INGENIERÍA DE SISTEMAS Y COMPUTACIÓN

APLICACIÓN DE ALGORITMOS DE VISIÓN POR ORDENADOR (REDES NEURONALES CONVOLUCIONALES) PARA LA SEGMENTACION CELULAR EN IMÁGENES DE MICROSCOPÍA ENFOCADO EN CÉLULAS NEURONALES.

Este proyecto se enfoca en el desarrollo de una herramienta para la segmentación celular en imágenes de microscopía, permitiendo a los investigadores, científicos y profesionales del área de la salud simplificar y acelerar el proceso de investigación para el desarrollo de fármacos y tratamientos contra los trastornos neurodegenerativos. Se utilizarán redes neuronales convolucionales (CNNs) para reconocer de una forma muy precisa los patrones no uniformes en imágenes que no son fáciles de identificar, como lo son las células neuronales en imágenes de microscopía; específicamente, la solución a este problema de segmentación celular se fundamentará en la red neuronal convolucional UNET, la cual se basa en la segmentación de imágenes mediante el uso de CNNs. Se pretende lograr segmentar de manera automatizada células neuronales, y dado que la segmentación de este tipo de célula presenta una oportunidad de mejora y gran impacto, se espera que esta solución simplifique y acelere el progreso en las disciplinas de la ciencia de la vida y bioprocesamiento, así como para mejorar el estado del arte en este aspecto de la investigación.

APPLICATION OF COMPUTER VISION ALGORITHMS (CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORKS) FOR CELL SEGMENTATION IN MICROSCOPY IMAGES FOCUSED ON NEURONAL CELLS.

This project focuses on the development of a tool for cell segmentation in microscopy images, allowing researchers, scientists and health professionals to simplify and accelerate the research process for the development of drugs and treatments against neurodegenerative disorders. Convolutional neural networks (CNNs) will be used to accurately recognize non-uniform patterns in images that are not easy to identify, such as neuronal cells in microscopy images; specifically, the solution to this cell segmentation problem will be based on the U-NET convolutional neural network, which is based on image segmentation through the use of CNNs. It is intended to achieve automated segmentation of neuronal cells, and since the segmentation of this type of cell presents an opportunity for improvement and great impact, it is expected that this solution will simplify and accelerate progress in the disciplines of life science and bioprocessing, as well as to improve the state of the art in this aspect of research.

Authors

Fuentes Acosta, Martín Elías

Primo Barrios, Carlos Alberto

Ricardo Ariza, Juan Pablo

ADVISOR

Nieto Bernal, Wilson

Autores

Méndez Macea, Johan

Andrés

Roa Pereira, Sergio

Alejandro

Espinoza Mejia, Steven

Eduardo

García Yepes, Gabriel Jesús

TUTOR

Zurek Varela, Eduardo

Enrique

Ingenier A De Sistemas Y Computaci N

TRANSFORMER PARA OPCIONES BINARIAS USANDO ANÁLISIS TÉCNICO EN EL MERCADO FOREX.

Las técnicas de aprendizaje de máquina se han convertido en excelentes herramientas para predecir patrones, hemos decidido usar dichas técnicas como herramienta para predecir el comportamiento del mercado Forex; para este propósito usamos el modelo, relativamente nuevo, de aprendizaje de máquina Transformer para analizar los datos obtenidos de la API IQoption para predecir el comportamiento de la divisa EUR/USD a través de las opciones binarias. A través de la implementación del modelo Transformer, obtenemos una tasa de precisión de alrededor del 65% de vela a vela; aunque esto no puede ser considerado un éxito en términos de implementación de modelos de aprendizaje de máquina, considerando la complejidad de la data analizada y el contexto en que es usado, la ejecución del modelo es un éxito a niveles prácticos de inversiones en opciones binarias siempre y cuando el mercado esté pagando más del 110% de la capital invertida, obteniendo ganancias con un gran volumen de operaciones un 0.15% de ganancias netas. En conclusión, el modelo Transformer probó ser un medio efectivo para demostrar que los modelos de aprendizaje de máquina pueden ser de gran uso en el contexto del mercado financiero.

TRANSFORMER MODEL APPLICATION FOR BINARY OPTIONS USING TECHNICAL ANALYSISON THE FOREX MARKET.

Machine learning techniques have become great tools for predicting patterns, we have decided to use said techniques and apply them as a tool for predicting the behaviour of the forex market; for this purpose we use the relatively recent Transformer machine learning model to analyse the data obtained from the IQoption API to predict the EUR/USD currency behaviour though binary options. Through the implementation of the Transformer model, we obtained an accuracy rate of around 65% from candle to candle; although this can’t be considered a success in terms of machine learning model implementations, considering the complexity of the data analysed and the context in which it’s used, the execution of the model is a success on practical levels of binary option investments as long as the market is paying more than 110% of the invested capital, getting profits with a large operations volume of 0.15% net earnings. In conclusion, the Transformer model proved to be an effective mean to demonstrate that machine learning models can be of great use in the context of financial marketing.

Authors

Méndez Macea, Johan Andrés

Roa Pereira, Sergio Alejandro

Espinoza Mejia, Steven Eduardo

García Yepes, Gabriel Jesús

ADVISOR

Zurek Varela, Eduardo Enrique

Autores

Solano Arcon, David

Ernesto

Angarita Sánchez, Joshua

Antonio

Prieto Luque, Andrés Felipe

TUTOR

Nieto Bernal, Wilson

Dise O De Un Sistema De Vitaciones

ELECTORALESWEB BASADO EN BLOCKCHAIN.

Si tomamos como base principal el esquema de voto electrónico y las ventajas que tiene sobre el sistema tradicional, podemos exaltar su mirada hacia la modernización del proceso electoral y cómo ha sido una de las implementaciones tecnológicas más importantes del último siglo, a través de este sistema se utilizan herramientas tecnológicas para el conteo de votos, estadísticas y unificación de la información electoral y se ha visto envuelto en muchas controversias respecto a la muy posible tergiversación de la información recibida a favor de un candidato electoral y es que estas sospechas de fraude surgen del gran problema que tiene esta nación, la corrupción. “ Información que cada vez necesita más protección debido a la gran ola de digitalización que vivimos en el mundo actual, y es entonces cuando una nueva tecnología emergente llamada “Blockchain”, que es “un libro de contabilidad digital descentralizado en una red peer-to-peer, donde cada participante mantiene una copia del libro de contabilidad de sólo apéndices de transacciones encriptadas y firmadas digitalmente”(Huang et al.2021) y se presenta de forma disruptiva para traer grandes cambios al mundo tal y como lo conocemos. Esta nueva tecnología tiene como punto fuerte el hecho de presentar soluciones a problemas planteados en la Web 2.0 como la seguridad y el uso de los datos de los usuarios. Por otro lado, Ahn, B. (2022) habla de la necesidad de mejorar los sistemas de votación electrónica convencionales, ya que tienen grandes lagunas de seguridad y no están en la capacidad real de ser utilizados para las elecciones públicas, planteando así la necesidad de un sistema de votación descentralizado basado en la tecnología Blockchain, que garantice la transparencia y la confidencialidad.

DESIGN OF A WEB-BASED ELECTORAL VOTING SYSTEM BASED ON BLOCKCHAIN.

If we take as a main basis the electronic voting scheme and the advantages it of ers over the traditional system, we can extol its look towards the modernization of theelectoral process and how it has been one of the most important technological implementations of the last century, through this system technological tools are used for vote counting, statistics and unification of electoral information and has been involved in many controversies regarding the very possible misrepresentation of the information received in favor of an electoral candidate and is that these suspicions of fraud arise from the great problem that this nation has, corruption. “ Information that increasingly needs more and more protection due to the great wave of digitization that we live in today’s world, and this is when a new emerging technology called “Blockchain”, which is “a decentralized digital ledger in a peer-to-peer network, where each participant keeps a copy of the ledger of only appending of encrypted and digitally signed transactions”(Huang et al.2021) and is presented in a disruptive way to bring great changes to the world as we know it. This new technology has as its strong point the fact that it presents solutions to problems raised in Web 2.0 such as security and the use of user data. On the other hand, Ahn, B. (2022) talks about the need to improve conventional electronic voting systems, since they have large security gaps and are not in the real capacity to be used for public elections, thus raising the need for a decentralized voting system based on Blockchain technology, ensuring transparency and confidentiality.

Authors