Trabajos finales de carrera de grado

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Estos trabajos de fin de carrera son obras producidas por estudiantes, que se originan en los procesos formativos de la universidad.

Tienen propósitos culturales y educativos. No son productos comerciales y su difusión pública no está autorizada.

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Estudio de la biofloculación con hongos filamentosos en la cosecha de microalgas productoras de moléculas bioactivas con potencial uso en suplementación animal
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Pagglianno Nieto, Camila; Parentelli Salvetto, Constanza Andreina; Umpiérrez Failache, Mariana; Louge Argañaraz, Josefina; Machado Casini, Felipe Daniel
Este trabajo final de carrera tiene como objetivo determinar la capacidad biofloculante de distintas cepas fúngicas y analizar la eficiencia de la biofloculación en co-cultivos de microalgas y hongos filamentosos como un posible método de cosecha, considerando su impacto en la calidad de las raciones animales. Además, se analizó la producción de astaxantina en Haematococcus pluvialis, un carotenoide de alto valor por sus propiedades antioxidantes. Los resultados permitieron identificar dos especies fúngicas comerciales con capacidad biofloculante, Aspergillus oryzae y Pleurotus ostreatus. Estas fueron utilizadas en el ensayo de biofloculación junto con Chlorella sorokiniana y Haematococcus pluvialis, obteniendo tasas de recuperación de entre 62% y 100% en un período de 22-28 horas, dependiendo del co-cultivo. El contenido lipídico de la biomasa obtenida fue tres veces menor a lo reportado en bibliografía, posiblemente debido a bajos rendimientos de extracción. Sin embargo, el contenido proteico de los flóculos fue del orden reportado en bibliografía, conteniendo entre un 20 y 30 %. Además, se logró evaluar la capacidad antioxidante de los flóculos, obteniendo valores de entre 312 – 822 mg/100 g de biomasa seca. El valor máximo registrado se encuentra dentro del rango esperado según lo reportado en bibliografía. Asimismo, se logró inducir la producción de astaxantina en Haematococcus pluvialis mediante la reducción de la fuente de nitrógeno en el medio de cultivo. Por otro lado, a partir de un estándar comercial se logró identificar mediante HPLC tanto la astaxantina en su forma libre como en sus formas esterificadas. Los resultados del estudio demuestran que la biofloculación es una estrategia viable y sustentable. Además de su potencial aplicación en la suplementación animal, esta tecnología podría emplearse en la remediación y revalorización de nutrientes de efluentes, promoviendo así un modelo de economía circular.
Evaluación del efecto de los compuestos volátiles en la inoculación de cultivos mixtos con H. vineae y S. cerevisiae en la producción de vinos de calidad
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Collins Salvatierra, Natacha; Valera Martínez, María José; Balseiro Herrera, María Luciana; Machado Casini, Felipe Daniel
El uso predominante de Saccharomyces cerevisiae en vinificación ha generado vinos sensorialmente estandarizados, ya que las distintas cepas producen perfiles aromáticos similares. Para diversificar estos productos, la industria ha incorporado cultivos mixtos que combinan levaduras no-Saccharomyces, responsables de aromas distintivos, con S. cerevisiae, encargada de completar la fermentación. Esta estrategia es especialmente relevante en variedades neutras como Ugni blanc, cuyo bajo aporte aromático hace necesario potenciar su valor mediante perfiles sensoriales diferenciados. Comprender la comunicación entre levaduras a través del quorum sensing permite optimizar los tiempos de inoculación y maximizar la cooperación entre especies. En este trabajo final de carrera se fermentó un símil mosto con Hanseniaspora vineae M12/196F y se identificaron por GC-MS los compuestos volátiles producidos durante las primeras 72 horas. Se seleccionaron aquellos con posible rol en quorum sensing y se evaluó su efecto, en concentraciones fisiológicas, sobre el crecimiento de siete cepas de H. vineae y siete de S. cerevisiae mediante lector de placas. Se observó que el acetato de 2-feniletilo y el triptofol, detectados a las 24 horas, favorecieron el crecimiento de S. cerevisiae, mientras que el ácido hexanoico, producido a las 48 horas, lo inhibió. Fermentaciones posteriores con S. cerevisiae TS28 revelaron que el ácido hexanoico aumentó la eficiencia fermentativa al actuar como factor de estrés. Finalmente, se realizaron cultivos mixtos con co-inoculaciones e inoculaciones secuenciales. Los análisis celulares, aromáticos y fisicoquímicos mostraron que inocular S. cerevisiae TS28 a las 24 horas de fermentación de H. vineae M12/196F produjo el mejor equilibrio entre eficiencia fermentativa, ausencia de defectos y generación de aromas florales, frutales, mantecosos y especiados, un perfil altamente valorado en vinos blancos y tintos jóvenes.
Optimización de un modelo celular para la evaluación de diferencias sexo-específicas en condiciones normales y de daño al sistema nervioso central
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Cabrera Vila, Matilde; Rosselló Zapata, Valentina; Olivera Bravo, Silvia Ethel; Louge Argañaraz, Josefina; Ibarburu Fernandez, Sofía
Las enfermedades neurodegenerativas se caracterizan por la pérdida progresiva e irreversible de poblaciones neuronales específicas y presentan claras diferencias sexo-específicas en incidencia, prevalencia y evolución. Sin embargo, la mayoría de los modelos experimentales no incorporan el sexo como una variable, lo que limita el diseño de terapias eficaces. Este trabajo se centra en optimizar modelos celulares que permitan identificar diferencias sexo-específicas tanto en condiciones fisiológicas como patológicas. Para este trabajo final de carrera se utilizaron cultivos primarios de astrocitos corticales y medulares de ratas neonatas machos y hembras wild-type (WT), así como de ratas SOD1G93A, un modelo preclínico de esclerosis lateral amiotrófica (ELA). Se evaluaron viabilidad celular, funcionalidad mitocondrial y niveles de glutatión mediante técnicas bioquímicas, inmunocitoquímica y microscopía, bajo condiciones basales y tras inducción de estrés oxidativo con H₂O₂ y/o D-galactosa, con o sin daño mecánico. Además, se realizaron co-cultivos preliminares de astrocitos aberrantes de animales SOD1G93A con motoneuronas NSC-34 para analizar su impacto en la supervivencia neuronal. Los resultados mostraron que los astrocitos corticales WT de ratas hembra presentaron mayor viabilidad basal, mejor tolerancia a H₂O₂ hasta 50 mM, mayor resistencia a galactosa 10 mM y mejor respuesta al daño mecánico. En contraste, los astrocitos medulares WT de hembras fueron más vulnerables al estrés oxidativo y mostraron menor glutatión y potencial mitocondrial. En el modelo SOD1G93A, las hembras exhibieron menor viabilidad basal y menores niveles de glutatión y potencial mitocondrial, aunque respondieron mejor al daño mecánico. Estos hallazgos respaldan el uso de astrocitos WT y SOD1G93A como modelos adecuados para estudiar respuestas sexo-específicas ante daño oxidativo y mecánico, y sugieren profundizar su optimización para evaluar neuroprotectores y moduladores de la reactividad astrocitaria.
Optimización de herramientas biotecnológicas de detección de biomarcadores de salud intestinal en TEA
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Irastorza Sasson, Maite; Riera Faraone, Nadia Sofía; Megrian Nuñez, Daniela; Perbolianachis Duarte, Paula
El microbioma intestinal ha adquirido creciente relevancia en el estudio de enfermedades neurológicas, incluido el trastorno del espectro autista (TEA). Este conjunto de afecciones neuroconductuales resulta de la interacción entre factores genéticos y ambientales. La alta prevalencia de síntomas gastrointestinales en personas con TEA ha impulsado la investigación sobre el posible papel de la microbiota intestinal en su desarrollo. La microbiota humana, compuesta por aproximadamente 10¹⁴ microorganismos -bacterias, virus, hongos y arqueas-, contribuye al metabolismo, a la homeostasis inmunológica y a la regulación del sistema nervioso central (SNC) mediante rutas neuronales, inmunes y endocrinas. Los microorganismos producen metabolitos, como ácidos grasos de cadena corta, que pueden alterar funciones gastrointestinales y neurológicas, interfiriendo en la señalización de neurotransmisores y en mecanismos de comunicación celular. El avance en herramientas de detección de biomarcadores microbianos resulta fundamental para comprender su influencia en la salud. Métodos como la qPCR y la secuenciación completa del gen 16S mediante tecnología Oxford Nanopore (ONT) permiten un análisis detallado del perfil bacteriano, favoreciendo el desarrollo de estrategias diagnósticas y terapéuticas innovadoras. Esta investigación se enfocó en optimizar herramientas de qPCR para detectar biomarcadores asociados a la salud intestinal en niños con TEA, evaluando distintos primers dirigidos a filos y géneros específicos, además de probar dos estrategias de normalización mediante curvas de calibración. Paralelamente, se realizó una caracterización taxonómica por secuenciación 16S de la microbiota de niños con TEA y sus hermanos neurotípicos. Se observaron bacterias más abundantes en TEA, como Clostridium perfringens y Paeniclostridium sordellii, y otras más predominantes en controles, como Blautia phocaeensis y Roseburia inulinivorans. Además, se complementó el análisis con cultivo anaeróbico para aislar bacterias de interés y emplearlas como referencia en el desarrollo de métodos diagnósticos.
Desarrollo de herramientas moleculares en Gluconobacter
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Machado da Silva Basso, Manuela; Strauch Bartol, María Mercedes; Mulet Navarro, Ana Paula; Ripoll Pérez, Magdalena; Ortiz Carrión, Cecilia Carolina; Soriano Ávila, Nicolás
Las bacterias del género Gluconobacter poseen una destacada capacidad oxidativa mediada por deshidrogenasas periplásmicas, lo que las convierte en microorganismos de interés industrial para la obtención de compuestos como dihidroxiacetona (DHA), ácido glicérico (GA) y L-sorbosa. Entre ellas, Gluconobacter oxydans NBRC14819 (Gox) y Gluconobacter frateurii NBRC103465 (Gfr) se han estudiado ampliamente por su eficiencia en la conversión de glicerol, posicionándose como plataformas biotecnológicas valiosas. Sin embargo, el desarrollo de herramientas genéticas para estas especies continúa siendo limitado debido a que no son organismos modelo consolidados. Este trabajo tuvo como objetivo fortalecer dichas herramientas mediante dos enfoques. El primero consistió en evaluar promotores para la expresión génica en Gox y Gfr utilizando mCherry como reportero. Se ensayaron promotores previamente descritos en acetobacterias (pJ23104 y pB932_2000) junto con dos promotores nuevos (pMD110 y p2703insG). Las construcciones plasmídicas obtenidas se introdujeron en ambas cepas y su actividad se midió mediante fluorescencia y análisis en geles. En Gox, pJ23104 mostró la mayor expresión, seguido por p2703insG y pMD110, tendencia que también se observó en Gfr. El promotor pB932_2000 no evidenció actividad detectable. Los análisis en gel bajo condiciones no reductoras confirmaron estos resultados al revelar intensidades de banda concordantes con los niveles de fluorescencia. El segundo enfoque buscó implementar un sistema CRISPR de interferencia (CRISPRi) en Gfr para reprimir el gen sldBA, asociado a la oxidación de glicerol. No obstante, dificultades en la obtención de las construcciones en E. coli DH5α sugieren problemas estructurales en el plásmido parental, indicando la necesidad de optimizar el diseño para lograr una aplicación efectiva. Estos avances contribuyen a expandir el repertorio molecular disponible para Gluconobacter y potencian su uso en biotecnología industrial.
Producción recombinante de la proteasa RgpB de Porphyromonas gingivalis y búsqueda de inhibidores
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Gebelin Marusich, Nicole Lourdes; Fló Díaz, Martín; Manta Porteiro, Bruno; Ortiz Carrión, Cecilia Carolina; Abreu Olano, Cecilia
Porphyromonas gingivalis es uno de los patógenos claves en la periodontitis, una enfermedad inflamatoria, inmunológica y crónica que provoca la destrucción progresiva e irreversible de los tejidos de soporte dental. Entre sus principales factores de virulencia se destacan las gingipaínas, proteasas de cisteína con especificidad por arginina (RgpA y RgpB) o lisina (Kgp), responsables de la mayor parte de la actividad proteolítica extracelular. Estas enzimas participan en la degradación de proteínas y tejidos del hospedero, la adherencia y colonización de células epiteliales, la hemólisis, y la evasión de la respuesta inmune. Además, su presencia se ha asociado no solo a periodontitis, sino también a diversas condiciones sistémicas, como enfermedades cardiovasculares, Alzheimer, artritis reumatoide y complicaciones del embarazo. El creciente interés en el desarrollo de inhibidores específicos de gingipaínas como estrategia terapéutica motivó este Trabajo Final de Carrera, cuyo objetivo fue la producción recombinante de la proteasa RgpB con el fin de explorar una farmacopea de alta diversidad química en busca de inhibidores potenciales. Se expresó el zimógeno de RgpB de forma heteróloga en Escherichia coli, implementando múltiples estrategias de expresión y purificación para obtener una proteína soluble y activa, logrando un rendimiento de 0,92 mg por litro de cultivo. Este constituye el primer reporte exitoso de expresión de una gingipaína soluble y funcional en E. coli. Asimismo, se obtuvo la expresión recombinante de RgpB en células S2 de insecto, siendo este el primer antecedente en dicho sistema. Se desarrolló un ensayo de actividad enzimática basado en un sustrato fluorogénico, útil para futuras evaluaciones bioquímicas e in vitro. Finalmente, se realizó una búsqueda in silico de inhibidores, identificando tres compuestos candidatos pertenecientes a un espacio químico novedoso. El trabajo establece bases sólidas para la identificación y caracterización de inhibidores de RgpB con potencial farmacológico.
Detección y caracterización del virus Turnip Yellows Virus de la colza en Uruguay
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Delfino Safi, Jimena; Agorio Norström, Astrid María; Bayce Muñoz, Daniel Leon; Mulet Navarro, Ana Paula
En Uruguay, el cultivo de colza (Brassica napus) se ha consolidado como uno de los más relevantes a nivel nacional, especialmente como cultivo de rotación invernal. Sin embargo, a pesar de su importancia económica, la producción mundial de colza continúa por debajo de su potencial de rendimiento. Entre los principales factores que explican esta limitación se destaca la infección por el Turnip Yellows Virus (TuYV). En 2023 se registró por primera vez la presencia de TuYV en una chacra del litoral oeste del país. En este trabajo final de carrera se buscó confirmar la infección por TuYV en plantas de colza que presentaban síntomas compatibles con virosis en distintas chacras del litoral oeste, específicamente en los departamentos de Paysandú y Río Negro. La presencia del virus se confirmó mediante RT-PCR, con validación por DAS-ELISA, en 22 muestras provenientes de cuatro chacras. Los resultados evidenciaron una amplia distribución del patógeno en la zona, detectándose tanto en plantas sintomáticas de la variedad Phoenix CL como en plantas asintomáticas de la variedad Nuola 300. Además, se obtuvieron y analizaron secuencias de fragmentos del genoma del virus correspondientes a las regiones codificantes para el dominio readthrough P3-P5 (RTD) y la ARN polimerasa dependiente de ARN (RdRp). El análisis filogenético reveló una alta variabilidad genética del virus tanto entre las muestras uruguayas como en comparación con secuencias de referencia a nivel mundial. Finalmente, se evaluaron alternativas para reducir los costos de detección de TuYV en el laboratorio, con el objetivo de ofrecer un servicio accesible a productores de colza en Uruguay. Este trabajo constituye un primer paso hacia el establecimiento de un sistema nacional de monitoreo y diagnóstico de TuYV.
IA aplicada a la planificación de estudios
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Fernández Camacho, Ana Victoria; Cozzano Garcia, Sofia Sarah; Calegari García, Daniel; Lifschitz, Sergio; Adorjan Olivera, Alejandro Jeremías
Este proyecto explora el uso de técnicas de Inteligencia Artificial aplicadas a la Minería de Datos Educativos, con el fin de desarrollar un planificador de estudios que ofrezca recomendaciones personalizadas. Se presenta una prueba de concepto de aplicación web que integra la escolaridad del estudiante con algoritmos de recomendación, permitiendo visualizar trayectorias académicas, modificar planes futuros y recibir sugerencias de asignaturas. La arquitectura implementada se basa en un enfoque “serverless”, lo que facilita el escalado y la integración de modelos de aprendizaje automático. Se experimentó con enfoques complementarios de recomendación, aplicados a un conjunto de datos anonimizados de la Licenciatura en Sistemas de la Universidad ORT Uruguay. Los resultados muestran que es posible identificar trayectorias académicas exitosas y generar recomendaciones. Asimismo, se discuten las limitaciones asociadas a la disponibilidad y heterogeneidad de los datos y se propone la integración futura de modelos híbridos que combinen la interpretabilidad y la capacidad predictiva de los distintos enfoques. Este trabajo sienta las bases para el desarrollo de herramientas de apoyo a la toma de decisiones académicas que potencien la autonomía del estudiante y optimicen su progreso curricular.
Desarrollo de una prueba de concepto de prácticas AIOps
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Aguerre Guerisoli, Facundo; Solari Buela, Martín; Olsina Santos, Luis; Matturro Mazoni, Gerardo
Los sistemas de software modernos son cada vez más complejos y requieren altos niveles de disponibilidad y observabilidad. DevOps integra desarrollo y operaciones a través de prácticas como automatización, infraestructura como código y entrega continua, con el fin de aumentar la velocidad de entrega y la confiabilidad de los sistemas. AIOps amplía este enfoque mediante el uso de inteligencia artificial aplicada a datos telemétricos. La prueba de concepto se desarrolló extendiendo un proyecto académico usado en los cursos universitarios de ingeniería de software de forma de evalúar cómo AIOps puede fortalecer la disponibilidad, observabilidad y resiliencia de un sistema. El proyecto consistió en instrumentar una arquitectura con OpenTelemetry, integrarla a un pipeline de CI/CD y construir una infraestructura de pruebas capaz de simular escenarios de negocio y fallos controlados. Sobre estos datos se aplicó Isolation Forest, un algoritmo no supervisado de detección de anomalías entrenado con métricas, logs y trazas. Los resultados muestran que AIOps permite detectar patrones anómalos tempranos, mejorar la correlación entre señales, reducir la dependencia de umbrales estáticos y habilitar respuestas proactivas. En conclusión, su aplicación en un contexto DevOps constituye un mecanismo viable para mejorar la continuidad operativa, la resiliencia y la observabilidad de sistemas modernos.
Concursus
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Mariño Casavieja, Santiago; García Álvarez, Ignacio; Fraga Mailhos, Juan Ignacio; Cagnani Oña, Marcelo Fabián; Braberman, Victor Adrian; Hernández Guimarans, Pablo
El objetivo del proyecto fue desarrollar una plataforma digital para LIDECO (Liga de Defensa Comercial) una asociación empresarial uruguaya que brinda asesoramiento y representación en procesos concursales. La misma pretende modernizar la gestión de expedientes concursales, ofreciendo un canal seguro y accesible para que los usuarios consulten el estado de sus concursos y reciban notificaciones automáticas sobre eventos clave. La solución se compone de un backend en Java Spring Boot y una aplicación móvil multiplataforma en Flutter, integrados vía API con la base de datos existente de LIDECO, con foco en seguridad, trazabilidad y mantenibilidad. Durante el desarrollo se puso especial atención en construir una herramienta alineada al proceso legal y comprensible para usuarios no técnicos, asegurando que las interfaces fueran claras, predecibles y coherentes con la complejidad del dominio. Asimismo, se consideró la escalabilidad futura de la aplicación, de modo que pueda evolucionar con nuevas funcionalidades y adaptarse a las necesidades de la organización. Finalmente, se entregó a la empresa cliente un paquete de software completo, que incluye el sistema en funcionamiento, el código fuente, la documentación técnica y los instructivos necesarios para su despliegue y operación. Con este resultado, la organización dispone de una solución lista para ser utilizada en producción, capaz de mejorar la experiencia de los usuarios y optimizar la eficiencia de su operativa interna.
Stylink
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Lebed Litwin, Paula; Melnik Lisbona, Tamara; Sosa Rippe, Chiara; Valle Dubé, Ignacio; Olsina Santos, Luis Antonio; Hernández Guimarans, Pablo
Este proyecto presenta Stylink, una aplicación móvil que acompaña a las usuarias en todo el ciclo de inspiración, búsqueda y acceso a prendas auténticas y accesibles. Stylink permite explorar atuendos compartidos por la comunidad, acceder a las prendas mediante etiquetas, crear colecciones personalizadas y descubrir productos similares. El MVP se desarrolló en un período de cuatro meses, integrando funcionalidades centrales como descubrimiento de creadores en interfaz tipo swipe, perfiles de usuario, publicaciones con etiquetado de prendas, filtros por estilo, colecciones privadas y un módulo básico de estadísticas para creadoras. Durante el proceso se aplicaron prácticas de Design Thinking para comprender necesidades reales del público objetivo, junto con entrevistas y análisis de mercado. El desarrollo se gestionó con un enfoque ágil basado en Scrum, utilizando un ciclo incremental–iterativo que permitió organizar el trabajo en sprints y priorizar entregables de distinta naturaleza (prototipos, validaciones, informes y código). Herramientas como Jira y Figma facilitaron la coordinación, mientras que la definición de personas, mapas de experiencia, wireframes y pruebas de usabilidad moderadas aseguraron un diseño centrado en las usuarias. El equipo enfrentó el desafío de desarrollar una aplicación móvil sin experiencia previa, incorporando tecnologías modernas como Flutter para el front-end, Node.js con microservicios para el backend y algoritmos de inteligencia artificial. Pese a estas dificultades, se obtuvo como resultado una versión funcional del MVP, que permitió validar la viabilidad técnica y explorar la viabilidad del negocio. Stylink se encuentra actualmente en fase beta, con el potencial de continuar iterando con usuarias reales. Como resultado, se logró construir una solución funcional, respaldada por validaciones iniciales que confirmaron la pertinencia de la propuesta. El diseño fue concebido para ayudar a descubrir el ecosistema digital de moda en Uruguay, de forma más cercana, organizada y conectada con la vida cotidiana.
Jinkanna Management Hub
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Corrotti Mola, Andrés Santiago; Kuza Crutas, Michel; Elvas Acosta, Natalia; Gómez Pini, Paulina; Wieler Garicoits, Alexander Adrián; Braberman, Victor Adrian; Fornaro Rosado, Carlos Nicolás
El siguiente proyecto nace a partir de la necesidad de Jinkanna de modernizar y optimizar su proceso de reclutamiento, el cual hasta ahora se realizaba de forma mayoritariamente manual. Este método generaba demoras, altos costos operativos y una eficiencia limitada frente a las prácticas actuales basadas en soluciones tecnológicas. Como objetivo central, se propuso diseñar e implementar una herramienta capaz de incorporar automatización, escalabilidad y tecnologías modernas al proceso de selección de candidatos. La respuesta a esta necesidad fue el desarrollo de Jinkanna Management Hub (JMH), una plataforma web integral que unifica diversas tecnologías en un solo sistema. La solución incluye un frontend construido en React, un backend desarrollado en NestJS y un microservicio en Python dedicado al procesamiento especializado de datos. Su arquitectura se apoya en servicios de Amazon Web Services, tales como S3 para almacenamiento seguro, Bedrock para el análisis automatizado de currículums mediante inteligencia artificial y OpenSearch para habilitar búsquedas escalables e inteligentes. Entre sus funcionalidades clave, JMH permite la carga manual y automática de currículums en formato PDF, que luego son procesados mediante modelos de IA para extraer y estructurar información en MongoDB. Con estos datos, la plataforma ofrece búsquedas en lenguaje natural que generan resultados rápidos y precisos según las necesidades del reclutador. Además, se integra un chatbot de postulación en la web del cliente para facilitar el envío de currículums. El proyecto se desarrolló aplicando metodologías ágiles, priorizando funcionalidades críticas y garantizando la calidad en cada entrega. El resultado es un MVP funcional que reemplaza la herramienta Notion y transforma el proceso de reclutamiento al hacerlo más eficiente, ágil y escalable, sentando bases sólidas para futuras mejoras.
Sistemas de monitoreo y alertas de calidad de datos para la empresa CrimeoMeter
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Bonfiglio Franco, Daniel Andres; Dotti Monteghirfo, Nicolás Miguel; Denes Moreno, Guillermo; Rosello Camps, Francisco; Hernandez Fusco, Nicolas Antonio; Saavedra González, María Jimena; Braberman, Victor Adrian; Nieves Lema, Ruben Carlos
CrimeoMeter, una empresa uruguaya, ofrece APIs con datos criminales principalmente de Estados Unidos y Canadá. A pesar de operar sobre una plataforma robusta como Databricks, gran parte de sus controles de calidad son manuales y reactivos. Con frecuencia, errores como duplicados o datos faltantes son detectados sólo cuando los clientes los reportan, lo que afecta la credibilidad de la empresa. Este proyecto se centró en el desarrollo de un sistema automatizado para monitorear la calidad de los datos y generar alertas tempranas. Se implementaron métricas para detectar diversas anomalías y se diseñaron dashboards interactivos para facilitar el análisis. Además, el sistema incorpora métodos estadísticos y modelos de aprendizaje automático para identificar anomalías de forma más proactiva. Como elemento adicional, se integró un agente de inteligencia artificial que genera hipótesis explicativas y reportes automáticos sobre las causas de las anomalías. La solución se integra con las plataformas que ya utiliza CrimeoMeter, añadiendo módulos que aumentan la eficiencia operativa y refuerzan la fiabilidad de la información que ofrecen. Garantizar una alta calidad en los datos es el camino para fortalecer la confianza de los clientes. Estas mejoras optimizan los procesos internos y consolidan la reputación de la empresa como una fuente fiable de datos sobre criminalidad.
ValerIA
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Bervejillo Aliano, Juan Bautista; Perrier Lopez, Milagros; Molinolo Gari, Juan Andres; Ponce de León, Martín Civetta; Fierro Di Lorenzo, Nicolás Braulio; Matalonga Motta, Santiago; Nieves Lema, Ruben Carlos
En el presente proyecto se desarrolló ValerIA, una asistente de ventas basada en inteligencia artificial generativa, creada como complemento de la plataforma de comercio elecrónico Storefront, perteneciente a la startup uruguaya DataNest. Esta, surge de la necesidad de brindar a emprendedores y pequeños comercios una herramienta accesible que permita ofrecer atención personalizada, inmediata y disponible las 24 horas, algo que hasta ahora solo estaba al alcance de empresas con mayores recursos tecnológicos. La asistente está preparada para interactuar con los compradores mediante lenguaje natural, responder consultas frecuentes, recomendar productos de forma personalizada y acompañar al usuario durante todo el proceso de compra, incluyendo la posibilidad de concretar órdenes sin intervención humana. Esto busca reducir de manera significativa la carga operativa de los dueños de los comercios, quienes suelen gestionar altos volúmenes de consultas a través de redes sociales y canales informales, lo cual demanda tiempo y genera ineficiencias. Además de mejorar la experiencia del comprador, ValerIA constituye una oportunidad para profesionalizar el canal digital de los comercios, aumentar la conversión de visitas en ventas y fortalecer el vínculo con los clientes. Su integración nativa con Storefront permite aprovechar la información del catálogo y la configuración particular de cada tienda, adaptando la interacción a las necesidades específicas de cada negocio. El desarrollo incorporó técnicas de generación aumentada por recuperación (RAG) y la integración con flujos reales de comercio elecrónico, otorgándole un carácter innovador dentro del contexto local. En este sentido, la aplicación no solo representa un avance tecnológico para el comercio electrónico uruguayo, sino también un ejemplo de cómo la inteligencia artificial generativa puede democratizar el acceso a herramientas de automatización, acercándolas a emprendedores y pequeños negocios que antes no podían acceder a este tipo de soluciones.
Sistema de Gestión de Largadores
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Boné Viera, Timoteo; Cerdeña Vázquez, Juan Manuel; Estévez Leandri, Ignacio Sebastián; Azaretto Soler, Ignacio; Zimet Landechea, Juan Ignacio; Wieler Garicoits, Alexander Adrián; Matalonga Motta, Santiago; Macchi Heins, Darío Alejandro
El siguiente proyecto fue desarrollado en colaboración con la empresa COPSA, una de las principales compañías de transporte interdepartamental del país. El objetivo principal fue diseñar y desarrollar una nueva herramienta digital destinada a mejorar el sistema de gestión de largadores, actores fundamentales en la coordinación y supervisión diaria de los servicios de transporte. El sistema preexistente evidenciaba múltiples limitaciones, tales como una interfaz visual desactualizada, un conjunto restringido de funcionalidades y una arquitectura tecnológica compleja de mantener y de escalar. Estas carencias impactaron de manera directa en la eficiencia operativa e imposibilitaba una evolución tecnológica sostenida en la organización. Ante dicho contexto, se definió el desarrollo de una nueva solución, concebida desde sus cimientos bajo un enfoque moderno, escalable e intuitivo. Para ello, se adoptaron tecnologías actuales, entre las que se destacan ABP Framework, como estructura base que brinda soporte tanto al backend como al frontend; .NET, como plataforma principal de desarrollo; y Angular, destinado a optimizar la capa de presentación y la experiencia de usuario. La solución implementada se alinea con estándares contemporáneos de desarrollo de software, integrando buenas prácticas de codificación, principios de diseño limpio y una arquitectura modular, con el objetivo de asegurar su mantenimiento y evolución a largo plazo. Asimismo, el nuevo sistema incorpora mejoras sustanciales en términos de accesibilidad y visualización de la información, lo que permite a los largadores gestionar las operaciones de manera más eficiente y contar con una correcta visibilidad sobre los procesos en curso. La herramienta desarrollada sienta las bases para la mejora continua de los sistemas internos de la empresa, y marca un ejemplo de cómo la colaboración entre el ámbito académico.basadas en métricas y telemetría.
Negocios Rurales y Urbanos
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Artagaveytia Trabal, Federica; Carbajal Ingold, Ronald Federico; Coduri Pacheco, Serena; Fernandez Yorio, Felipe Domingo; Benitez Gonzalez, Pablo Sebastián; Rossa Hauck, Jean Carlo; Garbarino Alberti, Helena
El siguiente proyecto describe el desarrollo de Abigeo, un sistema de monitoreo satelital orientado a mejorar la trazabilidad del ganado y prevenir el abigeato en Uruguay. La problemática del robo de ganado genera pérdidas económicas significativas y afecta la seguridad rural, mientras que las soluciones tecnológicas existentes presentan limitaciones frente a las modalidades actuales del delito. Para dar respuesta, se diseñó e implementó un Minimum Viable Product (MVP) que integra tecnologías IoT, bases de datos y servicios en la nube mediante una arquitectura de monolito modular desplegada en un entorno serverless. La aplicación web, accesible desde dispositivos móviles y de escritorio, permite registrar padrones rurales, vincular animales, visualizar movimientos en tiempo real y generar alertas automáticas ante eventos de riesgo. Se aplicaron metodologías ágiles, combinando design thinking y Scrum, para asegurar un desarrollo iterativo centrado en las necesidades del cliente. Asimismo, se evaluaron dispositivos de rastreo (caravanas GPS) y se incorporó la simulación de datos para validar funcionalidades críticas. El sistema fue sometido a pruebas unitarias e integración, complementadas con métricas de calidad que permitieron medir cobertura, confiabilidad y desempeño, evidenciando su viabilidad técnica. Con Abigeo se busca mejorar el control del rodeo, optimizar la toma de decisiones y contribuir a la seguridad del sector agropecuario. Más allá de resolver los problemas identificados en el presente, Abigeo se diseñó con un enfoque flexible y escalable, lo que permite adaptarlo a nuevos escenarios y ampliar sus capacidades en función de las demandas futuras.
WoodTrack
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Alvarez Gamarra, Santiago; Fernández Doyenart, Washington Agustin; Ramallo Pérez, Sebastián Eduardo; Tilve Cruz, Marcelo; Fontán San Martín, Carina Paola; Rossa Hauck, Jean Carlo; Garbarino Alberti, Helena
WoodTrack es una solución integral diseñada para mejorar la gestión de pedidos y optimizar rutas en Energía Uruguaya S.A., una empresa logística que procesa alrededor de 20 pedidos diarios, pero que pierde por limitaciones de planificación manual, comunicación informal y falta de trazabilidad. El sistema se compone de tres módulos principales: una aplicación administrativa desarrollada como SPA en Azure Static Web Apps, una app móvil Flutter/Android destinada a los choferes y una Web API en .NET 8 que utiliza Azure SQL y SignalR. Además, integra servicios de Google Maps para optimización y geocodificación de rutas, Firebase para notificaciones, métricas y estabilidad, y Datadog para observabilidad avanzada. El proyecto adoptó una arquitectura basada en PaaS, con definición de SLIs y SLOs de latencia por endpoint, además de pipelines CI/CD que aseguran despliegues consistentes, escalabilidad y control de costos. Se trabajó mediante iteraciones continuas con fuerte énfasis en el aseguramiento de la calidad. Los resultados muestran altos niveles de cobertura unitaria. WoodTrack digitaliza el ciclo logístico completo, reduciendo carga operativa, mejorando la trazabilidad y habilitando decisiones basadas en métricas y telemetría.
Desarrollo de un clasificador de localización subcelular de proteínas utilizando representaciones vectoriales de secuencias proteicas derivadas de Modelos de Lenguaje como datos de entrenamiento
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Puglia Laca, Juan Diego; Ferres Caceres, Ignacio; Yovine, Sergio Fabián; Graña Alfonso, Martín
Las proteínas están formadas por cadenas de aminoácidos cuyas secuencias determinan sus propiedades físicas y funcionales, entre ellas la localización subcelular. Aunque existen técnicas experimentales precisas para identificar la ubicación de una proteína dentro de una célula procariota, estas resultan costosas y demandan mucho tiempo. Por ello, desde fines de la década de 1980 se han desarrollado métodos computacionales capaces de predecir dicha localización a partir de la secuencia aminoacídica. La aplicación de la tecnología Transformers al análisis de proteínas ha permitido crear modelos capaces de detectar patrones complejos en las secuencias y generar representaciones vectoriales (embeddings) útiles para predecir propiedades emergentes. En este estudio se evaluó la capacidad de dichos modelos para inferir la localización subcelular de proteínas bacterianas. Para ello, se entrenaron dos clasificadores —(Random Forest y Support Vector Machine (SVM)— utilizando embeddings obtenidos de los modelos ESM C 300m, ESM C 600m y Prost T5. Los resultados demostraron que los modelos de lenguaje de proteínas pueden extraer información relevante sobre la localización subcelular directamente a partir de la secuencia aminoacídica. Los clasificadores alcanzaron altos niveles de desempeño, evidenciando la eficacia de este enfoque. Finalmente, se desarrolló una interfaz gráfica de usuario en Python que permite predecir la localización subcelular de proteínas bacterianas a partir de secuencias en formato FASTA.
Cultivo in vitro de Quillaja brasiliensis
(Universidad ORT Uruguaay, 2025) O'Brien Orsi, Rafaela María; Gallino Malcuori, Juan Pablo; Mulet Navarro, Ana Paula; Castro Novelle, María Alexandra
Quillaja brasiliensis es una especie leñosa sudamericana reconocida por su elevado contenido de saponinas, compuestos con propiedades inmunoestimulantes y potencial aplicación como adyuvantes en vacunas. Debido a que estos metabolitos se concentran principalmente en las hojas, su obtención enfrenta limitaciones de sostenibilidad y disponibilidad. Ante la creciente demanda y la necesidad de preservar los árboles, se propone el cultivo in vitro como alternativa viable para una producción continua y sustentable de saponinas. El siguiente proyecto evaluó la posibilidad de cultivar Q. brasiliensis in vitro y de aprovechar sus tejidos como fuente de metabolitos bioactivos. Se emplearon diferentes medios y condiciones para la introducción, propagación e inducción de callos. Los explantes de cinco genotipos fueron cultivados en medio Woody Plant Medium (WPM) suplementado con BAP, alcanzando un 80 % de éxito en el establecimiento inicial. La formación de callos a partir de hojas y tallos resultó factible, siendo las hojas el material más receptivo y con mayor proliferación en presencia de 3 mg/L de BAP. Las saponinas se extrajeron y purificaron mediante cromatografía preparativa (prep-HPLC) y se caracterizaron por cromatografía en capa fina (TLC). Se confirmó la presencia de saponinas en hojas jóvenes, mientras que los callos obtenidos no mostraron dichos compuestos bajo las condiciones evaluadas, y los intentos de generar suspensiones celulares no prosperaron. En conjunto, los resultados indican que Q. brasiliensis puede propagarse exitosamente in vitro y que sus hojas son una fuente efectiva de saponinas, aunque los cultivos de callo requieren optimización adicional para su aprovechamiento productivo.
Estudio de efectores de Diaporthe spp. que se inducen en plantas durante la enfermedad del cancro del tallo de la soja
(Universidad ORT Uruguay, 2025) Gallino Jalma, Ignacio; Mena Mendez, Eilyn; Ponce De León Tadeo, Inés; Mulet Navarro, Ana Paula; Delgado Cerrone, Leonardo Martín
La soja (Glycine max) es uno de los cultivos más importantes a nivel mundial, pero su producción se ve afectada por diversas enfermedades. Entre ellas, el cancro del tallo de soja (CTS), causado por hongos del género Diaporthe, genera significativas pérdidas económicas. En Uruguay se han identificado infecciones por Diaporthe aspalathi, D. caulivora, D. masirevicii, D. miriciae y D. longicolla, todas capaces de infectar soja, aunque con distinta virulencia. Esta variación podría deberse a la secreción de proteínas efectoras que facilitan la colonización del hospedador al evadir su respuesta inmune o degradar su pared celular. Sin embargo, los factores específicos que determinan la virulencia de cada especie aún no se conocen. El siguiente proyecto analizó el desarrollo del CTS en plantas del cultivar resistente a D. aspalathi (DM60i62), inoculadas de forma independiente con las cinco especies mencionadas. Los resultados mostraron que D. caulivora, D. longicolla y D. masirevicii fueron las más agresivas, mientras que D. aspalathi presentó síntomas más tardíos, lo que sugiere un mecanismo de infección particular. Además, se evaluó la expresión de 14 genes que codifican posibles proteínas efectoras, observándose una inducción significativa a las 8, 48 y 96 horas postinoculación, en comparación con el crecimiento en medio PDA. Estos hallazgos contribuyen a identificar genes potencialmente involucrados en las etapas iniciales de la infección y aportan conocimientos clave para comprender el patosistema Diaporthe/soja, facilitando el desarrollo de estrategias de prevención del CTS.

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