xmlui/handle/123456789/495 2026-04-28T01:12:58Z xmlui/handle/123456789/652 Propuesta de Marco Conceptual para Formalizar la automatización de pruebas de Software en Entornos Empresariales Bonilla Calvo, Jairo Este trabajo presenta una propuesta de marco conceptual orientado a la formalización de los procesos de automatización de pruebas en organizaciones de distintos tamaños y niveles de madurez. La investigación se desarrolló mediante un enfoque cualitativo y descriptivo, sustentado en una revisión sistemática de literatura, entrevistas con profesionales de la industria y la aplicación de un cuestionario dirigido a expertos en aseguramiento de la calidad y desarrollo de software. Los hallazgos revelan que, aunque existen diversas herramientas y metodologías —incluyendo enfoques emergentes como la automatización guiada por requisitos y el uso de inteligencia artificial—, persisten barreras significativas. Entre ellas destacan la falta de métricas alineadas al valor de negocio, la baja calidad de los requisitos y la resistencia cultural al cambio. Estos factores limitan la adopción efectiva de prácticas de automatización dentro de las organizaciones. El marco propuesto integra lineamientos estratégicos, técnicos y organizacionales, promoviendo la estandarización de procesos, la incorporación temprana de la calidad dentro del ciclo de desarrollo y la adaptación flexible a diferentes contextos organizacionales. Como resultado, busca ofrecer a las empresas una guía estructurada que permita una adopción escalable de prácticas de automatización alineadas con sus objetivos estratégicos. 2025-08-01T00:00:00Z xmlui/handle/123456789/645 Is Productivity in Quantum Programming Equivalent to Expressiveness? Corrales Garro, Francini; Valerio Ramírez, Danny; Núñez Corrales, Santiago The expressiveness of quantum programming languages plays a crucial role in the efficient and comprehensible representation of quantum algorithms. Unlike classical programming languages, which offer mature and well-defined abstraction mechanisms, quantum languages must integrate cognitively challenging concepts such as superposition, interference and entanglement while maintaining clarity and usability. However, identifying and characterizing differences in expressiveness between quantum programming paradigms remains an open area of study. Our work investigates the landscape of expressiveness through a comparative analysis of hosted quantum programming languages such as Qiskit, Cirq, Qrisp, and quAPL, and standalone languages including Q# and Qmod. We focused on evaluating how different quantum programming languages support the implementation of core quantum algorithms—Deutsch-Jozsa, Simon, Bernstein-Vazirani, and Grover—using expressiveness metrics: Lines of Code (LOC), Cyclomatic Complexity (CC), and Halstead Complexity (HC) metrics as proxies for developer productivity. Our findings suggest that different quantum programming paradigms offer distinct trade-offs between expressiveness and productivity, highlighting the importance of language design in quantum software development. 2025-12-01T00:00:00Z xmlui/handle/123456789/644 Sistema predictivo basado en inteligencia artificial para anticipar la calidad del jugo natural a partir de características fisicoquímicas de la fruta antes del procesamiento Chavarría Cubero, Luis David La calidad natural del jugo es un parámetro crítico dentro de la industria agroindustrial, ya que determina tanto la aceptación del consumidor como la eficiencia del proceso productivo. El presente estudio desarrolla y evalúa un sistema predictivo basado en algoritmos de inteligencia artificial para clasificar la calidad del jugo utilizando variables fisicoquímicas, sensoriales y visuales. Se recopilaron datos históricos provenientes de análisis industriales y, posteriormente, se aplicaron técnicas de clusterización y reducción dimensional para depurar la información y mejorar la separabilidad entre clases. Se entrenaron cinco modelos supervisados: MLP, SVM-RBF, Random Forest, ExtraTrees y Gradient Boosting. El modelo MLP demostró el mejor desempeño, alcanzando una exactitud de 0.996952 y una excelente capacidad para identificar patrones no lineales en la composición química del jugo. Se diseñó una interfaz funcional que integra el modelo predictivo para uso de personal técnico, permitiendo clasificaciones rápidas y confiables en planta. Los resultados confirman la viabilidad operativa del sistema y evidencian su potencial para reducir la subjetividad humana, mejorar la estandarización del producto y optimizar las decisiones de mezcla y procesamiento. Este estudio constituye un aporte estratégico para la modernización tecnológica de la industria de jugos. 2025-12-01T00:00:00Z xmlui/handle/123456789/643 Creación de un sistema de procesamiento lenguaje natural para la preservación e identificación del lenguaje Bribri Bagnarello Hernández, Gianfranco Esta investigación desarrolló un sistema de reconocimiento automático de voz (ASR) para el idioma Bribri, lengua indígena costarricense de bajos recursos, utilizando el modelo Whisper Tiny de OpenAI mediante técnicas de aprendizaje por transferencia. El principal aporte técnico consistió en demostrar que, mediante un riguroso proceso de preparación de datos que incluyó normalización textual, segmentación manual precisa y alineamiento audio-texto, fue posible superar el estado del arte previo (79% WER con Whisper Large v2), alcanzando un 76.19% WER utilizando un modelo 38 veces más pequeño (39 millones vs 1,500 millones de parámetros). Se realizaron 111 experimentos automatizados de optimización de hiperparámetros utilizando las plataformas Optuna y Weights & Biases. Los datos provinieron del Corpus Pandialectal Oral de la Lengua Bribri y del portal SE'IE, totalizando 279 segmentos de 30 segundos cada uno después del preprocesamiento. La investigación demuestra que la calidad en la preparación de datos puede compensar limitaciones en tamaño de modelo y recursos computacionales, logrando resultados superiores con una sola GPU de consumo (NVIDIA RTX 4070 8GB) en comparación con infraestructura HPC utilizada en estudios previos. Estos hallazgos tienen implicaciones importantes para el desarrollo de tecnologías del habla en lenguas indígenas de bajos recursos, reduciendo significativamente las barreras de entrada para comunidades e investigadores. 2025-12-01T00:00:00Z