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En este espacio el estudiante debe avanzar en el desarrollo de su investigación, fortaleciendo sus bases conceptuales y el manejo de las herramientas requeridas. Debe evaluar a fondo el estado del arte asociado al proyecto y tomar decisiones finales con respecto a los objetivos específicos y a la aproximación que desarrollará como solución al problema seleccionado en TESIS II

En este espacio el estudiante culmina el proceso de investigación que ha venido desarrollando desde su propuesta y Tesis I. Presenta su desarrollo y resultados ante un jurado a través de un documento, artículo y sustentación.

Introducir al estudiante de ingeniería eléctrica y electrónica respecto de los conceptos asociados al desarrollo de la electromovilidad, desde diferentes ámbitos, entre los que sobresalen: el conocimiento de la tecnología, modelado, monitoreo e identificación de parámetros. Asimismo, se tratan temáticas vinculadas al diseño de vehículos eléctricos, sus impactos en el sistema eléctrico y aspectos regulatorios y de modelo de negocios. Finalmente, se discuten las tendencias y las previsiones de impacto del desarrollo de la tecnología en el ámbito energético y la sostenibilidad.

 

Es un curso especial o regular que el estudiante adelanta bajo la orientación de un profesor tutor en grupos pequeños o individuales y puede usarse para complementar el área de profundización o apoyar el proyecto de investigación.

Estudio supervisado por un profesor asesor sobre problemas o temas seleccionados del área de interés e investigación del estudiante, y orientado a complementar su área de profundización o a complementar su formación para el proyecto de investigación. El estudiante presenta al inicio del periodo académico una propuesta con los objetivos y alcance del proyecto, la metodología, los resultados esperados y la forma que defina el asesor para el seguimiento que se dará al desarrollo del mismo.

El objetivo de este curso consiste en mostrar los métodos y conceptos para el análisis de los sistemas lineales dinámicos con varias entradas y varias salidas. 

El curso posee tres etapas de aprendizaje:
1. Repasos de conceptos y resultados de álgebra lineal indispensables en el análisis y diseño de sistemas lineales. 
2. Modelos, características y análisis de sistemas lineales de múltiples entradas y múltiples salidas incluyendo extensiones al caso de sistemas a parámetros variantes en el tiempo.
3. Conceptos de controladores básicos y óptimos y su adaptabilidad para sistemas de múltiples entradas y salidas.

El curso se enfocará bastante en el uso de Matlab/Simulink. Se analizará los diferentes conceptos de control en tiempo continuo y discreto. El estudiante hará una tarea semanal cuyo promedio total de las tareas entregadas en cada parte contará un porcentaje sobre el parcial. Se hará dos parciales + una tarea en la parte 3 del curso (Conceptos de controladores). Se terminará por un proyecto final (en grupo de 3 personas) bajo una metodología de gestión de proyecto (Metodología Ágil). La actividad final tratará de un proyecto incentivando el trabajo en equipo sobre una planta (MIMO) libre de escoger según la literatura. El estudiante se ve enfrentado a un verdadero trabajo en equipo, en el que el resultado depende de la acción coordinada de varios estudiantes y su habilidad de aprendizaje independiente.

En el curso se estudian los principios matemáticos esenciales de la teoría de probabilidad que incluye definiciones, axiomas, conceptos de variables aleatorias y de las funciones de distribución y densidad de probabilidad, funciones de variables aleatorias, momentos y estadísticas condicionales y conceptos básicos de secuencias de variables aleatorias y estadística. Se incluyen temas de aplicación tales como simulaciones de Monte Carlo. Se hace énfasis en las aplicaciones de los conceptos y modelamiento de la incertidumbre en diferentes problemas de ingeniería eléctrica. El curso incluye los conceptos generales de procesos estocásticos y la descripción y aplicaciones básicas de los procesos básicos tales como procesos de Markov.

Este curso es una introducción a las técnicas de optimización que usualmente se requiere emplear al solucionar problemas en diversas áreas de ingeniería. En la primera componente del curso se estudiará programación lineal, incluyendo aplicaciones a problemas de transporte y flujo en redes. En la segunda parte del curso se introducirán conceptos de programación no lineal sin y con restricciones, y los principales métodos de solución para este tipo de problemas. A lo largo del curso se asignarán tareas y prácticas de laboratorio en las cuales el estudiante tendrá la oportunidad de aplicar las técnicas estudiadas a problemas prácticos en diferentes áreas como machine learning.

El objetivo de este curso es presentar e introducir a los participantes en los conceptos y métodos de evaluación de confiabilidad de sistemas en general, con aplicaciones específicas en las áreas de interés de los participantes, tales como sistemas de potencia, sistemas industriales, sistemas de telecomunicaciones y sistemas electrónicos.
El curso incluye: repaso de los conceptos probabilísticos de confiabilidad, conceptos de adecuación, seguridad, integración, mantenibilidad; análisis de estructuras y redes, análisis de datos de fallas, modelos de distribución de vida; criterios y metodologías determinísticas y probabilísticas de análisis de confiabilidad, seguridad y riesgo de falla y diseños de ingeniería basados en confiabilidad. Las técnicas de análisis incluyen métodos analíticos, árboles de fallas, análisis de FMCA y simulaciones de Monte Carlo. Se introducen también los conceptos fundamentales de mantenimiento basados en confiabilidad y algunos temas avanzados.

Machine Learning estudia la solución por computador de problemas mediante algoritmos que aprenden de su experiencia. Este tipo de técnicas son hoy en día muy exitosas en contex- tos en los que una solución programada no es posible. El objetivo de este curso es proveer al estudiante con las herramientas necesarias para la aplicación de técnicas de Machine Lear- ning a la solución de problemas prácticos. Se estudian aspectos generales necesarios para la solución de cualquier problema como pre-procesamiento de datos, evaluación y selección de modelo. Se estudian las técnicas más populares para aprendizaje supervisado tales como Redes Neuronales y Support Vector Machines.

Este es un curso con un enfoque práctico donde se presenta un amplio conjunto de herramientas que equipan al estudiante para abordar problemas en áreas interdisciplinares incluyendo automatización, comunicaciones, análisis de datos a gran escala (Big Data), e ingeniería biomédica, los cuales pueden generar nuevos tópicos de investigación. La temática del curso está dividida en dos componentes básicas. En la primera componente del curso se presentan técnicas para procesar y analizar información de diferente naturaleza que conlleva a la toma de decisiones “inteligentes.” Se abordan temas como análisis frecuencial de señales 1D y 2D, visión artificial, reconocimiento de patrones y análisis estadístico multivariado. En la segunda componente básica del curso se presentan métodos para el análisis y diseño de sistemas dinámicos a larga escala a través del modelado de sistemas más simples interconectados. Se incluyen temas como análisis de estabilidad, diseño de trayectorias, optimización distribuida, y cooperación en sistemas con múltiples agentes. La evaluación del curso se basará en una serie de proyectos y tareas que serán asignados en el transcurso del semestre que involucran el desarrollo de aplicaciones en señales y sistemas de diferente naturaleza.

En este espacio el estudiante debe avanzar en el desarrollo de su investigación, fortaleciendo sus bases conceptuales y el manejo de las herramientas requeridas. Debe evaluar a fondo el estado del arte asociado al proyecto y tomar decisiones finales con respecto a los objetivos específicos y a la aproximación que desarrollará como solución al problema seleccionado en TESIS II

En este espacio el estudiante culmina el proceso de investigación que ha venido desarrollando desde su propuesta y Tesis I. Presenta su desarrollo y resultados ante un jurado a través de un documento, artículo y sustentación.

El objetivo del curso es que los estudiantes tengan una experiencia internacional en una universidad de alta calidad.

El curso presenta los aspectos básicos para el planeamiento de expansión de sistemas de transmisión y/o de generación; entre estos la formulación matemática para el tratamiento del problema técnico, el uso de las herramientas fundamentales para el análisis y evaluación del comportamiento del sistema de potencia ante alternativas de expansión (análisis probabilístico, análisis de contingencias, evaluación de confiabilidad), modelos de proyección de demanda y modelación de la incertidumbre de la misma.

El curso tiene por objetivo estudiar la dinámica de los sistemas de potencia, profundizando en el conocimiento de la modelación de los principales componentes del sistema que desempeñan funciones de control de frecuencia y voltaje (Generadores, AVR, PSS, FACTS, entre otros). Luego, se estudiaran las técnicas de análisis de la estabilidad y simulación de sistemas de potencia. Finalmente, se estudiarán temas avanzados en el control de los sistemas de potencia correspondientes al estado del arte y tecnología de punta en la materia.

El curso se desarrollará con clases magistrales dictadas por el profesor; apoyadas con la utilización de herramientas computacionales por parte de los estudiantes en las tareas y, complementadas, con la realización de: un proyecto final y una investigación del estado del arte de un tema particular por parte de cada grupo de estudiantes.

El objetivo de este curso es presentar e introducir a los participantes en los conceptos y métodos de evaluación de confiabilidad de sistemas de potencia.
El curso ejemplifica la utilización de conceptos de probabilidad en ingeniería eléctrica de potencia, presentando aplicaciones y modelación con conceptos de variables, procesos Markov, entre otros. Se presentan los fundamentos de la simulación probabilística de  Monte Carlo.
El curso trata los temas de: modelos de vida de componentes, confiabilidad de sistemas reparables, confiabilidad de sistemas de potencia (generación y transmisión), confiabilidad de sistemas de distribución. Se incluye el tema de cálculo de parámetros para evaluación de confiabilidad (tiempo promedio de reparación, frecuencia de falla de componentes, entre otros).

El objetivo de este curso es introducir al estudiante en el campo de los fenómenos transitorios de carácter electromagnético de alta velocidad que se presentan en los sistemas de potencia debido a fenómenos atmosféricos. El estudiante podrá así aplicar métodos matemáticos para su análisis y determinación de las protecciones contra sobretensiones con estas características.

• Se estudiarán las diferentes opciones de la energía renovable en la generación de electricidad y su participación en los mercados eléctricos a gran escala y a pequeña escala al nivel internacional y
nacional. Se estudiará el LCOE para la generación eléctrica y la visión del hidrógeno en Colombia.

• Se abordará en esta parte la definición y caracterización del hidrógeno hasta la discusión de políticas relacionadas, aspectos económicos y relación beneficio-costo de los diversos sistemas
para la producción y uso del hidrógeno como vector energético y como materia prima para la obtención de otros combustibles y productos químicos.

• Se presentarán los principales aspectos que definen el elemento químico llamado hidrógeno, los cuales incluyen: qué es el hidrógeno, cuáles son las propiedades del hidrógeno, dónde se
encuentra el hidrógeno en la naturaleza, por qué se considera una fuente de energía renovable y la ubicación del hidrógeno en diagramas de densidad energética con sus implicaciones. El  experimento consistirá en variar el voltaje de entrada al electrolizador, registrando el cambio en la corriente y a su vez registrando el cambio en la producción de hidrógeno. Se mostrará dos tipos de electrolizador en clase (PEM y alcalino)

• Se trabajará en detalle el aspecto de la energía solar térmica y fotovoltaica. Se mostrará en detalle el proceso de cálculo para sacar la eficiencia de un colector solar térmico y se usará como ejemplo
la piscina de la caneca. Cada elemento que constituye un sistema fotovoltaico será explicado alrededor de la problemática de la intermitencia de la producción fotovoltaica. La parte fotovoltaica,
convertidores, nuevos tipos de almacenamiento (electroquímica, energía potencial, hidráulico, hidrógeno, etc) serán abordados para entender de manera sencilla como las diferentes interacciones entre elementos logran manejar inteligentemente la gestión de la energía eléctrica conectada a la red o en las baterías (Li-ion, plomo, supercapacitores, etc).

• Se abordará le proceso detallado de un dimensionamiento de un sistema fotovoltaico conectado a la red o no utilizando métodos de cálculos según estándares y normas específicos. Se mostrará de
manera detallado el proceso de diseño de dimensionamiento del sistema fotovoltaico teniendo en cuenta los requerimientos del proyecto. Finalmente, se realizará un análisis de costos de todo el proyecto para determinar su viabilidad económica. Este trabajo teórico se comparará con un software de dimensionamiento fotovoltaico (PVSYST).

• Se mostrará un estudio de caso de un dimensionamiento de una planta menor fotovoltaica de 19.9MW en la Loma, César y seabordará el tema regulatorio para su punto de conexión

• Se hará una revisión detallada de las tendencias internacionales sobre energía eólica incluyendo tecnológica y comportamiento del mercado para eólica convencional y eólica off-shore.

• Se hará una introducción a la evaluación de recurso, campañas de medición, selección de equipos y estimación de generación a través de modelos estadísticos y modelos de parque.

• Se hará un recorrido por las etapas de desarrollo típicas de proyectos eólicos incluyendo elementos regulatorios, parámetros técnicos, construcción y operación.

• Se tratarán otras tecnologías de origen renovable de tal manera de disponer de una visión amplia de los diferentes tipos de energía renovable y su ámbito de aplicación.

El objetivo de este curso presentar, analizar y proponer los conceptos y métodos necesarios para configurar una política energética de largo plazo para el país, tomando en consideración aspectos técnicos, económicos, sociales, ambientales y políticos. 
El curso posee tres temas de aprendizaje básicos:
• La problemática energética en sus dimensiones económica, social y ambiental. Precios, reservas, fuentes y tecnologías, demandas. Las preocupaciones por los impactos sobre el ambiente, el clima y la sociedad (comunidades)
• La elaboración de una política energética en un contexto de mercado, la planeación indicativa. Los modelos aplicables
• La reforma de la industria eléctrica, mercados y regulación. Las nuevas tecnologías y esquemas transaccionales
Se hará énfasis en los conceptos económicos y en las metodologías y herramientas de modelaje para la comprensión de la problemática energética. Igualmente en los conceptos económicos de funcionamiento de los mercados y regulación de monopolios. 

El curso procura profundizar en los principales conceptos y aplicaciones prácticas asociadas a la gestión de sistemas eléctricos de potencia, haciendo hincapié en la interrelación entre la seguridad, calidad, confiabilidad y la economía en la operación. El curso comprende tres módulos. En el primer módulo se describen las principales características y funciones de los sistemas de gestión utilizados en sistemas eléctricos de potencia a gran escala: generación y transmisión (EMS, Energy Management Systems) y aquellos utilizados en redes de distribución (DMS, Distribution Management Systems). En el segundo módulo, se desarrolla de forma detallada la función de estimación de estado. En el tercer módulo se abordan las aplicaciones de optimización despacho económico clásico (DE), despacho económico con respuesta de demanada o elástico (DEE), despacho hidro-térmico (DHT) y despacho óptimo de seguridad (SCOPF).

De acuerdo con estudios realizados en Estados Unidos se estima que en la actualidad el 85% de la carga instalada en su sistema eléctrico está basada en la electrónica de potencia. Por otro lado se considera que el 50% de la electricidad se suministra a través de sistemas de electrónica de potencia. Y esta tendencia se proyecta de manera similar en otros países en donde las tarifas de energía son mayores a las de Estados Unidos. Es importante considerar que muchos de los dispositivos de electrónica de potencia que han convertido muchos de los procesos industriales en procesos altamente eficientes, han degradado los sistemas de distribución eléctrica por problemas de Calidad de la Potencia, siendo estos cada vez más frecuentes y su repercusión elevada en los indicadores de productividad, desempeño y seguridad del personal y equipos la industria en general. Esta serie de problemas se traducen en pérdidas económicas debido a: largos períodos de NO facturación, manejo errático de inventarios y/o grandes bases de datos, daño de equipos y componentes, incendios y riesgo con el personal de la empresa, además altos costos administrativos. La calidad de la potencia juega un papel muy importante en el correcto funcionamiento y la confiabilidad del sistema eléctrico. Considerando la necesidad de formar ingenieros con capacidad de afrontar los retos de evolución tecnológica de la infraestructura eléctrica en las diferentes industrias (petróleo y gas, comunicaciones, financiero, papel, plástico, alimentos, imprenta, entre otros), este curso presentará de manera amplia los fenómenos de calidad de la potencia con base en la bibliografía existente en el ámbito internacional, la normatividad vigente, prácticas recomendadas y experiencias prácticas reales tanto reportadas en la literatura como de la experiencia profesional del profesor como consultor de esta temática en la industria nacional y regional. Adicionalmente se emplearán herramientas computacionales como EMTP, PSCAD, HARMFLO, MATLAB, LABVIEW, DSSIM-PC, entre otros.

De acuerdo con estudios realizados en Estados Unidos se estima que en la actualidad el 85% de la carga instalada en su sistema eléctrico está basada en la electrónica de potencia. Por otro lado se considera que el 50% de la electricidad se suministra a través de sistemas de electrónica de potencia. Y esta tendencia se proyecta de manera similar en otros países en donde las tarifas de energía son mayores a las de Estados Unidos.

Es importante considerar que muchos de los dispositivos de electrónica de potencia que han convertido muchos de los procesos industriales en procesos altamente eficientes, han degradado los sistemas de distribución eléctrica por problemas de Calidad de la Potencia (principalmente Distorsión Armónica), siendo estos cada vez más frecuentes y su repercusión elevada en los indicadores de productividad, desempeño y seguridad del personal y equipos la industria en general. Por otro lado, Los dispositivos de electrónica de potencia empleados en los usuarios industriales y comerciales son susceptibles a variaciones de voltaje de corta duración (Sags), los cuales pueden ser no percibidos por los operadores de las redes de distribución Esta serie de problemas se traducen en pérdidas económicas debido a: largos períodos de NO facturación, manejo errático de inventarios y/o grandes bases de datos, daño de equipos y componentes, incendios y riesgo con el personal de la empresa, además altos costos administrativos. La calidad de la potencia juega un papel muy importante en el correcto funcionamiento y la confiabilidad del sistema eléctrico.

Considerando la necesidad de formar ingenieros con capacidad de afrontar los retos de evolución tecnológica de la infraestructura eléctrica en las diferentes industrias (petróleo y gas, comunicaciones, financiero, papel, plástico, alimentos, imprenta, entre otros), este curso presentará de manera amplia los fenómenos de calidad de la potencia con base en la bibliografía existente en el ámbito internacional, la normatividad vigente, prácticas recomendadas y experiencias prácticas reales tanto reportadas en la literatura como de la experiencia profesional del profesor como consultor de esta temática en la industria nacional y regional. Adicionalmente se emplearán herramientas computacionales como EMTP, PSCAD, HARMFLO, MATLAB, LABVIEW, DSSIM-PC, entre otros.

En el comportamiento de un sistema de potencia es de especial interés el papel que juegan el sistema de puesta tierra y el método de conexión del neutro a tierra. Por otro lado, es necesario conocer la respuesta transitoria del sistema eléctrico ante diversos eventos naturales o inherentes a su operación. El conocimiento y entendimiento de los sistemas de puesta a tierra como los eventos transitorios en el sistema de potencia son fundamentales en las fases de planeación como de operación. Este curso presentará las bases teóricas-computacionales que permitan caracterizar y predecir el comportamiento de un sistema ante eventos transitorios y/o de fallas que ocurren en un sistema de potencia con o sin la participación de los sistemas de puesta a tierra. 
Considerando la necesidad de formar ingenieros con capacidad de afrontar los retos de evolución tecnológica de la infraestructura eléctrica en el ámbito de los sistemas de potencia y en las diferentes industrias, este curso presentará de manera amplia los fenómenos relacionados con los sistemas de puestas a tierra y los transitorios electromagnéticos con base en la bibliografía existente en el ámbito internacional, la normatividad vigente, prácticas recomendadas y experiencias prácticas reales tanto reportadas en la literatura como de la experiencia profesional del profesor como consultor de esta temática en la industria nacional y regional. Adicionalmente se podrán emplear herramientas computacionales como ATP-EMTP, MATLAB, OPENDSS, entre otros.

El curso busca generar los conceptos básicos asociados microrredes, entender su operación y condiciones de desarrollo para diferentes ámbitos de aplicación de estas soluciones tecnológicas. Para lo anterior, se tratarán temáticas de planeamiento, control, regulatorias y de comunicaciones vinculadas a las microrredes.

Las políticas de transición energética y descarbonización están estimulando la integración de fuentes no convencionales de energías renovables (FNCER) tanto a pequeña escala (en sistemas de distribución) como a gran escala (en sistemas de transmisión). Las principales FNCER a nivel de transmisión son la eólica, tanto on-shore como off-shore, y la solar fotovoltaica. Estas fuentes tienen en común el uso de equipos de conversión AC/DC. Esta integración a gran escala plantea grandes desafíos para la estabilidad, confiabilidad y operación del sistema de energía; debido a factores tales como: fluctuación de la potencia inyectada al sistema, las FNCER no son despachables en forma centralizada, bajos aportes a corrientes de corto circuito y bajos aportes a la masa inercial del sistema, entre otros. Además, esta integración a gran escala de fuentes de energía renovables está haciendo uso de las tecnologías FACTS y HVDC para su viabilización.

El curso aborda tres ejes de estudio: la modelación de FNCER para diferentes estudios técnicos (flujo de carga, corto circuito, estabilidad transitoria), la evaluación de confiabilidad de sistemas de generación transmisión considerando FNCER y el análisis de estabilidad transitoria de sistemas de potencia que incluyen FNCER.

El curso se desarrollará con clases magistrales dictadas por el profesor; apoyadas con la utilización de herramientas computacionales por parte de los estudiantes en los talleres académicos a realizar. Adicionalmente, los estudiantes realizarán un estudio de estado del arte en temas relacionados con el curso.

Entre los actuales desarrollos en la integración tecnológica resaltan las biotecnología y nanotecnologías, y su unión en la bionanotecnología, cuyos adelantos más recientes incluyen el desarrollo de biosensores y bionanocompuestos. Estos últimos albergan una gran cantidad de topologías que van desde su uso en esferas (nanocápsulas, nanopartículas) hasta superficies planas (funcionalización de superficies, capas delgadas). La Universidad de los Andes, y en particular el departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, cuenta con una sala de fabricación limpia con la capacidad para llevar a cabo distintos procesos de fabricación a escalas micrométricas y nanométricas que permiten diseñar, manufacturar y probar distintos bionanocompuestos y su potencial uso para el sensado (biosensado). La capacidad de entender cada uno de estos procesos y poder contextualizarlos para lograr un dispositivo final es de vital importancia para la exploración de estos nuevos desarrollos y comprender su magnitud en este nuevo entorno multidisciplinar.
En este curso se explorarán distintas alternativas para el estudio de biosensores desde herramientas de software, reconocimiento de imágenes, fabricación de micro y nanocápsulas y partículas, la funcionalización de superficies, y la detección de elementos a través de la manufactura y síntesis de biosensores y sus sistemas de lectura.

Este curso pretende dar al estudiante los conceptos, bases y herramientas para entenderlos fundamentos y retos del desarrollo y aplicación de nanotecnología. El curso se inicia estudiando las definiciones, principales actores, inversores, iniciativas, compañías activas en el desarrollo, generación de recursos, ideas, comunicaciones y proyectos. Luego se estudian las propiedades emergentes a nano escalas y las diferencias presentes a macro escalas (ejemplos son incluidos de transiciones de estructuras de 3Da0D), en términos de propiedades eléctricas, magnéticas, ópticas, térmicas y mecánicas. Se estudian además nanoestructuras, nanocompuestos, interfacescaracterizados por novedosas propiedades físicas. El curso analizará y explorará fabricación bidireccional top-down y bottom-up y otras estrategias para scalingup. Será tenido en cuenta la aproximación metrológica en las técnicas de caracterización morfológica, eléctrica y mecánica de forma teórico-experimental.
En el curso se abordarán preguntas relacionadas a ¿Qué tan cerca estamos de la estandarización y normatividad de productos, nanoestructuras y nanomateriales a nivel mundial?, ¿Qué sigue a nanotecnología? ¿Qué conceptos son explorados en la generación de productos/dispositivos y sistemas con formulación nano?, ¿estos tienen en cuenta solo la generación del producto o el ciclo de vida de este?, ¿A qué propiedades de un material o estructura son medibles a nanoescala donde nos centramos en solo modelos o estimaciones?, ¿Cuáles son los limites fundamentales de estas propiedades? ¿Qué  impacto  tiene  la  dimensionalidad  y  la  escala  en  procesos  de conversión y reciclaje de energía?
Es un reto cubrir un tema tan amplio como nanotecnología, la introducción al tema se espera deje al estudiante una semilla y motivación para continuar su proceso de aprendizaje en estudios de postgrado, tesis, proyectos de investigación, patentes y emprendimiento partiendo de los módulos y/o referencias discutidas en clase. Resultados que ya se tienen con estudiantes y profesionales que han participado en este.

Entre los actuales desarrollos en la integración tecnológica resaltan las biotecnología y nanotecnologías, y su unión en la bionanotecnología, cuyos adelantos más recientes incluyen el desarrollo de biosensores y bionanocompuestos. Estos últimos albergan una gran cantidad de topologías que van desde su uso en esferas (nanocápsulas, nanopartículas) hasta superficies planas (funcionalización de superficies, capas delgadas). La Universidad de los Andes, y en particular el departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, cuenta con una sala de fabricación limpia con la capacidad para llevar a cabo distintos procesos de fabricación a escalas micrométricas y nanométricas que permiten diseñar, manufacturar y probar distintos bionanocompuestos y su potencial uso para el sensado (biosensado). La capacidad de entender cada uno de estos procesos y poder contextualizarlos para lograr un dispositivo final es de vital importancia para la exploración de estos nuevos desarrollos y comprender su magnitud en este nuevo entorno multidisciplinar.
En este curso se explorarán distintas alternativas para el estudio de biosensores desde herramientas de software, reconocimiento de imágenes, fabricación de micro y nanocápsulas y partículas, la funcionalización de superficies, y la detección de elementos a través de la manufactura y síntesis de biosensores y sus sistemas de lectura.

En este curso se estudiarán los circuitos de microondas, partiendo de los conceptos básicos requeridos para su análisis, tales como líneas de transmisión, circuitos de acople, carta de Smith y parámetros S, con el fin de poder diseñar componentes pasivos y elementos activos como amplificadores, osciladores y mezcladores. En el curso se usarán los recursos de laboratorio (laboratorio de fabricación de circuitos impresos, cámara anecoica, analizador vectorial de redes (VNA)) y las plataformas de simulación (Ansys Electronics Desktop, Circuital y HFSS) disponibles en la universidad con el propósito de diseñar, simular, fabricar y caracterizar dispositivos pasivos y activos operando en el rango de radio frecuencia (RF) y microondas.

Un “Sistema embebido” es aquel que hace referencia a los equipos electrónicos que incluyen un procesamiento de datos, pero que, a diferencia de un computador personal, están diseñados para satisfacer una función específica, como en el caso de un reloj, un reproductor de MP3, un teléfono celular, un router, el sistema de control de un automóvil (ECU), de un satélite o de una planta nuclear. Los Sistemas Electrónicos Embebidos están constituidos tanto de elementos hardware como de software, diseñados para abordar un problema específico de manera eficiente; cumpliendo requisitos en cuanto a tamaño, consumo, confiabilidad y costo.
El curso busca dar las bases metodológicas y tecnológicas para el diseño de sistemas basado en plataformas.

Introducir al estudiante a las teorías avanzadas de control moderno con respecto a la optimización dinámica del funcionamiento de los sistemas. Repasos de cálculo de variaciones (Ecuación de Euler-Lagrange), presentación del principio de Pontryaguin, programación dinámica. Aplicación a diferentes problemas de control óptimo. Se hará especial énfasis en los métodos de diseño basado en el criterio cuadrático y en su conexión con los métodos clásicos y sus aspectos de implementación. Los estudiantes desarrollaran un proyecto alrededor de temas aplicativos o de temas tales como sistemas de control estocástico, filtro de KALMAN, control robusto, teoría de juego o uso de algoritmos genéticos.

La rápida evolución de la informática, las comunicaciones y la tecnología de sensores ha llevado a la proliferación de los "nuevos" sistemas dinámicos, en su mayoría tecnológicos y complejas redes: en general, los sistemas de telecomunicaciones, sistemas de automatización industrial, sistemas de control de tráfico, sistemas de control distribuido, etc. La actividad en estos sistemas se rige por las secuencias operativas diseñadas por los seres humanos y por lo tanto se caracteriza por la aparición asíncrona de eventos discretos, que define una nueva clase de sistemas dinámicos. El objetivo de este curso es hacer una introducción unificada para el área de sistemas dinámicos de eventos discretos, incluyendo temas abordados previamente en cursos separados.

En la actualidad, existe un marcado interés por el estudio de sistemas dinámicos no lineales. Para ello, varias técnicas se han venido desarrollando desde el siglo XIX, cuyo uso cada día se hace más tangible cuando se habla de sistemas complejos de gran escala. En este curso, se proveerán herramientas básicas para que el estudiante entienda el comportamiento de sistemas dinámicos no lineales. El curso arranca con una descripción de sistemas uni- y bi-dimensionales que sirven para darse una idea de cómo funcionan este tipo de sistemas. Para ello, se recurre a técnicas tales como linealización (phase plane). Sin embargo, al ser comportamientos complejos, se estudia el tipo de equilibrio que se tiene por medio de técnicas basadas en ciclos límite, mapas de Poincaré, bifurcaciones. Cabe aclarar que el núcleo del curso radica en el análisis de estabilidad de Lyapunov y variantes del mismo (e.,g, principio de invarianza de LaSalle). Finalmente, se introducen conceptos como pasividad y algunos métodos utilizados en sistemas de control nolineal (e.g., feedback linearization). A lo largo del curso se utilizan ejemplos de diferentes áreas del conocimiento, especialmente de la parte biológica, la teoría de juegos evolutiva, y los procesos no lineales.

El curso tiene como objetivo presentar técnicas de control inteligente, de optimización distribuida en red y de teoría de juegos. Estas técnicas se componen de elementos basados en toma decisiones, aprendizaje, optimización, evolución y el hecho de forrajear. El curso arranca con una descripción del concepto de control inteligente, los elementos que este abarca y se centra en la toma de decisiones, particularmente en la lógica difusa, las redes neuronales aplicadas al control, y el control predictivo basado en modelos. Como parte de las técnicas de toma decisión existe una que abarca no solo dicho área, sino la de optimalidad y aprendizaje: la teoría de juegos y la teoría de juegos evolutiva. Luego de presentar los conceptos básicos de los juegos tradicionales, se hace énfasis en las dinámicas poblacionales y los juegos evolutivos buscando mostrar las conexiones que se han venido desarrollando en los últimos años y su relación con el control. Múltiples aplicaciones se muestran, además de repasar conceptos en la parte de teoría de grafos y el consenso, para así mostrar su relación la optimización distribuida en red. Finalmente, el curso cierra con aspectos evolutivos mostrando uno de sus algoritmos clásicos, i.e., los algoritmos genéticos. A su vez, se presentan otros algoritmos inspirados en la naturaleza como aquellos basados en la teoría del comportamiento ecológico, los cuáles han sido utilizados para desarrollar técnicas de control. El uso de herramientas de simulación (e.g., Matlab) ayudará a ilustrar los conceptos expuestos en clase. Al final del curso se espera que el estudiante se haya visto expuesto a una serie de técnicas, las cuales pueden generar nuevos tópicos de investigación. La evaluación del curso se basará en una serie de tareas y proyectos que serán asignados en el transcurso del semestre.

Las tecnologías de comunicaciones inalámbricas han venido transformándose con el paso de los años, pasando de transmitir inicialmente voz hasta lograr compartir video de alta calidad y otros servicios, incluso cuando los dispositivos están en movimiento. Sin embargo, los fenómenos físicos que afectan la señal y que los ingenieros deben afrontar en este tipo de transmisiones son los mismos, y si bien ahora tenemos una mejor comprensión de la forma como se propagan las señales de radio, lo que ha marcado una verdadera evolución son las técnicas que mitigan en deterioro (interferencia) de estas señales. 
Este curso está orientado inicialmente en comprender y analizar a gran escala un canal de radio usando modelos estadísticos como Rayleigh, Rice, etc. Después se estudiarán en detalle los fenómenos que modifican la señal transmitida como lo son: los desvanecimientos, multi-trayectos, retardos y desplazamiento Doppler. Una vez comprendido estos conceptos sobre la propagación de ondas, se estudiarán las tecnologías que en la actualidad son ampliamente usadas en las redes 4G, Wifi y las primeras versiones de 5G, estamos hablando de: OFDM y MIMO. 
Finalizaremos el curso haciendo el diseño de una red inalámbrica, calculando la capacidad total, el área de cubrimiento, número de usuarios, ubicación de las antenas, potencia. Para facilitar la comprensión y el aprendizaje de estas temáticas, se propone usar herramientas de simulación como Matlab para complementar los análisis teóricos y experimentar con diferentes variables en el diseño de la red.

La ingeniería de las redes de comunicaciones requiere el conocimiento profundo de sus principios fundamentales, el análisis cualitativo de sus estructuras y protocolos, y de un conjunto de modelos y herramientas que apoyen las labores de diseño, planeación, evaluación de desempeño de las redes y de las nuevas propuestas de protocolos y tecnologías.
Para alcanzar este objetivo se requiere de bases en redes de telecomunicaciones, modelos probabilísticos y simulación, razón por la cual este curso busca integrar estas tres dimensiones con el propósito de brindar las bases para realizar el análisis cuantitativo de las redes de comunicación mediante el uso de modelos probabilísticos y la simulación por eventos discretos. Así la ingeniería de teletráfico hace uso de los modelos probabilísticos para resolver problemas de dimensionamiento, evaluación de desempeño, planeación y evaluación de nuevos conceptos y tecnologías relacionadas con las redes de comunicaciones.
Así inicialmente se buscará uniformizar las bases en redes de comunicaciones (lecturas independientes) y sentar las bases de los modelos probabilísticos (principalmente cadenas de Markov) a partir de las bases en probabilidad. 
La dimensión de modelos probabilísticos será desarrollada en clase y se evaluará a través de reportes escritos (individuales o en grupo) en los cuales el estudiante deja evidencia de su comprensión de los temas abordados a lo largo del semestre, y correrá en paralelo con el desarrollo independiente que se realizará sobre la dimensión de redes de comunicación. 
Por su parte la dimensión más amplia de simulación se realizará desarrollando un entrenamiento básico en el manejo de la plataforma comercial (inicialmente QualNet), y la realización de un conjunto de ejercicios y un proyecto, bajo la guía de los profesores del curso.

Se estudian las técnicas y tecnologías de implementación de los frentes de radio para la nueva generación de sistemas portátiles de comunicaciones: caso 5G.

Se analizan especificaciones técnicas de aplicaciones cercanas a las demandadas por los operadores y se plantean soluciones originales.

En este curso se estudiarán los conceptos básicos de la compatibilidad electromagnética (CEM), incluyendo la normativa internacional. Se hará énfasis en los ensayos de emisiones radiadas y conducidas y de inmunidad radiada y conducida en el rango de radiofrecuencia (RF). Se estudiarán las principales medidas de mitigación para solucionar problemas de CEM (apantallamiento, filtros, cableado y conexiones, materiales especiales) y el proceso de diseño para lograr que un equipo cumpla con los requerimientos de CEM.
En el curso se usarán los recursos de laboratorio (cámara anecoica, analizador vectorial de redes (VNA), laboratorio de fabricación de circuitos impresos) y las plataformas de simulación (Ansys) disponibles en la universidad con el propósito de diseñar, simular, fabricar y caracterizar dispositivos usados en actividades prácticas que ilustren los conceptos estudiados.

Sensado Remoto UWB de Corto Alcance. Determinación del comportamiento de un sistema utilizando distintos estímulos. Modelamiento de antenas en transmisión y recepción en este contexto. Variables de desempeño básicas para radares en este contexto. Detección de objetivos. Casos especiales. Creación de imágenes desde cortos alcances usando banda ultra-ancha. Ejemplos y aplicaciones.

El objetivo general del curso de Gerencia Avanzada de Proyectos es que los estudiantes adquieran las habilidades y conocimientos necesarios para administrar mejor los proyectos que lleven a cabo. El objetivo anterior se logra a través del análisis de casos prácticos, simulaciones y ejercicios que permitan conocer los factores determinantes para lograr que los proyectos se terminen a tiempo, dentro del presupuesto, cumplan con los requerimientos esperados y tengan la calidad adecuada. La estructura del curso está basada en las mejores prácticas propuestas en la Guía del PMBOK® del PMI®, Sexta Edición, PRINCE2 e ISO 21500.

Reinforcement Learning (RL) o Aprendizaje por Refuerzo, es un paradigma de aprendizaje de máquina agentes que aprenden autónomamente a realizar una tarea a partir de su interacción en el ambiente en el que están inmersos. La aplicación exitosa de RL a problemas reales en robótica, control, juegos por computador y múltiples otras áreas hacen que sea una de las áreas de estudio más promisorias en inteligencia artificial. En este curso se estudiará el paradigma general de RL en el contexto de procesos de decisión de Markov (MDP) y los algoritmos de solución de problemas de RL tanto en entornos discretos como continuos, incluyendo algoritmos modernos de RL profundo (Deep Reinforcement Learning). Se pretende que al finalizar el curso, el estudiante pueda identificar un problema de RL en un contexto real, seleccionar el algoritmo apropiado de RL para resolverlo y evaluar la solución obtenida.