Examinando por Autor "Gomez Gomez, Jorge"

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    PublicaciónRestringido
    Implementacion de un sistema de procesamiento y evaluación de incidentes de inseguridad en la ciudad de Montería
    (Universidad de Córdoba, 2024-07-11) Hoyos Quiñonez, Fernan David De; Gomez Gomez, Jorge; Crawford Vidal, Richard Adolfo; Fernandez Arango, Alexander; Gomez Gomez, Jorge
    Este estudio examina el uso del crowdsourcing como una herramienta para mitigar la inseguridad en la ciudad de Montería. La investigación combinó métodos cuantitativos y cualitativos, utilizando una aplicación móvil y un sitio web para recopilar y analizar datos sobre incidentes de seguridad reportados por los ciudadanos. Los resultados muestran que los tipos de incidentes más comunes incluyen hurto en comercios y peleas callejeras. La geolocalización permitió mapear áreas de mayor riesgo, facilitando la identificación de patrones delictivos y la toma de decisiones por parte de las autoridades. A pesar de los desafíos relacionados con la privacidad y la regulación de datos, el estudio demuestra que el crowdsourcing puede ser una estrategia eficaz para mejorar la seguridad urbana. Los hallazgos sugieren que la participación ciudadana, respaldada por la tecnología, puede contribuir significativamente a la formulación de políticas y estrategias para enfrentar la inseguridad en Montería y otras ciudades con problemas similares
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    PublicaciónAcceso abierto
    Transcripción de audio a texto sesiones municipales en planetaria
    (Universidad de Córdoba, 2024-07-11) Ruiz Melendres, Jaime Andrés; Gómez Gómez, Jorge Eliecer; Gomez Gomez, Jorge
    El documento aborda la problemática de la transcripción manual de sesiones municipales en Planeta Rica. Se investiga sobre el uso de herramientas de código abierto para automatizar la transcripción de audio a texto en estas sesiones, con el objetivo de mejorar la eficiencia y la precisión de este proceso. Se destaca la importancia de la integración de modelos en el sistema para abordar diferentes aspectos y mejorar la calidad de las transcripciones. En este sentido, se mencionan dos modelos de inteligencia artificial: Whisper de OpenAI y Spleeter de Deezer. Whisper es un modelo de reconocimiento de voz de propósito general. Por otro lado, Spleeter es una herramienta de separación de pistas de audio que utiliza modelos previamente entrenados para separar las voces de cualquier pista de audio. Además, se desarrolla una arquitectura que permite la integración de estos modelos de forma automática. Esta arquitectura se basa en el uso de Python para el manejo de los modelos de inteligencia artificial, mientras que el backend de la aplicación se desarrolla con Go y el frontend con Next.js/React. Lo que permitio la automatización de las transcripciones de las sesiones del concejo municipal de Planeta Rica, mejorando la eficiencia y la precisión del proceso.