Tesis- Ingeniería en Tecnología de la Información

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    Comparación de la eficacia de asistentes de programación basados en inteligencia artificial: un estudio experimental entre Github Copilot, Tabnine y Qodo.Ai
    (PUCE - Esmeraldas, 2026) Mora Barcia, Ángel Alexander; Quiñonez Ku, Víctor Xavier
    Este estudio evaluó experimentalmente GitHub Copilot, Tabnine y Qodo.Al mediante dieciocho proyectos en Java y JavaScript con tres niveles de complejidad. Se aplicó análisis estático con SonarQube y pruebas unitarias para evaluar calidad y eficacia del código generado. Ningún asistente dominó uniformemente. GitHub Copilot mostró superioridad estadísticamente significativa en correcciones (M=0.67, p=0.0467), mayor éxito en pruebas (92.50%) y consistencia entre niveles. Tabnine generó código más limpio, pero presentó fallos severos en tareas complejas. Qodo.Al demostró especialización en Java (100.00%), menor tiempo de desarrollo (9.17 min) y menor complejidad cognitiva. La eficacia depende del contexto: lenguaje, complejidad y prioridades de calidad. Este estudio aporta evidencia empírica para selección informada de herramientas.
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    Seguridad en el código sugerido por github copilot: estudio sistemático con herramientas de análisis estático
    (PUCE - Esmeraldas, 2026) Ávila Ospina, Abel Roberson; Quiñonez Ku , Víctor Xavier
    La adopción de asistentes de codificación basados en inteligencia artificial, como GitHub Copilot, ha incrementado la productividad en el desarrollo de software, pero también ha introducido nuevas preocupaciones de seguridad. Este estudio presenta un análisis empírico y cuantitativo de la seguridad del código sugerido por GitHub Copilot mediante análisis estático. Se evaluaron setenta y dos fragmentos de código provenientes de treinta y ocho repositorios públicos en JavaScript, TypeScript y Python, seleccionados bajo criterios de evidencia explicita de uso de Copilot. El análisis se realizó con CodeQL y sus suites de seguridad, empleando métricas de frecuencia, severidad y recurrencia. Los resultados evidencian vulnerabilidades de severidad media y alta, principalmente relacionadas con inyecciones, manejo inseguro de entradas y exposición de datos sensibles, destacando TypeScript como el lenguaje con mayor concentración de vulnerabilidades críticas. Con base en estos hallazgos, se proponen recomendaciones alineadas con los estándares OWASP, CWE e ISO, orientadas a promover un uso seguro y responsable de herramientas de generación automática de código. Este trabajo aporta evidencia empírica verificable sobre los riesgos de seguridad asociados al código generado por IA y resalta la necesidad de integrar análisis de seguridad sistemáticos en entornos de desarrollo asistidos por intelligencia artificial.
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    Sistema de alerta temprana para comunidades vulnerables basado en IOT: Un modelo de botón de pánico inteligente
    (PUCE - Esmeraldas, 2026) Tamayo Obando, Christian David; Nevárez Toledo, Manuel Rogelio
    Ante la problemática de inseguridad en la ciudad de Esmeraldas, Ecuador; el presente artículo propone la búsqueda de un sistema de alerta temprana que permita a los usuarios enviar mensajes de auxilio en casos de emergencia. Para ello, se realizó un análisis de las características socioeconómicas y técnicas de la urbe, con el objetivo de definir los requerimientos del sistema, así como el diseño e implementación de un sistema basado en los resultados del análisis previo. La investigación determinó como solución el diseño y creación de un sistema de botón de pánico inteligente basado en el protocolo LoRaWAN, capaz enviar señales de emergencia con las coordenadas del usuario en el momento del incidente hacia la plataforma The Things Network, que posteriormente redirigía los mensajes a un bot de mensajería creado para la aplicación WhatsApp. Respecto a las pruebas de funcionamiento, el botón de pánico fue probado mediante el envío de señales de emergencia en diferentes locaciones, evaluando la tasa de éxito, la latencia y la precisión del GPS. Se obtuvieron tasas de éxito del 90 %, el 96 % y el 100%, con latencias cercanas a 1 segundo y errores de posicionamiento inferiores a 6 metros. Estos resultados demuestran que el sistema tiene una alta tasa de éxito, una latencia aceptable en contextos de emergencia, y una precisión de GPS adecuada para situaciones en donde se necesita localizar incidentes. Palabras Clave: IoT, LoRaWAN, botón de pánico, comunidades vulnerables, alerta temprana, geolocalización.
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    Sistema de detección de contaminación del agua de lluvia medi ante red de sensores IoT
    (PUCE - Esmeraldas, 2026) Barrera Prado, Danny Steven; Vargas Machuca Del Salto , Adrián Gabriel
    La contaminación atmosférica en entornos urbanos e industriales puede afectar la calidad del agua de lluvia, especialmente en regiones tropicales con alta frecuencia de precipitaciones. Este estudio tuvo como objetivo diseñar e implementar un sistema de monitoreo de bajo costo basado en Internet de las Cosas (IoT) para evaluar la calidad del agua de lluvia en la ciudad de Esmeraldas, Ecuador. Se desarrollo una red de sensores utilizando un microcontrolador ESP32 DevKit V1 y sensores de pH, turbidez y conductividad eléctrica, con transmisión de datos mediante el protocolo MQTT hacia una plataforma en la nube. El sistema fue desplegado durante 60 días en dos estaciones: una ubicada en una zona industrial cercana a la refinería y otra en una zona periurbana. Los resultados mostraron valores de pH dentro de rangos ligeramente ácidos a cercanos a la neutralidad (6,2–7,1), sin evidencia de acidificación severa. La conductividad eléctrica mostró una mayor frecuencia de detección en la estación industrial (62% de los eventos) en comparación con la estación periurbana (38%), lo que sugiere una mayor carga iónica relativa en dicha zona. La turbidez presentó incrementos moderados al inicio de los eventos de lluvia, consistentes con el fenómeno de “primer lavado”, sin registrar valores persistentemente elevados. El sistema demostró estabilidad operativa, baja deriva de sensores y capacidad para detectar variaciones relativas asociadas al contexto ambiental. Se recomienda complementar el sistema con sensores adicionales y análisis químicos de laboratorio para una caracterización más precisa de los contaminantes, as´ı como extender el período de monitoreo para evaluar variaciones estacionales
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    De prompts a prototipos de alta fidelidad: una evaluación de usabilidad de herramientas de prototipado impulsadas por IA generativa para el diseño de aplicaciones móviles inteligentes
    (PUCE - Esmeraldas, 2026) Bustamante Orejuela, John Alexander; Vargas Machuca Del Salto , Adrián Gabriel
    La integración de la Inteligencia Artificial Generativa (IAG) en herramienta de diseño de software ha transformado las etapas iniciales del desarrollo de aplicaciones móviles, particularmente la creación de prototipos a partir de prompts en lenguaje natural. Este estudio evalúa la usabilidad y efectividad de herramientas de prototipado asistidas por IAG para generar prototipos de aplicaciones móviles de alta fidelidad. Se realizó un estudio de usabilidad controlado en laboratorio en el que estudiantes de Ingeniería en Tecnologías de la Información utilizaron y evaluaron cuatro plataformas de prototipado ampliamente adoptadas: Figma, Uizard, Visily y Stitch. Los participantes emplearon estas herramientas para recrear interfaces móviles correspondientes al modelo de interacción de la aplicación Duolingo. Se utilizó la Escala de Usabilidad del Sistema (SUS) para evaluar la usabilidad y efectividad percibida desde la perspectiva de los usuarios. Los resultados indican que todas las herramientas evaluadas permitieron la generación rápida de prototipos; sin embargo, surgieron diferencias significativas en usabilidad, fidelidad estructural y control percibido. Figma y Stitch obtuvieron las puntuaciones de usabilidad más altas y demostraron mayor alineación con el prototipo de referencia (82,86 y 80,36, respectivamente). Visily alcanzó una puntuación favorable (78,57), mientras que Uizard obtuvo una puntuación moderada (67,14). En general, los hallazgos sugieren que las herramientas de prototipado basadas en IAG actuales son efectivas y valiosas en contextos reales de desarrollo de software
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    Modelo de inteligencia artificial en el borde basado en ollama para inferencia local en dispositivos de internet de las cosas
    (PUCE - Esmeraldas, 2026) González Castillo, Andrew Fernando; Vargas Machuca Del Salto , Adrián Gabriel
    El Internet de las Cosas (IoT) ha incrementado la dependencia de la computación en la nube para el procesamiento de datos y la toma de decisiones, introduciendo riesgos de latencia y seguridad, particularmente en dominios sensibles como la vida asistida y los hogares inteligentes. Este trabajo presenta la Arquitectura de Borde Integrada con Ollama (OLLiE), que permite el razonamiento local en dispositivos IoT embebidos mediante modelos de lenguaje de gran tamaño (LLM) cuantizados. Los experimentos realizados en un escenario de hogar inteligente asistido demuestran que los LLM desplegados localmente logran un rendimiento competitivo en razonamiento, preservando al mismo tiempo la privacidad de los datos. El modelo cuantizado phi-3.5-mini (Q2_K) alcanzó un F1-score de 0.45 y un recall de 0.69, superando a varias alternativas basadas en la nube. Aunque la inferencia en el borde presenta una latencia mayor que la ejecución en la nube(76–115 s frente a <5s), estos retrasos son aceptables para aplicaciones asistivas tolerantes a la latencia. En conjunto, los resultados muestran que la cuantización de modelos equilibra la precisión del razonamiento, las limitaciones de hardware y la preservación dela privacidad, posicionando a OLLiE como una arquitectura viable para entornos IoT de borde seguros y autónomos.
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    Dispositivos vestibles como sistemas de notificación para personas con discapacidad auditiva: revision sistemática
    (PUCE - Esmeraldas, 2026) España Ponce, Elvis Eduardo; Velasteguí Izurieta, Homero Javier
    Este estudio analizo dispositivos portátiles de notificación orientados a personas con discapacidad auditiva. Se realizó una revisión de la literatura con artículos publicados entre 2020 y 2025 en bases de datos indexadas. Se examinaron 28 estudios para caracterizar el diseño de los dispositivos vestibles, las arquitecturas tecnológicas, los mecanismos de alerta y los resultados en términos de efectividad, usabilidad y accesibilidad. Los resultados mostraron que 8 de los 28 estudios prefieren un diseño tipo muñeca, existe una preferencia por la retroalimentación haptica mediante vibración y 15 de los 28 artículos presentan entornos de aplicación diseñados principalmente para la vida cotidiana. Con respecto a la efectividad, el 92,86% de los estudios reporto métricas cuantitativas, con ´ preferencia por evaluar aspectos como la precisión, el tiempo y la latencia, y las métricas de error. Varios estudios reportaron una alta efectividad en entornos controlados, una validación limitada en escenarios reales y una escasa evaluación centrada en el usuario. Se concluyó que, a pesar de los avances tecnológicos alcanzados, persisten desafíos relacionados con la usabilidad y la falta de evaluación por parte de los usuarios, que representa el 39,29%, así como con la validación en campo y la adopción practica de estas soluciones en la vida real. En general, los resultados mostraron avances en portabilidad y funcionalidad, pero también limitaciones en la fiabilidad y en la evaluación centrada en el usuario, debido a que la mayoría de las soluciones se encuentra en una etapa temprana de desarrollo
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    Validación descentralizada de certificados digitales y documentos firmados: una revisión sistemática
    (PUCE - Esmeraldas, 2026) Vergara Palomino, Mell Kathia; Velasteguí Izurieta, Homero Javier
    La validación descentralizada de certificados digitales y documentos firmados se basa en tecnologías distribuidas que permiten verificar la autenticidad y la integridad de la información sin depender de una autoridad centralizada. Estos enfoques buscan mitigar los puntos únicos de fallo, aumentar la transparencia y fortalecer la confianza en los procesos de verificación mediante mecanismos criptográficos y redes descentralizadas. Este estudio presenta una revisión sistemática de la literatura para identificar los enfoques propuestos, sus principales contribuciones y las limitaciones reportadas en el estado del arte sobre validación descentralizada. Se recuperaron artículos científicos publicados durante los últimos cinco años mediante criterios explícitos de calidad y pertinencia, los cuales constituyeron el corpus de análisis. Los artículos seleccionados se revisaron según las tecnologías utilizadas, las áreas de aplicación y las métricas de evaluación. Los resultados indican que el sector educativo es el ámbito de aplicación predominante, pues representa el 48% de los estudios analizados y se centra principalmente en la validación de títulos académicos y certificados profesionales. Le siguen el sector de la salud (20%), los servicios públicos (16%) y los sistemas distribuidos y otros ámbitos (16%). En estos sectores, las propuestas revisadas destacan de forma consistente ventajas clave, particularmente la reducción del fraude, la automatización de los procesos de verificación y la mejora de la trazabilidad de la información, lo que evidencia el potencial de las tecnologías descentralizadas para aumentar la confianza y la eficiencia de los sistemas de certificación digital. A pesar de estas ventajas, la revisión también identifica inconvenientes recurrentes. Las limitaciones de rendimiento, los problemas de escalabilidad y la incertidumbre regulatoria son preocupaciones persistentes, mientras que en varios estudios también se reportan problemas de usabilidad y seguridad. Estas restricciones dificultan una adopción más amplia de las soluciones de validación descentralizada y representan obstáculos significativos para su implementación a gran escala.
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    Seguridad de la autenticación biométrica en sistemas basados en microcontroladores: una revisión sistemática
    (PUCE - Esmeraldas, 2026) Montaño Arboleda, Nahomy Lissette; Velasteguí Izurieta, Homero Javier
    El uso de sistemas de autenticación biométrica en entornos embebidos y del Internet de las cosas requiere soluciones que combinen alta precisión, baja complejidad computacional y una sólida seguridad de hardware y software. Esta investigación realiza una revisión sistemática de la literatura de acuerdo con las directrices de Kitchenham y el marco PRISMA 2020, mediante el análisis de estudios publicados entre 2021 y 2025. Los resultados revelan una clara convergencia hacia la arquitectura ARM y destacan la eficacia de las técnicas TinyML, que reducen la carga computacional en un 62,6% con una pérdida mínima de precisión. Se identifican el electrocardiograma (ECG), con precisiones superiores al 99%, y la biometría plantar como una propuesta innovadora que funciona con solo 2,3 KB de memoria RAM. Se concluye que la computación en el borde es esencial para preservar la privacidad al realizar la autenticación en el propio dispositivo, aunque persisten brechas en la generalización de los modelos frente a datos no observados y vulnerabilidades de hardware como el ataque Nailgun.
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    Integridad de los datos biométricos en firmas digitales descentralizadas: una revisión sistemática
    (2026) Llerena Ballesteros, Devin Fabricio; Velasteguí Izurieta, Homero Javier
    A medida que más personas utilizan firmas digitales y sistemas de identidad en entornos electrónicos, se ha vuelto más importante garantizar la seguridad de los datos biométricos empleados en estos procesos. Sin embargo, el uso de la biometría plantea problemas importantes, ya que los datos biométricos comprometidos no pueden reemplazarse y, si no se protegen adecuadamente, pueden ser manipulados, utilizados para la suplantación de identidad o reconstruidos. En entornos descentralizados, la administración de plantillas biométricas requiere mecanismos específicos, debido a que no existe una autoridad central 8 responsable de supervisar su creación, almacenamiento y verificación. En este contexto, las tecnologías descentralizadas han surgido como una alternativa para reducir la dependencia de infraestructuras centralizadas y mejorar la verificabilidad de la información. El objetivo de este estudio es evaluar sistemáticamente las limitaciones, fortalezas y tendencias de las metodologías propuestas para garantizar la integridad de los datos biométricos en firmas digitales descentralizadas. El estudio se realizó siguiendo el marco metodológico de Kitchenham y el protocolo PRISMA para revisiones sistemáticas de la literatura. Los resultados muestran que las modalidades biométricas más comunes son la huella dactilar y el reconocimiento facial, cada una presente en el 50% de los estudios analizados (n = 5). La biometría de voz se reporta en el 20% de los estudios (n = 2), mientras que el reconocimiento de iris aparece en el 10% (n = 1). Además, la mayoría de las soluciones propuestas adopta arquitecturas basadas en cadena de bloques, presentes en el 70% de los estudios (n = 7). La integridad depende principalmente de técnicas criptográficas consolidadas, mientras que las metodologías avanzadas, incluidas las pruebas de conocimiento cero y los compromisos criptográficos, presentan una adopción limitada. También se identifican problemas relacionados con los costos, la latencia, la variabilidad biométrica y los riesgos para la privacidad. Asimismo, persisten dificultades de escalabilidad, costos y protección de la privacidad que deben resolverse. Estas brechas dificultan el uso de la tecnología a gran escala. Los resultados evidencian la necesidad de continuar desarrollando y evaluando mecanismos que equilibren la privacidad, la integridad y la usabilidad en los sistemas descentralizados de firma digital.
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    Retrofitting IOT para laboratorio remoto de cinemática en ingeniería: diseño, implementación y validación técnica de un prototipo para el estudio del MRUA en entorno híbrido de aprendizaje
    (PUCE - Esmeraldas, 2026) Sosa Mejía, Walter Santiago; Nevárez Toledo, Manuel Rogelio
    La modernización de los laboratorios de física en contextos de recursos limitados presenta desafíos significativos para la educación superior en América Latina. Este artículo presenta el diseño, implementación y validación técnica de un prototipo de laboratorio remoto de cinemática para el estudio del Movimiento Rectilíneo Uniformemente Acelerado (MRUA), basado en una estrategia de retrofitting mediante tecnologías de Internet de las Cosas (IoT) sobre equipamiento preexistente de bajo costo. La arquitectura integra un microcontrolador ESP32 como nodo Edge computing, cuatro sensores infrarrojos, un broker MQTT en Raspberry Pi 4 y una interfaz web en Next.js/React. Se realizaron 70 ensayos independientes (35 remotos y 35 presenciales). Los resultados demuestran que el prototipo remoto alcanza precisión cinemática comparable al montaje tradicional: diferencias medias inferiores a 0,01 s, desviaciones estándar difieren en menos de 0,02 s, y la aceleración experimental media es idéntica en ambas modalidades (μ ≈ 0,95 m/s2). La tasa de captura exitosa alcanzó el 98,5% en modo remoto. Se concluye que el retrofitting IoT es una solución viable, escalable y de bajo costo para democratizar el acceso a educación experimental en entornos híbridos.
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    Evaluación empírica comparativa de la automatización de pruebas de software mediante inteligencia artificial y diseño manual de casos de prueba
    (PUCE - Esmeraldas, 2026) Bone Caicedo, Jesús José; Carvajal Carvajal, José Luis
    Este estudio presenta una comparación empírica entre casos de prueba diseñados manualmente y aquellos generados automáticamente por herramientas de inteligencia artificial generativa —ChatGPT y Diffblue Cover— aplicadas al sistema Spring PetClinic, desar-rollado en Java y Spring Boot. El experimento, completamente automatizado, comprendió 2 480 ejecuciones distribuidas en 12 clases de prueba (6 humanas y 6 generadas por IA), con 40 iteraciones por clase una duración total de 6.18 horas. Se evaluaron cuatro métricas principales —cobertura de instrucciones, cobertura de ramas, mutation score y tiempo de ejecución— mediante análisis descriptivo e inferencial (t de Student, Welch y Mann-Whitney U). En el nivel agregado (N = 12) no se encontraron diferencias significativas (p > 0.05; d < 0.30), mientras que en el nivel completo (N = 2 480) se observaron efectos pequeños (r < 0.15) en todas las métricas, indicando diferencias marginales entre ambos enfoques. Los resulta-dos confirman que la IA generativa puede alcanzar un rendimiento cuantitativo comparable al de las pruebas humanas, aunque con razonamiento funcional mas limitado. Este trabajo aporta evidencia empírica sobre las capacidades y restricciones actuales de la IA en el testing automatizado, destacando su potencial para acelerar tareas repetitivas y mejorar la productividad sin reemplazar el juicio analítico humano
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    Integración de DevSecOps en el ciclo de vida del software estrategias automatizadas de seguridad desde el diseño
    (PUCE - ESMERALDAS, 2026) Robles Castro, Federico Isaías; Carvajal Carvajal, José Luis
    Este estudio cuantifica el impacto de integrar practicas DevSecOps en el ciclo de vida del software comparando experimentalmente dos versiones equivalentes de una aplicación web: DevOps y DevSecOps. Se incorporaron herramientas de seguridad automatizadas en los flujos CI/CD; en la versión DevOps se detectaron 50 alertas y mientras que en DevSecOps 9 (reduccion del 82%). El tiempo de ejecución de los flujos aumento en el backend de 00:21:44 a 02:57:00 y en el frontend de 00:15:06 a 01:49:29. La metodología controlo la infraestructura y configuración para garantizar reproducibilidad y se complemento con entrevistas a profesionales DevOps. Frente a estudios previos, este trabajo aporta evidencia empírica que cuantifica la reducción de vulnerabilidades y el impacto en tiempos de entrega, delimitando métricas y herramientas efectivas. Se concluye que la automatización y el enfoque shiftleft mejoran la robustez del software, aunque incrementan los tiempos de ejecución, ofreciendo criterios prácticos y científicos para adoptar DevSecOps en flujos CI/CD.
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    Autenticación en sesiones IoT: mapeo sistemático de literatura
    (PUCE - Esmeraldas, 2025) Junco Escobar, Ana Carolina; Velasteguí Izurieta, Homero Javier
    La autenticación en sesiones del Internet de las Cosas (IoT) es fundamental en lo que respecta a la seguridad, ya que los dispositivos actúan en entornos con recursos limitados y por ende son vulnerables a diversos ataques cibernéticos. Este artículo realiza un mapeo sistemático de la literatura para identificar las vulnerabilidades, ataques y méto dos de autenticación en IoT. Se desarrolló utilizando la metodología de Petersen que consiste en clasificar y analizar estudios para obtener una visión general del campo en IoT, cuantificar investigaciones y detec tar tendencias, centrado en publicaciones indexadas en Web Of Science (WoS) entre los años 2020 y 2024. Este estudio brinda actualizaciones del panorama del Internet de las Cosas, asimismo identificar brechas en la literatura y posibles direcciones futuras. Se destaca que el estudio solo permite identificar los aspectos ya mencionados, sin realizar ninguna val idación experimental,por ende los hallazgos orientan a investigaciones pos
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    La inteligencia artificial de las cosas (AIoT). Una revisión sistemática de la literatura
    (PUCE - Esmeraldas, 2024) Reyes Marín, Ángel Enrique; Pico Valencia, Pablo Antonio
    El presente artículo examina la convergencia entre el Internet de las Cosas (IoT) y la Inteligencia Artificial (IA), destacando su versatilidad en diversas aplicaciones prácticas. Su objetivo es identificar patrones y tendencias en la implementación de sistemas de Inteligencia Artificial de las Cosas (AIoT), explorando aspectos como: la eficiencia, la convergencia tecnológica, la seguridad y la ética. Se realizó una revisión sistemática de la literatura según los lineamientos de Petersen, analizando 67 estudios. Los resultados revelaron que la AIoT busca desarrollar ecosistemas IoT cognitivos, más inteligentes para realizar procesos y tomar decisiones como lo haría un humano. Principalmente se emplearon técnicas de IA como aprendizaje automático y profundo. Se concluye que la integración de IoT y IA es altamente versátil en la gestión de la cadena de suministro, seguridad vial, salud y otros campos, permitiendo soluciones específicas para diversos problemas y contextos. La viabilidad de estos sistemas se respalda en la convergencia de tecnologías avanzadas que mejoran la inteligencia, eficiencia y precisión en la AIoT. Aunque la AIoT da soporte a procesos inteligentes en el mundo real también se evidencia la importancia de abordar cuestiones éticas para evitar impactos negativos en los usuarios que usan aplicaciones basadas en este paradigma
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    Estudio de mapeo sistemático sobre las tecnologías sin servidor: métodos, herramientas y desafíos
    (PUCE - Esmeraldas, 2024) Bastidas Reina, Brian Ken; Quiñonez Ku, Victor Xavier
    Las tecnologías sin servidor proporcionan una forma diferente de desplegar diversos servicios, aplicaciones, estas al poder ser empleadas sin un servidor propio o arquitectura, propia las compañías y los desarrolladores ya no tienen que preocuparse por el mantenimiento e inversión de su arquitectura y servidor propio con ello tampoco hay que preocuparse por el escalado y actualización de la capacidad de nuestras aplicaciones o servicios. En este artículo, se proporcionó un estudio de mapeo sistemático de los métodos, herramientas y desafíos empleados y relacionados a las tecnologías sin servidor que incluye 73 estudios relevantes. Durante este estudio, se centró en (1) explorar las tendencias de publicación (2) determinar el enfoque y el interés de los investigadores en el uso de las tecnologías sin servidor; (3) discutir los métodos, herramientas y desafíos de las tecnologías sin servidor. Los resultados muestran que el uso de sin servidor ha aumentado considerablemente en los últimos años. Principalmente se exploró, métodos para problemas de latencia, retraso de inicio frio, calidad y tiempo de respuesta, costos y eficiencia de la infraestructura, herramientas para el escalado, acceso a datos, automatización, monitoreo, desafíos como reducción de costes, la escalabilidad de recursos y la reducción de la latencia, este conjunto de desafíos potenciales de adoptar sin servidor trae consigo el problema de arranque en frío, la seguridad y etc. Por último, esta investigación contribuye para futuras investigaciones que están relacionadas a las tecnologías sin servidor.
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    Evaluación de la efectividad de ChatGPT en la depuración de código
    (PUCE - Esmeraldas, 2024) Aparicio Pérez, Carlos Marcelo; Quiñonez Ku, Victor Xavier
    La investigación evalúa la eficacia de ChatGPT en la depuración de código, comparándola con herramientas tradicionales como Visual Studio Code y PyCharm Community. ChatGPT, una herramienta de inteligencia artificial muestra habilidades únicas para identificar y rectificar errores en programas de software de manera precisa y eficaz. Se realiza un estudio experimental siguiendo los estándares de la norma ISO 25010, evaluando la eficiencia de desempeño, usabilidad y viabilidad de las herramientas. Se utilizan casos de prueba con diferentes niveles de complejidad y se analizan los resultados obtenidos. Los hallazgos muestran que ChatGPT supera a las herramientas tradicionales en la capacidad para comprender la lógica del código y ofrecer soluciones innovadoras. Aunque las herramientas convencionales son sólidas en términos de eficiencia técnica y fiabilidad, enfrentan desafíos en términos de facilidad de aprendizaje y prevención de errores del usuario. En contraste, ChatGPT destaca en la usabilidad y fiabilidad, ofreciendo una perspectiva novedosa en la detección y resolución de problemas de código. Se concluye que ChatGPT es una herramienta efectiva y complementaria en la depuración de código, agregando un valor significativo al proceso al proporcionar soluciones precisas y creativas en la identificación y solución de errores en programas de software. Se sugiere investigar más sobre su capacidad en diferentes lenguajes de programación y entornos de desarrollo, así como evaluar la experiencia del usuario en comparación con otras herramientas de depuración.
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    Análisis de rendimiento de puertas de enlace VPN mediante una arquitectura de red para la comunicación segura sitio a sitio entre las PYMES
    (PUCE - Esmeraldas, 2022) Borja Piñeiro, Brayan Guillermo
    La tecnología de las redes privadas virtuales no es un tema nuevo hoy en día. Con el incremento considerable que se ha venido dando en los últimos años referente a la tendencia de trabajos remotos, conexiones con sucursales y trasmisión de información. Por estas y otras más peculiaridades, las empresas PYMES en vías de desarrollo optan por las arquitecturas de VPN para sus comunicaciones, por lo que deben asumir la responsabilidad que sus comunicaciones sean estables y segura. La presente investigación tiene como objetivo principal analizar tres modernas arquitecturas de VPN, Wireguard, OpenVPN e IPsec con la finalidad de nutrir a la comunidad de empresas PYMES de conceptos clave y actualizados para su implementación. La evaluación está asentada en el rendimiento de las puertas de enlace VPN de software. La etapa de análisis está basada en los efectos de la arquitectura de software y la etapa de implementación, donde se desarrollará un levantamiento puerta de enlace VPN para las arquitecturas de software seleccionadas con herramientas de Mikrotik. Esta investigación indica que, SSL-VPN, IPsec y Wireguard. Son protocolos que en la actualidad le garantizan a las PYMES confidencialidad, integridad, seguridad y velocidad, teniendo en cuenta que la información es cifrada y se envía por el túnel configurado, para el tráfico de paquetes por medios de arquitecturas de red. No obstante, se recomienda WireGuard en para entornos de producción, además esta arquitectura tiene el código de autenticación más seguro en la actualidad por su utilidad, velocidad extremadamente alta, baja sobrecarga por mensaje y agilidad de claves.
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    Clasificación de comentarios tóxicos en redes sociales mediante machine learning
    (PUCE - Esmeraldas, 2023) Revelo Bautista, María Fernanda
    En esta investigación, se aborda el problema de comentarios tóxicos en redes sociales, y cómo la inteligencia artificial (IA) y el aprendizaje automático (Machine Learning) pueden ayudar. Se presenta el desarrollo de un modelo de clasificación empleando IA con técnicas de machine learning que permita identificar comentarios tóxicos en Twitter. El clasificador planteado, elaborado en Python, se estableció con 7 diferentes algoritmos a los que se les empleó enfoques o estrategias para la clasificación de etiquetas múltiples, preprocesamiento, limpieza y visualización de datos. Este modelo fue entrenado con un total de 159571 comentarios del conjunto de datos del repositorio Kaggle denominado Jigsaw, el cual tiene los comentarios clasificados con diversas características. Posteriormente del entrenamiento, evaluación y comparación del modelo creado se consiguió como resultado un clasificador capaz de identificar palabras o comentarios tóxicos y ofensivos cuya precisión fue del 92.16%
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    Prototipo de una aplicación de reconocimiento emocional aplicable en el área de la salud
    (PUCE - Esmeraldas, 2023) Aveiga Valencia, Anthony Alexander
    Este artículo aborda el reconocimiento emocional a través de expresiones faciales capturadas en tiempo real, mediante inteligencia artificial (IA), enfocándose en su aplicación en el ámbito de la salud. Se explora el uso de redes neuronales convolucionales para analizar imágenes faciales y detectar emociones como enojo, felicidad, tristeza y neutralidad. Se emplea el conjunto de datos CK+ para entrenar el modelo y se realiza un exhaustivo preprocesamiento de datos. La arquitectura de red neuronal ResNet se selecciona como base debido a su eficacia. El modelo desarrollado muestra altos niveles de precisión y baja pérdida tanto en el conjunto de entrenamiento como en el de validación. Se observa un desempeño sobresaliente en la identificación de emociones faciales. Además, se crea una aplicación web interactiva que utiliza el modelo para analizar y clasificar emociones en tiempo real y almacena los registros correspondientes en una base de datos. El modelo es sometido a pruebas con un grupo diverso de 10 personas que abarcan diferentes edades, géneros y etnias. A cada individuo se les solicita que mantengan una expresión facial específica durante un período de tiempo determinado. En conjunto, el artículo presenta un prototipo funcional de reconocimiento emocional basado en IA, aplicable en salud para automatizar la evaluación inicial del paciente y acelerar procesos de diagnóstico para evaluar al paciente de forma integral ya que el diagnóstico no se limitaría a un nivel físico sino también psicológico