Voice communication module for automotive instrument panel indicators based on virtual assistant open-source solution - Mycroft AI

Módulo de comunicación de voz para indicadores de un panel de instrumentos automotriz basado en la solución de asistente virtual de código abierto - Mycroft AI

Ricardo Hernández Mejía FRANCISCO JAVIER IBARRA VILLEGAS CAIN PEREZ WENCES (2023, [Artículo])

This work was originated from the increasing interest in several industries to implement voice based virtual assistant solutions powered by the Natural Language Processing field of study. This work is focused on the automotive industry Human Machine Interface related products, specifically the Instrument Panel. Nowadays people are constantly using virtual assistants like Google Assistant, Alexa, Cortana or Siri on their electronic devices. Furthermore, 31% of cars have a built-in virtual assistant, for example Ford uses Alexa, Merced­es-Benz and Hyundai use Google Assistant, BMW and Nissan use Cortana, GM uses IBM Watson, Honda uses Hana and Toyota uses YUI. Apart from the proprietary solutions described earlier, there are also contemporary open-source generic solutions available on the market, such as Mycroft AI which stands out from other technologies due to ready to deploy, well documented, simple installation on a Linux PC or RPI SoC, and simple execution. This paper presents a way to use Mycroft AI as an alternative to add artificial intelligence-based voice assistance to applications in the automotive domain. The voice communication module presented here drives notifications related to three different entities: seat belt, fuel level and battery level, all of them are telltales present in any automotive Instrument Panel. Since the Mycroft AI design approach is based on Human Centered Design (HCD), the voice communication module presented here provides real user experience (UX) based design. As a conclusion, Mycroft AI demonstrates great potential as an alternative to add voice assistance to automotive industry Human Machine Interface related products. About future work, due to the fact that Mycroft AI is based on Python, there are many possibilities for connecting and expanding the voice communication module by using countless Python libraries in order to import and process any type of information, in any format or source, for example the information from communication technologies like CAN, LIN, Ethernet, MOST, GPS or any other device or technology in order to create comprehensive automotive solutions.

Este trabajo se originó del creciente interés por parte de diferentes industrias para implementar soluciones de asistente virtual basado en voz impulsadas por el campo de estudio del Procesamiento del Lenguaje Natural. Este trabajo está enfocado en los productos relacionados a la Interfaz Humano Máquina de la industria automotriz, específicamente el Panel de Instrumentos. Hoy en día las personas usan constantemente asistentes virtuales como Google Assistant, Alexa, Cortana o Siri en sus dispositivos electrónicos. Más aún, 31% de los autos tienen un asistente virtual integrado, por ejemplo, Ford usa Alexa, Mercedes-Benz y Hyundai usan Google Assistant, BMW y Nissan usan Cortana, GM usa IBM Watson, Honda usa Hana y Toyota usa YUI. Aparte de las soluciones de marca registrada descritas anteriormente, también hay soluciones genéricas de código abierto contemporáneas disponibles en el mercado, tales como Mycroft AI que se hace notar por sobre otras tecnologías por características como listo para usar, bien documentada, instalación simple en una PC Linux o RPI SoC, y una ejecución simple. Este artículo presenta una manera de usar Mycroft AI como una alternativa para agregar inteligencia artificial basada en asistencia de voz a aplicaciones en el dominio automotriz. El módulo de comunicación de voz presentado aquí maneja notificaciones relacionadas a tres diferentes entidades: cinturón de seguridad, nivel de gasolina y nivel de batería, todos ellos son indicadores virtuales presentes en cualquier Panel de Instrumentos Automotriz. Dado que el enfoque de diseño de Mycroft AI se basa en Diseño Centrado en el Human (HCD), el módulo de comunicación por voz presentado aquí provee un diseño basado en experiencia de usuario (UX) real. Como conclusión, Mycroft AI demuestra gran potencial como una alternativa para agregar asistencia de voz a los productos relacionados a Interfaz Humano Máquina de la industria automotriz. Acerca del trabajo a futuro, debido al hecho que Mycroft AI está basado en Python, existen muchas posibilidades para conectar y expandir el módulo de comunicación por voz a través del uso de innumerables bibliotecas de Python para importar y procesar cualquier tipo de información, en cualquier formato o fuente, por ejemplo la información proveniente de tecnologías de comunicación tales como CAN, LIN, Ethernet, MOST, GPS o cualquier otro dispositivo o tecnología para crear soluciones automotrices integrales.

Authorship acknowledgment. Ricardo Hernández Mejía: Conceptualization, Methodology, Software, Validation, Formal analysis, Research, Resources, Original draft, Visualization, Project administration. Francisco Javier Ibarra Villegas: Review and Editing, Supervision, Project Administration. Cain Pérez Wences: Review and Editing.

Acknowledgment. To Posgrado CIATEQ A.C. due to the institutional support and guidance received to conclude this work in a professional and successful way. To Continental Automotive Occidente due to the sponsorship provided to perform the master’s degree along with Posgrado CIATEQ A.C. which made possible this work. To Dr. Francisco Javier Ibarra Villegas due to their guidance and support on the process to shape and concrete this work.

Instrument panel Virtual assistant Voice communication module Mycroft AI Human centered design User experience Panel de instrumentos Asistente virtual Módulo de comunicación por voz Diseño centrado en el humano Experiencia de usuario INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS

Apps, educación y patrimonio en México. Análisis de situación y estudio comparativo con el caso español

URSULA LUNA PEDRO JOSE CANTO HERRERA ALFREDO ZAPATA GONZALEZ ALEX IBANEZ-ETXEBERRIA (2020, [Artículo])

Este trabajo analiza desde un punto de vista educativo la oferta de apps en torno al patrimonio mexicano. Tras realizar una pequeña revisión de la situación del patrimonio en México y de la implementación de tecnologías digitales, especialmente apps, en el mismo, se hace un breve repaso al estado de la cuestión de la evaluación de apps de contenido patrimonial desde el punto de vista educativo. El estudio, de carácter descriptivo, se realiza desde la perspectiva del estudio de programas siguiendo el método OEPE adaptado al caso de las apps. Los resultados del análisis de la muestra final de 45 apps, muestran similitudes con el contexto español en cuanto a una baja cantidad de apps patrimoniales que puedan considerarse educativas, con escasa atención a la accesibilidad y sin adaptación a diferente tipología de público, prevaleciendo los contenidos y sin un diseño didáctico adecuado. Las diferencias principales se centran en los desarrolladores de apps, que en México son las empresas que crean contenidos dirigidos al turismo, frente a las administraciones públicas y museos en España que ofrecen un discurso patrimonial diverso. Sin embargo, en ambos países encontramos una necesidad de desarrollar apps de calidad que favorezcan su uso educativo.

HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA App Educación patrimonial Patrimonio Aprendizaje México

Creative problem solving as teaching competence, the discourse of teachers

EFRAIN DUARTE BRICEÑO MARíA TERESA DíAZ-MOHEDO (2017, [Artículo])

La importancia del fomento de la solución creativa de problemas en educación superior es cada vez más reconocida; y asimismo, los beneficios que aporta van siendo progresivamente valorados, así como su papel clave en la era de la información. A pesar de esto, es muy poca la investigación que existe sobre la solución creativa de problemas como competencia docente. Se entrevistó a 12 docentes mexicanos y los datos fueron sometidos a un análisis de contenido con un enfoque cualitativo, con el objetivo de examinar su perspectiva sobre la importancia del uso de la solución creativa de problemas en educación superior. Los resultados muestran que los profesores consideran la solución creativa de problemas muy importante por su vinculación con la producción de conocimiento desde una perspectiva innovadora y por la conexión existente entre el empleo de estrategias creativas y la motivación del alumnado. Se hacen diferentes propuestas para promover su uso en las instituciones de educación superior.

HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA Solución creativa de problemas Pensamiento creativo Competencias docentes Educación superior Investigación educativa

Diseño y evaluación bioclimática para Museo del Agua en el municipio de Tecámac, Estado de México

Luis Roberto Gómez Luna (2023, [Otro, Trabajo terminal, especialidad])

155 páginas. Especialización en Diseño Ambiental.

El propósito de ésta idónea comunicación de resultados (ICR) es compartir la metodología aplicada para la aplicación de diseño bioclimático desde el diseño de un proyecto nuevo además de aplicarla en un museo para el organismo público descentralizado para la prestación de los servicios de agua potable, alcantarillado y saneamiento (ODAPAS) con la temática del agua desde su tratamiento, usos, historia, y la parte que conforman en la cultura de Tecámac. Se explica a detalle las estrategias aplicadas para lograr el confort acústico, lumínico, térmico, y de ventilación, especificando la metodología del diseño bioclimático aplicada, así como los resultados de estas.

Museum architecture. Museum buildings. Architecture and climate. Water conservation. Visual education. Arquitectura de museos. Edificios de museos. Conservación del agua. Educación visual. Arquitectura y clima. NA6690 HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA CIENCIAS DE LAS ARTES Y LAS LETRAS ARQUITECTURA DISEÑO ARQUITECTÓNICO

Predicción de actividad antimicrobiana usando modelos de escala evolutiva a través de un flujo de trabajo en la plataforma KNIME

Prediction of antimicrobial activity using models of evolutionary scale through a workflow in the KNIME platform

Karla Lorena MartÍnez Mauricio (2023, [Tesis de maestría])

Dentro de las estrategias para combatir la resistencia antimicrobiana, se está llevando a cabo investigación para la creación de nuevos fármacos basados en péptidos antimicrobianos. En los últimos años, se han realizado esfuerzos para incorporar herramientas computacionales que ayuden a acelerar la identificación de péptidos con actividad antimicrobiana. Una de estas herramientas son los modelos QSAR basados en aprendizaje tradicional, que permiten predecir la actividad antimicrobiana en péptidos a partir de información basada en su secuencia. Un componente clave en este proceso es el tipo de características moleculares a utilizar. Recientemente, ha surgido una familia de modelos pre-entrenados llamados ESM-2, los cuales generan incrustaciones (características) que fueron aprendidas a partir de 65 millones de secuencias que abarcan diversidad evolutiva. En este trabajo de tesis, se analiza la contribución de las incrustaciones ESM-2 de diferentes dimensiones de forma individual y en conjunto en el desarrollo de modelos QSAR basados en aprendizaje tradicional para la clasificación de péptidos antimicrobianos, así como sus tipos funcionales, como antibacteriano, antifúngico y antiviral. A partir de este estudio se concluye que aumentar la capacidad de los modelos ESM-2 no implica una mejora en el rendimiento de los modelos para predecir péptidos antimicrobianos. Los modelos ESM-2 t30 y ESM-2 t33 son los más apropiados para extraer características y mejorar la exactitud en las predicciones de péptidos antimicrobianos. Además, fusionar características de diferentes incrustaciones ESM-2 es una estrategia efectiva para construir mejores modelos QSAR que el uso exclusivo de características derivadas de un modelo ESM-2 específico. Se construyeron modelos más simples con un rendimiento comparable o superior a los modelos basados en aprendizaje profundo reportados en la literatura. Para llevar a cabo este estudio se implementó un flujo de trabajo en KNIME que genera de forma automática hasta 1980 modelos de clasificación binaria basados en aprendizaje tradicional. Incorpora diversas técnicas de selección de características, algoritmos de clasificación, métricas de desempeño y una fase de limpieza de datos. Este flujo de trabajo se encuentra disponible en https://github.com/cicese-biocom/classification-QSAR-bioKom.

Molecular features play an important role in different bio-chem-informatics tasks, such as the Quantitative Structure-Activity Relationships (QSAR) modeling. Several pre-trained models have been recently created to be used in downstream tasks either by fine-tuning a specific model or by extracting features to feed traditional classifiers. In this sense, a new family of Evolutionary Scale Modeling models (termed as ESM-2 models) has been recently introduced, demonstrating outstanding results in structure protein prediction benchmarks. Herein, we are devoted to assessing the usefulness of different-dimensional embeddings derived from ESM-2 models in the prediction of antimicrobial peptides, given the great deal of attention received because of their potential to become a plausible option to mainly fight multi-drug resistant bacteria. To this end, we created a KNIME workflow to guarantee using the same modeling methodology, and consequently, carrying out fair comparisons. As a result, it can be drawn that the 640- and 1,280- dimensional embeddings are the most appropriate to be used in modeling because statistically better results were achieved from them. We also combined features from different embeddings, and we can draw that the fusion of features of different embeddings contributes to getting better models than only using a specific model ESM-2. Comparisons regarding state-of-the-art deep learning models confirm that when performing methodologically principled studies in the prediction of AMPs, non-DL based models yield comparable-to-superior results to DL-based models. The implemented KNIME workflow is availablefreely at https://github.com/cicese-biocom/classification-QSAR-bioKom. We consider that this workflow can be valuable to prevent unfair comparisons regarding new computational methods, as well as to propose new non-DL based models.

péptidos antimicrobianos, QSAR, aprendizaje automático ESM-2, KNIME antimicrobial peptides, QSAR, machine learning, ESM-2, KNIME INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES DISEÑO CON AYUDA DE ORDENADOR DISEÑO CON AYUDA DE ORDENADOR

Búsqueda de un conjunto óptimo de descriptores moleculares para la modelación QSAR

Search for an optimal subset of molecular descriptors for QSAR modeling

Luis Antonio García González (2023, [Tesis de doctorado])

En la actualidad, se estima que más de 10 millones de vertebrados son utilizados cada año en estudios toxicológicos. Dadas estas circunstancias, varias agencias regulatorias están impulsando activamente a la comunidad científica para el desarrollo de una alternativa a la experimentación con animales. Entre las alternativas existentes se pueden encontrar los estudios in-silico, especialmente los métodos de Relación Cuantitativa Estructura-Actividad (QSAR por sus siglas en inglés), los cuales se destacan como uno de los más utilizados. Los estudios QSAR se basan en la hipótesis de que compuestos estructuralmente similares presentan una actividad similar, lo que permite predecir la actividad de nuevos compuestos en función de compuestos estructuralmente similares, para los cuales se definió su actividad de forma experimental. Estudios han demostrado que la selección del subconjunto “óptimo” de las variables (descriptores moleculares) que caracterizan estructuralmente los compuestos tiene mayor importancia para la construcción de un modelo QSAR robusto que la estrategia de modelación utilizada. Actualmente, los descriptores moleculares (DMs) utilizados para la modelación QSAR son calculados con herramientas computacionales que no tienen en cuenta si estos caracterizan bien la actividad que se quiere modelar y los compuestos que se están analizando. En este trabajo se describen las limitaciones del enfoque actual, teniendo en cuenta que, si se sigue este enfoque, se puede pasar por alto información relevante al suponer que el conjunto de DMs calculado caracteriza bien las estructuras químicas que se están analizando, cuando en realidad puede que esto no suceda. Estas limitaciones se deben principalmente a que dichas herramientas limitan el número de DMs que calculan, restringiendo el dominio de los parámetros en los que se definen los algoritmos que calculan los DMs, parámetros que definen el Espacio de Configuración de Descriptores (DCS por sus siglas en inglés). En este trabajo se propone relajar estas restricciones en un enfoque DCS abierto, de manera que se pueda considerar inicialmente un universo más amplio de DMs y que estos caractericen de manera adecuada las estructuras a modelar. La generación de DMs se aborda entonces como un problema de optimización multicriterio, y para darle solución, dos algoritmos evolutivos son propuestos. Estos algoritmos incluyen conceptos de coevolución cooperativa para medir la sinergia entre descriptores moleculares ...

Currently, it is estimated that more than 10 million vertebrates are used per year for toxicological studies. Numerous regulatory agencies are actively advocating for the development of alternative methods to avoid unnecessary experimentation on animals. Among the existing alternatives in silico studies, especially Quantitative Structure Activity Relationships (QSAR) methods, stands out as one ofthe most widely used approaches. QSAR Methods are based on the premise that molecules with similar structures presents similar activities, which makes it possible to predict the activity of new compounds based on structurally similar compounds, for which their activity has been defined experimentally. Studies have demonstrated that the selection of the “optimal” set of molecular descriptors (MDs) is more important to build a robust QSAR models than the choice of the learning algorithm. Nowadays, the molecular descriptors (MD) used for QSAR modeling are calculated using computational tools that do not consider whether they accurately characterize the activity to be modeled and the compounds being analyzed. We demonstrate here that this approach may miss relevant information by assuming that the initial universe of MDs codifies, when it does not, all relevant aspects for the respective learning task. We argue that the limitation is mainly because of the constrained intervals of the parameters used in the algorithms that compute the MDs, parameters that define the Descriptor Configuration Space (DCS). We propose to relax these constraints in an open CDS approach, so that a larger universe of MDs can initially be considered, and these descriptors can adequately characterize the structures to be modeled. We model the MD generation as a multicriteria optimization problem, and two genetic algorithms-based approaches are proposed to solve it. These algorithms include cooperative-coevolutionary concepts to consider the synergism between theoretically different MDs during the evolutionary process. As a novel component, the individual fitness function is computed by aggregating four criteria via the Choquet Integral using a fuzzy non-additive measure. Experimental outcomes on benchmarking chemical datasets show that models created from an “optimized” sets of MDs present greater probability to achieve better performances than models created from sets of MDs obtained without optimizing their DCSs. Therefore, it can be concluded that the proposed algorithms are more suitable ..

algoritmos genéticos, descriptores moleculares QuBiLS-MAS, QSAR, DILI, cooperación coevolutiva genetics algorithms, QuBiLS-MAS molecular descriptors, QSAR, DILI, cooperativecoevolutionary algorithms INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES DISEÑO CON AYUDA DE ORDENADOR DISEÑO CON AYUDA DE ORDENADOR

Educación para la ciudadanía en México: competencias ciudadanas que aporta la materia de Formación Cívica y Ética (Modelo Educativo 2016)

MARIA JOSE RIOS CANO (2021, [Tesis de maestría])

"Este trabajo de investigación presentará los planteamientos con los que labora la Secretaría de Educación Pública (SEP) para el desarrollo de competencias ciudadanas, desde los métodos pedagógicos (o de enseñanza y aprendizaje), así como su incorporación al sistema educativo-formal. Posteriormente se analizará a qué tipo de ciudadanía se orienta alcanzar a los estudiantes, y además conocer qué es lo que realmente sucede en la práctica, con un análisis sobre los programas de la materia Formación Cívica y Ética (en adelante FCyE), esto permitirá contrastar los modelos ideales de desarrollo de competencias ciudadanas que se conocen a nivel internacional con lo que sucede en el caso mexicano."

Secretaría de Educación Pública (SEP) -- Educación -- México Sistema Educativo Estatal Regular Ciudadanía -- Formación cívica y ética -- Estudio y enseñanza -- México CIENCIAS SOCIALES CIENCIA POLÍTICA CIENCIA POLÍTICA

El trabajo colaborativo docente para el diseño de proyectos interdisciplinarios en Educación Básica

JOSEMARIA ELIZONDO GARCIA (2022, [Tesis de maestría])

El objetivo que persigue este proyecto es favorecer el trabajo colaborativo entre docentes para el diseño de proyectos interdisciplinarios en Educación Básica mediante el Aprendizaje Basado en Proyectos. Participaron de la intervención cuatro docentes y noventa y ocho alumnos del primer ciclo de la educación escolar básica del Centro Educativo Nueva Esperanza de la ciudad de Asunción, Paraguay. Se llevaron a cabo capacitaciones, se crearon documentos en línea para facilitar el trabajo colaborativo entre docentes, se diseñaron e implementaron actividades de gamificación para el reforzamiento de los aprendizajes y aumento de la motivación de los alumnos, se realizaron evaluaciones del desempeño de los alumnos como del proyecto de intervención. Los resultados demuestran que los docentes fortalecieron sus habilidades y conocimientos, incentivando su desarrollo personal y profesional, por otra parte, los alumnos experimentaron el trabajo en equipo, lo que propició el desarrollo de habilidades como el pensamiento crítico, la comunicación, la colaboración, la toma de decisiones y la selección de estrategias creativas y adecuadas para la solución de problemas.

Maestra en Tecnología Educativa

HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA PEDAGOGÍA ORGANIZACIÓN Y PLANIFICACIÓN DE LA EDUCACIÓN OTRAS HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA PEDAGOGÍA OTRAS ESPECIALIDADES PEDAGÓGICAS OTRAS

Emotions and social representations of distance education in university students from Chihuahua during the Covid-19 pandemic

Alejandro Mendoza Abraham Sifuentes (2024, [Artículo, Artículo])

This article analyzes the social representations that university students developed during the period of confinement due to the COVID-19 pandemic, particularly regarding their decision to continue their studies despite the challenges posed by the closure of educational institutions. The study is based on the situation in the northwest region of Chihuahua, encompassing at least 10 municipalities. This study utilized a mixed descriptive research approach, involving a survey comprising 69 items. The survey was conducted in the spring of 2021 among 313 students from five different academic programs within the Multidisciplinary Division of the UACJ in Nuevo Casas Grandes. Findings revealed that students, during the pandemic, had negative experiences with long distance education, primarily due to issues such as emotional management, time management skills, and poor technological access. These challenges resulted in negative emotions, although students did not perceive a decline in academic performance or disruptions in interactions with teachers or peers.

educación superior confinamiento representaciones sociales experiencias HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA HUMANIDADES Y CIENCIAS DE LA CONDUCTA higher education confinement social representations experiences

Universal fixation system for pad printing of plastic parts

JOSE ALEJANDRO FERNANDEZ RAMIREZ (2023, [Artículo])

Pad printing is used in automotive, medical, electrical and other industries, employing diverse materials to transfer a 2D image onto a 3D object with different sizes and geometries. This work presents a universal fixation system for pad printing of plastic parts (UFSP4) in response to the needs of small companies that cannot afford to invest in the latest technological advances. The UFSP4 comprises two main subsystems: a mechanical support system (i.e., support structure, jig matrix and braking system) and a control system (i.e., an electronic system and an electric-hydraulic system). A relevant feature is the combination of a jig matrix and jig pins to fixate complex workpieces with different sizes. Using finite element analysis (FEA), in the mesh convergence, the total displacement converges to 0.00028781 m after 12,000 elements. The maximum equivalent stress value is 1.22 MPa for the polycarbonate plate in compliance with the safety factor. In a functionality test of the prototype performed in a production environment for one hour, the jigs fixed by the plate did not loosen, maintaining the satisfactory operation of the device. This is consistent with the displacement distribution of the creep analysis and shows the absence of the creep phenomenon. Based on FEA that underpinned the structural health computation of the braking system, the prototype was designed and built, seeking to ensure a reliable and safe device to fixate plastic parts, showing portability, low-cost maintenance and adaptability to the requirements of pad printing of automotive plastic parts.

Use of AI tools declaration: The authors declare they have not used Artificial Intelligence (AI) tools in the creation of this article.

Acknowledgments: To the company Plásticos Decorados and Centro de Tecnología Avanzada (CIATEQ A.C.) for the facilities and support to carry out this work. To the Consejo Nacional de Humanidades, Ciencias y Tecnologías (CONAHCYT) for a Ph.D. scholarship support number 500839 and CONAHCYT SNI.

Conflict of interest: The authors declare there are no conflicts of interest.

Modular fixtures Jig matrix Prototype design Pad printing Fixture methods INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS OTRAS ESPECIALIDADES TECNOLÓGICAS OTRAS OTRAS