http://hdl.handle.net/20.500.12918/85 Wed, 30 Sep 2026 17:48:13 GMT 2026-09-30T17:48:13Z http://hdl.handle.net/20.500.12918/13553 Evaluación de modelos de reconocimiento de voz para traducción quechua-español en el ámbito médico en Cusco Quispe Palomino, Luiyi Antony En el Perú, el quechua es idioma oficial junto con el español; pese a ello, la población quechuahablante enfrenta una barrera de comunicación en los servicios de salud. Esta investigación evalúa modelos de reconocimiento automático de voz para la traducción de audio en quechua a texto en español en el contexto de consultas médicas. Se recolectaron e integraron distintos conjuntos de datos de audio en quechua con sus traducciones al español, conformando un corpus orientado al entrenamiento y evaluación de modelos de Reconocimiento Automático del Habla (Automatic Speech Recognition) (ASR) y Traducción Automática (Machine Translation) (MT). Se compararon dos enfoques: sistemas en cascada, formados por un módulo de reconocimiento del habla y otro de traducción automática, y sistemas de traducción directa de voz a texto, evaluados con las métricas Bilingual Evaluation Understudy (BLEU) y Character n-gram F-score (ChrF). El mejor desempeño correspondió al sistema en cascada con los modelos Whisper y No Language Left Behind (NLLB) en su segunda configuración, que alcanzó 5,91 en BLEU y 24,66 en ChrF, superando al sistema de traducción directa basado en SpeechT5. Se concluye que, cuando se dispone de pocos datos de entrenamiento, los enfoques en cascada son una alternativa más efectiva para lenguas de bajos recursos como el quechua que la traducción directa con SpeechT5, la cual requiere mayor cantidad de datos para obtener resultados aceptables. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/20.500.12918/13553 2026-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/20.500.12918/13482 Propuesta de un modelo de ciberseguridad basado en el marco NIST CSF para la gestión de vulnerabilidades en la unidad de tecnologías de la información de la SUNARP Carmona Choquemamani, Kenny Harold; Lazo Mendoza, Jeremy Axl La presente investigación tuvo como objetivo adaptar e implementar un modelo de ciberseguridad basado en el National Institute of Standards and Technology Cybersecurity Framework (NIST CSF) para fortalecer la gestión de vulnerabilidades en la UTI de la SUNARP – Cusco, complementado con controles relacionados de la norma International Organization for Standardization (ISO)/International Electrotechnical Commission (IEC) 27001. La metodología se desarrolló bajo el enfoque del ciclo de mejora continua Plan, Do, Check, Act (PDCA), empleando encuestas al personal técnico, revisión documental de inventarios de activos y análisis de incidentes históricos. Los resultados evidenciaron diferencias en la frecuencia de actualización de inventarios, dependencia de proveedores externos para la atención de incidentes críticos y brechas de capacitación en ciberseguridad. A partir de este diagnóstico se diseñó un modelo que incorpora mecanismos de identificación, priorización y tratamiento de vulnerabilidades, controles de protección y monitoreo, un programa de capacitación y procedimientos de recuperación para servicios críticos. La validación mediante una aplicación piloto en un entorno controlado permitió evidenciar mejoras en los procesos de detección, respuesta y recuperación ante incidentes. Se concluye que la adaptación del NIST CSF, complementada con controles de la norma ISO/IEC 27001, constituye una alternativa viable para fortalecer la gestión de vulnerabilidades y promover la mejora continua de la ciberseguridad en la UTI de SUNARP. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/20.500.12918/13482 2026-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/20.500.12918/13451 Contabilización de camélidos sudamericanos domésticos mediante visión computacional aplicada a imágenes obtenidas por vehículos aéreos no tripulados Huancara Ccolqque, Alex Helder; Soncco Cachura, David La contabilización de camélidos sudamericanos domésticos en zonas altoandinas, como la llama y la alpaca, presenta limitaciones debido a las condiciones geográficas y depende enteramente de los métodos manuales; además, representan un área poco estudiada. En la presente investigación se propone la implementación de una solución tecnológica basada en modelos de visión computacional para la contabilización automática de dos especies morfológicamente semejantes (llamas y alpacas) utilizando vehículos aéreos no tripulados. Para ello, se implementó una solución tecnológica que integra modelos de detección de objetos, técnicas de seguimiento multiobjeto y una aplicación móvil capaz de procesar video en tiempo real de forma local sin conexión a internet, con persistencia de datos, siguiendo la metodología de desarrollo Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM). Los resultados obtenidos evidencian una exactitud promedio superior al 95% en condiciones reales de conteo validados por un especialista en camélidos sudamericanos, así como una reducción en el tiempo de conteo con respecto a los métodos tradicionales. Estos resultados demuestran la viabilidad de aplicación del sistema propuesto, que puede ser una alternativa para la gestión ganadera en zonas remotas. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/20.500.12918/13451 2026-01-01T00:00:00Z http://hdl.handle.net/20.500.12918/13436 Desarrollo e implementación de un sistema de control de calidad en el proceso de hilado de fibra de alpaca utilizando visión computacional Hancco Champi, Fran Anthony En la región del Cusco, la cadena de valor de la fibra de alpaca enfrenta limitaciones competitivas debido a la falta de estandarización en el control de calidad del hilado artesanal, donde la inspección visual manual resulta subjetiva, lenta y propensa a la fatiga del operario. Frente a esta problemática, la presente investigación tuvo como objetivo principal desarrollar e implementar un sistema automatizado de control de calidad basado en visión computacional para la inspección del hilado artesanal. Metodológicamente, se adoptó un enfoque experimental y aplicado. Se diseñó un entorno de adquisición de imágenes controlado y se consolidó un conjunto de datos propio en colaboración con el CITE Textil Camélidos Cusco, registrando defectos morfológicos como neps y vellosidades. Para el procesamiento e inferencia, se entrenaron y evaluaron modelos de aprendizaje profundo basados en la arquitectura YOLO (You Only Look Once), priorizando una alta precisión de segmentación y tiempos de respuesta aptos para entornos reales de producción. Los resultados demuestran la viabilidad técnica del prototipo implementado, logrando clasificar y localizar anomalías con exactitud en condiciones operativas dinámicas. Se concluye que la integración de visión por computador en procesos tradicionales elimina el error por apreciación visual humana, dotando a los productores cusqueños de una herramienta tecnológica accesible que estandariza la calidad técnica y potencia su competitividad comercial. Thu, 01 Jan 2026 00:00:00 GMT http://hdl.handle.net/20.500.12918/13436 2026-01-01T00:00:00Z