Ingeniería Electrónica, Automática y Comunicaciones

La primera parte de este trabajo presentó la consolidación de un ecosistema normativo maduro, representado por la serie G de la UIT-T y otras normas de la industria. Esta segunda parte se centra en la diversificación sin precedentes que ha experimentado la tecnología de fibra óptica, extendiendo su dominio más allá de las telecomunicaciones hacia el sensado en entornos extremos, la instrumentación biomédica, el procesado industrial de materiales y la investigación científica avanzada. Esta revisión presenta un análisis sistemático del estado del arte, organizado en torno a cuatro ejes de clasificación complementarios: principio físico de guiado, material y arquitectura, función primaria y dominio de aplicación. Se examina la evolución reciente de los estándares ITU-T, documentando mejoras cuantitativas en fibras G.652.D y G.654.E que habilitan sistemas 1.6T. Se analizan las fibras de núcleo hueco (HC-ARF, NANF) que alcanzan atenuaciones de 0.16 dB/km y latencias un 30% inferiores a las fibras convencionales. Se revisan las fibras de cristal fotónico (PCF), fibras multinúcleo (MCF) para multiplexación espacial (SDM) con récords de 1.02 Pb/s, y fibras de vidrios blandos (fluoruros, calcogenuros) para el infrarrojo medio. Se propone un marco taxonómico estructurado de clasificación, conceptos y relaciones, que facilite la navegación y comprensión del diversificado campo de la fotónica de fibra óptica moderna.

La fibra óptica representa uno de los avances tecnológicos más transcendentales en las telecomunicaciones modernas, habiendo evolucionado desde conceptos teóricos hasta convertirse en el pilar fundamental de la infraestructura de transmisión digital global. Este artículo presenta una revisión sistemática de la evolución histórica, la clasificación técnica y la estandarización de las fibras ópticas, analizando su desarrollo desde las primeras propuestas conceptuales en la década de 1960 hasta los estándares actuales que soportan las redes de próxima generación. Se presenta, en esta parte I inicial, el ecosistema normativo actual, esclareciendo las diferencias y equivalencias entre los estándares internacionales de la UIT-T para redes públicas de telecomunicaciones y las especificaciones de la industria (TIA/EIA, ISO/IEC) predominantes en entornos de centros de datos y redes privadas. Este análisis esclarece el marco regulatorio y técnico que garantiza la interoperabilidad, el desempeño escalable y la correcta selección de medios de transmisión en cada ámbito de aplicación, sentando las bases para la presentación, en la segunda parte de este trabajo, del estallido en la diversificación de la fibra óptica tanto como medio de transmisión como en su uso como dispositivo en incontables aplicaciones.

El cáncer de pulmón constituye una de las principales causas de mortalidad a nivel mundial. La TC es la técnica más utilizada para el diagnóstico temprano y la evaluación de la respuesta al tratamiento. En este contexto, la Radiómica ha emergido para extraer automáticamente un gran volumen de características cuantitativas de imágenes digitales. No obstante, el desafío fundamental reside en la gestión de la redundancia y la inestabilidad de estas características, lo que compromete la fiabilidad y la generalización. En este estudio, se estableció un sistema basado en la reducción de características Radiómicas y Aprendizaje Automático. Se propuso un enfoque estadístico basado en el cálculo del Coeficiente de Correlación de Pearson entre cada característica y la anotación de los datos para lograr una reducción sensible y eficiente de los atributos, minimizando la redundancia y el costo computacional. Se empleó un conjunto de 275 nódulos de la base de datos LIDC-IDRI anotada. Se extrajo un grupo inicial de 102 características y se redujeron a solo 5 para la clasificación binaria y 3 para la clasificación de cinco grados de malignidad. Se entrenaron y validaron diez modelos de Support Vec-tor Machine y Random Forest. En ambos experimentos, los mejores modelos lograron valores de sensibilidad, especificidad, precisión y exactitud superiores al 90%, superando los resultados alcanzados por diferentes enfoques reportados en la literatura científica para la misma base de datos. Se concluye que la metodología de reducción propuesta contribuye a un clasificador más robusto y fiable con un costo computacional excepcionalmente bajo.

En el contexto industrial nacional, la implementación efectiva del mantenimiento predictivo se ve limitada por la indisponibilidad de sistemas de monitoreo accesibles y adaptados a las condiciones locales, lo que afecta la productividad y la eficiencia energética. El objetivo de este trabajo fue diseñar e implementar el módulo electrónico para un dispositivo portable de adquisición de datos de vibraciones en máquinas industriales. Para este propósito, se implementó un sistema de adquisición de datos utilizando un microcontrolador ESP32 y un conversor analógico-digital CS5343 de 24 bits, que digitaliza muestras de un sensor de vibración y las transmite por puerto USB a un teléfono móvil. Se diseñaron e implementaron tanto el hardware como el firmware, y se desarrollaron pruebas experimentales para evaluar el cumplimiento de los requisitos técnicos del sistema. Los resultados validaron que el módulo electrónico es capaz de muestrear con una frecuencia de hasta 24 kHz, exhibe una respuesta en frecuencia plana en el rango de 10 Hz – 10 kHz, y el nivel de ruido fue de 2.7 mVrms. Los resultados obtenidos validan la capacidad del módulo electrónico para realizar adquisición precisa de señales en análisis de vibraciones, lo que constituye un paso hacia la independencia tecnológica del país para este tipo de aplicaciones.

La discapacidad visual limita significativamente la interacción con el entorno, pero los avances en inteligencia artificial ofrecen nuevas oportunidades de autonomía. Aunque los dispositivos móviles no están diseñados originalmente para personas con ceguera o baja visión, muchos los utilizan mediante tecnologías de accesibilidad como lectores de pantalla. Estos dispositivos integran cámaras y sensores que, combinados con modelos de IA en el propio terminal, permiten interpretar el mundo visual de forma inteligente y en tiempo real. Se ha desarrollado una aplicación para Android que emplea visión por computadora, redes neuronales y reconocimiento de patrones para identificar billetes, tarjetas bancarias, objetos cotidianos, colores y niveles de iluminación, dictados orales, textos, marcadores, además de ayudar a comprender y navegar el entorno circundante. Todo el procesamiento se realiza localmente, garantizando privacidad y respuesta inmediata. La interacción se basa en gestos táctiles intuitivos, y la retroalimentación se entrega mediante voz sintetizada, sonidos o señales hápticas. Al integrar inteligencia artificial en el dispositivo móvil, esta solución transforma un smartphone en un asistente visual inteligente, potenciando la independencia, seguridad y participación social de las personas con discapacidad visual.