Ingeniería Civil Informática y Telecomunicaciones

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https://repositorio.uft.cl/handle/20.500.12254/2435

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A new dynamic, secondary-memory metric index
(Red de Universidades Nacionales con carreras en Informática (RedUNCI); Universidad Nacional de la Plata, 2024-10-07) Paredes, Rodrigo; Reyes, Nora Susana; Figueroa, Karina; Hoffhein, Manuel
Metric space searching addresses the problem of efficient similarity searching in many applications. Although promising, the metric space approach is still immature in several aspects that are well established in traditional databases. Particularly, most indexing schemes are not dynamic, that is, few of them tolerate insertion of elements at reasonable cost over an existing index with none or mild performance degrading; and even less of them work efficiently in secondary memory. The List of Clusters (LC) is a competitive index in main memory. We introduce a new dynamic, secondary-memory variant of the LC. Our new index handles well the secondary memory scenario and is competitive with the state of the art, becoming a useful alternative in a wide range of database applications. Also, our ideas are applicable to other secondary-memory indexes, where it is possible to control the disk page occupation.
A study of software architects’ cognitive approaches: kolb’s learning styles inventory in action
(Springer, 2024-10-19) Hidalgo Barrientos, Mauricio Fernando; Astudillo, Hernán; Castro, Laura M.
The multidisciplinary nature of software architects demands a diverse set of skills, ranging from technical expertise to interpersonal abilities. Within this domain, software architects are responsible for designing systems that adhere to quality standards, meet functional requirements, and align with organizational goals. However, educating or training software architects presents a challenge due to the complexity of their roles and responsibilities. To address this challenge, this paper proposes an approach to understanding the learning styles of software architects using Kolb’s Learning Style Inventory (KLSI). It aims to provide a characterization of their teaching and learning preferences, thus facilitating the design and execution of educational strategies tailored to their specific needs. In conducting our research, we utilized LinkedIn as a platform to distribute the KLSI Test, ultimately gathering a sample comprising 18 Senior and Mid-Senior Software Architects. Through trend analysis of their responses, we consistently observed a discernible pattern. This led us to identify the Deciding Learning Style as the primary approach among the sample of software architects regarding their learning preferences. This finding offers initial insights into the predominant learning style within this profession, providing valuable guidance for educational practitioners and institutions aiming to optimize their training programs for software architects.
A Sub-Hourly Precipitation Dataset from a Pluviographic Network in Central Chile
(MDPI, 2025-06-22) Sangüesa, Claudia; Ibañez, Alfredo; Pizarro, Roberto; Vidal-Silva, Cristian; Garcia-Chevesich, Pablo; Mendoza, Romina; Toledo, Cristóbal; Pino, Juan; Paredes, Rodrigo; Ingram, Ben
This data descriptor presents a unique high-resolution rainfall dataset derived from 14 pluviograph stations across central Chile’s Mediterranean region, covering variable peri- ods starting from between 1969 and 1992, up to 2009. The dataset provides continuous precipitation records at a 5 min temporal resolution, obtained through the digitization and processing of pluviograph strip charts using specialized software. This high temporal resolution is unprecedented for the region and enables detailed analysis of rainfall inten- sity, duration, and frequency patterns critical for hydrological research, climate studies, and water resource management in general. Each station’s data was subjected to quality control procedures, including manual validation and correction of digitization errors to ensure data integrity. The dataset reveals the significant temporal variability of rainfall in central Chile, capturing both short-duration high-intensity events and longer precipi- tation patterns. By making this dataset publicly available, we provide researchers with a valuable resource for studying rainfall behavior in a Mediterranean climate zone subject to significant climate variability and change. The dataset supports various applications, including the development of intensity–duration–frequency curves, analysis of rainfall erosivity, calibration of hydrological models, and investigation of precipitation trends in the context of climate change.
Análisis de canasta de mercado en supermercados mediante mapas auto-organizados
(Universidade Federal do Paraná, 2021-11-08) Cordero, Joaquín; Bolt, Alfredo José; Valle, Mauricio A.
Introducción: Una cadena importante de supermercados de la zona poniente de la capital de Chile, necesita obtener información clave para tomar decisiones. Esta información se encuentra disponible en las bases de datos, pero necesita ser procesada debido a la complejidad y cantidad de información, lo que genera una dificultad a la hora de visualizar. Método: Para este propósito, se ha desarrollado un algoritmo que utiliza redes neuronales artificiales, aplicando el método SOM de Kohonen. Para llevarlo a cabo, se han debido seguir ciertos procedimientos claves, como preparar la información, para luego utilizar solo los datos relevantes a las canastas de compra de la investigación. Luego de efectuado el filtrado, se tiene que preparar el ambiente de programación en Python para adaptarlo a los datos de la muestra, y luego proceder a entrenar el SOM con sus parámetros fijados luego de resultados de pruebas. Resultado: El resultado del SOM obtiene la relación entre los productos que más se compraron, posicionándolos topológicamente cerca, para conformar promociones y bundles, para que el retail mánager tome en consideración. Conclusión: En base a esto, se han hecho recomendaciones sobre canastas de compra frecuentes a la cadena de supermercados que ha proporcionado los datos utilizados en la investigación.
Application of dual descriptor to understand the activity of Cu/ZrO2 catalysts in the water gas shift reaction
(Springer Nature, 2017) Cerón, María Luisa; Calatayud, Mónica
A comparative theoretical study applying Dual Descriptor has been performed using Water Gas Shift reaction, catalyzed by copper supported on monoclinic and tetragonal zirconia. The Dual Descriptor and thermodynamic considerations were used to understand the structural effects that occur in the reaction when it is catalyzed by Cuon both zirconia phases. It was found that the formation of carbonates in the Cu supported on tetragonal zirconia dehydrogenates consistently with experimental results.
Applying multi-criteria analysis in a port system
(2017) Córdova, Felisa M.; Durán, Claudia
This work presents a study developed in a medium port system composed of 50 public and private actors interacting with their macro-environment, which can generate strategic synergistic relationships. In order to determine these synergistic links between their components, the strategic phrases contained in their missions are analysed and classified according to the multicriteria that are part of the macro-environment of each port actor: political, economic, social, technological, environmental, risk and learning. Likewise, new characterizations and classifications are proposed for groups and sub-groups of port actors. From absolute frequencies, Contingency Tables and the Chi-square test, quantitative results are obtained, which show the potential cases of strategic synergistic relations in the port system and the behavior of each group and sub-group of actors, as well as dependence / independence between every pair of criteria. Finally, it is verified that it is possible to use quantitative methods to analyze the strategic synergistic relationships between the actors of the port system.
Automatons immersed in ocean currents for transformation of biomass into fuel
(Springer, 2021) Cañete, Lucio; Córdova, Felisa; Perez de Arce, Andrés
When observing the Chilean sea from both biotic and mechanical perspective, oceanographers note that the Humboldt Current carries abundant biomass and that the movement of the water itself has the capacity to do work. Taking advantage of these two qualities of the ocean current, this article exposes the sketch of an automated device, the computational simulation when it was conceived and its mathematical model to make efficient the capture of biomass that will be processed, stored and dispatched as biodiesel. Said submerged automaton has a structural configuration that was outlined by cybernetic design resulting in a body that carries out the transformation process by itself, which starts on the side that faces the current with its content of biomass. This raw material is trapped thanks to an intelligent system that informs the reactor about the relative importance of the state variables that its body can control, stimulating those swimming organisms to move in the desired direction. The captured biomass begins its process until it becomes biodiesel by virtue of the mechanical energy provided by the same flow of seawater that affects the reactor. The rear part of the reactor releases both incident water and by-products into the sea without harmful environmental consequences. Some users of this new type of device are armies in time of conflict and merchant marines during algae bloom.
Beyond bloch: A teotherical blueprint of conjugated polymer optoelectronics
(IOP Publishing, 2026-03-31) Lagos, Miguel; Kiwi, Miguel; Paredes, Rodrigo
Conjugated polymers have recently regained strong interest because of their potential in organic electronic devices such as organic light-emitting diodes (OLEDs), field-effect transistors (FETs), and organic photovoltaics (OPVs). Unlike inorganic semiconductors where electrons are commonly treated as delocalized or quasi-free Bloch states,electrons in conjugated polymers occupy strongly coupled, localized σ and π orbitals and interact intensely with the ionic lattice. These materials therefore deviate markedly from the assumptions underlying Bloch-based approaches, motivating the development of alternative theoretical descriptions of charge transport. Here we present a many-body model that explicitly includes electron-electron interactions, both on-site and between π states on alternating chain sites. The model naturally explains semiconducting behavior in the undoped polymer and predicts two novel flat bands of excited bonding states. These excited states exhibit bosonic character and enable an unconventional charge-transport channel. The model also quantitatively reproduces experimental observations, yielding excellent fits to measured UV-Vis absorption and electro-luminescence spectra.
BOLDSC: A New Dynamic, Secondary-Memory Metric Index
(Springer Nature, 2025-10-01) Paredes, Rodrigo; Reyes, Nora; Figueroa, Karina; Hoffhein, Manuel
Metric space searching addresses the problem of efficient similarity searching across diverse applications, in particular for non-structured objects, for instance, natural language or images. Although promising, this approach is still immature in several aspects that are well-established in traditional databases. Particularly, most indexing schemes are not dynamic, as they cannot efficiently handle insertions over an ongoing index without significant performance degradation. Moreover, very few of them work efficiently in secondary memory. The List of Clusters (LC) has proven to be a competitive index in main memory due to its simplicity and good search performance in high dimensional metric spaces. We introduce a new dynamic, secondary-memory LC variant. Our new index efficiently handles the secondary memory scenario and achieves competitive search and insertion times compared to the state-of-the-art, making it a practical alternative for large-scale database applications. Also, our ideas are applicable to other secondary-memory indexes, where it is possible to control the disk page occupation.
CarrerasYa: plataforma de ayuda en la elección de carrera vocacional
(Universidad Finis Terrae (Chile) Facultad de Ingeniería, 2025) Valdivia Meneses, Valentina Michelle; Bozo, Jorge prof. guía
La elección de una carrera profesional es una de las decisiones más relevantes en la vida de un estudiante. Sin embargo, muchos jóvenes enfrentan este proceso con dudas e inseguridades debido a la falta de herramientas personalizadas que les permitan identificar sus verdaderos intereses y habilidades. El presente proyecto propone el desarrollo de una aplicación web denominada CarrerasYa, orientada a brindar acompañamiento vocacional mediante un sistema de recomendación estructurado y adaptativo. La solución desarrollada se basa en una arquitectura tecnológica moderna compuesta por Angular para el frontend, Node.js y Express en el backend, y MongoDB como base de datos no relacional. El test vocacional está diseñado en tres niveles progresivos: el primero enfocado en generar palabras clave asociadas al perfil del usuario; el segundo, en identificar las áreas de mayor afinidad; y el tercero, en determinar las carreras más apropiadas. El sistema genera un ranking de carreras personalizadas, acompañado de información sobre empleabilidad, salario promedio y universidades que imparten dichas carreras. La plataforma fue validada mediante una prueba piloto aplicada a estudiantes de Cuarto Medio del colegio Chilean Eagles College, en la comuna de La Cisterna, Santiago de Chile. Se obtuvieron resultados altamente positivos, donde el 94% de los usuarios evaluó favorablemente la experiencia, y el 76% consideró que las recomendaciones entregadas se ajustaban a sus intereses. Además, se recopilaron sugerencias que permitirán optimizar el sistema, como mejorar la fluidez, ampliar la diversidad de preguntas y fortalecer la personalización. Se concluye que CarrerasYa es una herramienta efectiva, accesible y relevante para apoyar a los estudiantes en su proceso de toma de decisiones académicas y profesionales.
Challenges to applying role playing in software engineering education: a taxonomy derived from a rapid literature review
(Springer, 2024-07) Hidalgo Barrientos, Mauricio Fernando; Astudillo, Hernán; Castro, Laura M.
Role Playing (RP) serves as an instructional approach to enrich the learning experience for students and boost their learning by the effective application of their theoretical knowledge within a practical context. In Software Engineering Education (SEE), the utilization of RP proves beneficial in fostering the development of skills such as teamwork, problem-solving, and critical thinking among students and aids them in comprehending the intricacies and hurdles inherent in software development, instilling the significance of collaborative efforts and effective communication. To use role playing effectively, SEE teachers need to understand the challenges that arise from using it. This paper presents a taxonomy, resulting from the analysis of a rapid review developed to identify these challenges: a thorough review of relevant articles indexed by well-known digital libraries (Web of Science, Scopus, and IEEE Xplore) which, after inclusion/exclusion criteria, yielded a total of 23 papers. This taxonomy provides an organized structure for understanding the challenges in implementing Role Playiing (RP) activities in the context of Software Engineering Education (SEE).
Deep learning aplicado para la detección de hemorragias y tumores cerebrales
(Universidade Federal do Paraná, 2021-12-01) Hidalgo Barrientos, Mauricio Fernando; Hayes Ortiz, Bryan Isaac; Delgadillo Vera, Ignacio; Goyo Escalona, Manuel
Introducción: Un problema que afecta a la salud en Chile se refiere a las patologías cerebrales, toma de exámenes y el alto tiempo de espera para la obtención de los resultados (retrasando el diagnóstico y tratamiento). Actualmente, los exámenes se envían al extranjero para ser procesados y el tiempo de espera juega en contra del paciente. Dada esta realidad, nuestro documento propone un modelo de deep learning para la predicción de imágenes cerebrales que permita obtener un diagnóstico previo, pero no definitivo, en virtud de disminuir el tiempo del proceso y, de ser necesario, priorizar a los pacientes cuya vida estaría potencialmente en riesgo. Métodos: El desarrollo utilizó un enfoque RAD iterativo y las imágenes se recogieron de Kaggle. Adicionalmente, se redimensiona el dataset para normalizar el tamaño y generamos nuevas imágenes utilizando “data augmentation”. Las imágenes fueron procesadas en redes convolucionales, indagando en distintas configuraciones para la red, su optimizador y la función de activación, hasta llegar a un modelo que consideramos razonable. Resultados: Con el modelo definitivo, los resultados superan el 80% de precisión en las predicciones y descubrimos que separar patologías (hemorragias y tumores) fue crucial para este resultado. Conclusiones: Hemos logrado una herramienta de diagnóstico previo, pero se debe continuar la investigación en virtud de aumentar la precisión. Un próximo paso considera ampliar el dataset con imágenes de otras fuentes y separar el modelo para analizar patologías de forma independiente. Motivamos a seguir investigando ya que este tipo de apoyo puede contribuir a salvar vidas.
Desarrollo de un sistema de enchufe inteligente con control desde aplicación móvil para la automatización y asistencia del hogar
(Universidad Finis Terrae (Chile) Facultad de Ingeniería, 2025) Gómez Silva, Nicolás Alexander; Paredes, Rodrigo prof. guía
La presente memoria aborda la baja adopción de tecnologías domóticas en viviendas chilenas, especialmente en contextos donde residen adultos mayores o personas con movilidad reducida. Se identifica la necesidad de una solución accesible, automatizada y fácil de usar, que permita monitorear el entorno y controlar dispositivos eléctricos de forma remota. Como objetivo general, el proyecto diseña e implementa un sistema de enchufe inteligente orientado a la automatización doméstica y asistencia en el hogar. El sistema utiliza componentes de bajo costo y fácil integración: un microcontrolador Wemos D1 Mini, sensores DHT22 y LDR para monitoreo ambiental, un relé SSR-40DA para el control de corriente y una fuente de alimentación IRM-03-5. El microcontrolador procesa las lecturas de los sensores y publica los datos en tiempo real a través del protocolo MQTT, usando la plataforma Adafruit IO. Se desarrolla también una aplicación móvil en Kotlin que permite visualizar los datos, controlar el enchufe y configurar automatizaciones. El sistema funciona correctamente en cuanto a recolección de datos, ejecución de automatizaciones y control remoto. La comunicación entre el microcontrolador, la nube y la aplicación se mantiene estable, y las automatizaciones responden adecuadamente a las condiciones definidas.
Design of smart socket for monitoring of IoT-based intelligent smart energy management system
(Springer, 2021) Rao, Challa Krishna; Kumar Sahoo, Sarat; Balamurugan, M.; Yanine, Fernando
Smart socket is designed for collecting and sending the data from the various nodes in one field to other fields. Smart socket consists of the Arduino_Uno, XBee, sensors, gateway, computer, USB, and IDE. This works emphasis on design and development of smart socket with wireless capability, this can be used to collect the data from each electrical device by using sensors. An XBee transmitter and receiver node are used for data communication in wireless networks. Real-time data gathered at the central node can be used to prioritize and schedule the appliances. Then, the system analyzes the data to generate control commands to turn the devices attached to the smart socket on or off. This paper presents the operation and functions of smart socket in different sensor network topologies. The results show that the proposed smart socket can correctly read the data from the various nodes and also send it to different nodes of different parameters.
Diseño de prototipo de sistema de gestión de prácticas docentes para la escuela de educación de la Universidad Finis Terrae
(Universidad Finis Terrae (Chile) Facultad de Ingeniería, 2025) Ledesma Soto, Catalina María José; Rojas Díaz, Darío prof. guía
En la Escuela de Educación de la Universidad Finis Terrae, el proceso de asignación de estudiantes a prácticas profesionales ha sido tradicionalmente complejo y altamente manual, lo que genera una considerable carga administrativa para los coordinadores de las carreras pedagógicas. Debido a que los estudiantes deben realizar prácticas en la mayoría de los semestres, aumenta el riesgo de errores y retrabajos. Para enfrentar esta problemática, se desarrolló un prototipo de plataforma web orientada a optimizar y automatizar este proceso. La solución fue implementada utilizando tecnologías modernas: React para el frontend, Flask para el backend y MySQL para la gestión de datos. El sistema permite administrar la información de estudiantes, centros de práctica, historial académico, guías, tutores y coordinadores, considerando variables como ubicación, tipo de institución, nivel educativo y disponibilidad. Una característica clave es la autenticación basada en roles, que protege la seguridad de los datos y personaliza la interfaz según el tipo de usuario. La arquitectura del sistema se basa en un modelo cliente-servidor, en el cual React proporciona una experiencia dinámica, Flask actúa como intermediario mediante una API RESTful, y MySQL garantiza una base de datos estructurada y eficiente. El desarrollo se llevó a cabo bajo una metodología incremental, dividida en etapas: análisis, diseño, codificación modular y pruebas. A futuro, se contempla su integración con sistemas institucionales, ampliando su alcance y mejorando la eficiencia del proceso de asignación.
Diseño y desarrollo de aplicación móvil para la clasificación de flora nativa chilena utilizando redes neuronales convolucionales
(Universidade Federal do Paraná, 2022-01-22) Muñoz Villalobos, Ignacio Andrés; Bolt, Alfredo José
Introducción: Las aplicaciones móviles, a través de la visión artificial, son capaces de reconocer especies vegetales en tiempo real. Sin embargo, las actuales aplicaciones de reconocimiento de especies no consideran la gran variedad de especies endémicas y nativas de Chile, tendiendo a predecir erróneamente. Esta investigación presenta la construcción de un dataset de especies chilenas y el desarrollo de un modelo de clasificación optimizado e implementado en una aplicación móvil. Método: La construcción del dataset se realizó a través de la captura de fotografías de especies en terreno y selección de imágenes de datasets en línea. Se utilizaron redes neuronales convolucionales para desarrollar los modelos de predicción de imágenes. Se realizó un análisis de sensibilidad al entrenar las redes, validando con k-fold cross validation y efectuando pruebas con distintos hiperparámetros, optimizadores, capas convolucionales y tasas de aprendizaje, para seleccionar los mejores modelos y luego ensamblarlos en un solo modelo de clasificación. Resultados: El dataset construido se conformó por 46 especies, incluyendo especies nativas, endémicas y exóticas de Chile, con 6120 imágenes de entrenamiento y 655 de prueba. Los mejores modelos se implementaron en una aplicación móvil, donde se obtuvo un porcentaje de acierto de aproximadamente 95% con respecto al conjunto de pruebas. Conclusiones: La aplicación desarrollada es capaz de clasificar especies correctamente con una probabilidad de acierto acorde con el estado del arte de la visión artificial y de mostrar información de la especie clasificada.
El problema del tamaño de una flota de drones para operaciones de delivery: caso de estudio en Colina, Santiago
(Universidad Finis Terrae (Chile) Facultad de Ingeniería, 2025) Ancacoy Lalut, Guillermo Basthian; Candia Véjar, Alfredo prof. guía
El presente trabajo aborda la problemática del dimensionamiento óptimo de una flota de drones destinada a operaciones logísticas en la comuna de Colina, Santiago. Para ello, se desarrolló un modelo matemático basado en Programación Lineal Entera Mixta (MILP), con el objetivo de minimizar el número de drones necesarios, optimizar el uso de baterías adicionales y garantizar la cobertura completa de la demanda. El área de operación y los puntos de entrega son definidos mediante coordenadas reales obtenidas de Google Earth, mientras que la demanda es estimada considerando patrones de consumo locales datos poblacionales. Se realiza simulaciones computacionales y experimentos con datos reales, analizando escenarios con distintas cantidades de drones y disponibilidad de baterías adicionales. Los resultados evidencian que la incorporación estratégica de baterías adicionales reduce significativamente la cantidad de drones requeridos, pasando de seis unidades en el escenario base a tres drones en el escenario óptimo. Además, el análisis de sensibilidad permite evaluar el impacto de variaciones en parámetros clave como autonomía energética, velocidad operativa y localización del centro logístico. Se concluye que la planificación estratégica mediante modelos matemáticos y el uso adecuado de recursos energéticos permiten optimizar significativamente las operaciones logísticas con drones. Finalmente, se propone como trabajo futuro la implementación de metaheurísticas, en particular el método GRASP, para resolver instancias más complejas con mayores volúmenes de demanda y restricciones dinámicas.
Energy homeostasis management strategy for building rooftop nanogrids, considering the thermal model and a HVAC unit installed
(Elsevier, 2022-02-04) Yanine, Fernando; Sánchez-Squella, Antonio; Barrueto, Aldo; Sahoo, Sarat Kumar; Parejo, Antonio; Cordova, Felisa M.
This paper presents a case study on power control and energy management for a 60 apartments’ residential building with solar generation and energy storage tied to the grid in Santiago, Chile. A new energy management algorithm based on energy homeostasis is designed for a small electro thermal generation system (nanogrid), with smart metering. The test bed employs supervisory control with energy management that regulates the temperature inside a large room by the action of an HVAC (Heating/Ventilating/Air Conditioning) unit. The main objective of supervisory control is to allow temperature comfort for residents while evaluating the decrease in energy cost. The study considers a room with rooftop grid-tie nanogrid with a photovoltaic and wind turbine generation plant, working in parallel. It also has an external weather station that allows predictive analysis and control of the temperature inside the abode. The electrical system can be disconnected from the local network, working independently (islanding) and with voltage regulation executed by the photovoltaic generation system. Additionally, the system has a battery bank that allows the energy management by means of the supervisory control system. Under this scenario, a set of coordination and supervisory control strategies, adapted for the needs defined in the energy management program and considering the infrastructure conditions of the network and the abode, are applied with the aim of efficiently managing the supply and consumption of energy, considering Electricity Distribution Net Billing Laws 20.571 and 21.118 in Chile (https://www.bcn.cl/historiadelaley/historia-de-la-ley/vista-expandida/7596/), the electricity tariffs established by the distribution company and the option of incorporating an energy storage system and temperature control inside the room. The results show the advantage of the proposed tariffs and the overall energy homeostasis management strategy for the integration of distributed power generation and distribution within the smart grid transformation agenda in Chile. Este artículo presenta un caso de estudio sobre control de potencia y gestión de energía para un edificio residencial de 60 departamentos con generación solar y almacenamiento de energía conectado a la red en Santiago, Chile. Se diseña un nuevo algoritmo de gestión energética basado en la homeostasis energética para un pequeño sistema de generación electrotérmica (nanogrid), con medición inteligente. El banco de pruebas emplea un control de supervisión con administración de energía que regula la temperatura dentro de una habitación grande mediante la acción de una unidad HVAC (Calefacción/Ventilación/Aire acondicionado). El objetivo principal del control de supervisión es permitir el confort de la temperatura para los residentes mientras se evalúa la disminución del costo de la energía. El estudio considera una habitación con nanorredes conectadas a la red en la azotea con una planta de generación fotovoltaica y eólica, trabajando en paralelo. También cuenta con una estación meteorológica externa que permite el análisis predictivo y control de la temperatura al interior de la morada. El sistema eléctrico se puede desconectar de la red local, trabajando de forma independiente (islanding) y con regulación de tensión ejecutada por el sistema de generación fotovoltaica. Adicionalmente, el sistema cuenta con un banco de baterías que permite la gestión de la energía a través del sistema de control de supervisión. Bajo este escenario, se aplican un conjunto de estrategias de coordinación y control supervisor, adaptadas a las necesidades definidas en el programa de gestión energética y considerando las condiciones de infraestructura de la red y del domicilio, con el objetivo de gestionar eficientemente el suministro y consumo de energía, considerando las Leyes de Facturación Neta de Distribución Eléctrica 20.571 y 21.118 de Chile (https://www.bcn.cl/historiadelaley/historia-de-la-ley/vista-expandida/7596/), las tarifas eléctricas establecidas por la empresa distribuidora y la posibilidad de incorporar un sistema de almacenamiento de energía y control de temperatura en el interior de la estancia. Los resultados muestran la ventaja de las tarifas propuestas y la estrategia general de gestión de la homeostasis energética para la integración de la generación y distribución de energía distribuida dentro de la agenda de transformación de redes inteligentes en Chile.
Engineering sustainable energy systems: how reactive and predictive homeostatic control can prepare electric power systems for environmental challenges
(Elsevier, 2017) Yanine, Fernando; Sánchez-Squella, Antonio; Barrueto, Aldo; Cordova, Felisa M.; Kumar Sahoo, Sarat
Nowadays electric power generation and distribution systems are being faced with a number of challenges and concerns which emanate not so much from a shortage of energy supply but from environmental and operational issues. They are required to respond to such challenges very rapidly and effectively so as to preserve stability and continuity of operations at any time, regardless of what may occur in the surroundings. This in fact is the true measure of what sustainable energy systems (SES) are all about, and homeostatic control (HC) of energy systems seeks just that: to enable energy systems to become highly efficient and effective very rapidly, by attaining a state of equilibrium between energy supply and energy expenditure in electric power systems (EPS) operation. To accomplish so they ought to imitate homeostasis mechanisms present in all living organisms. Ever since Cannon (1929, 1935) first introduced the concept, attention on homeostasis and its applications have been the sole patrimony of medicine and biology to find cures for diseases like diabetes and obesity. Nevertheless, homeostasis is rather an engineering concept in its very essence - even more so than in the natural sciences - and its application in the design and engineering of sustainable hybrid energy systems (SHES) is a reality. In this paper we present the groundwork that supports the theoretical model underlining the engineering of homeostasis in SHES. Homeostasis mechanisms are present in all living organisms, and thus are also applicable to EPS in order to enable and maintain a sustainable performance when EPS are linked to energy efficiency (EE) and thriftiness. In doing so, both reactive and predictive homeostasis play a substantive role in the engineering of such mechanisms. Reactive homeostasis (RH) is an immediate response of the SES to a homeostatic challenge such as energy deprivation, energy shortage or imbalance. RH entails feedback mechanisms that allow for reactive compensation, reestablishing homeostasis or efficient equilibrium in the system. Predictive homeostasis (PH), on the other hand, is a proactive mechanism which anticipates the events that are likely to occur, sending the right signals to the central controller, enabling SES to respond early and proactively to environmental challenges and concerns. The paper explores both concepts based on previous work in order to advance the research in the field of HC applied to electric power systems.
Essential minimum in Families of Lines
(Universidad Adam Mickiewicz; Facultad de Matemáticas y Ciencias de la Computación, 2025-09-24) Morales Inostroza, Marcos Isai
We apply general methods to produce upper bounds for the essential minimum of a specific family of height functions. In particular, the results shown in this article apply to the case of the Zhang-Zagier height. Furthermore, we can find intervals, where the images of these heights are dense. Our main tool to find upper bounds and intervals of density is a refinement of the classical Fekete-Szegö theorem due to Burgos Gil, Philippon, Rivera-Letelier and Sombra. El artículo consiste en acotar una invariante asociada a una altura dentro de variedades algebraicas, ultilizando herramientas de geometría aritmética, teoría de números y variable compleja. En general, las funciones alturas desempeñan un rol muy importante en muchas ramas de la matemática debido a que permite entender la distribución de los llamados small points que juegan un papel importante en la teoría de equidistribución.

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