Fil: Palazzo, Pascual. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Buenos Aires; Argentina]]> Fil: Constantini, Alberto R. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Buenos Aires; Argentina]]> Fil: Luxardo, José. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Buenos Aires; Argentina]]> Palazzo, Pascual]]> Relata la actividad del Laboratorio de Dinámica de Estructuras]]> Grado obtenido: Especialista en Internet de las cosas]]> Disciplina: Especialización en Internet de las cosas]]> Fil: Tinelli, Francisco. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> La presente memoria describe el diseño y la implementación de un sistema robótico de detección y clasificación de hojas de cultivo para invernaderos inteligentes. El trabajo se realizó con el objetivo de conocer los principales desafíos e inconvenientes de la aplicación y analizar las ventajas de aplicar en ella los últimos avances en inteligencia artificial. Para la realización del trabajo se aplicaron conocimientos adquiridos durante la carrera sobre visión por computadora, aprendizaje profundo y bases de datos. Para el desarrollo del firmware del robot, se aplicaron también conocimientos sobre sistemas embebidos.]]> Tinelli, Francisco]]>
]]> Grado obtenido: Especialista en Internet de las cosas]]> Disciplina: Especialización en Internet de las cosas]]> Fil: Salassa, Ariel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> En la presente memoria se describe el diseño y la construcción de un sistema de visión estereoscópica realizado para el laboratorio de IoT de la empresa Globant. Este trabajo pone en práctica conceptos de visión estéreo para construir un sistema que pueda extraer la profundidad del entorno y utilizar esta información en la toma de decisiones, como evitar obstáculos. El sistema implementa redes neuronales que detectan objetos sobre los cuales se calcula la distancia e incorpora transmisión de datos que permitirá la toma de decisiones de forma remota. Para su implementación fueron fundamentales los conocimientos adquiridos en las cátedras de visión por computadora, así como un extenso aprendizaje adicional de estereoscopía, configuración de cámaras, efectos de la luz y protocolos de transmisión de datos.]]> Salassa, Ariel]]> Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial]]> Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial]]> Fil: Zamudio Quintero, Karen Tatiana. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> En el presente estudio se valida y amplía el potencial de la visión artificial para transformar el análisis de tránsito, especialmente en el estudio de patrones en las intersecciones semaforizadas de la ciudad de Bogotá, donde se automatiza el proceso de monitoreo a través de algoritmos que pueden detectar, clasificar, rastrear y analizar el comportamiento del flujo vehicular, mediante el post proceso de fotogramas que se capturan desde sensores inmersos en aeronaves no tripuladas. Esta investigación es un componente importante de los sistemas de transporte inteligente, ya que proporciona información fundamental para la gestión y planificación del tránsito, a través de la aplicación de nuevas tecnologías que posibilitan automatizar el cálculo del nivel de servicio en las intersecciones semaforizadas, cuantificar la calidad del servicio brindado a los usuarios y, en última instancia, implementar esta información para desplegar cambios o mejoras en el comportamiento del tránsito de vehículos.]]> Zamudio Quintero, Karen Tatiana]]> ]]> Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial]]> Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial]]> Fil: Bazet, Anahí Natacha. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> El presente trabajo se desarrolló para el Instituto Nacional de tecnología Agropecuaria. El propósito es cuantificar el cambio de color de la pulpa de diversas variedades de duraznos a través del tiempo con tecnología de visión por computadora, lo que finalmente ayudará a mejorar la calidad del producto y elevará el precio de la cosecha.
Para lograr este objetivo se utilizaron técnicas de etiquetado de imágenes aplicadas a videos y de aumento de datos, una red neuronal combinada con modelos clásicos de visión por computadora para la segmentación de la pulpa e histogramas y gráficos para la medición del pardeamiento]]> Bazet, Anahí Natacha]]> Grado obtenido: Especialista en inteligencia artificial]]> Disciplina: Especialización en inteligencia artificial]]> Fil: García Garnica, Jesús Enrique. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería.]]> En el presente trabajo se ha desarrollado una herramienta destinada a facilitar la identificación de defectos en elementos presentes en postes eléctricos para los empleados de la empresa Centrales Eléctricas del Norte de Santander (CENS). No solo se busca optimizar el proceso de identificación de defectos, sino también mejorar la gestión y documentación de las tareas llevadas a cabo en el contexto de inspección de infraestructuras eléctricas. Para el desarrollo de este trabajo se aplicaron los siguientes conocimientos: procesamiento de imágenes, bases de datos para inteligencia artificial, visión por computadora y algoritmos de machine learning.]]> García Garnica, Jesús Enrique ]]> Resumen: testimonia la visita del Dr. Albert Einstein a la Facultad de Ciencias Exactas, Físicas y Naturales en 1925, de la que nuestra facultad formaba parte. Lo acompañan Ramón Loyarte, Eduardo Huergo y Enrique Butty.]]> Se observa una vista superior de la cáscara del cilindro 30 A]]> Grado obtenido: Magister de la Universidad de Buenos Aires en Sistemas Embebidos]]> Disciplina: Maestría en Sistemas Embebidos]]> Fil: Dórdolo, Lucas. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> La presente memoria describe el desarrollo del hardware, firmware y software de un sistema que permite visualizar en tiempo real el estado de la red de señalamiento ferroviario. Este trabajo fue solicitado por Trenes Argentinos Operaciones (SOFSE), principal operadora de trenes de pasajeros del país, para facilitar el mantenimiento y conocer la posición de las formaciones. Para la elaboración de este trabajo fue fundamental contar con los conocimientos adquiridos durante el transcurso de la maestría sobre gestión de proyectos, diseño de circuitos impresos, programación de microcontroladores, protocolos de comunicación, sincronización de sistemas embebidos distribuidos y sistemas ferroviarios.]]> Dórdolo, Lucas ]]>