Grado obtenido: Especialista en Internet de las cosas]]> Disciplina: Especialización en Internet de las cosas]]> Fil: Villareal Ardila, María Claudia. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina]]> La presente memoria detalla el proceso de desarrollo de una plataforma IoT des- tinada al monitoreo de un sistema de generación fotovoltaica integrado con vege- tación (GRIPV). Esta plataforma fue elaborada para el Semillero de Investigación en Recursos Energéticos Distribuidos de la Universidad Industrial de Santander, con el propósito de facilitar la adquisición, integración y visualización de datos correspondientes a mediciones de variables eléctricas del sistema mencionado. Su función es permitir a los interesados acceder a la información sin necesidad de interactuar físicamente con los equipos y de esta manera agilizar el proceso de descarga de datos. El desarrollo del trabajo requirió la aplicación de conocimientos adquiridos du- rante la carrera, que abarcan aspectos de arquitectura de datos, protocolos de internet y desarrollo de aplicaciones web.]]> Villareal Ardila, María Claudia]]> Grado obtenido: Especialista en Internet de las cosas]]> Disciplina: Especialización en Internet de las cosas]]> Fil: Corominas, Maria Celeste. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina]]> Esta memoria describe el desarrollo de una interfaz IoT para telemetría en instalaciones solares fotovoltaicas, realizada para la Comisión Nacional de Energía Atómica. Los datos recolectados se almacenan en la nube y se visualizan en un dashboard, lo que permite el análisis, el mantenimiento preventivo, el control eficiente del sistema y garantiza la seguridad en la gestión de los datos. Durante el desarrollo, se aplicaron conocimientos relacionados con arquitectura de datos, protocolos de Internet, diseño de aplicaciones web, diseño de aplicaciones multiplataforma y diseño de aplicaciones para IoT.]]> Corominas, Maria Celeste]]> ]]> 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 Internet de las cosas]]> Disciplina: Especialización en Internet de las cosas]]> Fil: Vazquez, Diego Aníbal. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina]]> La presente memoria describe el desarrollo de un sistema de estacionamiento inteligente orientado a promover la rotación de estacionamientos itinerantes en la ciudad de Lima. Se implementó una plataforma basada en sensores de ocupación y comunicación en tiempo real, que permite a los usuarios conocer la disponibilidad de espacios y optimizar la gestión del estacionamiento. El desarrollo abarcó desde la selección e integración de tecnologías hasta la implementación y pruebas del sistema. En este proceso se aplicaron conocimientos en internet de las cosas, servicios en la nube, gestión de bases de datos y comunicaciones.]]> Rueda Yarleque, Luis Gabriel ]]> Grado obtenido: Especialista en Internet de las cosas]]> Disciplina: Especialización en Internet de las cosas]]> Fil: Vazquez, Diego Aníbal. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina]]> Esta memoria describe el desarrollo e implementación de un sistema para el registro de eventos de tránsito y la transmisión segura de datos. El diseño asegura la disponibilidad de la información incluso ante interrupciones en la conexión a Internet. El sistema fortalece el monitoreo de las rutas nacionalesmediante comunicación bidireccional. Permite realizar diagnósticos remotos, actualizar parámetros, incrementar la precisión y consistencia de los datos y optimizar el trabajo del personal técnico y del equipamiento de monitoreo. Para su realización se aplicaron conocimientos de Internet de las cosas, transmisión segura de datos y control de sistemas remotos.]]> Vazquez, Diego Aníbal]]> Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial]]> Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial]]> Fil: Cantero, Cristian . Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina]]> La presente memoria describe el diseño, desarrollo y puesta en producción de un sistema para la automatización de procesos de atención al cliente. El trabajo se realizó para la empresa Banda Ancha y tiene como objetivo mejorar el tiempo de respuesta y la calidad de las interacciones con sus clientes. Para la implementación del sistema fue necesario el empleo de conocimientos de arquitecturas de inteli- gencia artificial, embeddings y procesamiento del lenguaje natural, entre otros, adquiridos durante la carrera.]]> Cantero, Cristian]]> Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial]]> Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial]]> Fil: Hagata, Juan Pablo . Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina]]> Esta memoria describe el desarrollo de un sistema automático de clasificación de imágenes de productos para una plataforma de comercio electrónico, orientado a optimizar la organización de catálogos digitales, reducir el tiempo de carga de nuevos artículos y mejorar la experiencia del usuario. El proyecto abarca desde la selección y preprocesamiento del conjunto de datos hasta el diseño, implementa- ción y evaluación de modelos de redes neuronales convolucionales, incluyendo pruebas de ajuste fino y comparación de distintas arquitecturas para garantizar un desempeño óptimo. El trabajo integra conocimientos adquiridos en la especialización, como aprendi- zaje profundo, procesamiento de imágenes, técnicas de aumento de datos y eva- luación de modelos de clasificación, aplicados de manera práctica para construir un sistema funcional y medible. El lector encontrará en la memoria la descripción detallada de los métodos empleados, la arquitectura del sistema, los resultados experimentales obtenidos y las conclusiones derivadas, así como recomendacio- nes para futuras mejoras que amplíen las capacidades del sistema desarrollado.]]> Hagata, Juan Pablo ]]> ]]> Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial]]> Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial]]> Fil: Valdez, Jorge Ceferino. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina]]> En la presente memoria se describe el desarrollo de un modelo de red neuronal profunda para la empresa DeepAgro. El trabajo se realizó con el objetivo de optimizar la compresión y reconstrucción de imágenes de cultivos agrícolas. Se implementaron y evaluaron diferentes modelos que mejoraron la eficiencia del proceso, facilitaron la transmisión de imágenes y garantizaron una alta calidad en la reconstrucción.
El documento abarca desde la preparación del conjunto de datos hasta la optimización de los modelos utilizados. Para el desarrollo, se aplicaron técnicas de visión por computadora, procesamiento de imágenes y aprendizaje profundo avanzado, que fueron fundamentales para alcanzar el objetivo planteado.]]> Valdez, Jorge Ceferino]]> Grado obtenido: Especialista en inteligencia artificial]]> Disciplina: Especialización en inteligencia artificial]]> Fil: Del Porto, María Alejandra. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> Este trabajo presenta soluciones de visión por computadora para generar imágenes de duraznos a partir de su genotipo. La iniciativa fue propuesta por BioTango Technologies S.A.S., una empresa derivada de la Estación Experimental Agropecuaria San Pedro del INTA. Aplicada a la fruticultura de precisión, esta tecnología contribuye a la toma de decisiones sobre qué variedades de durazno conviene cultivar para alcanzar la calidad comercial deseada. El desarrollo requirió conocimientos en análisis de datos, procesamiento visual y redes neuronales profundas, aplicados específicamente a imágenes.]]> Del Porto, María Alejandra]]> ]]> Grado obtenido: Especialista en inteligencia artificial]]> Disciplina: Especialización en inteligencia artificial]]> Fil: Aguirregaray, Mauro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> Este trabajo explora modelos de OCR y comprensión visual aplicados a la digitalización de libros científicos. El objetivo es identificar combinaciones de herramientas open source que mejoren el reconocimiento de texto estructurado frente al uso individual de modelos. Se trabajó con foco en conceptos de visión por computadora y arquitecturas transformers aplicados al OCR sobre documentos cientificos reales, con foco en comprender sus límites y fortalezas.]]> Aguirregaray, Mauro ]]>