Revista Digital Novasinergia

Intelligent chatbot based on the T5 transformer for predictive diagnosis of induction motor faults

Resumen:El diagnóstico predictivo de motores de inducción es fundamental para mejorar eficiencia y reducir costos. Este estudio introduce un chatbot en Telegram basado en el modelo T5 de NLP, adaptado para interpretar descripciones técnicas y generar diagnósticos automáticos con una precisión del 96.2 %, F1-score de 95.1 % y sensibilidad de 94.8 %. La principal novedad radica en aplicar T5 -un enfoque de texto puro- en lugar de métodos previos centrados en señales físicas como vibraciones o corriente, integrándolo en una interfaz móvil accesible. Las implicaciones son significativas: permite diagnósticos rápidos desde cualquier dispositivo, apoyando el mantenimiento predictivo en entornos reales. Sin embargo, su limitación radica en que el modelo fue entrenado con datos sintéticos, lo que puede afectar su rendimiento en situaciones reales con ruido e imprevistos, el enfoque demuestra ser viable, eficiente y escalable, aunque requiere validación real y capacidades adaptativas.

Abstract:The predictive diagnosis of induction motors is essential to improve efficiency and reduce costs. This study introduces a Telegram chatbot based on the NLP model T5, adapted to interpret technical descriptions and generate automatic diagnostics with 96.2% accuracy, a 95.1% F1‑score, and 94.8% sensitivity. The main novelty lies in applying T5-a text‑only approach-rather than previous methods focused on physical signals like vibration or current, integrating it into an accessible mobile interface. The implications are significant: it enables rapid diagnostics from any device, supporting predictive maintenance in real-world environments. However, its limitation stems from being trained on synthetic data, which may affect its performance in real situations with noise and unforeseen conditions. Overall, the approach proves viable, efficient, and scalable, although it requires real-world validation and adaptive capabilities.

Artificial intelligence and mechanical engineering: A bibliometric review on research trends, industrial applications, and future perspectives

Resumen: Este artículo de revisión tiene como objetivo analizar el papel de la inteligencia artificial (IA) en la ingeniería mecánica y su aplicación en entornos industriales, analizando cómo ha evolucionado y hacia dónde se dirigen las tendencias en este campo. Para desarrollar esta investigación se implementó una metodología bibliométrica basada en el análisis cuantitativo de 166 artículos científicos registrados en la base de datos Scopus, considerando los siguientes tópicos: año de publicación, área de conocimiento, análisis de palabras clave, países con mayor investigación, entidades patrocinantes, fuentes con más publicaciones, tipos de fuentes, publicaciones más citadas e idioma de publicación. Al ser una sola base de datos seleccionada para el análisis, no existieron criterios de exclusión. Esta aproximación permitió caracterizar la evolución temporal de la producción científica y detectar los ejes temáticos más relevantes en el uso de IA en ingeniería mecánica. Los resultados muestran un crecimiento sostenido de las publicaciones en la última década y evidencian aplicaciones consolidadas en diseño mecánico, manufactura inteligente, mantenimiento predictivo y optimización de procesos. Además, se identificaron áreas emergentes de investigación como los gemelos digitales, la inteligencia artificial explicable y la automatización adaptable, que representan oportunidades de innovación en la industria. Con todos estos análisis se puede concluir que la integración de la IA en procesos mecánicos requiere una estrategia clara que considere metodologías estandarizadas, colaboración intersectorial y el desarrollo de capacidades técnicas para garantizar su adopción efectiva y sostenible. En síntesis, el hallazgo más relevante de esta revisión es que la IA no solo transforma la práctica de la ingeniería mecánica, sino que se proyecta como un eje estratégico para la competitividad industrial futura, lo que subraya la necesidad de acelerar su incorporación en la formación académica y en la gestión tecnológica.

Abstract:His review article aims to analyze the role of artificial intelligence (AI) in mechanical engineering and its application in industrial environments, examining how it has evolved and where current trends in this field are heading. To conduct this research, a bibliometric methodology was implemented based on the quantitative analysis of 166 scientific articles indexed in the Scopus database, considering the following topics: year of publication, field of knowledge, keyword analysis, countries with the highest research output, sponsoring entities, sources with the most publications, types of sources, most cited publications, and language of publication. Since a single database was selected for the analysis, no exclusion criteria were applied. This approach allowed us to characterize the temporal evolution of scientific production and identify the most relevant thematic axes in the use of AI in mechanical engineering. The results demonstrate sustained growth in publications over the past decade, highlighting the consolidation of applications in mechanical design, smart manufacturing, predictive maintenance, and process optimization. Additionally, emerging research areas were identified, including digital twins, explainable artificial intelligence, and adaptive automation, which represent opportunities for innovation in the industry. Based on these analyses, the integration of AI into mechanical processes requires a clear strategy that considers standardized methodologies, cross-sector collaboration, and the development of technical capabilities to ensure its effective and sustainable adoption. In summary, the most relevant finding of this review is that AI not only transforms the practice of mechanical engineering but also positions itself as a strategic axis for future industrial competitiveness, underscoring the need to accelerate its incorporation into academic training and technology management.

Web application for skin cancer detection based on deep learning

Resumen: El desarrollo de tecnologías avanzadas en salud es una de las áreas más apasionantes y desafiantes del siglo XXI. La aplicación del aprendizaje profundo para el diagnóstico médico representa un avance significativo en la capacidad de los sistemas automatizados para asistir a los profesionales en la toma de decisiones. Este trabajo presenta una aplicación web para la detección temprana de cáncer de piel mediante redes neuronales convolucionales, específicamente ResNet; la misma permite la detección automática de ocho tipos de cáncer de piel: Melanoma, Nevo melanocítico, Carcinoma de células basales, Queratosis actínica, Dermatofibroma, Carcinoma de células escamosas, Lesión vascular y Queratosis seborreica. La metodología CRISP-DM utilizada en este estudio incluye el preprocesamiento de datos utilizando TensorFlow y la evaluación del desempeño del modelo mediante métricas como: precisión, sensibilidad, pérdida promedio y mAP (mean Average Precision). Se trabaja con un conjunto de datos de 25,331 imágenes, divididas en 20,265 para entrenamiento y 5,066 para prueba. Con los resultados de este trabajo se obtuvo, el 94% de precisión y 87% de sensibilidad. Se plantea como trabajo futuro la optimización del modelo y la exploración de su aplicación en otras patologías dermatológicas, con el objetivo de ampliar su utilidad en contextos clínicos asistidos por inteligencia artificial.

Abstract:Developing advanced healthcare technologies is one of the most exciting and challenging areas of the 21st century. The application of deep learning to medical diagnosis represents a significant advance in the ability of automated systems to assist professionals in critical decision-making. This work presents a web application for early skin cancer detection using convolutional neural networks, specifically ResNet. It enables the automatic detection of eight types of skin cancer: melanoma, melanocytic nevus, basal cell carcinoma, actinic keratosis, dermatofibroma, squamous cell carcinoma, vascular lesion, and seborrheic keratosis. The CRISP-DM methodology used in this study includes data preprocessing using TensorFlow and model performance evaluation using metrics such as accuracy, sensitivity, average loss, and mAP (mean average precision). The model uses a dataset of 25,331 images, divided into 20,265 for training and 5.066 for testing. The results of this study yielded 94% accuracy and 87% sensitivity. Future work is proposed to optimize the model, explore its application in other dermatological pathologies, and expand its usefulness in clinical contexts assisted by artificial intelligence.

Estimation of spatial-temporal dynamic evolution of potential reforestation lands and their carbon sequestration capacity

Resumen:La reforestación se consolida como una estrategia clave de mitigación frente al cambio climático, debido a la capacidad de los ecosistemas forestales para actuar como sumideros de carbono al almacenar este elemento en su biomasa aérea. El objetivo del presente estudio fue estimar la evolución espacio-temporal del potencial de reforestación y la capacidad de captura de carbono en la provincia de El Oro, mediante la identificación de zonas óptimas según su calidad climática, factores biofísicos condicionantes y la proyección de reservas de carbono. La metodología integró datos climáticos de temperatura, precipitación y un análisis de tendencias, junto con variables como la sucesión y resiliencia de la vegetación, pendiente y distancia a vías. Estas variables fueron ponderadas mediante el enfoque jerárquico ponderado (WHA), utilizando el modelo Random Forest (RF) para asignar pesos relativos, y posteriormente se modeló la biomasa y el carbono capturado. Los resultados muestran una productividad climática de 1780 (g/m2. a-1) en cantones de mayor altitud como Piñas, Portovelo, Zaruma, Chilla, Atahualpa y Balsas, identificando un total de 16529.85 ha con alto potencial de reforestación. Se estima que para el año 2090 la biomasa acumulada alcanzará 848458.79 Mg, equivalente a 424229 Mg C. En conclusión, se evidencia un crecimiento sostenido en la acumulación de biomasa y carbono hasta 2090, con mayor fijación en las fases intermedias del ciclo forestal y estabilidad en la densidad por hectárea. Los resultados resaltan la importancia de promover políticas de reforestación que potencien la captura de carbono y fortalezcan las estrategias de adaptación climática.

Abstract:Reforestation is established as a key strategy for mitigating climate change, due to the capacity of forest ecosystems to act as carbon sinks by storing this element in their above-ground biomass. This study aimed to estimate the spatial-temporal evolution of reforestation potential and carbon capture capacity in the province of El Oro by identifying optimal areas based on their climatic quality, biophysical conditioning factors, and projected carbon reserves. The methodology integrated climate data on temperature, precipitation, trend analysis, and variables such as vegetation succession and resilience, slope, and distance to roads. These variables were weighted using the weighted hierarchy approach (WHA) method, using the Random Forest (RF) model to assign relative weights, and subsequently modeled the biomass and carbon captured. The results show a climate productivity of 1780 (g/m2. a-1) in higher altitude cantons such as Piñas, Portovelo, Zaruma, Chilla, Atahualpa, and Balsas, identifying a total of 16529.85 ha with high reforestation potential. By 2090, the accumulated biomass is estimated to reach 848458.79 Mg, equivalent to 424229 Mg C. In conclusion, there is evidence of sustained growth in biomass and carbon accumulation until 2090, with greater fixation in the intermediate phases of the forest cycle and stability in density per hectare. The results highlight the importance of promoting reforestation policies that enhance carbon capture and strengthen climate adaptation strategies.

Multi-temporal evaluation of deforestation and its effects on the regulating ecosystem services of the Chillayacu sub-basin

Resumen: La deforestación constituye una de las principales amenazas para la provisión de servicios ecosistémicos (SE), especialmente aquellos vinculados con la regulación climática e hídrica. El presente estudio evaluó el impacto de la deforestación sobre dichos SE en la subcuenca del río Chillayacu, mediante el análisis espacial y valoración experta. Se reclasificaron las coberturas y usos de suelo de los años 1990 y 2022 en tres categorías principales, siguiendo las directrices del IPCC: pastizales, tierras de cultivo y tierras forestales. Asimismo, se evaluaron cuatro funciones ecosistémicas críticas; carbono orgánico del suelo (COS), carbono en biomasa vegetal (COB), control de erosión (CE) y regulación hídrica (RH) mediante el protocolo ECOSER, integrando información espacial local y global. La relevancia relativa de seis categorías de las Contribuciones de la Naturaleza a las Personas (NCP) asociadas a la regulación climática e hídrica fue ponderada a través de la participación de 20 expertos. Los resultados mostraron una reducción sustancial de la cobertura forestal acompañada de un aumento de pastizales y tierras de cultivo, ocasionando una disminución en la capacidad de almacenamiento de carbono y en la eficiencia de regulación hídrica. Aunque las áreas agrícolas y de pastizales incrementaron parcialmente su aporte a algunos SE, estos resultaron menos estables y con menor capacidad de resiliencia frente a perturbaciones. En conclusión, la deforestación ha deteriorado significativamente la provisión de SE en la subcuenca, evidenciando la necesidad urgente de implementar estrategias de restauración ecológica y de manejo sostenible que fortalezcan la regulación climática e hídrica a escala regional.

Abstract: Deforestation constitutes one of the main threats to the provision of ecosystem services (ES), especially those linked to climate and water regulation. This study assessed the impact of deforestation on these ES in the Chillayacu River sub-basin through spatial analysis and expert assessment. Land cover and use from 1990 to 2022 were reclassified into three main categories according to IPCC guidelines: grassland, cropland, and forestland. Likewise, four critical ecosystem functions: soil organic carbon (SOC), plant biomass carbon (BOC), erosion control (EC), and water regulation (WR) were assessed using the ECOSER protocol, integrating local and global spatial information. The relative relevance of six categories of Nature's Contributions to People (NCP) associated with climate and water regulation was weighted through the participation of 20 experts. The results showed a substantial reduction in forest cover, accompanied by increases in grassland and cropland, resulting in decreased carbon storage capacity and water regulation efficiency. Although agricultural and grassland areas partially increased their contributions to some ES, they proved less stable and less resilient to disturbances. In conclusion, deforestation has significantly reduced ES provision in the sub-basin, highlighting the urgent need to implement ecological restoration and sustainable management strategies that strengthen regional-scale climate and water regulation.

Evaluation of two gas analyzers for measuring emissions from gasoline-powered vehicles during vehicle inspections

Resumen: La contaminación vehicular constituye un factor determinante en la degradación ambiental y la afectación a la salud pública, por lo que la medición precisa de emisiones gaseosas es esencial en la Revisión Técnica Vehicular (RTV). Este estudio comparó el desempeño de dos analizadores de gases, uno homologado y otro no homologado, utilizados en un Centro de Revisión Técnica Vehicular (CRTV) en Ecuador. Se evaluaron las concentraciones de CO, CO₂, O₂ y HC en un total de 242 vehículos con motor a gasolina, bajo condiciones de ralentí y 2500 revoluciones por minuto. Se aplicaron pruebas estadísticas para determinar diferencias significativas entre los equipos. Los resultados evidenciaron discrepancias marcadas en las mediciones de CO, CO₂ y O₂, mientras que para HC las lecturas fueron comparables. El analizador no homologado subestimó el CO en ralentí en un 27,8 %, y sobrestimó el CO₂ en un 18,4 % bajo ambas condiciones. Las mediciones de O₂ presentaron una desviación estándar tres veces mayor respecto al equipo homologado (±0,71 % vs. ±0,23 %), indicando una alta variabilidad. Estos hallazgos destacan la necesidad de utilizar exclusivamente equipos homologados para garantizar la validez técnica de las inspecciones vehiculares. La investigación aporta evidencia empírica que respalda el fortalecimiento de la normativa técnica en Ecuador, promoviendo procedimientos de control ambiental más precisos, transparentes y confiables.

Abstract: Vehicle pollution is a major contributor to environmental degradation and public health risks, making accurate gas emission measurements essential in Vehicle Technical Inspection (VTI). This study compares the performance of two gas analyzers, one homologated and one non-homologated, used in a Vehicle Technical Inspection Center (VTIC) in Ecuador. A total of 242 gasoline-powered vehicles were evaluated under idle and 2500 revolutions per minute (rpm) conditions. Statistical tests were applied to assess significant differences between the two devices. The results revealed marked discrepancies for CO, CO₂, and O₂, while HC measurements showed acceptable consistency. The non-certified analyzer underestimated CO under idle conditions by 27.8%, and overestimated CO₂ by 18.4% in both scenarios. O₂ measurements presented a standard deviation three times greater than the certified device's (±0.71% vs. ±0.23%), indicating high variability. These findings underscore the need for exclusively homologated equipment to ensure technical reliability in emission inspections. This research provides empirical evidence supporting improving technical regulations and inspection protocols in Ecuador, contributing to more accurate, transparent, and effective environmental control mechanisms.

Simulation of a transmitarray dual-band antenna for 20/30 GHz satellite communications

Resumen: Este estudio tuvo como objetivo diseñar y simular una antena tipo transmitarray de doble banda para comunicaciones satelitales en las bandas de 20 GHz y 30 GHz, con el fin de mejorar el rendimiento de ganancia directiva y reducir los costos de fabricación. Se planteó la hipótesis de que una estructura de celda unitaria intercalada puede permitir la manipulación independiente de la fase en ambas bandas de frecuencia. Para validar esta hipótesis, se desarrolló un modelo de celda unitaria con múltiples capas utilizando el software HFSS. La celda se diseñó con ranuras cruzadas y elementos metálicos distribuidos estratégicamente sobre sustratos dieléctricos Arlon AD410. Se simularon distintos parámetros geométricos para obtener una variación de fase cercana a 360° con coeficientes de transmisión aceptables en ambas bandas. Los resultados evidenciaron un desacoplamiento funcional entre bandas y una ganancia máxima de 23.85 dB a 20 GHz y 15.42 dB a 30 GHz, con eficiencias respectivas de 38% y 18%. La arquitectura propuesta logró una disminución estructural del arreglo del 33% en comparación con un diseño monobanda, manteniendo la directividad y reduciendo las pérdidas por acoplamiento. Este hallazgo es significativo porque ofrece una solución compacta y económica frente a otras tecnologías más complejas como los arreglos en fase.

Abstract: This study aimed to design and simulate a dual-band transmitarray antenna for satellite communications in the 20 GHz and 30 GHz bands to improve directive gain performance and reduce fabrication costs. The hypothesis was that an interleaved unit cell structure can allow phase-independent manipulation in both frequency bands. A multilayer unit cell model was developed using HFSS software to validate this hypothesis. The cell was designed with cross slots and metallic elements strategically distributed on Arlon AD410 dielectric substrates. Different geometrical parameters were simulated to obtain a phase variation close to 360° with acceptable transmission coefficients in both bands. The results showed a functional decoupling between bands and a maximum gain of 23.85 dB at 20 GHz and 15.42 dB at 30 GHz, with respective efficiencies of 38% and 18%. The proposed architecture achieved a 33% array structural decrease compared to a single-band design, maintaining directivity and reducing coupling losses. This finding is significant because it offers a compact and economical solution compared to more complex technologies like phased arrays.

A first-approximation mathematical model for the relationship between normality test statistics and the p-value

Resumen: Las pruebas de normalidad son consideradas como el punto de partida para la estadística paramétrica; sin embargo, es importante comprender el comportamiento de los estadísticos y el valor de p para tomar decisiones significativas. El objetivo de la investigación fue diseñar un modelo matemático que permita identificar patrones o tendencias existentes entre el estadístico y el valor de p. La metodología utilizada consistió en aplicar las pruebas de normalidad univariadas más comunes a variables como la precipitación, crudo y temperatura, mediante un análisis de submuestras según las características de cada prueba. Cada submuestra proporcionó el valor del estadístico y el valor de p, los cuales fueron procesados mediante modelos de regresión clásicos como primera aproximación: lineal, polinomial de grado 2 y 3, exponencial y logarítmica. La validación de los modelos se realizó mediante el coeficiente de determinación (R2), con valores de R2 más altos: en la prueba KS, para la variable crudo (R2 = 0,9784); en la prueba AD, para la variable precipitación (R2 = 1); en la prueba JB, para la variable temperatura (R2 = 0,8902); en la prueba CvM, para la variable temperatura (R2 = 1); en la prueba M.KS, para la variable temperatura (R2 = 0,936); en la prueba P 𝛘², para la variable precipitación (R2 = 0,3798); en la prueba SF, para la variable temperatura (R2 = 0,6019); y en la prueba SW, para la variable crudo (R2 = 0,3712). Realizar este tipo de análisis preliminar permite a los investigadores tomar decisiones más efectivas y óptimas al momento de comprobar el supuesto de la normalidad univariadas en un conjunto de datos.

Abstract: Normality tests are considered the starting point of parametric statistics; however, it is essential to understand the behavior of test statistics and p-values to make meaningful decisions. The objective of this study was to design a mathematical model capable of identifying existing patterns or trends between the test statistic and the p-value. The methodology consisted of applying the most common univariate normality tests to variables such as precipitation, crude oil, and temperature, using a subsample analysis tailored to each test. Each subsample provided both the test statistic and the p-value, which were processed using classical regression models as a first approximation: linear, second-, and third-degree polynomials, exponential, and logarithmic. Model validation was performed using the coefficient of determination (R²), obtaining the highest R² values as follows: in the KS test, for the crude oil variable (R² = 0.9784); in the AD test, for the precipitation variable (R² = 1); in the JB test, for the temperature variable (R² = 0.8902); in the CvM test, for the temperature variable (R² = 1); in the M.KS test, for the temperature variable (R² = 0.936); in the P χ² test, for the precipitation variable (R² = 0.3798); in the SF test, for the temperature variable (R² = 0.6019); and in the SW test, for the crude oil variable (R² = 0.3712). Conducting this type of preliminary analysis enables researchers to make more effective and optimal decisions when assessing the assumption of univariate normality in a dataset.

Sustainable concrete mixes with natural pozzolans: global perspective, South American scenarios, and cases in Ecuador

Resumen: El propósito de esta investigación es determinar si las mezclas de cemento de bajo carbono producidas con puzolanas naturales de Ecuador, como la ceniza volcánica y la arcilla calcinada, constituyen una opción técnica y ecológicamente eficiente en comparación al cemento Portland tradicional. Se usó la metodología PRISMA 2020, haciendo uso de bases de datos como Scopus, ScienceDirect, SpringerLink y Google Scholar, además de un análisis bibliométrico a través de VOSviewer. Se revisaron 43 publicaciones que abarcan investigaciones globales, sudamericanas y ecuatorianas, comprendidas desde el 2017 hasta el 2025, tomando en cuenta elementos de microestructura, características mecánicas, transmisión de cloruros, carbonatación, reología e influencia en el medio ambiente. Los hallazgos mostraron que el sistema de cemento de arcilla calcinada con piedra caliza (LC3 50%) logra resistencias que superan los 40 MPa, disminuye efectivamente la porosidad hasta un 28% y reduce la dispersión de cloruros en más del 50%. Se observó un aumento en la carbonatación natural, no se comprometió la durabilidad en ambientes húmedos. A nivel ambiental, estudios globales reportaron reducciones de emisiones de CO₂ entre 30 % y 45 %, aunque en Ecuador aún no se cuenta con análisis locales detallados. El estudio concluye que el LC3-50 es una alternativa técnicamente viable, sostenible y adaptada a las condiciones del país. El hallazgo más relevante es que, pese a la falta de datos locales, la evidencia internacional respalda el uso del LC3 como una herramienta clave para avanzar hacia una construcción más resiliente y de bajo impacto ambiental en Ecuador.

Abstract: The purpose of this research is to determine whether low-carbon cement mixtures produced with natural pozzolans from Ecuador, such as volcanic ash and calcined clay, constitute a technically and ecologically efficient alternative compared to traditional Portland cement. The PRISMA 2020 methodology was applied, using databases such as Scopus, ScienceDirect, SpringerLink, and Google Scholar, along with a bibliometric analysis using VOSviewer. A total of 43 publications were reviewed, covering global, South American, and Ecuadorian research from 2017 to 2025, considering aspects such as microstructure, mechanical properties, chloride transport, carbonation, rheology, and environmental impact. The findings showed that the limestone calcined clay cement system (LC3 50%) achieves compressive strengths exceeding 40 MPa, effectively reduces porosity by up to 28%, and decreases chloride diffusion by more than 50%. An increase in natural carbonation was observed, without compromising durability under humid conditions. At the environmental level, global studies reported CO₂ emission reductions between 30% and 45%, although Ecuador still lacks detailed local analyses. The study concludes that LC3-50 is a technically viable, sustainable alternative adapted to the country’s conditions. The most relevant finding is that, despite the lack of local data, international evidence supports the use of LC3 as a key tool for advancing more resilient, low-impact construction in Ecuador.

Shear characterization of masonry walls with polypropylene fiber reinforcement and electrowelded mesh

Resumen: En Ecuador existe escasa información sobre la resistencia al corte de paredes construidas con mampuestos fabricados localmente y sobre cómo mejorarla mediante técnicas habituales, como el anclaje de malla electrosoldada, frente a otra alternativa más económica y sencilla de aplicar, como el uso de mortero reforzado con fibra de polipropileno (FPP), aplicadas en una o ambas caras. Esta investigación mediante recolección de mampuestos de fabricación artesanal comúnmente usados y siguiendo las directrices de la norma ASTM E519 evaluó las resistencias a cortante y peso de las alternativas de refuerzo, con cinco configuraciones por tipo de mampuesto, hallando que con FPP unilateral el esfuerzo incrementó 73% en muros de ladrillo y 111% en muros de bloque, mientras que la disposición bilateral dio un aumento de 111% y 182% respectivamente; la malla electrosoldada mostró incrementos aún mayores con recubrimiento bilateral; la resistencia creció un 196% en ladrillo y 394% en bloque, y a una sola cara el beneficio fue de 58% y 118% respectivamente. Aunque la malla evita el colapso y aporta los mayores aumentos de resistencia, añade una carga muerta significativa, mientras que las fibras logran ganancias sustanciales con un incremento de peso mucho menor, confirmando así que ambos métodos son viables. Los resultados confirman la hipótesis: el refuerzo, sea con malla electrosoldada o con fibra de polipropileno eleva significativamente la capacidad a corte. El hallazgo clave es que es posible duplicar la resistencia de paredes sin duplicar su peso, reduciendo la vulnerabilidad de las viviendas.

Abstract: In Ecuador, there is scarce information on the shear strength of walls built with locally manufactured masonry and on how to improve it using standard techniques, such as the anchorage of electrowelded mesh, versus other cheaper and easier to apply alternatives, such as the use of mortar reinforced with polypropylene fiber (PPF), applied on one or both sides. This research by collecting commonly used handmade masonry and following the guidelines of ASTM E519 evaluated the shear strengths and weight of the reinforcement alternatives, with five configurations per masonry type, finding that with unilateral FPP the stress increased 73% in brick walls and 111% in block walls, while the bilateral arrangement gave an increase of 111% and 182% respectively; welded mesh showed even greater increases with bilateral cladding; strength increased 196% in brick and 394% in block, and single-sided the benefit was 58% and 118% respectively. Although the mesh prevents collapse and significantly increases strength, it adds significant dead load. At the same time, the fibers achieve substantial gains with a much smaller weight increase, confirming that both methods are viable. The results confirm the hypothesis: Reinforcement with either welded mesh or polypropylene fibre significantly increases shear capacity. The key finding is that it is possible to double the strength of walls without doubling their weight, reducing the vulnerability of dwellings.