El presente trabajo analiza el flujo de agua en canales curvos, que pueden presentar patrones hidrodinámicos particulares, como la alteración de las líneas de corriente, formación de ondas cruzadas, zonas de recirculación y posibles separaciones de flujo en los contornos; todos ellos requieren un análisis hidrodinámico detallado. El análisis se centra en un caso de estudio de una obra de toma con reja lateral de una central hidroeléctrica, que incluye un desripiador de canal curvo y radio pequeño, que conecta la obra de toma a dos cámaras desarenadoras. Este diseño origina una distribución inequitativa del caudal hacia las cámaras desarenadoras, ocasionando que ninguna funcione adecuadamente, y genera una zona de recirculación aguas arriba de la cámara desarenadora izquierda. La metodología emplea modelización numérica tridimensional en OpenFOAM, basada en datos de prototipo. El modelo fue calibrado con un caudal de 8,8 m³/s. Posteriormente, se simuló el tránsito del caudal de diseño de 13 m³/s y se verificó una distribución desigual de caudales en las cámaras desarenadoras. Para abordar este problema, considerando las líneas de corriente de mayor velocidad, se evaluaron dos grupos de alternativas: el primero consistió en ubicar en el desripiador dos paneles de diferentes formas especiales en planta (rectos, quebrados y curvos), y el segundo verificó el comportamiento del flujo con un aumento en el número de paneles y la alteración de la relación de aspecto. En el primer grupo, los escenarios ensayados no modificaron la distribución de caudales en las cámaras desarenadoras. Sin embargo, los paneles modificaron localmente las condiciones hidrodinámicas y lograron alterar la ubicación de la zona de recirculación identificada. Los escenarios del segundo grupo fueron los que arrojaron mejores resultados operativos en cuanto a la distribución de caudales.

El Internet de las Cosas (IoT) y la Inteligencia Artificial (IA) se han consolidado como tecnologías clave para impulsar la agricultura de precisión. Esta revisión sistemática de la literatura explora su integración en el contexto ecuatoriano, considerando cuatro ejes principales: las técnicas de IA aplicadas en la detección de plagas y el monitoreo de cultivos, los tipos de datos agrícolas utilizados, las plataformas IoT más implementadas y los sensores empleados en los sistemas de monitoreo. La revisión abarca 40 estudios publicados entre 2020 y 2025, revelando un predominio de enfoques de machine learning, con aplicaciones destacadas de Redes Neuronales Convolucionales (CNN) y Redes Neuronales Artificiales (ANN), que alcanzaron niveles de precisión entre 0,80 y 0,95. Los datos ambientales y de producción agrícola fueron los más empleados, mientras que plataformas como ThingSpeak y ThingsBoard, junto con soluciones locales, se consolidaron como herramientas frecuentes de gestión en tiempo real. Los hallazgos evidencian tendencias tecnológicas en expansión y desafíos vinculados a la conectividad, los costos y la calidad de los datos, resaltando la necesidad de investigaciones futuras que fortalezcan la productividad y sostenibilidad en cultivos estratégicos del Ecuador como banano, cacao, mango y arroz.

Currently, in the industrial sector, technology can significantly increase productivity and efficiency. However, this advancement also generates multiple challenges related to information security that must be addressed. This systematic review aimed to analyze these challenges in information security management, focusing on three specific aspects: protection models and methodologies, factors that generate vulnerabilities in industrial control systems (ICS), and cyber risks that affect the supply chain. To this end, 45 articles published in journals indexed in databases such as Scopus, EBSCO and ScienceDirect over the last four years were examined. The results indicate that approaches based on Zero Trust, Shapley Additive Explanations (SHAP), Evolutionary Multi-Objective Optimization (EMO) algorithms, and the use of the Industrial Internet of Things (IIoT) offer greater effectiveness in protecting information. In addition, the following were identified as the main vulnerability factors in ICS: excessive connectivity, the use of obsolete operating systems, uncontrolled physical access, incorrect configurations, poor maintenance, cyberattacks, and human error. With regard to the industrial supply chain, the most relevant risks include successful cyberattacks, ransomware, and industrial espionage. In conclusion, security challenges range from interoperability between systems to a shortage of specialized personnel, requiring continuous monitoring and a multidisciplinary strategic approach.

Este trabajo presenta un análisis estructural de un prototipo de bastidor para Go-Kart, desarrollado mediante el método de elementos finitos (FEA), con el propósito de evaluar su comportamiento mecánico frente a cargas estáticas y dinámicas. El diseño se fundamentó en las dimensiones estándar de la CIK-FIA, 700 mm de ancho, 1800 mm de largo y 1070 mm de distancia entre ejes, utilizando tubería de acero ASTM A36, diámetro de 38.1 mm y espesor de 3 mm, material seleccionado por su disponibilidad y relación costo-resistencia en el mercado ecuatoriano. Se modeló un bastidor tipo escalera, aplicando cargas equivalentes al peso del conductor, los componentes y las solicitaciones dinámicas generadas por frenado, aceleración y maniobras de giro. La calidad de la malla fue validada mediante el criterio del cociente de aspecto, con un valor de 3.266, lo que aseguró una buena calidad numérica. Los resultados indicaron que, tras incorporar un larguero transversal adicional, los esfuerzos máximos alcanzaron 232 MPa, permaneciendo por debajo del límite elástico del material de 240 MPa, mientras que la deformación máxima fue de 0.8 mm. Estos resultados confirman la viabilidad estructural del diseño propuesto y destacan la utilidad del análisis computacional como herramienta para optimizar el diseño de bastidor. Se propone esta metodología como base para futuras validaciones experimentales, estudios de fatiga e implementación de materiales alternativos que contribuyan a mejorar la seguridad y eficiencia estructural en vehículos de pequeña escala.

The aim of this study was to evaluate the influence of consumption temperature on sensory perception of butter and the influence of brand on its acceptability. A paired comparison test showed that rancid and dairy odor were not differently perceived (p<0.05) between the samples consumed at 5 °C and 25 °C. However, participants detected differences in butter odor, and color attributes (yellowness and brightness). Moreover, instrumental measurements supported the color sensory results. On the other hand, although overall acceptability of butter seemed to be influenced by the brand, the disconfirmation study demonstrated that sensory characteristics truly drove their acceptability. Therefore, a similar acceptability between own label supermarket brands and a recognized market brand was found. This study demonstrates the consumption temperature and the brand influence strongly on the consumer perception and acceptability and thus, they must be considered when a new product is placed in the market.

This research introduces a computer vision system based on YOLOv8n, an efficient convolutional neural network (CNN) architecture, for real-time classification of blueberry maturity stages. The developed solution automates the detection of three distinct maturity stages (green, semi-ripe, and ripe) to support precision agriculture applications and ensure compliance with Peruvian Technical Standards (NTP) for blueberry exports. Through extensive experimentation using a curated dataset of 550 field-acquired images, the optimized model achieves competitive performance across key evaluation metrics—including precision, recall, average precision (AP), mean average precision (mAP), and F1 score—when compared to relevant previous studies. These results demonstrate the potential of the approach to enhance harvesting efficiency and guarantee adherence to international export quality requirements through automated visual inspection.

El objetivo de esta investigación fue la obtención y caracterización de aislados proteicos de dos variedades de Vicia faba, con el propósito de evaluar si este grano de leguminosa puede aprovecharse en la producción de alimentos proteicos de alta calidad. La importancia de este estudio radica en la necesidad de identificar nuevas fuentes de proteína vegetal que diversifiquen la oferta de ingredientes funcionales y responder a la creciente demanda de alternativas sostenibles frente a la proteína animal. Se ensayaron diferentes condiciones de extracción y precipitación, siendo el mejor tratamiento la extracción alcalina (pH 11) de la harina de variedad peruana, seguida de precipitación isoeléctrica a pH 5.5. Bajo estas condiciones, se obtuvo un rendimiento de 21.41 g/100 g ps, un contenido proteico de 84.17 g/100 g, una digestibilidad de 83.68 % y 19.25 % de PDCASS, lo que refleja una buena calidad nutricional. En cuanto a sus propiedades funcionales, se destacaron: la capacidad de retención de aceite de 5.25 mL.g-1, índice de solubilidad en agua de 30.60 %, capacidad de absorción de agua de 2.74 g agua/g proteína y capacidad de formación de espuma de 30 %. Los resultados indican que el aislado proteico de la variedad peruana de Vicia faba posee un potencial nutricional y funcional significativo, convirtiéndolo en un ingrediente prometedor para el desarrollo de suplementos, alimentos funcionales y formulaciones innovadoras en la industria alimentaria.

This paper presents a review of Wireless Power Transfer (WPT) models, classified based on various studies from scientific repositories. The aim is to create a comprehensive, detailed, and up-to-date database that identifies optimal methods and components for WPT. The collected data are organized in tables, highlighting the key characteristics of each WPT method: Inductive, Capacitive, Microwave, Laser, Ultrasonic, and RF. This information can be used to guide and inform further research aimed at improving WPT system designs. The methodology is divided into five stages: Literature review, classification of WPT methods, selection of main attributes, analysis of results, and documentation. Finally, a webpage was designed to allow researchers and those interested in WPT to access the information quickly.