Grado obtenido: Especialista en sistemas embebidos]]> Disciplina: Especialización en sistemas embebidos]]> Fil: Bautista Vera, Lautaro Juan. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> La presente memoria detalla la implementación de un gestor de arranque (bootloader) criptográfico. El trabajo se llevó a cabo para la empresa ECCOSUR dentro del marco del programa de vinculación de la carrera. El bootloader se implementó siguiendo un diseño que garantiza la seguridad de la actualización del firmware de los productos de la empresa. Su desarrollo involucró principalmente conceptos de ingeniería de software embebido, microarquitectura y programación en lenguaje C.]]> Bautista Vera, Lautaro Juan]]> ]]> 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: Doctor de la Universidad de Buenos Aires. Área Ingeniería ]]> Disciplina: Ingeniería]]> Fil: Beiró, Mariano Gastón. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> Lugar de trabajo: Grupo de redes complejas y comunicación de datos, Departamento de Electrónica, Facultad de Ingeniería, UBA]]> en el marco de la Beca Doctoral Perluilh FIUBA y la Beca tipo II CONICET.]]> El objeto de estudio de esta tesis son los sistemas complejos: sistemas integrados por una gran cantidad de elementos que interactúan entre sí y de cuya interacción surge un comportamiento colectivo organizado. El tamaño de estos sistemas hace que sea prácticamente imposible estudiar su evolución a nivel microscópico. Esto obliga a desarrollar metodologías de trabajo en parte distintas a las de otras áreas de la ciencia. En el área de Sistemas Complejos es de fundamental importancia la construcción de modelos. A través de los modelos se busca reproducir el comportamiento macroscópico de los sistemas complejos e inferir lo que sucede a pequeña escala en término medio, o cuál será el comportamiento macroscópico si el sistema aumenta su tamaño. La simulación de un sistema es la ejecución de un modelo con el fin de reproducir sus comportamientos. Durante la simulación se aplican las reglas de interacción a las variables definidas en el modelo. Para que el modelo sea útil, y considerando que los sistemas están constituidos por una cantidad grande de componentes, es importante que las reglas del modelo sean simples, y escalen lo más eficientemente posible con el tamaño del sistema. Un buen modelo debe entonces encontrar un punto intermedio adecuado entre la minuciosidad de la descripción, la precisión de sus resultados y la escalabilidad. La variedad de modelos existentes en esta área se corresponde con la imposibilidad de que un único modelo capture en forma íntegra el comportamiento del sistema. En esta tesis estudiamos los modelos combinatorios de sistemas complejos, que son aquellos en que el sistema se modela a través de una red, a la que denominamos red compleja. En su forma más general, una red es un conjunto de nodos conectados entre sí a través de aristas, y se representa matemáticamente través de un grafo. Nuestro aporte consiste en el desarrollo de métodos y algoritmos en el marco de los modelos combinatorios, para caracterizar ciertas propiedades de los sistemas complejos.]]> Beiró, Mariano Gastón]]> Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial]]> Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial]]> Fil: Beitia, Joaquin Manuel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> Este trabajo propone el desarrollo de un modelo de inteligencia artificial para anticipar las variaciones de frecuencia en el Sistema Argentino de Interconexión (SADI) debido a desbalances entre la generación y la demanda de energía.
Por medio de este modelo se busca mejorar la capacidad de la empresa CAMMESA para tomar decisiones informadas que permitan aumentar la estabilidad, seguridad y eficiencia del sistema eléctrico nacional.
Para la implementación del modelo se integraron conocimientos clave adquiridos en el posgrado, tales como aprendizaje de máquina y aprendizaje profundo para la correcta modelación predictiva, análisis de datos y probabilidad y estadística para el procesamiento y comprensión del gran volúmen de datos utilizado.]]> Beitia, Joaquin Manuel ]]> Fil: Bellino, Norberto. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Instituto de Ingeniería Sanitaria y Ambiental. Buenos Aires; Argentina]]> Bellino, Norberto ]]> Grado obtenido: Especialista en inteligencia artificial]]> Disciplina: Especialización en inteligencia artificial]]> Fil: Bello, Leandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> En la presente memoria se explica cómo puede mejorarse el proceso industrial de control visual si se reemplaza la tarea del operario por un algoritmo de inteligencia artificial. Precisamente, este trabajo propone una solución a un caso real, correspondiente a la industria de combustibles nucleares. Para la implementación del modelo, fueron necesarios los conocimientos adquiridos durante la especialización, tales como visión por computadora y aprendijaze profundo.]]> Bello, Leandro ]]> Grado obtenido: Magíster en Simulación Numérica y Control de la Universidad de Buenos Aires]]> Disciplina: Maestría en Simulación Numérica y Control]]> Fil: Beltramino, Pedro María. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> El uso de amoníaco como vector de hidrógeno verde es considerado una potencial solución a las problemáticas de transporte y almacenamiento de hidrógeno para la transición energética. No obstante, las tecnologías requeridas para descomponer el amoníaco en hidrógeno no se encuentran desarrollados comercialmente. Los reactores de membrana catalítica son objeto de varios estudios como una opción prometedora para realizar la descomposición de amoníaco, debido a la alta conversión que pueden lograr con una menor cantidad de catalizador y demanda térmica que los reactores de lecho empacado convencionales. Los modelos matemáticos publicados para simular estos reactores han ayudado a entender las particularidades de cada diseño y demostrar sus beneficios sobre reactores convencionales. Sin embargo, estos modelos cuentan con simplificaciones que limitan su aplicación para comparar distintas configuraciones y optimizar el diseño de un reactor. En esta tesis se presentará un modelo de volúmenes finitos para resolver el flujo reactivo bidimensional, no-isotérmico y compresible dentro de un reactor de membrana catalítica, y demostrará su utilidad para comparar distintos diseños potenciales del reactor. Para este modelo, se planteará una cinética de reacción que permita considerar el efecto inhibidor del hidrógeno sobre la reacción, y un modelo de flujo permeable para la membrana que permita variar su espesor. El modelo del reactor se validará utilizando ensayos experimentales sobre dos reactores distintos publicados en la bibliografía y se analizará mediante un estudio paramétrico. Finalmente, se aplicará el modelo para estudiar el escalado de un reactor de laboratorio para su uso industrial y se evaluará la importancia de representar ciertos parámetros dentro del modelo, como por ejemplo las distancias radiales.]]> The use of ammonia as a hydrogen vector is considered as a potential solution to the difficulties presented by the transportation and storage of green hydrogen for the energy transition. However, the technologies required to decompose ammonia into hydrogen have not been developed commercially. Catalytic membrane reactors are the object of various investigations as a promising option to decompose ammonia due to the high conversion they can achieve with a lower amount of catalyst and heat demand required when compared to conventional packed-bed reactors. The mathematical models published to simulate these reactors have helped to understand the particularities of each design and demonstrated the benefits against conventional reactors. However, these models have assumed simplifications which limit their use to compare different technologies and optimize reactor design. In this thesis a finite volume model will be presented to solve the reacting, non-isothermal and compressible flow within a catalytic membrane reactor and its use to compare different potential reactor designs will be demonstrated. In this model, the reaction kinematics used will consider hydrogens inhibiting effect on the reaction, and the permeable flow model for the membrane will allow for the modification of the membranes thickness. The reactor model will be validated using experimental data published on two different reactors and analyzed though a parametric study. Finally, the model will be applied to study the scale-up of an experimental reactor to an industrial use and evaluate the importance of representing certain parameters within the model, like for example the radial distances.]]> Beltramino, Pedro María ]]> Grado obtenido: Especialista en inteligencia artificial]]> Disciplina: Especialización en inteligencia artificial]]> Fil: Beni, Rafael de. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> En la presente memoria se hace una descripción del trabajo de desarrollo de un modelo de red neuronal profunda entrenada con datos sintéticos para aplicaciones industriales. Este trabajo tiene como objetivo reducir los costos y tiempos de implementación de nuevos productos en una línea de producción industrial. Para la realización de este trabajo fueron fundamentales los conocimientos adquiridos en la carrera, tales como visión por computadora, aprendizaje profundo y aprendizaje de máquina.]]> Beni, Rafael de]]> Proyecto Vectores]]> A través de esta publicación se busca lograr dos objetivos fundamentales para el fortalecimiento del vector Sistema Ferroviario.]]> Fil: Berardi, Nicolás.Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería. Departamento de Transporte. Trenes Argentinos Infraestructura. Asociación Latinoamericana de Ferrocarriles, ALAF. Buenos Aires; Argentina.]]> Fil: Velázquez, Maximiliano.Universidad de Buenos Aires. Facultad de Arquitectura, Diseño y Urbanismo. Buenos Aires; Argentina.]]> Fil: Fernández Soler, Mariano. Trenes Argentinos Operaciones. Centro Nacional de Desarrollo e Innovación Ferroviaria (CENADIF). Buenos Aires; Argentina. ]]> Berardi, Nicolás]]> Velázquez, Maximiliano]]> Fernández Soler, Mariano]]> Fil: Bergallo, Arsenio. Universidad Nacional de la Capital. Facultad de Ciencias Físico-matemáticas. Buenos Aires; Argentina.]]> Bergallo, Arsenio]]>