Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial]]> Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial]]> Fil: Fernández, Ezequiel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina]]> En la presente memoria se describe el diseño e implementación de un modelo de inteligencia artificial para la empresa Amrra Electromedicina, en el marco del programa de vinculación. El objetivo del trabajo fue construir un modelo para regular la temperatura en un sistema de inducción de hipotermia y compararlo con el algoritmo que funciona actualmente en los equipos. Para el desarrollo fue fundamental la incorporación de los conocimientos adquiridos en la carrera tales como análisis y preprocesamiento de datos, algoritmos de inteligencia artificial, arquitecturas de aprendizaje profundo y programación en Python]]> Fernández, Ezequiel]]> Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial]]> Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial]]> Fil: Villagra, Javier. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina]]> La presente memoria describe el desarrollo de un framework para proyectos de machine learning (ML) que facilita el ciclo de vida completo de estos; desde la etapa de tratamiento de datos y entrenamiento de modelos, hasta su validación y entrega. La solución ofrece una organización de proyecto robusta que permite a los equipos trabajar de manera eficiente, a través de un proceso claro, una estructura bien definida y una biblioteca que acelera enormemente el desarrollo. Todos estos activos están basados en buenas prácticas recomendadas para iniciativas de ML. La realización de este trabajo se fundamentó en los conocimientos adquiridos a lo largo de la carrera, con un énfasis especial en conceptos como MLOps, prácticas recomendadas para proyectos de ML, análisis de datos, aprendizaje supervisado y no supervisado, clasificadores, árboles de decisión, SVM, aprendizaje profundo y bibliotecas y plataformas de ML más utilizadas. Además, fue esencial la aplicación de conocimientos avanzados en arquitectura de software para asegurar un diseño robusto y escalable.]]> Villagra, Javier]]> Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial]]> Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial]]> Fil: Massotto, Fabián Alejandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina]]> El presente trabajo aborda el desarrollo de un chatbot multi-agente que interpreta consultas realizadas en lenguaje natural y ofrece respuestas precisas al integrarse con diversas fuentes de información empresariales. Su valor radica en la eficiencia operativa que se obtiene al optimizar el acceso a información crítica de una organización. En esta memoria se detallan todas las etapas del desarrollo, desde la preparación de los datos hasta la evaluación del rendimiento del chatbot. Para lograrlo, se aplicaron conocimientos de procesamiento de lenguaje natural, modelos grandes de lenguaje e inteligencia artificial generativa.]]> Massotto, Fabián Alejandro]]> Grado obtenido: Especialista en sistemas embebidos]]> Disciplina: Especialización en sistemas embebidos]]> Fil: Cagua Ordoñez, Jonathan. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> El Trabajo Final aborda la implementación de un entorno integral de integración continua específicamente para el desarrollo de firmware en sistemas embebidos. Su objetivo es automatizar tareas como la compilación, el testeo, la notificación de errores, el despliegue y la documentación, con el fin de reducir el tiempo de lanzamiento al mercado y mejorar la calidad del software. El proyecto se apoya en herramientas como Jenkins y emuladores de hardware como QEMU, facilitando a los desarrolladores la adopción de prácticas DevOps y metodologías ágiles en este contexto especializado.]]> Cagua Ordoñez, Jonathan]]> Grado obtenido: Magister de la Universidad de Buenos Aires en Internet de las cosas]]> Disciplina: Maestría en Internet de las cosas]]> Fil: Romero, Raúl Emilio. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> La presente memoria describe el diseño e implementación de un módulo electrónico para la adquisición de datos. El trabajo se realizó con el respaldo del Centro de Innovación Tecnológica para la Educación Científica y Tecnológica de la Facultad de Ingeniería de Olavarría. El dispositivo diseñado se integra en un sistema de equipos remotos basado en Internet de las Cosas. Permite el registro de señales analógicas y digitales y el control de motores. El desarrollo incluyó el análisis de la problemática, el diseño detallado, la implementación y las pruebas. Para ello, se aplicaron principios de diseño y fabricación de circuitos impresos, desarrollo de arquitecturas de software y procesamiento de señales. Como resultado, se obtuvo un producto flexible, robusto y adecuado para experimentos remotos.]]> Romero, Raúl Emilio ]]> Grado obtenido: Especialista en sistemas embebidos]]> Disciplina: Especialización en sistemas embebidos]]> Fil: Gómez Parada, Luis Alberto. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> Este trabajo presenta el diseño e implementación de un instrumento para medir material particulado fino (MP2,5) en el aire. Este se diseñó para ser usado en redes de monitoreo de calidad del aire urbanas, con el objetivo de contribuir a la gestión ambiental y la salud pública. La memoria detalla la selección de componentes electrónicos, el diseño y desarrollo del software, y las pruebas de calibración y de campo. El trabajo aplicó conocimientos de programación en sistemas embebidos, implementación de protocolos de programación, diseño de hardware en PCB y técnicas de testing para minimizar las fallas.]]> Gómez Parada, Luis Alberto ]]> Grado obtenido: Especialista en Internet de las cosas]]> Disciplina: Especialización en Internet de las cosas]]> Fil: Alarcón González, Eberth Gabriel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> Este trabajo de posgrado desarrolla un sistema basado en Internet de las Cosas para la detección de ataques de desautenticación en redes inalámbricas. La solución permite monitorear la seguridad de la red en tiempo real mediante dis- positivos de hardware configurados para analizar el tráfico y detectar intentos de desconexión forzada. Su implementación se realizó para la empresa Redvoiss, con la finalidad de fortalecer la protección de sus redes y optimizar la respuesta ante posibles ataques. Durante el desarrollo, se aplicaron conocimientos en redes de comunicación, programación embebida, procesamiento de datos y ciberseguridad. Esto permitió diseñar una herramienta eficiente y de bajo costo que contribuye a mejorar la seguridad en entornos inalámbricos.]]> Alarcón González, Eberth Gabriel]]> Grado obtenido: Especialista en Internet de las cosas]]> Disciplina: Especialización en Internet de las cosas]]> Fil: Dasso, Ignacio José. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> La presente memoria describe el desarrollo de una plataforma en entorno cloud con capacidad de integración y visualización de datos. El trabajo representa un mínimo producto viable que inaugure el portafolio de productos de la organización IoT-sur-Yon. La plataforma se destaca por satisfacer principios de agnosticidad, seguridad y escalabilidad. Ha sido trascendente para el desarrollo la aplicación de conocimientos de redes, desarrollo web e implementación de entornos cloud.]]> Dasso, Ignacio José]]> Grado obtenido: Especialista en Internet de las cosas]]> Disciplina: Especialización en Internet de las cosas]]> Fil: Lacheski, Martín Anibal. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> La presente memoria describe el desarrollo de un prototipo de sistema para monitorear y controlar de manera remota las condiciones climáticas en los invernade- ros de la Facultad de Ciencias Forestales de la Universidad Nacional de Misiones. La solución propuesta integra sensores y actuadores conectados a un servidor remoto a través de una red inalámbrica y un protocolo de mensajería ligero, así como una aplicación web que permite la supervisión y el control a distancia del sistema. Este trabajo permite optimizar el uso de recursos, mejorar la productividad y reducir costos operativos. Su implementación requirió conocimientos en sistemas embebidos, sensores, protocolos de comunicación, desarrollo de software, técnicas de seguridad y la implementación de soluciones cloud.]]> Lacheski, Martín Anibal]]> Grado obtenido: Especialista en inteligencia artificial]]> Disciplina: Especialización en inteligencia artificial]]> Fil: Arroyo Huerta, Jeanneth Cristina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> En la presente memoria se describe el desarrollo de un bot conversacional para la gestión de derivaciones hospitalarias en la Dirección Nacional de Salud de Ecuador. El trabajo se realizó con el objetivo de optimizar el acceso y la gestión de datos por parte de los médicos y el personal administrativo. La solución permitió brindar información de forma más eficiente y agilizar el proceso de derivaciones hospitalarias. El documento detalla la extracción y transformación de los datos, la implementación y entrenamiento del modelo, la integración con el módulo de visualización y la evaluación del sistema completo. Para su desarrollo se aplicaron técnicas de procesamiento de lenguaje natural, integración con bases de datos y aprendizaje automático para cumplir con los requerimientos establecidos.]]> Arroyo Huerta, Jeanneth Cristina]]>