Pablo Andrés Gómez Monsalve, egresado del Doctorado en Automática de la Universidad de Pamplona, clasificó a la final nacional del Reconocimiento a la Excelencia en Trabajos de Grado de Posgrado 2026, organizado por la Red Colombiana de Posgrados. Presentará su tesis ante un jurado nacional bajo la metodología 3NT (Three Minute Thesis), el jueves 29 de octubre, en la Universidad de América, en Bogotá. 

El doctor Gómez Monsalve ganó la selección regional realizada por el Nodo Antioquia, Santanderes y Chocó, en la que seis evaluadores de distintas regiones del país valoraron las tesis de 14 participantes, cinco de ellos de la Universidad de Pamplona. Su puntaje lo habilitó para representar al nodo y a la institución en la fase decisiva. 

La final se desarrollará durante el III Encuentro Internodos 2026, un espacio académico que reúne a importantes instituciones de educación superior del país en torno al tema “El posgrado en el punto de inflexión: valor, trayectorias de aprendizaje e inteligencia artificial”. 

Allí competirá junto a Natalia Arenas Gómez, de la Institución Universitaria de Envigado, también representante del nodo, quien presentará la investigación “La descampesinización y su relación con las luchas por el reconocimiento del campesinado como sujetos de derechos. Pueblorrico, Antioquia, veredas Patudal, La Pica y La Unión”. 

La tesis de Gómez Monsalve, titulada “Detección y predicción en tiempo real de gases tóxicos en minas de carbón subterráneas de Norte de Santander”, propone un sistema de alerta temprana que combina algoritmos de aprendizaje automático (machine learning) con redes inalámbricas de sensores distribuidos. 

El trabajo se centra en la seguridad atmosférica de las minas subterráneas, donde la presencia variable de gases como metano, monóxido de carbono, dióxido de carbono y sulfuro de hidrógeno, junto con la deficiencia de oxígeno, representa un alto riesgo para los mineros. 

A diferencia del monitoreo convencional, que es reactivo y solo informa el estado instantáneo del ambiente, el sistema modela la evolución de las mediciones en el tiempo. De esta forma, puede anticipar anomalías antes de que alcancen niveles críticos. 

“El propósito general fue avanzar hacia una supervisión con capacidad de anticipación, integrando adquisición de datos, comunicación inalámbrica y análisis predictivo, de manera que la información obtenida pudiera apoyar decisiones preventivas en el entorno minero sin depender exclusivamente de la superación instantánea de un umbral”, explicó el investigador. 

En este evento también participaron los egresados del Doctorado en Automática y del Doctorado en Ciencia y Tecnología de los Alimentos, quienes obtuvieron reconocimientos de Tesis Meriotoria y Laureada durante su defensa, como son: 

• PhD. Gina Patricia Parra Aparicio: Encapsulación del ácido hipocloroso como agente antimicrobiano en el huevo comercial producido por avicultores del departamento de Santander.
• PhD. Miguel Ángel Mejía Robles: Análisis de los cambios en la modulación autonómica cardíaca debido a un estímulo de glucosa, para el diagnóstico precoz del síndrome metabólico mediante técnicas de aprendizaje automático.
• PhD. Jeniffer Katerine Carrillo Gómez: Prostate Cancer Detection Through Sensory Perception Systems and Biomarker Identification for Disease Diagnosis.
• PhD. July Andrea Gómez Camperos: Caracterización de fenómenos transitorios hidrodinámicos de flujos bifásicos gas denso/líquidos presentes en procesos petroquímicos mediante técnicas de inteligencia artificial.

La Universidad de Pamplona felicitó a su egresado por un trabajo que, según la institución, refleja su compromiso con la excelencia científica, la pertinencia social y el desarrollo tecnológico con impacto en las regiones. 

Asimismo, la institución reconoció a los demás participantes por su desempeño y por el reto de sintetizar en tres minutos una investigación doctoral, un ejercicio que evidenció los alcances y desarrollos de sus egresados en favor del bienestar y la transformación del país.