos sea integral. Por ello, nos aseguramos de que nuestros egresados puedan laborar en empresas importantes como Shougang Hierro Perú, Nexa Resources, Antamina, entre otras. Asimismo, gracias a la acreditación ICACIT, pueden ejercer en Europa, EE.UU., Japón, entre otros lugares del mundo. Además, contamos con el respaldo de nuestro consejo consultivo, formado por Laive, Exsa, Quimpac, Montana y San Miguel Industrias”, comenta el director de dicha carrera.
Autor:
Prof. Paul Cardenas.
Departamento de Bioingeniería
pcardenas@utec.edu.pe
Las técnicas de Machine Learning así como de Big Data han demostrado ser muy útiles para afrontar la pandemia COVID-19 [1,2]. Por lo cual CONCYTEC/FONDECYT y el Centro de Bioingeniería de UTEC estan ofreciendo la “Diplomatura en Big Data y Machine Learning contra COVID-19”.
El programa brindará 46 becas de estudio a profesionales que busquen crear soluciones rápidas y alternativas basadas en datos para mitigar los efectos causados por la pandemia en nuestro país.
El potencial de big data en la lucha contra la pandemia del COVID-19 se puede dar a través de cuatro dominios de aplicación como son: predicción de brotes y rebrotes, seguimiento de la propagación del virus, diagnóstico y tratamiento del coronavirus y descubrimiento de vacunas y fármacos.
Imagen 1. Aplicación de inteligencia artificial y Machine Learning en la lucha contra COVID-19. Los datos de los pacientes con COVID-19 se pueden integrar y analizar mediante algoritmos avanzados de Machine Learning para comprender mejor el patrón de propagación viral, mejorar aún más la velocidad y la precisión del diagnóstico, desarrollar enfoques terapéuticos novedosos y eficaces y, potencialmente, identificar a las personas más susceptibles.
Fuente. Alimadadi A., Aryal S., Manandhar I. et al. (2020)
Científicos de todo el mundo han tornado su interés en el uso de inteligencia artificial para ayudar a aliviar el estrés en el sistema de salud hospitalario debido al creciente número de pacientes que necesitan camas UCI, el cual ha hecho colapsar los hospitales en muchos países en desarrollo. Usando Machine Learning [3] se han desarrollado sistemas de soporte de decisión en medicina (SSDM). Estos SSDM tienen como objetivo ayudar al personal médico de todo el mundo a clasificar a los pacientes, el cual, puede ser muy crítico, especialmente en el contexto de recursos sanitarios muy limitados [4]. Te imaginas si usando SSDM podrías determinar rápidamente la probabilidad de estar infectado o incluso si eres paciente de alto riesgo que necesita una cama UCI para sobrevivir. Esto nos podría ayudar a manejar mucho mejor nuestros recursos limitados en los hospitales.
Como ejemplo tenemos que el pasado 4 enero del 2021 fue publicado un artículo en la revista nature “Machine learning-based prediction of COVID-19 diagnosis based on symptoms” [1] por científicos de la Facultad de Medicina, Universidad de Tel Aviv.Estos científicos usaron aprendizaje supervisado para entrenar el modelo de Machine Learning con registros de 51,831 personas (de las cuales se confirmó que 4769 tenían COVID-19). El set de prueba contenía datos de la semana siguiente (47,401 individuos evaluados, de los cuales se confirmó que 3624 tenían COVID-19). Este modelo es capaz de dar la probabilidad de ser diagnosticado con una infección por COVID-19 y predijo los resultados del set de prueba con alta fiabilidad (0.90 de AUC-ROC) utilizando tan solo ocho características binarias: Sexo, edad ≥60 años, contacto conocido con un individuo infectado, y la aparición de cinco síntomas clínicos iniciales (Tos, Dificultad para respirar, Fiebre, Dolor de garganta y Dolor de cabeza).
Las predicciones se generaron utilizando un modelo de gradient-boosting construido con aprendices de base de árbol de decisiones (solo unas de las técnicas de Machine Learning). El gradient-boosting es un algoritmo de machine learning muy popular que ha demostrado ser exitoso en muchas aplicaciones y a menudo es uno de los métodos favoritos para ganar competencias en Kaggle. El gradient-boosting construye un conjunto de árboles poco profundos en secuencia con cada árbol aprendiendo y mejorando los errores del anterior árbol. Aunque los árboles poco profundos son modelos predictivos bastante débiles, se puede producir un conjunto poderoso que a menudo es difícil de superar con otros algoritmos. En este estudio se usó la librería de LightGBM y el lenguaje de programación de Python.
El estudio usó datos públicos del Ministerio de Salud de Israel para desarrollar un modelo que que detecta los casos de COVID-19 usando atributos simples a los que se accede haciendo preguntas básicas a los pacientes. Un modelo de SSDM puede ser muy útil no solo para priorizar las pruebas de COVID-19 y la logística del manejo hospitalario cuando los recursos son limitados, si no también para implementar políticas públicas necesarias para reducir, localizar, rastrear a los pacientes contagiados.
Si estás interesado en tomar la iniciativa y proponer soluciones en la lucha contra la pandemia usando big data y Machine Learning, te invitamos a postular a una de las 46 becas. Para mayor infromacion sobre las becas de la diplomatura entrar al link: https://posgrado.utec.edu.pe/becas-diplomatura-en-big-data-y-machine-learning-contra-covid-19/
BIBLIOGRAFÍA:
1. Q. Pham, D. C. Nguyen, T. Huynh-The, W. Hwang and P. N. Pathirana, "Artificial Intelligence (AI) and Big Data for Coronavirus (COVID-19) Pandemic: A Survey on the State-of-the-Arts," in IEEE Access, vol. 8, pp. 130820-130839, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.3009328.
2. Alimadadi A, Aryal S, Manandhar I, Munroe PB, Joe B, Cheng X. Artificial intelligence and machine learning to fight COVID-19. Physiol Genomics. 2020 Apr 1;52(4):200-202. doi: 10.1152/physiolgenomics.00029.2020. Epub 2020 Mar 27. PMID: 32216577; PMCID: PMC7191426.
3. N. Peiffer-Smadja, T.M. Rawson, R. Ahmad, A. Buchard, P. Georgiou, F.-X. Lescure, G. Birgand, A.H. Holmes, Machine learning for clinical decision support in infectious diseases: a narrative review of current applications, Clinical Microbiology and Infection, Volume 26, Issue 5, 2020, Pages 584-595, ISSN 1198-743X, https://doi.org/10.1016/j.cmi.2019.09.009.
4. Zoabi, Y., Deri-Rozov, S. & Shomron, N. Machine learning-based prediction of COVID-19 diagnosis based on symptoms. npj Digit. Med. 4, 3 (2021). https://doi.org/10.1038/s41746-020-00372-6
Autor:
Prof. Francisco Tarazona
AIChE-UTEC Student Chapter Advisor
ftarazona@utec.edu.pe
No hay reto grande que valga, cuando la voluntad y la pasión por dejar un legado cohesiona un equipo de personas. Esto veo cuando repaso con orgullo y alegría lo cosechado el año 2020 por esta gran familia llamada AIChE-UTEC, capítulo estudiantil en UTEC del Instituto Norteamericano de Ingenieros Químicos (AIChE, por sus siglas en inglés).
No habían iniciado las clases del 2020-1 cuando la crisis sanitaria y económica más grande de nuestros tiempos, golpeó con fuerza. Sin embargo, AIChE-UTEC estrechó su vínculo con otros capítulos latinoamericanos para lanzar una serie de webinars virtuales con temas de impacto e interés en 5 ejes temáticos: procesos industriales, medio ambiente, síntesis química, reología y bioprocesos. Estas charlas fueron dictadas por ingenieros químicos latinoamericanos para jóvenes profesionales y estudiantes de la región.
Avanzado el año, un equipo de estudiantes de AIChE-UTEC conformado por Carlos Segura (Ing. Química), Luis de La Flor (Ing. Química), Arnold Lázaro (Ing. Química) y Yomalí Ferreyra (Bioingeniería), participaron en la Conferencia Estudiantil Regional organizada virtualmente desde Colombia, en donde ganaron la final regional del concurso de conocimientos de ingeniería química "Chem-E Jeopardy" ante equipos peruanos. Y luego más adelante, vencieron en la final internacional ante un equipo de estudiantes de la India y otro de Brasil, dejando en alto el nombre del Perú y de Latinoaméricana hispanohablante, evidenciando así la rigurosidad académica con la que se forman en UTEC. Asimismo, en dicha conferencia regional, otro estudiante de Ing. Química, Giussepi Mamani consiguió el primer puesto en el concurso de posters técnicos, “Effect of homonuclear bonds in the adsorption of hydrogen cyanide on B23N5 fullerene”.
Más adelante, en la conferencia estudiantil anual de AIChE (Annual Student Conference, ASC) organizada virtualmente desde EEUU, y además del ya mencionado equipo ganador por segundo año consecutivo del Chem-E Jeopardy (véase aquí al equipo ganador del 2019), se obtuvieron los siguientes reconocimientos:
1. Por segundo año consecutivo (véase aquí equipo del primer año), AIChE-UTEC logró el reconocimiento de Outstanding Student Chapter, premio que se otorga a los mejores capítulos de AIChE del mundo. Este año UTEC destacó entre reconocidas universidades del mundo, como UCLA, Purdue University, entre otras.
2. Jean Colmenares (Ing. Química) se hizo acreedor al Freshman Recognition Award, premio otorgado al estudiante de primer año más destacado en su capítulo.
3. César Chávez (Ing. Química) ganó el Donald F. Othmer Sophomore Academic Excellence Award, premio otorgado a estudiantes de segundo año de excelente desempeño académico.
4. Árnold Lázaro (Ing. Química) ganó el International Student Chapter Leadership Development Travel Grant, premio otorgado para facilitar la participación de líderes globales en la conferencia estudiantil anual. Solo 8 capítulos fuera de EEUU se hacen acreedores a este galardón. Cabe destacar que Arnold, junto a Lelis Clemente, también estudiante de Ing. Química, fueron elegidos a mediados de año como miembros del Executive Student Committee, comité estudiantil internacional que promueve el crecimiento de todos los miembros estudiantiles de AIChE en el mundo.
5. Por primera vez, un equipo peruano liderado por Lelis Clemente y Ángel Calleja (Ing. Química), ganó el primer lugar en la categoría "K-6 to K-8" de la competencia AIChE K-12 STEM Outreach, con el módulo educativo "Digestive System as a Chemical Plant", así como el segundo puesto a nivel de equipos de estudiantes de pregrado.
De izq. a der. y de arriba a abajo: Aline Motta (voluntaria de la Annual Student Conference), Lelis Clemente (UTEC), Madeline Mueller (K-12 Committee Past-Chair), Ángel Calleja (UTEC)
Echo un vistazo por un instante al momento en que todo empezó, y releo -como si fuera ayer- las palabras de Arturo Arias, presidente del equipo fundador de AIChE-UTEC cuando decía que le generaba “una emoción muy grande saber que ahora en mi carrera se han abierto puertas a muchísimas nuevas posibilidades, y es un gran honor ser parte del equipo que trabaja para lograr esto y más, junto a personas que, no solamente son muy hábiles, sino que también están llenos de buenos valores”.
No me queda sino agregar que sigan adelante, jóvenes. Quienes tenemos el privilegio de ser sus maestros, estamos contentos de verlos cosechar el fruto del esfuerzo sembrado en y fuera de las aulas. La visión del equipo fundador de que “el capítulo estudiantil de AIChE en UTEC tenga éxito, crezca mucho más con el tiempo, y que pueda posicionar a la carrera de Ingeniería Química de UTEC en el lugar alto donde merece estar, así como a esta profesión en el Perú” se hace cada vez más realidad.
Larga vida al capítulo AIChE-UTEC.
Feliz tercer aniversario!
CONOCE MÁS SOBRE ING. QUÍMICA EN UTEC Y VIVE LA INGENIERÍA Ing. Quimica
Está demostrado que en la actualidad la big data mueve al mundo. Y es que los datos se han convertido en el commodity más valorado por las empresas.
CIENCIA DE DATOS EN UTEC: PRIMERA CARRERA DE SU TIPO EN EL PERÚ
Las organizaciones dedicadas al Marketing, Finanzas, Recursos Humanos y muchos otros campos necesitan de profesionales que sepan manejar grandes cantidades de datos y herramientas de análisis. Por ello, el mercado laboral en la ciencia de datos está en auge: empresas de todo rubro necesitan de científicos de datos que puedan crear modelos capaces de predecir lo que ocurrirá en su sector.
¿Y qué podemos decir sobre el desarrollo de la big data en el Perú? No dejes de leer la siguiente entrevista a Yamilet Serrano PhD., directora de nuestra carrera de Ciencia de Datos en UTEC, quien nos comenta un poco más sobre el tema:
¿Cuáles son los países más desarrollados en Big Data? ¿Cómo muestran este desarrollo?
En términos generales, según Statista para 2027, se estima que el mercado de big data crecerá a USD 103 mil millones. Y para 2022, se prevé que el mercado global de big data y análisis crezca a USD 274 mil millones. Hoy en día, el valor de los datos tiene un gran impacto en las economías de todos los países, para identificar los principales productores de "producto bruto de datos" del mundo se debe valorar el volumen, el uso, la accesibilidad y complejidad de los datos. Bajo esa perspectiva los países que lideran “the Data Economy” son Estados Unidos, el Reino Unido, China, Suiza, Corea del Sur, Francia entre otros.
Por otro lado, si hablamos de la tecnología para soportar big data los países más desarrollados son también los antes mencionados.
¿Qué tan avanzado está el desarrollo de Big Data en nuestro país?
Como política de estado, todavía falta mucho para soportar big data y para crear valor de nuestros datos como las grandes economías. Sin embargo, la industria privada sí utiliza big data para sus procesos, como, por ejemplo, análisis crediticios, comercio electrónico, bolsa de valores e incluso clubes de fútbol.
A nivel de un gobierno digital, ¿qué nos permitiría lograr el uso eficiente de Big Data?
Primero lograr la conectividad a nivel nacional, la tecnología para soportar big data y luego desarrollar una arquitectura de gobierno digital.
Felicitamos al Profesor Wangdo Kim del departamento de Ingeniería Mecánica, quien acaba de publicar un capítulo del siguiente libro “Research Trends and Challenges in Medical Science Vol. 8”.
Pr. Kim ha escrito el capítulo 5 titulado “A Critical Study on the Duality of Functional Knee Axes and Foot Contact”.
El Pr. Kim es experto en biomecánica una rama de la ingeniería mecánica, la cual estudia los fenómenos dinámicos del cuerpo humano.
Felicitaciones por este gran logro.
Puedes acceder a la publicación del Dr. Kim en el siguiente link: https://stm.bookpi.org/RTCMS-V8/article/view/31
