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Talento Unicomfacaucano aunó esfuerzos interinstitucionales con investigadores de la Universidad Nacional Abierta y a Distancia – UNAD, la Universidad del Cauca, Universidade Portucalense y Universidade de Aveiro de Portugal para llevar a cabo la investigación: “Implementación de TinyML en dispositivos de Internet de las Cosas: una revisión sistemática de la literatura.”.
La investigación realizada por los investigadores Andrés Felipe Solís Pino de la Corporación Universitaria Comfacauca y Vanessa Agredo-Delgado quien en su momento fue docente de la Corporación Universitaria Comfacauca; Daniel Steven Moran Pizarro de la Universidad Nacional Abierta y a Distancia; Pablo H. Ruiz y Cesar Alberto Collazos de la Universidad del Cauca y Fernando Moreira de la Universidade Portucalense y Universidade de Aveiro de Portugal, permitió analizar a fondo cómo se está aplicando esta tecnología en el mundo real. Para ello, se revisó información de 7 bases de datos científicas internacionales y estudió en detalle 114 investigaciones, logrando una visión completa y actual del tema.
De esta forma el estudio se centró en entender cómo funciona el TinyML, una tecnología que permite llevar la inteligencia artificial a dispositivos pequeños, como sensores o equipos electrónicos, para que puedan procesar información y tomar decisiones en tiempo real, incluso sin conexión a internet.
Entre los principales hallazgos, se destaca que el TinyML, o inteligencia artificial en miniatura, que permite procesar datos directamente en dispositivos como sensores y microcontroladores, lo que mejora la privacidad y reduce significativamente los tiempos de respuesta. Asimismo, se evidenció que las aplicaciones más relevantes están en el monitoreo de la salud, dispositivos médicos portátiles, y en el seguimiento de variables ambientales.
Como resultado de este riguroso proceso investigativo, el artículo fue aceptado y publicado en la revista científica Journal of Industrial Information Integration, de la editorial Elsevier (Países Bajos), una publicación de alcance internacional clasificada en Q1 – A1 en el sistema de indexación internacional y nacional, respectivamente, lo que respalda la calidad, pertinencia y solidez académica del trabajo desarrollado.
De esta forma Unicomfacauca reafirma la importancia de la investigación y la generación de conocimiento con proyección internacional. Resaltando el papel de nuestros investigadores en el desarrollo de nuevas tecnologías, así como la importancia de las alianzas con otras instituciones para seguir aportando soluciones que respondan a las necesidades actuales y contribuyan al avance de la ciencia y la tecnología.
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Tiny Machine Learning (TinyML) es una forma de usar inteligencia artificial en dispositivos pequeños y de bajo consumo —como sensores, relojes o equipos electrónicos— para que puedan analizar información y tomar decisiones por sí mismos, sin necesidad de internet.
