DATATECH fomenta el pensamiento crítico y el trabajo en equipo para crear entornos de programación inteligente y monitoreo de redes bajo el enfoque de detección de anomalías, mejorando la calidad de vida comunitaria.
Somos un grupo de investigación universitario que fomenta el aprendizaje activo, la innovación tecnológica y la investigación aplicada.
Fortalecer la formación académica y profesional de los estudiantes de ingeniería de sistemas mediante la investigación en ciencia de datos, aprendizaje automático y gestión de datos, nos comprometemos a proporcionar un espacio de aprendizaje práctico donde se puedan aplicar los conocimientos adquiridos, desarrollar habilidades investigativas y contribuir al avance de la tecnología en nuestro país
Ser un referente nacional en investigación y formación en ciencia de datos e inteligencia artificial, consolidándonos como un espacio de innovación y excelencia académica, donde nuestros estudiantes adquieran las habilidades y competencias necesarias para enfrentar los desafíos tecnológicos del futuro; aspiramos a generar un impacto positivo en la sociedad colombiana
Somos un grupo de investigación conformado por estudiantes y docentes de la Universidad Cooperativa de Colombia. Nuestra esencia radica en la integración del conocimiento académico con la práctica investigativa, con el propósito de aportar soluciones tecnológicas a problemáticas sociales, empresariales y ambientales.
El equipo de DATATECH está compuesto por estudiantes de distintos semestres en formación, jóvenes investigadores y docentes con amplia trayectoria en proyectos académicos y de innovación tecnológica. Cada miembro aporta una perspectiva única, enriqueciendo el trabajo colectivo con sus habilidades y experiencias.
Nuestro grupo de investigación está conformado por estudiantes apasionados por la ciencia de datos y la inteligencia artificial, acompañados por un profesor líder que orienta el proceso investigativo.
Estudiante de Ingeniería de Sistemas
Progreso: 8º semestre
Certificaciones: Inteligencia artificial, Desarrollo web, Interfaces avanzadas, QA
Proyecto: Clasificación de aves tolimenses mediante redes neuronales convolucionales (CNN)
Estudiante de Ingeniería de Sistemas
Progreso: 8º semestre
Certificaciones: Scrum foundation, Fundamentos de inteligencia artificial, Lógica de programación, Analítica de datos con perspectiva ética, Diseño, Maquetado y Desarrollo de front end, Implementation DB No-SQL
Proyecto: Juegos para personas con movilidad reducida mediante gestos corporales usando visión por computadora
Estudiante de Ingeniería de Sistemas
Progreso: 8º semestre
Certificaciones: Diseño y Desarrollo de Front-end, Desarrollo de aplicaciones móviles, Programación en python, Fundamentos de machine y deep learning
Proyecto: Clasificación de imágenes de aves mediante arquitecturas híbridas de Redes Neuronales Convolucionales Cuánticas (QCNN)
Estudiante de Ingeniería de Sistemas
Progreso: 7º semestre
Certificaciones: Técnico en sistemas, Tecnólogo en ADSI, Programación en python
Proyecto: Generación de diferentes angulos de una imágen 3D a partir de una sola imágen inicial con NeRFs y GANs
Estudiante de Ingeniería de Sistemas
Progreso: 6º semestre
Certificaciones: Redes, Fundamentos de programación
Proyecto: Monitoreo de presencia, movimiento y signos vitales mediante Wi-fi sensing y Deep Learning, Uso de herramientas de análisis de datos
Estudiante de Ingeniería de Sistemas
Progreso: 6º semestre
Certificaciones: Técnico en Diseño e Integración Multimedial, Redes, Fundamentos de programación
Proyecto: Univoz: Clonación de voz con inteligencia artificial como herramienta de accesibilidad para personas con barreras comunicativas
Estudiante de Ingeniería de Sistemas
Progreso: 6º semestre
Certificaciones: Programación en python, Manejo de librerias para visión por computadora y procesamiento de imágenes
Proyecto: Detección y traducción de lenguaje de señas usando RNN, MediaPipe y Visión por computadora
El Programa de Ingeniería de Sistemas de la Universidad Cooperativa de Colombia, Ibagué-Espinal se enorgullece en informar que participó activamente en el XXII Encuentro Departamental de Semilleros de Investigación – Nodo Tolima, un espacio académico promovido por la red RedCOLSI que fortalece la cultura investigativa en el país y estimula la formación temprana de investigadores desde la educación superior.
En el marco del compromiso por integrar la investigación con la formación académica y la proyección social, desde el Línea de Investigación en Inteligencia Artificial, adscrita al Laboratorio de Tecnologías Emergentes, realizamos una jornada de socialización de proyectos en el Colegio Comfatolima Ana Julia Suárez de Zorroza, donde nuestros estudiantes tuvieron la oportunidad de compartir avances significativos derivados de algunos de los cursos del programa de Ingeniería de Sistemas.
Se trata de un ejercicio académico y práctico de inmersión en el que participan estudiantes universitarios de programas de Ingeniería de Sistemas y Tecnologías de la Información. Durante esta actividad, los jóvenes tienen la oportunidad de visitar empresas del sector TI y conocer de primera mano sus dinámicas, procesos y retos actuales. La experiencia busca acercarlos al mundo laboral, brindándoles una perspectiva más clara sobre las competencias y habilidades que demanda la industria.
La Universidad Cooperativa de Colombia, sede Ibagué–Espinal, realizó con éxito las Jornadas Académicas Internacionales de Ingeniería 2025, un espacio en el que los estudiantes compartieron sus proyectos de investigación a través de exposiciones de póster. La actividad permitió visibilizar temáticas innovadoras relacionadas con ingeniería sostenible y entornos inteligentes, fortaleciendo las habilidades prácticas, el pensamiento crítico y la capacidad de comunicación de los participantes.
Desarrollo de un modelo de aprendizaje profundo para identificar especies de aves en el Tolima, apoyando la educación ambiental en la región.
Tecnologías: Redes Neuronales Convolucionales (CNN), Python, TensorFlow
Diseño de videojuegos controlados por gestos corporales con visión por computadora para promover inclusión y accesibilidad en el entretenimiento digital.
Tecnologías: Visión por Computadora, Python, OpenCV
Generación de diferentes ángulos tridimensionales a partir de una imagen 2D, aplicando modelos de inteligencia artificial generativa.
Tecnologías: NeRFs, GANs, PyTorch
Uso de Wi-Fi sensing y deep learning para detectar presencia, movimientos y signos vitales sin necesidad de sensores invasivos.
Tecnologías: Wi-Fi Sensing, Deep Learning, Python
Sistema de visión por computadora para reconocer gestos y traducir la lengua de señas en tiempo real a texto o voz.
Tecnologías: RNN, MediaPipe, Python, OpenCV
Sistema de clonación de voz mediante técnicas de deep learning e inteligencia artificial, capaz de replicar con alta fidelidad el timbre de una persona a partir de grabaciones de audio
Tecnologías: Numpy, Librosa, Python, Tensorflow
Aplicación de deep learning para identificar plagas agrícolas en imágenes de cultivos, mejorando la productividad y reduciendo el uso de pesticidas.
Tecnologías: Deep Learning, EfficientNet, Python
Identificación de insectos mediante visión artificial para contribuir a estudios ecológicos y agrícolas.
Tecnologías: MobileNetV3, TensorFlow, Python
