Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial]]> Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial]]> Fil: Saraco, Leandro Agustín. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> En la presente memoria se hace una descripción del diseño de un sistema de inteligencia artificial para detectar anomalías en el funcionamiento de motores eléctricos. El proyecto se desarrolla para la empresa Allegro Microsystems, con el propósito de realizar un módulo que detecte anomalías, de manera flexible,basado en los datos de corriente de los sensores que la compañía fabrica.
Los conocimientos necesarios para su implementación incluyen técnicas de estadística, análisis de datos, criterios de selección de características y diseño de modelos de aprendizaje profundo.]]> Saraco, Leandro Agustín]]> ]]> Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial]]> Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial]]> Fil: Alianak, Juan Pablo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> El presente trabajo se realizó para la empresa RF Industrial S.A.S., que planteó la necesidad de incorporar a su framework de dispositivos electrónicos modulares, una cámara de visión con capacidad de procesar imágenes en la nube con inteligencia artificial.
Para elaborar este trabajo se utilizaron técnicas de visión por computadora y aprendizaje profundo para detección y clasificación de objetos. Otro aspecto importante del trabajo fue el diseño y despliegue serverless con infraestructura como código de la arquitectura en la nube.]]> Alianak, Juan Pablo]]> Grado obtenido: Especialista en sistemas embebidos]]> Disciplina: Especialización en sistemas embebidos]]> Fil: Krüger, José Luis. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> Este trabajo presenta el desarrollo, construcción, instalación y prueba de un dis- positivo semiautomático de monitoreo y gestión para un cultivo hidropónico ver- tical. El sistema mejora la eficiencia del cultivo al minimizar los desperdicios y aumentar la productividad en comparación con los métodos tradicionales. Este avance representa un paso clave hacia la sostenibilidad y la optimización de la producción de alimentos en el futuro. Su implementación requirió la aplicación de conocimientos en electrónica, programación, sistemas operativos de tiempo real, testing de software, diseño y ensamblaje de PCB, integración de sensores y protocolos de comunicación.]]> Krüger, José Luis ]]> Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial]]> Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial]]> Fil: Paz, Carlos Andres Santiago. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> En la presente memoria se realiza la descripción del diseño e implementación de un sistema para la detección, estimación y cuantificación del lenguaje no verbal en videollamadas. Este trabajo, de índole académica, explora la implementación de un sistema basado en IA que pueda emplearse en contextos de negociaciones comerciales para asistir a usuarios en la interpretación del lenguaje no verbal empleado por un interlocutor.
Para la realización del presente trabajo, fueron fundamentales los conocimientos adquiridos en la especialización, tales como el concepto de análisis de datos, bases de datos, visión por computadora y herramientas de gestión de proyectos.]]> Paz, Carlos Andres Santiago]]> Grado obtenido: Especialista en sistemas embebidos]]> Disciplina: Especialización en sistemas embebidos]]> Fil: Muñoz Valdearenas, Leonardo Agustín. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> El presente documento trata el diseño e implementación de una red de sensores inalámbricos y autónomos, que mediante la utilización de energía solar y baterías garantiza el monitoreo constante de parámetros relevantes en el desarrollo de cul- tivos. La finalidad principal es optimizar los rendimientos económicos y reducir el consumo de recursos como agua, electricidad y agroquímicos. Esta red de sen- sores ofrece flexibilidad al permitir la personalización de los parámetros medidos y la escalabilidad de los puntos de medición distribuidos en la superficie de es- tudio, sin necesidad de una infraestructura costosa. Todos los datos recopilados convergen a una aplicación de visualización alojada en la nube, lo que facilita así un análisis completo por parte del profesional a cargo del cultivo. Este trabajo se implementó en un viñedo ubicado en Mendoza, perteneciente a la bodega Viña Las Perdices.]]> Muñoz Valdearenas, Leonardo Agustín ]]> ]]> Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial]]> Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial]]> Fil: Ferrán, Natanael Emir. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> En la presente memoria se presenta el análisis de correspondencia entre imágenes satelitales e imágenes a nivel suelo de distintas parcelas cultivadas.
Este trabajo ha sido impulsado por la empresa DeepAgro, que busca proveer a sus clientes con información de mejor calidad. Para ello, se han utilizado técnicas de procesamiento de imágenes, herramientas estadísticas y métricas propias de la temática.
]]> Ferrán, Natanael Emir]]> Grado obtenido: Especialista en sistemas embebidos]]> Disciplina: Especialización en sistemas embebidos]]> Fil: Meoli, Lucas Pablo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> La presente memoria describe el desarrollo, implementación y validación de un conjunto de módulos de prueba orientados a la evaluación de una nueva versión de un sistema operativo de tiempo real con soporte de multiprocesamiento simé- trico. El trabajo se realizó junto con la empresa INVAP, en el marco del programa de vinculación de la Carrera de Especialización en Sistemas Embebidos. La finalidad principal fue evaluar el rendimiento y la comunicación entre proce- sos del sistema operativo. Esto constituye un punto de partida para analizar la factibilidad y viabilidad de migrar los software de vuelo hacia su nueva versión. Su desarrollo incorporó conceptos de ingeniería de software embebido y técnicas de prueba y validación en entornos de tiempo real.]]> Meoli, Lucas Pablo ]]> Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial]]> Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial]]> Fil: Cardozo, Emmanuel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> En la presente memoria se describe el desarrollo de un clasificador de calidad de manzanas verdes mediante visión por computadora. Este trabajo pretende satisfacer la necesidad de las empaquetadoras de frutas del Alto Valle de Río Negro de automatizar los procesos de clasificación y reducir costos. Como resultado, este trabajo permite a la plantas de envasado obtener información relevante de las manzanas como su calidad y dimensiones, además de incorporar estrategias de mejora de precisión y robustez en la clasificación.
Para su implementación fue necesario emplear conocimientos de visión por computadora, aprendizaje profundo y análisis de datos, entre otros.
]]> Cardozo, Emmanuel]]> Grado obtenido: Especialista en sistemas embebidos]]> Disciplina: Especialización en sistemas embebidos]]> Fil: Carvajal, Edilberto. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> Este documento presenta el desarrollo de un prototipo basado en Internet de las Cosas (IoT) para monitoreo remoto de variables ambientales. El sistema facilita la adquisición de datos y la supervisión de parámetros clave en diversos sectores industriales y de investigación. Su implementación requirió conocimientos en arquitectura de software, desarro- llo de firmware, sistemas operativos en tiempo real, redes de comunicación in- alámbrica, bases de datos y servicios en la nube.]]> Carvajal, Edilberto]]> Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial]]> Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial]]> Fil: Brumovsky, Andres Francisco. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> La presente memoria describe la realización de una aplicación que permite fiscalizar el estado de cargamentos de frutas en puertos marítimos, realizado a partir de un pedido original de la empresa Baufest. El software desarrollado permite verificar la calidad requerida para la aceptación del cargamento o, en caso de detectar algún defecto, contar con la información necesaria para establecer los términos de aceptación o bien determinar su rechazo.
Para su implementación fueron fundamentales conocimientos tales como los conceptos de detección de objetos, clasificación y métricas de predicción en modelos de aprendizaje de máquina.
]]> Brumovsky, Andres Francisco]]>