Revista Facultad de Ingeniería

Enhancing Programming Education with an Active Learning Plan and Artificial Intelligence Integration

Abstract Artificial Intelligence (AI) is transforming higher education, bringing challenges and opportunities. Thus, instilling skills to leverage AI effectively and equip students for the future workforce is crucial. This requires a shift from traditional pedagogical methods toward active learning emphasizing problem-solving, collaborative work, and the integration of AI tools. The proposed Active Learning Plan (ALP) addresses these imperatives. This plan encompasses research, problem-solving, pseudocode validation using AI tools such as ChatGPT, thorough code documentation, group collaboration, and evaluation. The ALP delves into the interplay between AI and higher education, and it challenges students to derive manual solutions, draft pseudocode, document it, and subsequently validate it through ChatGPT. Moreover, it fosters collaboration by encouraging the formation of groups of five to craft questionnaires on the core topic, which are later used for learning assessment. It is paramount for students to reflect on their experience, pinpointing strengths, weaknesses, and areas for improvement. The adopted methodology emphasizes problem-solving and collaboration and allows students to engage with cutting-edge technologies, acquiring pivotal skills. The assessment of this approach was based on the Cronbach's alpha coefficient, yielding a value of 1.99016, indicating significant internal consistency. Upon analyzing the outcomes, 74% surpassed the score of 4.1, 18% passed, and only 8% failed to meet the minimum requirement. The deployment of this ALP proves to be an efficient instrument in readying students for an ever-evolving job market.

Resumen La Inteligencia Artificial (IA) está transformando la educación superior, trayendo consigo desafíos y oportunidades. Para equipar a los estudiantes para el mundo laboral del futuro, es esencial inculcar habilidades para utilizar eficazmente la IA. Esto demanda un giro desde los métodos pedagógicos convencionales hacia un aprendizaje activo que priorice la resolución de problemas, el trabajo colaborativo y la incorporación de herramientas de IA. Un Plan de Aprendizaje Activo (PAA) propuesto aborda estos requisitos. Este plan abarca investigación, solución de problemas, validación de pseudocódigo con herramientas de IA como ChatGPT, documentación detallada del código, colaboración grupal y evaluación. El PAA se sumerge en la relación entre IA y educación superior. Desafía a los alumnos a encontrar soluciones manuales, redactar pseudocódigo, documentarlo y luego validarlo mediante ChatGPT. Además, promueve la colaboración, alentando la formación de grupos de cinco para desarrollar cuestionarios sobre el tema central, utilizados posteriormente para medir el aprendizaje. Es esencial que los estudiantes reflexionen sobre su experiencia, reconociendo fortalezas, debilidades y áreas de mejora. La metodología adoptada no solo se centra en la resolución de problemas y la colaboración, sino que también permite a los estudiantes interactuar con tecnologías vanguardistas, adquiriendo habilidades vitales. La evaluación de este enfoque se basó en el coeficiente alfa de Cronbach, arrojando un valor de 1.99016, señalando una notable consistencia interna. Al analizar los resultados, el 74% superó la puntuación de 4.1, el 18% aprobó, mientras que solo el 8% no alcanzó el mínimo requerido. La implementación de este PAA demuestra ser una herramienta efectiva para preparar a los estudiantes para un mundo laboral en evolución constante.

Resumo A Inteligência Artificial (IA) está transformando o ensino superior, trazendo consigo desafios e oportunidades. Para preparar os alunos para o mundo do trabalho do futuro, é essencial incutir competências para utilizar eficazmente a IA. Isto exige uma mudança dos métodos pedagógicos convencionais para uma aprendizagem ativa que priorize a resolução de problemas, o trabalho colaborativo e a incorporação de ferramentas de IA. Uma proposta de Plano de Aprendizagem Ativa (ALP) aborda esses requisitos. Este plano cobre pesquisa, solução de problemas, validação de pseudocódigo com ferramentas de IA como ChatGPT, documentação detalhada de código, colaboração em grupo e avaliação. O PAA mergulha na relação entre IA e ensino superior. Desafie os alunos a encontrar soluções manuais, escrever pseudocódigo, documentá-lo e depois validá-lo usando ChatGPT. Além disso, promove a colaboração, incentivando a formação de grupos de cinco pessoas para desenvolver questionários sobre o tema central, posteriormente utilizados para medir a aprendizagem. É essencial que os alunos reflitam sobre a sua experiência, reconhecendo pontos fortes, fracos e áreas de melhoria. A metodologia adotada não se concentra apenas na resolução de problemas e na colaboração, mas também permite aos alunos interagir com tecnologias de ponta, adquirindo competências vitais. A avaliação desta abordagem baseou-se no coeficiente alfa de Cronbach, obtendo-se um valor de 1,99016, indicando notável consistência interna. Ao analisar os resultados, 74% ultrapassaram a nota 4,1, 18% passaram, enquanto apenas 8% não atingiram o mínimo exigido. A implementação deste PAA revela-se uma ferramenta eficaz para preparar os alunos para um mundo de trabalho em constante evolução.

Fourier Analysis Approach to Identify Water Bodies Through Hyperspectral Imagery

Abstract Unlike conventional images, which have three channels of information, hyperspectral images are composed of many spectral channels that provide detailed information about the materials present in them. Thus, considering their great potential to monitor changes in the environment and the importance of freshwater bodies for life and nature, it is relevant to propose and evaluate the effectiveness of different computational methods focused on detecting bodies of water in hyperspectral images; therefore, this research proposes and evaluates a computational method based on Fourier phase similarity. To do so, four methodological phases were defined, namely: exploration and selection of open-source technologies for hyperspectral image analysis, determination of the characteristic pixel of water bodies, calculation of Fourier phase similarity between the representative pixel of water bodies and the 200 sample pixels chosen from water bodies and other materials, and verification of the method on a test hyperspectral image. Spectral, NumPy, and Pandas libraries of Python were used to implement the proposed method, which resulted, for the first 170 bands, on an average phase similarity of 99.46% with respect to water body pixels and a minimum phase similarity with water body pixels of 93.01%. The results show that the proposed method is effective to detect water body pixels and can be used or extrapolated as an alternative to detection methods based on correlation metrics and machine learning.

Resumen A diferencia de las imágenes convencionales, las cuales cuentan con tres canales de información, las imágenes hiperespectrales están conformadas por una gran cantidad de canales espectrales que permiten brindar información detallada sobre diferentes materiales presentes en ellas. De este modo, teniendo en cuenta el gran potencial que tienen estas imágenes en la monitorización de cambios en el ambiente y considerando la importancia de los cuerpos de agua dulce para la vida y la naturaleza, es relevante proponer y evaluar la efectividad de diferentes métodos computacionales enfocados en la detección de cuerpos de agua en imágenes hiperespectrales. Por ende, el objetivo de esta investigación es proponer y evaluar un método computacional basado en la similitud de fase de Fourier para la detección de cuerpos de agua en éstas. Para esto, fueron definidas cuatro fases metodológicas: exploración y selección de tecnologías libres para el análisis de imágenes hiperespectrales, determinación del pixel característico de los cuerpos de agua, cálculo de la similitud de fase de Fourier entre el pixel representativo de los cuerpos de agua y los 200 pixeles de muestra escogidos de cuerpos de agua y otros materiales, y verificación del método en una imagen hiperespectral de prueba. El método propuesto fue implementado mediante el uso de las librerías Spectral, NumPy y Pandas de Python, obteniendo como resultado para las primeras 170 bandas una similitud de fase promedio de 99,46% con respecto a pixeles de cuerpos de agua y una similitud de fase mínima con pixeles de cuerpos de agua de 93,01%. Los resultados permiten concluir que el método propuesto es efectivo para detectar pixeles de cuerpos de agua y puede ser usado o extrapolado como alternativa a los métodos de detección basados en métricas de correlación y machine learning.

Resumo Ao contrário das imagens convencionais, que possuem três canais de informação, as imagens hiperespectrais são compostas por um grande número de canais espectrais que permitem fornecer informações detalhadas sobre os diferentes materiais nelas presentes. Assim, tendo em conta o grande potencial que estas imagens têm na monitorização de alterações no ambiente e considerando a importância dos corpos de água doce para a vida e a natureza, é relevante propor e avaliar a eficácia de diferentes métodos computacionais focados na detecção de corpos. de água em imagens hiperespectrais. Portanto, o objetivo desta pesquisa é propor e avaliar um método computacional baseado na similaridade de fases de Fourier para detecção de corpos d'água neles. Para isso foram definidas quatro fases metodológicas: exploração e seleção de tecnologias livres para análise de imagens hiperespectrais, determinação do pixel característico dos corpos d'água, cálculo da similaridade de fase de Fourier entre o pixel representativo dos corpos d'água e o 200 pixels de amostra escolhidos em corpos d'água e outros materiais, e verificação do método em uma imagem hiperespectral de teste. O método proposto foi implementado através da utilização das bibliotecas Spectral, NumPy e Pandas Python, obtendo como resultado para as primeiras 170 bandas uma similaridade de fase média de 99,46% em relação aos pixels de corpos d'água e uma similaridade de fase mínima com pixels de corpos de água de 93,01%. Os resultados permitem concluir que o método proposto é eficaz para detecção de pixels de corpos d'água e pode ser utilizado ou extrapolado como alternativa aos métodos de detecção baseados em métricas de correlação e aprendizado de máquina.

Advancements in Three-Phase Short-Circuit Fault Computation for Power System Generators: A Comprehensive Review

Abstract The Synchronous Machine (SM) representation is crucial for understanding the power system's behavior during transient states, particularly in stability and short circuit studies. The SM is typically modeled using complete models (structure and parameters) that simulate its transient state via a three-phase short-circuit fault. This paper reviews the current state of the art in the SM representation, focusing on its model structure and parameter determination through test-measurement techniques. Most SM research is centered on these two areas. Research on simulating empirical three-phase short-circuit faults involves two approaches: computing with an empirical short-circuit function and numerical integration using Electromagnetic Transient Programs (EMTP), which show machine behavior through magnitude curves over time. However, current computational limitations prevent analytical descriptions of the SM behavior in transient states. Therefore, the focus of research should be on determining a closed-form solution for the frequency response test, also known as the SSFR, which provides the most information about the SM behavior.

Resumen La representación de la máquina sincrónica, MS, es de suma importancia cuando se desea conocer el comportamiento del sistema de potencia en estado transitorio, de lo cual se ocupan los estudios de cortocircuito y estabilidad. En el avance de este conocimiento la MS es representada por variados modelos completos (estructura y parámetros) simulando su estado transitorio por condición de falla de cortocircuito trifásico. Esta es la temática que se aborda en este artículo a manera de revisión del estado del arte. La revisión muestra que buena parte de la investigación en la representación de la MS se enfoca en las estructuras de modelo y las técnicas de medición mediante ensayos para obtener datos conducentes a evaluar sus parámetros. La investigación en simulación de las corrientes de falla trifásica se enmarca, de una parte, por el cálculo mediante una función de cortocircuito empírica, y de otra por integración numérica, mediante programas de transitorios electromagnéticos, EMTP, los cuales presentan el comportamiento a través de las curvas de magnitud en el tiempo. Entonces, las limitaciones actuales de cálculo impiden describir analíticamente el comportamiento de la MS en estado transitorio, así se concluye que la investigación debe orientarse a determinar la forma cerrada para el ensayo que ofrece más información de la MS, el de respuesta en frecuencia SSFR.

Resumo A representação da máquina síncrona, MS, é de extrema importância quando se deseja conhecer o comportamento do sistema de potência em estado transitório, que é o que tratam os estudos de curto-circuito e estabilidade. No avanço deste conhecimento, o MS é representado por diversos modelos completos (estrutura e parâmetros) simulando seu estado transitório devido a uma condição de falta de curto-circuito trifásico. Este é o tema abordado neste artigo como uma revisão do estado da arte. A revisão mostra que grande parte da pesquisa na representação de MS concentra-se em estruturas de modelos e técnicas de medição por meio de testes para obter dados que levem à avaliação de seus parâmetros. A investigação em simulação de correntes de falta trifásicas enquadra-se, por um lado, no cálculo utilizando uma função empírica de curto-circuito, e por outro, na integração numérica, recorrendo a programas de transientes electromagnéticos, EMTP, que apresentam o comportamento através da magnitude curvas ao longo do tempo. Portanto, as atuais limitações de cálculo impedem descrever analiticamente o comportamento do MS em estado transitório, concluindo-se assim que a pesquisa deve ter como objetivo determinar a forma fechada para o teste que oferece mais informações sobre o MS, a resposta em frequência do SSFR teste.

Development of an Application for Calculating the Power Flow of Bipolar DC Networks Using the MATLAB Environment

Abstract This work proposes the design of a graphic interface to solve the power flow problem in unbalanced bipolar direct current (DC) networks using the successive approximations method. The goal of the graphic interface is to facilitate the user's calculation of the power flow without the need for prior knowledge of programming languages. This work is divided into three stages. The first presents the mathematical power flow model for unbalanced bipolar DC networks using the successive approximations method. The second presents the implementation of the graphic interface, applying the aforementioned mathematical model. The third stage presents the main characteristics of the DC systems under study, in addition to solving the power flow problem through the program and a comparison with the results reported in the specialized literature. Numerical validations demonstrate that the program solves the power flow and finds the same solution as the specialized literature with 100% efficiency, which confirms the program's accuracy and establishes it as a reliable source of information. This document shows the step-by-step creation of the interface, which was tested with two types of networks to corroborate the validity of the program.

Resumen Este trabajo plantea el diseño de una interfaz gráfica para resolver el problema de flujo de potencia en redes bipolares de corriente continua (CC) desbalanceadas mediante el método de aproximaciones sucesivas. El objetivo de la interfaz gráfica es facilitarle al usuario el cálculo del flujo de potencia sin la necesidad de conocimientos previos en lenguajes de programación. Este trabajo está dividido en tres etapas. La primera presenta el modelo matemático de flujo de potencia en redes bipolares DC desbalanceadas mediante el método de aproximaciones sucesivas. La segunda presenta la implementación de la interfaz gráfica, aplicando el modelo matemático mencionado anteriormente. La tercera etapa presenta las principales características de los sistemas DC bajo estudio, además de la solución del problema de flujo de potencia por medio del programa y una comparación con los resultados reportados en la literatura especializada. Las validaciones numéricas demuestran que el programa resuelve el flujo de potencia y encuentra la misma solución de la literatura especializada, con una eficiencia del 100%, lo cual confirma la precisión del programa y lo constituye en una fuente confiable de información. En este documento se muestra el paso a paso de la creación de la interfaz, la cual fue puesta a prueba con dos tipos de redes con el fin de corroborar la validez del programa.

Resumo Este trabalho propõe o projeto de uma interface gráfica para resolver o problema de fluxo de potência em redes bipolares desequilibradas de corrente contínua (CC) utilizando o método de aproximações sucessivas. O objetivo da interface gráfica é facilitar ao usuário o cálculo do fluxo de potência sem a necessidade de conhecimento prévio de linguagens de programação. Este trabalho está dividido em três etapas. A primeira apresenta o modelo matemático de fluxo de potência em redes DC bipolares desbalanceadas utilizando o método de aproximações sucessivas. A segunda apresenta a implementação da interface gráfica, aplicando o modelo matemático citado acima. A terceira etapa apresenta as principais características dos sistemas CC em estudo, além da solução do problema de fluxo de potência através do programa e uma comparação com os resultados reportados na literatura especializada. As validações numéricas demonstram que o programa resolve o fluxo de potência e encontra a mesma solução na literatura especializada, com eficiência de 100%, o que confirma a precisão do programa e o constitui como uma fonte confiável de informações. Este documento mostra o passo a passo da criação da interface, que foi testada com dois tipos de redes para corroborar a validade do programa.

HASCC: A Hybrid Algorithm for Skin Cancer Classification

Abstract Skin cancer is a dangerous and potentially lethal disease that is steadily increasing worldwide. Signs of skin cancer may include changes in the appearance of moles or the emergence of new spots on the skin. Early detection is crucial, as many types of skin cancer respond well to treatment when addressed in the early stages. Computer-aided diagnostic tools are employed to aid in the diagnosis of this disease. This article introduces HASCC, a hybrid algorithm implemented through a graphical user interface for skin cancer classification. The algorithm integrates image processing, feature extraction using the VGG16 algorithm with component reduction through PCA, and classification using XGBoost trained on images from the HAM10000 dataset. The hybrid algorithm was executed and tested on a Raspberry Pi 4 embedded system. HASCC was compared at both hardware and software levels with other computational intelligence methods and architectures, revealing notable improvements in terms of accuracy, ranging from 88.2% to 93.2%, with an average execution time of 250 milliseconds at low machine resource demand during the diagnostic process. Additionally, HASCC's performance was compared against previous research focused on skin cancer detection and classification. The hardware performance demonstrates that HASCC can be implemented on single-board microprocessor devices, and its software performance suggests viability for supporting the diagnosis and classification of skin cancer.

Resumen El cáncer de piel es una enfermedad peligrosa y potencialmente letal que aumenta constantemente en los reportes de casos de cáncer a nivel mundial. Los signos de cáncer de piel pueden incluir cambios en la apariencia de los lunares o la aparición de nuevas manchas en la piel. La detección temprana es fundamental, ya que muchos tipos de cáncer de piel responden bien al tratamiento si se abordan en las etapas iniciales. Para el apoyo en el diagnóstico de esta enfermedad se emplean herramientas de diagnóstico asistido. Este artículo presenta HASCC, un algoritmo híbrido implementado mediante una interfaz gráfica de usuario para la clasificación del cáncer de piel. El algoritmo integra procesamiento de imágenes, extracción de características mediante el algoritmo VGG16 con reducción de componentes mediante PCA y clasificación mediante XGBoost entrenado con imágenes del Conjunto de Datos HAM10000. El algoritmo híbrido se ejecutó y se probó sobre un sistema embebido Raspberry Pi 4. HASCC se comparó a nivel hardware y a nivel software con otros métodos y arquitecturas de inteligencia computacional, y se obtuvo que el sistema propuesto mostró mejores notables en términos de precisión, que osciló entre el 88.2 % y 93.2 %, con un tiempo promedio de ejecución de 250 milisegundos a baja demanda de recursos de máquina durante el proceso de diagnóstico. Adicionalmente, el rendimiento de HASCC se comparó contra investigaciones previas enfocadas a la detección y clasificación de cáncer de piel. El rendimiento a nivel hardware demuestra que HASCC es viable para implementación en dispositivos microprocesadores de placa única, y con su desempeño a nivel de software se infiere que es viable para el apoyo en el diagnóstico y clasificación del cáncer de piel.

Resumo O câncer de pele é uma doença perigosa e potencialmente letal que vem aumentando constantemente nos relatos de casos de câncer em todo o mundo. Os sinais de câncer de pele podem incluir alterações na aparência de manchas ou aparecimento de novas manchas na pele. A detecção precoce é essencial, pois muitos tipos de câncer de pele respondem bem ao tratamento se tratados nos estágios iniciais. Ferramentas de diagnóstico assistido são utilizadas para apoiar o diagnóstico desta doença. Este artigo apresenta o HASCC, um algoritmo híbrido implementado usando uma interface gráfica de usuário para classificação do câncer de pele. O algoritmo integra processamento de imagens, extração de características usando o algoritmo VGG16 com redução de componentes usando PCA e classificação usando XGBoost treinado com imagens do Dataset HAM10000. O algoritmo híbrido foi executado e testado em um sistema embarcado Raspberry Pi 4 e comparado a nível de hardware e a nível de software com outros métodos e arquiteturas de inteligência computacional, e obteve-se que o sistema proposto apresentou melhores resultados em termos de precisão. , que variou de 88,2% a 93,2%, com tempo médio de execução de 250 milissegundos com baixa demanda de recursos da máquina durante o processo de diagnóstico. Além disso, o desempenho do HASCC foi comparado com pesquisas anteriores focadas na detecção e classificação do câncer de pele. O desempenho ao nível do hardware demonstra que o HASCC é viável para implementação em dispositivos microprocessados de placa única, e com o seu desempenho ao nível do software infere-se que é viável para apoiar o diagnóstico e classificação do cancro da pele.