Grado obtenido: Magister en Computación de Borde]]> Disciplina: Maestría en Computación de Borde]]> Fil: Rosito, Pedro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> En esta memoria se detalla la implementación de un sistema basado en un modelo de inteligencia artificial para el control de calidad en el pegado de strain gauges sobre celdas de carga mediante el uso de imágenes. Este trabajo fue desarrollado con el objetivo de optimizar el proceso productivo y reducir las pérdidas por errores de pegado en la empresa Flexar S.R.L. Para su realización, fue necesario aplicar conocimientos en aprendizaje profundo, redes neuronales convolucionales, técnicas de visión por computadora, desarrollo de API’s, bases de datos y programación frontend.]]> Rosito, Pedro]]> Grado obtenido: Especialista en inteligencia artificial]]> Disciplina: Especialización en inteligencia artificial]]> Fil: Pérez Omodeo, Carolina. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> En este trabajo se desarrolló un modelo de inteligencia artificial para la empresa Doktuz+, con el objetivo de detectar indicios de pérdida auditiva y permitir la toma de medidas para mitigar su avance. El modelo se basa en datos provenientes de los consultorios médicos de la empresa y analiza información relevante para identificar a personas en riesgo. Para su desarrollo, se aplicaron conocimientos en análisis de datos, técnicas de muestreo, balanceo de clases, evaluación de modelos y herramientas para optimizar su precisión y eficacia]]> Pérez Omodeo, Carolina]]> Grado obtenido: Especialista en inteligencia artificial]]> Disciplina: Especialización en inteligencia artificial]]> Fil: Radhak Triztan, Sevann. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> En la presente memoria se hace una descripción del diseño y construcción de un sistema de predicción de eventos meteorológicos extremos utilizando técnicas de inteligencia artificial. Este trabajo, desarrollado para la Dirección Nacional de Aeronáutica Civil de Paraguay, busca principalmente mejorar la rapidez y precisión de los pronósticos meteorológicos, facilitando respuestas más efectivas ante los fenómenos adversos y contribuyendo a la mitigación de sus impactos en Paraguay y sus alrededores. Para su implementación, fue fundamental contar con conocimientos en técnicas de aprendizaje automático y profundo, arquitecturas de software, construcción y entrenamiento de modelos secuenciales, comprensión de la interpretación y evaluación de modelos predictivos]]> Radhak Triztan, Sevann ]]> Grado obtenido: Especialista en inteligencia artificial]]> Disciplina: Especialización en inteligencia artificial]]> Fil: Andreetto, Enzo Javier. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> En el presente trabajo se desarrolla un prototipo de chatbot para asistir en el acceso al conocimiento interno de organizaciones. Su propósito es automatizar la obtención de respuestas, lo que posibilita mejorar la eficiencia en las operaciones y reducir costos. El prototipo opera sobre una compañía ficticia y con datos generados sintéticamente, con el fin de obtener una prueba de concepto quemuestre su utilidad para una eventual comercialización en el futuro. Para su implementación se utilizaron técnicas de procesamiento del lenguaje natural, DataOps y servicios web.]]> Andreetto, Enzo Javier ]]> Grado obtenido: Especialista en inteligencia artificial]]> Disciplina: Especialización en inteligencia artificial]]> Fil: Pallares Urieles, Carlos J. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> En esta memoria se describe la investigación realizada sobre la relación entrada-salida en el proceso de síntesis de partículas de sílice entre los compuestos añadidos y el tamaño de partícula de sílice, respectivamente. Se utilizaron datos experimentales de 48 investigaciones en diferentes condiciones experimentales, con lo que se busca concluir una aproximación de tamaños de partícula de sílice. Para el desarrollo de este trabajo fueron necesarios los conocimientos adquiridos en los cursos de estadística, análisis de datos y aprendizaje de máquina a lo largo de la Carrera de Especialización en Inteligencia Artificial - UBA.]]> Pallares Urieles, Carlos J. ]]> Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial]]> Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial]]> Fil: Bureu, Clara. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> El presente trabajo, desarrollado para la empresa CAMMESA, describe el diseño de un sistema para predecir colapsos de tensión en el suministro eléctrico del noreste argentino (NEA) mediante técnicas de inteligencia artificial.
El objetivo principal es promover una mayor confiabilidad en el sistema, disminuyendo la frecuencia y duración de los cortes de energía que afectan a la población.
Para llevar a cabo este trabajo, se emplearon distintos enfoques , como regresión logística, árboles de decisión y redes neuronales.
La exitosa implementación de los modelos y su validación en tiempo real muestran la utilidad concreta de la inteligencia artificial en el perfeccionamiento de la estabilidad eléctrica regional. ]]> Bureu, Clara ]]> ]]> Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial]]> Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial]]> Fil: Perusset, Federico. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> En la presente memoria se describe la creación de un sistema de conversación escrita entre humanos y computadoras, también denominado chatbot, con el propósito de mejorar la productividad de la startup Rucon del sector edtech. Esta incorporación tecnológica busca triplicar tanto la capacidad de atención a clientes como la velocidad de respuesta, elementos cruciales para alcanzar la escala deseada por la startup.
Para su implementación fueron indispensables los conocimientos relacionados a Natural Language Processing (NLP) y Machine Learning Operations (MLOps).]]> Perusset, Federico]]> Grado obtenido: Especialista en Internet de las cosas]]> Disciplina: Especialización en Internet de las cosas]]> Fil: Losada, Ricardo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> El objeto del presente trabajo fue el desarrollo de un protocolo Mesh para ser utilizado sobre el módulo de comunicaciones HRD Radio LoRa diseñado por la empresa RF Industrial. Logrando así extender sus casos de uso.
Este desarrollo requirió del uso de muchos de los conocimientos obtenidos durante el cursado de la especialización, tales como tecnologías de comunicaciones usadas en entornos IoT, programación de dispositivos basados en microcontroladores, protocolos de comunicaciones y testing de aplicaciones.]]> Losada, Ricardo]]> Grado obtenido: Especialista en inteligencia artificial]]> Disciplina: Especialización en inteligencia artificial]]> Fil: Rivas, Gustavo Julián. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> En la presente memoria se describe el diseño y desarrollo del "Bot Acompañarte", una herramienta digital creada en colaboración con la empresa Data Voices. Esta solución busca mejorar el acceso de la población vulnerable a asistencia profesional en situaciones de violencia doméstica y a información sobre trámites públicos. El bot facilita la gestión de turnos con el equipo interdisciplinario de la Misión Padre Pepe y proporciona información útil sobre trámites en organismos públicos. Para la implementación de esta solución, se emplearon modelos de procesamiento de lenguaje natural basados en Large Language Model, junto con su integración en plataformas de mensajería.]]> Rivas, Gustavo Julián ]]> ]]> Grado obtenido: Especialista en Internet de las cosas]]> Disciplina: Especialización en Internet de las cosas]]> Fil: Barrero Lizcano, Juan David. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> En la siguiente memoria se describe el desarrollo de un sistema de monitoreo de variables ambientales (humedad, presión, temperatura y concentración de CO2) mediante una red de comunicación de largo alcance basada en la tecnología LoRaWAN, caracterizada por su bajo consumo energético y su capacidad para cubrir grandes distancias. Esta solución está diseñada para su implementación en agricultura de precisión, vigilancia ambiental y gestión inteligente de edificios. Gracias a su arquitectura de largo alcance, permite un monitoreo continuo, adaptable a diferentes escalas y eficaz incluso en zonas remotas o de difícil acceso. La solución ofrecerá un monitoreo escalable y personalizable, lo que facilitará una gestión eficiente y una respuesta rápida ante condiciones críticas. Para el desarrollo fueron necesarios conocimientos de programación en C++, tecnologías en la nube, manejo de bases de datos SQL y conocimientos de lenguajes de navegador como JavaScript.]]> Barrero Lizcano, Juan David]]>