DOCTORADO
Bibliografía
| (Aethon, 2025) | Aethon. (2025). How did the term Autonomous Mobile Robot come about?. Aethon. https://aethon.com/autonomous-mobile-robot-term/ |
| (Cangelosi et al., 2022) | Cangelosi, A. y Asada, M. (2022). Cognitive Robotics. Intelligent Robotics and Autonomous Agents series, MIT Press. https://direct.mit.edu/books/oa-edited-volume/5331/Cognitive-Robotics |
| (Jiang, 2015) | Jiang, R. (2015). A review of Network Topology. 4th International Conference on Computer, Mechatronics, Control and Electronic Engineering (ICCMCEE 2015). https://www.researchgate.net/publication/301419809_A_review_of_Network_Topology |
| (Levesque et al., 2008) | Levesque, H. y Lakemeyer, G. (2008). Foundations of Artificial Intelligence Volume 3, Chapter 23 Cognitive Robotics.Elsevier. https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S1574652607030234 |
| (Mordor, 2025) | Mordor Intelligence.(2025). Análisis del Tamaño y Participación del Mercado de Robótica. Mordor Intelligence. https://www.mordorintelligence.com/es/industry-reports/robotics-market |
| (Newman, 1945) | Newman, J. (1945, junio). First Draft of a report on the EDVAC. Internet Archive. https://archive.org/details/20200901-vN_First_Draft_Report_EDVAC_Moore_Sch_1945/page/n1/mode/2up |
| (Walk, 2025) | Walk. (2025). AI Terms Explained: Embodied AI vs. Physical AI. Walk in The Clouds. https://medium.com/@thevalleylife/ai-terms-explained-embodied-ai-vs-physical-ai-2ad3bec23792 |
Programas desarrollados en Python para la Tesis
Large Language Models (LLMs) - Similitud
- Calcula la similitud en porcentaje entre 2 frases usando Similitud Coseno y Word Embeddings con un LLM (codigo python, python_llm_similitud_frases.py).
Large Language Models (LLMs) - Locales
- Envía una pregunta a un LLM y le regresa la respuesta (codigo python, python_llm_pregunta.py).
Robótica (Voz)
- Interacción Humano Robot por voz (codigo python, python_robotica_interaccion_voz.py).
Archivos de Texto (CSV)
- Lee fila por fila de un archivo CSV y lo va guardando en otro archivo CSV (codigo python, python_datos_csv_copiar_csv.py).
Fecha y Hora (Tiempo)
- Calcula el tiempo de duración de un proceso (codigo python, python_tiempo_calcular.py).
- Calcula el tiempo de duración de una función (codigo python, python_tiempo_calcular_funcion.py).
Metadatos
- Pregunta los metadatos y con ellos genera un archivo de texto (se usa para guardar datos de pruebas de software) (codigo python, python_metadatos_generar_txt.py).
- Lista de LLMs y su utilización en diferentes plataformas y aplicaciones (manual en HTML).
- Compara 2 frases e imprime su porcentaje de similitud usando la biblioteca "spacy" (codigo python, python_similitud_spacy.py).
- Compara 2 frases e imprime su porcentaje de similitud usando la biblioteca "Compara 2 frases e imprime su porcentaje de similitud usando la biblioteca "scikit-learn"" (codigo python, python_similitud_scikit-learn.py).
Códigos - Artículo: Detección de órdenes
Robocup
- Código original para generar órdenes a un robot para el concurso de la Robocup @Home https://github.com/RoboCupAtHome/CommandGenerator.
Robótica (Generación de Datasets)
- Genera 1,000,000 órdenes aleatorias para un robot de servicio, elimina las repetidas y las almacena en un archivo csv (código python, python_robotica_generar_dataset_ordenes.zip).
Large Language Models (LLMs) - Traducción
- Traduce un Dataset de Inglés a Español generando un nuevo dataset (codigo python, python_llm_traduccion_dataset.py).
Large Language Models (LLMs) - Sinónimos
- A partir de un dataset con frases en español genera uno nuevo con sinónimos de las frases del dataset original (codigo python, python_llm_sinonimos_dataset.py).
Large Language Models (LLMs) - Antónimos
- A partir de un dataset con frases en español genera uno nuevo con antónimos de las frases del dataset original (codigo python, python_llm_antonimos_dataset.py).
Datasets Generados para hacer las pruebas
Original Inglés (284,440:)- Lista de 284,440 órdenes en inglés sin repetir para un robot de servicio que se usan para el concurso de RoboCup en formato CSV (archivo CSV comprimido, dataset_026_robot_ordenes_ingles_284440.csv.zip).
- Lista de 3 órdenes en inglés sin repetir para un robot de servicio que se usan para el concurso de RoboCup en formato CSV (archivo CSV, dataset_031_english_original_50_a_3.csv).
- Lista de las primeras 3 órdenes en español (del dataset anterior) sin repetir, para un robot de servicio que se usan para el concurso de RoboCup en formato CSV (archivo CSV, dataset_032_robot_ordenes_spanish_50_a_3.csv).
- Lista de las primeras 3 órdenes en español sinónimos (del dataset anterior) sin repetir, para un robot de servicio que se usan para el concurso de RoboCup en formato CSV (archivo CSV, dataset_033_robot_ordenes_spanish_sinonimos_50_a_3.csv).
- Lista de las primeras 3 órdenes en español antónimos (del dataset anterior) sin repetir, para un robot de servicio que se usan para el concurso de RoboCup en formato CSV (archivo CSV, dataset_036_robot_ordenes_spanish_antonimos_3.csv).
- Lista de 1,000 órdenes en inglés sin repetir para un robot de servicio que se usan para el concurso de RoboCup en formato CSV (archivo CSV, dataset_027_robot_ordenes_ingles_1000.csv).
- Lista de 1,000 órdenes en español (traducción del anterior) sin repetir para un robot de servicio que se usan para el concurso de RoboCup en formato CSV (archivo CSV, dataset_028_robot_ordenes_spanish_1000.csv).
- Lista de las primeras 50 órdenes en español (del dataset original de 1,000 órdenes) sin repetir, para un robot de servicio que se usan para el concurso de RoboCup en formato CSV (archivo CSV, dataset_029_robot_ordenes_spanish_50.csv).
- Lista de las primeras 100 órdenes en español (del dataset original de 1,000 órdenes) sin repetir, para un robot de servicio que se usan para el concurso de RoboCup en formato CSV (archivo CSV, dataset_034_robot_ordenes_spanish_100.csv).
- Lista de las órdenes en español de la 101 a la 200 (del dataset original de 1,000 órdenes) sin repetir, para un robot de servicio que se usan para el concurso de RoboCup en formato CSV (archivo CSV, dataset_038_robot_ordenes_spanish_101-200.csv).
- Lista de las primeras 50 órdenes en español sinónimos (del dataset original de 1,000 órdenes) sin repetir, para un robot de servicio que se usan para el concurso de RoboCup en formato CSV (archivo CSV, dataset_030_robot_ordenes_spanish_sinonimos_50.csv).
- Lista de las primeras 100 órdenes en español sinónimos (del dataset original de 1,000 órdenes) sin repetir, para un robot de servicio que se usan para el concurso de RoboCup en formato CSV (archivo CSV, dataset_035_robot_ordenes_spanish_sinonimos_100.csv).
- Lista de las primeras 100 órdenes en español antónimos (del dataset original de 1,000 órdenes) sin repetir, para un robot de servicio que se usan para el concurso de RoboCup en formato CSV (archivo CSV, dataset_037_robot_ordenes_spanish_antonimos_100.csv).
Creación de Datasets
Large Language Models (LLMs) - Sinónimos- A partir de un dataset con frases en español genera uno nuevo con sinónimos de las frases del dataset original (codigo python, python_llm_sinonimos_dataset.py).
- A partir de un dataset con frases en español genera uno nuevo con antónimos de las frases del dataset original (codigo python, python_llm_antonimos_dataset.py).
Código de Pruebas - Usando Bibliotecas
Similitud- Lee un archivo CSV1 con frases en español, lee otro archivo CSV2 con frases sinónimas al anterior y verifica su similitud usando la biblioteca "spacy" (codigo python, python_similitud_frases_spacy_sinonimos.py).
- Lee un archivo CSV1 con frases en español, lee otro archivo CSV2 con frases sinónimas al anterior y verifica su similitud usando la biblioteca "scikit-learn" (codigo python, python_similitud_frases_scikit-learn_sinonimos.py).
Código de Pruebas - Usando LLMs
Large Language Models (LLMs) - Similitud- Lee un achivo CSV1 con frases en español, lee otro archivo CSV2 con frases sinónimas al anterior y verifica su similitud (codigo python, python_llm_similitud_frases_con_sinonimos.py).
- Lee un achivo CSV1 con frases en español, lee otro archivo CSV2 con frases antónimas al anterior y verifica su similitud (codigo python, python_llm_similitud_frases_con_antonimos.py).
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