Repositorio Académico Digital - Universidad ORT Uruguay

El Repositorio Académico Digital de la Universidad ORT Uruguay es un espacio para almacenar, organizar, preservar, dar libre acceso y visibilidad a nivel nacional e internacional de la producción científica, académica y cultural generada por los integrantes de la comunidad universitaria, en formato digital.

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Recent Submissions

Sistema autónomo de monitoreo y análisis de alarmas para radiobases
(Universidad ORT Uruguay, 2026) Martinez Menendez, Pilar; Tumaián Viscaya, Nicolas; Maciel Oleggini, Enrique; Ferragut Varela, Ruben Andrés; Montilla Gaudin, Gonzalo
El siguiente proyecto presenta el diseño, implementación y validación de un sistema autónomo de monitoreo y análisis de alarmas para radiobases de telecomunicaciones, orientado a mejorar la detección de eventos críticos y optimizar la gestión del mantenimiento. La solución propuesta permite la operación continua del sistema incluso ante cortes de energía, garantizando la transmisión de información relevante hacia una plataforma IoT para su visualización y análisis en tiempo real. El sistema integra sensores eléctricos y ambientales junto con un controlador industrial MOXA E2210, responsable de la adquisición confiable de señales en entornos exigentes, y un microcontrolador ESP32 que actúa como nodo intermedio de procesamiento y comunicación. La información recolectada se transmite mediante el protocolo MQTT hacia la plataforma ThingsBoard, donde se almacenan los datos, se generan paneles de monitoreo y se habilita la construcción de estadísticas operativas y alertas automáticas. Asimismo, se evalúa la viabilidad del enlace celular necesario para asegurar la conectividad del sistema en escenarios de falla de transmisión de la radiobase, mediante el cálculo del presupuesto de enlace utilizando modelos de propagación adecuados. Como complemento al desarrollo del sistema físico, se realiza un análisis de un conjunto de datos históricos reales de alarmas provenientes de radiobases, correspondientes a varios meses de operación. Este análisis incluye filtrado, depuración y clasificación automática de eventos, así como el estudio de relaciones entre alarmas, tiempos de recuperación y eventos compuestos. Los resultados obtenidos permiten identificar patrones de fallas recurrentes y constituyen una base sólida para la mejora del mantenimiento preventivo y la detección temprana de problemas en la infraestructura de red. En conjunto, el trabajo demuestra la viabilidad técnica de una solución autónoma de monitoreo para radiobases y evidencia el valor de combinar datos en tiempo real con análisis histórico para apoyar la toma de decisiones en la operación de redes de telecomunicaciones.
VISTA-102
(Universidad ORT Uruguay, 2026) Leonel Olchenski, Joshua; Sadi Yutalis, Ariel; Zejerman Lieberman, Dana; Misail Saban, Claudio Israel; Espíndola González, Emiliano; Cremona Neme, Alejandro Nicolás
El sistema Ansul R-102 constituye uno de los estándares más utilizados a nivel mundial para la protección contra incendios en cocinas comerciales. Su correcto funcionamiento depende de tareas de mantenimiento periódico cuya verificación suele basarse en registros manuales, limitando la trazabilidad y la objetividad técnica de las inspecciones. Con el objetivo de abordar esta problemática, se desarrolló VISTA-102, una solución integral basada en Internet de las Cosas (IoT) orientada a la Verificación Inteligente de Seguridad y Trazabilidad Automatizada. La propuesta se fundamenta en un nodo sensor inteligente implementado sobre el microcontrolador ESP32 utilizando el framework ESP-IDF. Este dispositivo monitorea continuamente el estado operativo del panel Ansul R-102 y gestiona el proceso de mantenimiento mediante comunicación Bluetooth Low Energy (BLE) y mecanismos de seguridad basados en JSON Web Tokens (JWT), garantizando la autenticidad e integridad de la información generada. El principal aporte innovador del proyecto consiste en la incorporación de técnicas de Inteligencia Artificial para la validación automática de evidencias fotográficas asociadas a las tareas de mantenimiento. La arquitectura de este módulo fue seleccionada y validada por el Laboratorio de Innovación en IA de Microsoft, permitiendo optimizar los procesos de inferencia y posteriormente implementar la solución mediante servicios en la nube de Amazon Web Services (AWS), incluyendo SageMaker y Bedrock. Los resultados obtenidos demuestran la viabilidad de reducir la dependencia de la evaluación humana en los reportes técnicos, mejorando la confiabilidad y trazabilidad de los registros. Asimismo, VISTA-102 se presenta como una Prueba de Concepto avanzada con potencial de integración en plataformas de gestión como DomoCheck, impulsando la transformación digital de los sistemas tradicionales de protección contra incendios.
SOCPA
(Universidad ORT Uruguay, 2026) Pírez Mascheroni, Juan Francisco; Martínez Medina, Lucas; Ciappesoni Lemes, Pedro Nicolás; Fonseca De Oliveira, André Luiz; Espíndola González, Emiliano; Valdés Yerman, Nicolas; Paganini Herrera, Fernando Gabriel
La gestión eficiente de los sistemas de abastecimiento de agua subterránea representa un desafío importante, especialmente cuando varios pozos explotan un mismo acuífero y deben satisfacer una demanda determinada bajo restricciones operativas y energéticas. Los métodos tradicionales de operación, basados en reglas fijas o controles simples, suelen generar consumos energéticos elevados y un aprovechamiento ineficiente de la infraestructura disponible. En el siguiente proyecto se desarrolló el Sistema de Optimización y Control de Pozos de Agua (SOCPA), con el objetivo de evaluar la aplicación del Control Predictivo Basado en Modelo (MPC) para optimizar la operación conjunta de múltiples pozos de bombeo. Para ello, se formuló un modelo matemático capaz de representar la dinámica entre los pozos, el acuífero y un reservorio de almacenamiento, incorporando fenómenos como la interferencia hidráulica entre pozos y la variación del nivel del tanque. A partir de este modelo se implementó un controlador predictivo que determina en cada instante la combinación óptima de bombas a operar, considerando simultáneamente el cumplimiento de la demanda de agua, la estabilidad del sistema y la minimización de los costos energéticos. El desempeño del sistema fue evaluado mediante simulaciones extensivas con diferentes configuraciones y horizontes temporales, demostrando una reducción del costo energético en comparación con estrategias de control convencionales, sin comprometer la seguridad operativa. Además, se construyó un prototipo físico a escala para validar la arquitectura de sensado, comunicación y control, junto con una interfaz de supervisión tipo SCADA para monitoreo y gestión. Los resultados evidencian la viabilidad de una solución integrada orientada a mejorar la eficiencia energética, la sostenibilidad y la gestión de sistemas de bombeo de agua subterránea.
Genómica comparativa y poblacional del género Catenibacterium orientada a la búsqueda de compuestos antimicrobianos
(Universidad ORT Uruguay, 2026) Perdomo Barrios, María Valentina; Costa Duarte, Daniela; Gimenez Martínez, Matías; Megrian Nuñez, Daniela; Vera Rasnik, Josefina
El siguiente proyecto aborda la genómica comparativa y poblacional del género Catenibacterium, un grupo de bacterias anaerobias obligadas del microbioma intestinal humano cuyo rol funcional ha presentado evidencias contradictorias en diversos estudios de salud y enfermedad tanto en animales como en humanos. La investigación parte de la hipótesis de que esta variabilidad clínica es consecuencia de una diversidad genómica y estructural poco caracterizada, la cual incluye una distribución diferencial de grupos de genes biosintéticos con potencial antimicrobiano. El objetivo central del trabajo es caracterizar la estructura poblacional y la diversidad genómica del género mediante el análisis comparativo de su pangenoma para identificar compuestos antimicrobianos vinculados a su rol funcional. Para esto, se construyó una base de datos genómica global y diversa que integró 414 secuencias provenientes de repositorios públicos y de datos originales generados por el Laboratorio de Genómica Microbiana del Institut Pasteur de Montevideo. Tras un proceso de control de calidad, ensamblaje, binning y filtrado taxonómico, se seleccionaron 218 genomas y genomas ensamblados desde metagenomas de alta calidad para el análisis final. Los resultados permitieron identificar seis especies distintas dentro del género basándose en valores de identidad nucleotídica promedio y resultados de clasificación, siendo C. mitsuokai y C. mitsuokai_A las más prevalentes. El estudio incluyó la anotación funcional de los genomas, la determinación del pangenoma del género, y la búsqueda in silico de determinantes de actividad antimicrobiana mediante herramientas como antiSMASH, DeepBGC y BGC-Prophet. Todo el análisis se integró en un flujo de trabajo automatizado mediante Nextflow, asegurando la escalabilidad y reproducibilidad de los resultados obtenidos.
Diseño y validación de un estudio genético para el diagnóstico oportuno de predisposición hereditaria al cáncer
(Universidad ORT Uruguay, 2026) Gelabert Llado, Maria; Mathó Pacielo, Cecilia; Chávez García, Santiago Roberto; Cárdenas Rodriguez, Magdalena; Eastman Roge, Guillermo
El cáncer constituye una de las principales causas de mortalidad a nivel mundial y representa un importante desafío para los sistemas de salud. En Uruguay, es la principal causa de muerte en personas menores de setenta años, con aproximadamente 17.000 nuevos casos y 8.200 fallecimientos anuales. Se estima que entre el 5 % y el 10 % de los casos tienen un componente hereditario identificable, por lo que la detección temprana de individuos con predisposición genética resulta fundamental para implementar estrategias de prevención, vigilancia y tratamiento personalizado. En este contexto, los avances en las tecnologías de secuenciación de ADN han favorecido la incorporación de la secuenciación de nueva generación (NGS) al diagnóstico clínico del cáncer hereditario. Entre las herramientas disponibles, los paneles génicos permiten analizar simultáneamente múltiples genes asociados a predisposición hereditaria, ofreciendo una alternativa eficiente, rentable y de alta cobertura. El objetivo de este proyecto fue desarrollar y validar analíticamente un test genético dirigido a individuos con sospecha de cáncer hereditario, ajustado a estándares internacionales de sensibilidad, especificidad, reproducibilidad y cobertura. Para ello, se diseñó un panel integrado por 45 genes vinculados a síndromes hereditarios de predisposición al cáncer. La secuenciación se realizó mediante tecnología NGS utilizando la plataforma Ion GeneStudio S5, seguida de análisis bioinformáticos para evaluar el desempeño analítico de la prueba. Los resultados evidenciaron un desempeño robusto del panel desarrollado. La validación con materiales de referencia mostró sensibilidades entre 97,3 % y 100 %, así como especificidad y exactitud del 100 % en la detección de variantes. Además, se obtuvo una cobertura media cercana a 1000×, alta uniformidad de cobertura y excelente reproducibilidad. En conjunto, estos hallazgos respaldan su potencial aplicación en el diagnóstico genético clínico del cáncer hereditario.