http://repositorio.utm.mx:8080/jspui/handle/123456789/4 Tesis de maestría y doctorado Fri, 16 Oct 2026 10:59:53 GMT 2026-10-16T10:59:53Z http://repositorio.utm.mx:8080/jspui/handle/123456789/550 Título : Estimación del esfuerzo en proyectos de scrum utilizando técnicas de aprendizaje computacional Autor : Bedolla Martínez, Beatríz Resumen : La estimación o predicción del esfuerzo en el desarrollo de software es esencial para la gestión eficiente de los proyectos, ya que su precisión influye directamente en el éxito o fracaso de éstos. A pesar de los beneficios documentados, contar con estimaciones realistas y lograr precisión bajo enfoques ágiles de desarrollo, sigue siendo un desafío abierto y nicho de estudio. En entornos ágiles de desarrollo, la complejidad e incertidumbre de los proyectos aumentan debido a factores como los cambios frecuentes en los requisitos, las iteraciones cortas y la falta de detalles iniciales que terminan dificultando la obtención de una estimación precisa. Problema que debe abordarse mediante el desarrollo de propuestas que promuevan la adaptabilidad y mejora continua de la estimación, y prioricen la entrega de valor, ya que a pesar de que la literatura actual proporciona evidencia de los múltiples beneficios que otorga la obtención de estimaciones realistas, la estimación, especialmente en proyectos que adoptan enfoques ágiles de desarrollo, aún es una tarea desafiante. En este sentido, esta tesis presenta una propuesta que hace uso de modelos de aprendizaje computacional para mejorar la estimación del esfuerzo en una pequeña organización desarrolladora de software con un mínimo error relativo. Finalmente, mediante un enfoque cuantitativo/cualitativo se muestra una comprensión integral y holística de los resultados obtenidos que permiten evaluar la utilidad y percepción subjetiva de la estimación. Tue, 01 Sep 2026 00:00:00 GMT http://repositorio.utm.mx:8080/jspui/handle/123456789/550 2026-09-01T00:00:00Z http://repositorio.utm.mx:8080/jspui/handle/123456789/549 Título : Reconstrucción de entornos exteriores mediante imágenes aéreas y técnicas de deep learning Autor : Rodríguez Santiago, Levid A. Resumen : ESTO A TEXTO En este documento se presenta el enfoque a través de una arquitectura de Aprendizaje Profundo (Deep Learning) para la reconstrucción bidimensional y tridimensional en exteriores de terrenos en condiciones desafiantes mediante imágenes aéreas adquiridas por un vehículo aéreo no tripulado (UAV) comúnmente conocido como Dron. La arquitectura propuesta se configura con base en una arquitectura Autoencoder. Sin embargo, en lugar de las típicas capas convolucionales se proponen algunas diferencias para realizar el emparejamiento de imágenes. La etapa del Encoder se configura como una Red Residual o ResNet (del inglés: Residual Network) con cuatro bloques residuales mientras que, la etapa del Decoder se establece como una Red Generativa Adversaria o GAN (del inglés: Generative Adversarial Networks). Cada etapa ha sido dotada del conocimiento necesario para para extraer los mapas de características de imágenes aéreas de entornos exteriores y realizar el emparejamiento (en inglés: stitching) de éstas imágenes y obtener un ortomosaico con detalles en alta resolución. Por otra parte, para la reconstrucción tridimensional la arquitectura de red neuronal propuesta utiliza una etapa Encoder para la extracción del vector de características que describen la imagen de entrada mientras que el Decoder, llamado GAN-Decoder, genera una nube de puntos a partir de la información obtenida en la etapa anterior. Al proporcionar una secuencia de fotogramas con un porcentaje de superposición entre cada uno de ellos, es posible determinar la ubicación espacial de cada punto generado. Los experimentos muestran que, con esta propuesta es posible realizar una representación 3D de un área sobrevolada por un dron utilizando una nube de puntos generada con una arquitectura profunda que tiene como entrada una secuencia de imágenes aéreas 2D. En comparación con otros trabajos, el sistema propuesto es capaz de realizar reconstrucciones tridimensionales de paisajes urbanos desafiantes. Comparado con los resultados obtenidos usando software comercial, nuestra propuesta fue capaz de generar reconstrucciones en menor tiempo de procesamiento, trabaja con un menor porcentaje de superposición entre las imágenes 2D de entrada y es invariable al tipo de trayectoria de vuelo establecida para el dron. Mon, 01 Sep 2025 00:00:00 GMT http://repositorio.utm.mx:8080/jspui/handle/123456789/549 2025-09-01T00:00:00Z http://repositorio.utm.mx:8080/jspui/handle/123456789/548 Título : Control de estabilidad en la marcha de un robot bípedo mediante ZMP y aprendizaje por refuerzo Autor : Santiago Vásquez, Miguel de J. Resumen : La locomoción bípeda representa un problema complejo dentro de la robótica debido a la naturaleza no lineal del sistema, la coordinación de múltiples grados de libertad y la necesidad de mantener estabilidad dinámica durante el desplazamiento. En este contexto, el criterio del Punto de Momento Nulo (ZMP, por sus siglas en inglés) permite analizar la estabilidad del robot respecto al polígono de soporte. Sin embargo, su uso aislado depende de modelos precisos y puede resultar limitado ante la complejidad de la marcha. Por ello, este trabajo integra el criterio ZMP con aprendizaje por refuerzo para estudiar la generación de marcha estable en un robot bípedo simulado. El objetivo de este trabajo fue diseñar y validar, en simulación, una metodología para la locomoción de un robot bípedo de 12 grados de libertad. Para ello, se combinan el modelado cinemático, el cálculo del centro de masa y del ZMP, y el entrenamiento de una política de control mediante aprendizaje por refuerzo. La finalidad es obtener una política capaz de producir desplazamiento sostenido y conservar condiciones de estabilidad durante la marcha. La metodología incluyó el diseño del modelo del robot, el desarrollo del modelo cinemático mediante parámetros de Denavit-Hartenberg y la validación progresiva del sistema en distintos entornos de simulación. CoppeliaSim se utilizó para instrumentar y visualizar el ZMP, Gazebo/RViz para verificar el modelo robótico y, finalmente, Isaac Sim con Isaac Lab para realizar el entrenamiento masivo en paralelo. El algoritmo seleccionado fue Proximal Policy Optimization (PPO), incorporando el ZMP como un término de penalización dentro de la función de recompensa. Se evaluaron configuraciones de 500, 1000 y 4000 entornos paralelos, y posteriormente se realizó un análisis estadístico con cinco semillas distintas para verificar la robustez de los resultados. Los resultados muestran que el nivel de paralelismo tuvo una influencia importante en la calidad de la política aprendida. La configuración con 4000 entornos fue la única que produjo locomoción sostenida de manera consistente y presentó un error promedio de seguimiento de velocidad sobre el eje x de 0.71 m/s, frente a 1.00 m/s y 0.97 m/s para las configuraciones con 500 y 1000 entornos, respectivamente. Esto representa una reducción relativa del error de 29.0 % respecto a 500 entornos y de 26.8 % respecto a 1000 entornos. Asimismo, el análisis con cinco semillas mostró que la configuración con 4000 entornos mantuvo el mejor compromiso entre reducción del error lineal, distancia recorrida y generación de locomoción sostenida. Se concluye que la hipótesis se cumplió parcialmente dentro del alcance de la simulación. La política entrenada con la función de recompensa propuesta fue capaz de producir marcha bípeda sostenida y conservar condiciones de estabilidad; además, se obtuvo una reducción relativa del error de seguimiento al incrementar el número de entornos paralelos. Sin embargo, el error de 0.71 m/s no puede considerarse bajo en términos absolutos, por lo que esta parte de la hipótesis no se cumplió completamente. La tendencia observada sugiere que el error podría reducirse mediante un mayor número de entornos e iteraciones, el ajuste de la función de recompensa y la optimización de los hiperparámetros, aunque no fue posible evaluar más de 4000 entornos debido a las limitaciones del equipo utilizado. Dado que los resultados se obtuvieron exclusivamente en simulación, la implementación en un prototipo físico y la reducción de la brecha sim-to-real se plantean como líneas futuras de investigación. Tue, 01 Sep 2026 00:00:00 GMT http://repositorio.utm.mx:8080/jspui/handle/123456789/548 2026-09-01T00:00:00Z http://repositorio.utm.mx:8080/jspui/handle/123456789/547 Título : Obtención y caracterización mecánica de un material biobased utilizando bagazo de Agave angustifolia, alginato de sodio glicerol para su aplicación en un prototipo de joya contemporánea Autor : Pérez Carrera, Diana L. Resumen : En esta investigación se realizó la obtención y caracterización mecánica en tracción y compresión de un material biobased usando bagazo de Agave angustifolia, alginato de sodio grado alimenticio y glicerol como materia prima. Implementándose en un prototipo de joya contemporánea para mujeres de 20 a 34 años de Valles Centrales, Oaxaca, México, utilizando los desechos sólidos producidos por la industria del mezcal y proponiendo una alternativa a metales tóxicos empleados en algunas piezas de joyería. Las metodologías empleadas para tal fin fueron: Modelo experimental y como metodología de diseño: Guía Diseño Industrial. Se evaluaron 4 diferentes formulaciones con respecto a su módulo de Young en tracción según la NORMA ASTM D638-14, obteniendo los resultados: Formulación A (0% de fibras): 23167.2 Pa, formulación B (8% de fibras): 49168 Pa, formulación C (10% de fibras): 77399.2 Pa y formulación D (12% de fibras): 87552.8 Pa. Para compresión se evaluaron probetas con la NORMA ASTM D695-02a con la formulación A (0% de fibras): 393057.85 Pa. y la formulación D (12% de fibras) teniendo un módulo de Young en compresión de: 1191722.75 Pa. Comprobando que el contenido de fibras de Agave angustifolia es un refuerzo mecánico para matrices poliméricas. La formulación D fue utilizada para su aplicación en prototipos de collares de joyería contemporánea con concepto de los elementos agua y fuego, siendo evaluados por usuarios en cuanto a función, uso, mercado y forma, teniendo resultados muy satisfactorios en todos los rubros. Evidenciando la viabilidad del material para su aplicación en joyería contemporánea. En adición, se comprueba que el prototipo es una joya biobased al tener un contenido totalmente derivado de la biomasa. Fri, 01 May 2026 00:00:00 GMT http://repositorio.utm.mx:8080/jspui/handle/123456789/547 2026-05-01T00:00:00Z