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Recent Submissions
Detección del trastorno de déficit de atención e hiperactividad utilizando algoritmos de clasificación de machine learning basado en señales de electroencefalografía.
(Universidad de Concepción, 2025) Toledo Araneda, Aura Madeleyn; Pino Quiroga, Esteban Javier
El TDAH es uno de los trastornos psiquiátricos y neuroconductuales más comunes alrededor del mundo, afectando a millones de niños y adolescentes. Este proyecto de investigación implementó una metodología basada en aprendizaje automático que buscaba identificar y clasificar señales de EEG de sujetos con TDAH presentes en una base de datos de 121 participantes (61 TDAH, 60 control). Para desarrollar la metodología, se comenzó filtrando la señal y eliminando artefactos, luego se almacenaron y prepararon los datos para extraer las características en el dominio del tiempo (estadísticas, morfológicas y no lineales) y en el dominio de la frecuencia. La potencia de banda se calculó para 4 bandas de interés: delta, theta, alfa y beta aplicando el método Welch. Las características más relevantes fueron seleccionadas usando LASSO, lo que redujo significativamente la dimensión de la matriz de almacenamiento y además mejoró el rendimiento de los modelos de clasificación. También se realizó un análisis estadístico a las características más relevantes, evidenciando que predominaban en la zona frontal y parietal del lado derecho y además, presentaban más ritmo de ondas alfa y beta. Se evaluaron 4 clasificadores: SVM, Regresión Logística, Random Forest y Naive Bayes. Los resultados del desempeño de cada uno fueron presentados en términos de accuracy, precisión, recall y F1-score siendo el más robusto en sus resultados Regresión Logística con 85.83% de accuracy en validación cruzada de 10 folds. La metodología fue efectiva en esta tarea de clasificación de señales para identificar individuos con TDAH y podría ser utilizada en investigaciones posteriores.
Modelamiento estocástico y solución para el scheduling de proyectos de investigación en bases antárticas chilenas.
(Universidad de Concepción, 2026) Vega Hidalgo, Mauricio Maximiliano; Pradenas Rojas, Lorena del Carmen; Parada Daza, Víctor
Esta tesis desarrolla un marco integrado de modelamiento y resolución para apoyar la toma de decisiones en la planificación de expediciones científicas en la Antártica chilena, abordando de forma conjunta la selección y la programación de proyectos bajo restricciones logísticas extremas, recursos renovables distribuidos por base, relaciones de precedencia y tiempos de traslado interbase. El trabajo se estructura en dos ejes: (i) el Problema de Selección y Programación de Proyecots de Investigación en Múltiples Bases Antárticas (RPSAP, por sus siglas en ingles) determinístico, formulado como un modelo de programación lineal entera mixta que maximiza el beneficio neto (ingresos menos costos de recursos), y (ii) su extensión estocástica de dos etapas, RPSAP estocástico (SRPSAP, por sus siglas en inglés), donde la primera etapa decide la selección y la segunda calendariza por escenario frente a incertidumbre en la duración de proyectos y con incorporación de ventanas temporales. Para el RPSAP se proponen y evalúan metaheurísticas iterated local search (ILS), variable neigborhood search (VNS) y simulated annealing (SA) en 480 instancias, observándose un patrón consistente: ILS tiende a liderar en calidad y SA en rapidez, con ventajas claras en escalas medianas y grandes respecto de enfoques exactos. Para el SRPSAP se diseña un método de descomposición integer L-shaped (IL-S) con estructura maestro–subproblemas, un esquema híbrido IL-S+SA que aproxima las soluciones de segunda etapa mediante SA para acelerar las iteraciones, y una alternativa SA para el problema estocástico (SA-SP) basada en list-scheduling como solucionador directo o mecanismo de inicialización. La validación empírica incluye la adaptación de 36 instancias para el caso estocástico, lo que permite comparar enfoques exactos, metaheurísticos y de descomposición bajo condiciones controladas. En síntesis, los modelos exactos resultan adecuados como referencia y para instancias pequeñas, mientras que la obtención de planes oportunos en escalas realistas requiere estrategias metaheurísticas e híbridas.
Exploración de la capacidad catalítica de un nuevo polímero de coordinación 2D de cobalto(II).
(Universidad de Concepción, 2026) San Martín Betanzo, Sebastián Antonio; Jiménez Águila, Claudio Andrés; Verdugo Leal, Felipe
En este trabajo se sintetizó un ligando politópico y divergente de tipo bis-amida tetracarboxílico, a partir del ácido 2-nitrotereftálico y 5-aminoisoftálico. Utilizando este ligando como conector orgánico se sintetizó un MOF bidimensional de Co(II) (MUDEC-51) usando la técnica de síntesis hidrotermal. El MOF resulto ser estable en su composición hasta los 420 °C y manteniendo su red cristalina hasta los 75 °C. Además, demostró ser estable en suspensión en solventes como agua, dioxano, tetrahidrofurano, acetato de etilo, hexano y dodecano.
Se realizó un screening de reacciones utilizando MUDEC-51 como catalizador, encontrado que el MOF es capaz de catalizar reacciones de apertura de epóxidos y de hidroboración de carbonilos, particularmente la hidroboración de aldehídos, que fue la reacción seleccionada para su optimización.
De la optimización se obtuvo que utilizando el 2-naftilaldehído como sustrato modelo y pinacolborano (HBPin) como borano, en condiciones de 10 mol % de carga catalítica, 5 mol % de base, en hexano [0.2 mol/L] a 25 °C durante 4 horas, se obtuvo un 90 % de rendimiento global de la reacción, obteniendo el alcohol como producto deseado.
Finalmente se comprobó la importancia de las vacantes de coordinación presentes/generadas en el centro metálico de MUDEC-51, añadiendo un 10 mol % de una especie coordinante, observando un descenso del rendimiento global hasta el 25 %, evidenciando que el bloqueo de las vacantes de coordinación afecta de forma directa el rendimiento de la reacción.
Arquitectura basada en microservicios para adquisición y procesamiento de datos de un sensor radiométrico de apoyo a la operación de fundiciones de cobre.
(Universidad de Concepción, 2024) Gasep Dueñas, Felipe Esteban; Sobarzo Guzmán, Sergio Kendrick
La implementación de sistemas de adquisición de datos juega un papel de gran relevancia en entornos industriales, donde la recolección y análisis de mediciones es esencial, pues su obtención y monitoreo facilita la toma de decisiones informadas y la optimización de las operaciones. En el caso de las fundiciones de cobre, un sistema de sensor optoelectrónico especializado desempeña un rol crucial a la hora de entregar en tiempo real los indicadores clave de rendimiento (KPIs), proporcionando información valiosa sobre el rendimiento del proceso. No obstante, el diseño de este tipo de sistemas presenta desafíos técnicos importantes debido a la necesidad de procesar grandes volúmenes de datos de manera eficiente y garantizar su transmisión y almacenamiento seguro. Ante estos desafíos, se torna importante analizar y proponer arquitecturas que permitan manejar estos problemas de forma escalable y modular.
En el desarrollo de este trabajo se exploran distintas opciones de organización que puede adoptar un sistema informático, a la vez que se revisan dos importantes técnicas de comunicación interproceso, como lo son REST y RPC. Luego se analizan los principios de estructura del caso general de un sistema de adquisición de datos, para después profundizar en el caso particular de un sistema monolítico de sensor optoelectrónico ya en operación, diseñado específicamente para obtener KPIs basados en datos radiométricos provenientes de procesos de fundición. Con esto, se identifican los problemas específicos de la estructura del sistema y, posteriormente, se propone una arquitectura basada en microservicios que cumple con los requisitos necesarios para abordar dichos desafíos.
Para probar la eficacia del nuevo modelo, se finalizó con una prueba de concepto de un sistema modular simple de adquisición de datos que abarca las fases clave del proceso, en la cual se mide la distancia a un objeto mediante un sensor de ultrasonido controlado por Arduino, se transmiten los datos localmente usando gRPC y se despliegan en un gráfico que se actualiza en tiempo real durante un lapso del período de medición.
Rere: Relaciones entre evolución urbana y patrimonio arquitectónico.
(Universidad de Concepción, 2014) Zúñiga Hermosilla, Solange; Pérez Bustamante, Leonel