Grado obtenido: Especialista en Internet de las cosas]]> Disciplina: Especialización en Internet de las cosas]]> Fil: Hromek, Erik. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> En la presente memoria se realiza una descripción del diseño y desarrollo de un prototipo de botón antipánico y una plataforma web básica para la recepción de alertas. Este trabajo hace énfasis en desarrollar un dispositivo que pueda ser construido con módulos de bajo costo y adquiribles en el mercado local, con foco en el consumo energético.
Para su desarrollo se aplicaron gran parte de los conocimientos adquiridos en la carrera tales como el desarrollo sobre sistemas embebidos, implementación de protocolos de comunicación y uso de tecnologías web.]]> Hromek, Erik]]> 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: Gomila Molina, Diego Tomas. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> La presente memoria describe el diseño e implementación del sistema de predicción de estados fenológicos de durazneros, realizado en colaboración con el Laboratorio de Biotecnología en la Estación Experimental Agropecuaria (EEA) San Pedro del Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria (INTA).
El objetivo del sistema es obtener las fechas de floración y cosecha de diferentes variedades de durazneros a partir de datos genéticos y climáticos, estructurando los resultados del código para poder replicar el trabajo en el futuro con posibles fines comerciales.
Se utilizaron los conocimientos de estructuración y análisis de datos, aprendizaje de máquinas y puesta en operación adquiridos en la especialización.]]> Gomila Molina, Diego Tomas]]> ]]> Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial]]> Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial]]> Fil: Rodriguez, Abraham. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> En la presente memoria se describe el desarrollo de un sistema basado en modelos de inteligencia artificial para analizar y clasificar documentos académicos de matemáticas.
Este trabajo fue realizado para la empresa Rucon, con el objetivo de mejorar el servicio a sus clientes.
Para su implementación fueron fundamentales los conocimientos adquiridos en la especialización en inteligencia artificial.
Específicamente modelos de visión por computadora, técnicas de procesamiento de imágenes, y arquitecturas basadas en Transformers para el entendimiento, clasificación y generación de texto.]]> Rodriguez, Abraham]]> ]]> Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial]]> Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial]]> Fil: Vilcamiza Espinoza, Gerardo Alexis. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> El presente trabajo introduce DeepSignBridge, una innovadora interfaz que posibilita la traducción en tiempo real del lenguaje de señas peruano a texto, utilizando técnicas avanzadas de visión computacional y modelos de procesamiento de lenguaje natural.
Este trabajo ha sido desarrollado en colaboración con la Fundación Ignacia Rodulfo Vda. de Canevaro y el Centro de Educación Básica Especial 07 La Inmaculada, dos instituciones enfocadas en la educación y bienestar de niños y jóvenes sordomudos.
El asesoramiento brindado por ellas permitió entender de primera mano la verdadera problemática y plantear requerimientos que garanticen que la interfaz sea accesible, intuitiva y adecuada para el usuario final.
La relevancia de DeepSignBridge radica en su potencial para mejorar la inclusión y comunicación entre personas con discapacidades auditivas y oyentes en el Perú. La propuesta de valor se centra en ofrecer una herramienta accesible, fluida y eficiente que sirva como puente trascendiendo las barreras lingüísticas.
Para lograr esto, se aplicaron amplios conocimientos de algoritmos de visión como pose estimation para el reconocimiento de señas, modelos de aprendizaje profundo como las redes neuronales convolucionales y mecanismos de atención como los transformers.]]> Vilcamiza Espinoza, Gerardo Alexis]]> ]]> Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial]]> Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial]]> Fil: Tourn, Benjamin Alfredo. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> El presente trabajo se enfocó en el estudio, diseño, implementación de algoritmos y pruebas de modelos de redes neuronales informadas por física para la estimación de temperaturas en problemas de ingeniería que involucran fenómenos de conducción de calor.
Para ello, se tuvieron en cuenta tanto datos medidos y/o simulados como información respecto a la naturaleza física subyacente del problema.
El trabajo desarrollado forma parte de la línea de investigación del autor como miembro del sistema científico-tecnológico nacional, en su rol como becario postdoctoral.
Ahondar en esta estrategia es esencial para establecer las bases para desarrollar gemelos digitales para sistemas/procesos industriales.
El trabajo llevado a cabo requirió un profundo entendimiento matemático y habilidades de programación relacionados con la definición de redes neuronales y su implementación, las estrategias de entrenamiento y selección de modelos, las técnicas de optimización numérica, y la manipulación de datos, por mencionar solo algunas]]> Tourn, Benjamin Alfredo]]> Grado obtenido: Especialista en Inteligencia Artificial]]> Disciplina: Especialización en Inteligencia Artificial]]> Fil: Sánchez Márquez, Héctor Luis. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> Esta memoria presenta un algoritmo desarrollado para el Instituto Nacional de Tecnología Agropecuaria que es capaz de identificar los estados fenológicos de la flor de duraznero y extraer información de su vareta a partir de imágenes.
El objetivo de este desarrollo es agilizar y automatizar la toma de datos de las varetas de duraznero a través de fotos. Con ello, se busca aumentar el caudal de datos existente y conocer el estado fenológico a campo.
Para su desarrollo e implementación fueron aplicados los conocimientos de visión por computadora, análisis de datos, aprendizaje profundo y buenas prácticas de despliegue adquiridas en la carrera. ]]> Sánchez Márquez, Héctor Luis]]> ]]> Grado obtenido: Especialista en Sistemas Embebidos ]]> Disciplina: Especialización en Sistemas Embebidos]]> Fil: Luis David Diaz Charris. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> En esta memoria se describe el diseño y desarrollo de un prototipo de dispositivo de geolocalización basado en tecnología GNSS.
Este permite reportar la posición geográfica de una cava móvil de transporte de alimentos con una exactitud mínima de diez metros.
El prototipo implementa un receptor de señales GNSS capaz de recibir simultáneamente señales de los sistemas GPS y BeiDou, además de incorporar comunicación 4G, lo que permite la posibilidad de transmitir datos vía internet a una aplicación web de monitoreo en tiempo real.
Para el desarrollo del presente trabajo, se aplicaron conocimientos en planificación y gestión de proyectos, ingeniería del software para sistemas embebidos, programación de microcontroladores, sistemas operativos en tiempo real, diseño de circuitos impresos y protocolos de comunicación.]]> Diaz Charris, Luis David ]]> ]]> Grado obtenido: Especialista en Internet de las cosas]]> Disciplina: Especialización en Internet de las cosas]]> Fil: Carutti, Gabriel Augusto. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.]]> La presente memoria describe el diseño, desarrollo, pruebas e implementación de un módulo integral que automatiza el manejo de la información de los dispositivos de la plataforma EMIC, hacia conexiones seguras, con bajo consumo y bajo tecnología serverless en la nube.
El trabajo se realiza por solicitud de la empresa RF Industrial SAS.]]> Carutti, Gabriel Augusto]]> ]]> Grado obtenido: Especialista en Sistemas Embebidos]]> Disciplina: Especialización en Sistemas Embebidos]]> Fil: Díaz, Leandro. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería; Argentina.
]]> La presente memoria detalla el diseño y la construcción de dispositivos de adquisición de datos para el monitoreo de la calidad del aire en ambientes cerrados mediante la medición de dióxido de carbono, temperatura y humedad.
Una adecuada calidad del aire interior no solo previene problemas de salud, sino también mejora la función cognitiva y la satisfacción general.
Los dispositivos desarrollados tienen la capacidad de conectarse inalámbricamente, lo que permite su colocación en diferentes áreas de un ambiente.
Además, se han desarrollado equipos portátiles diseñados para medir la calidad del aire en varios puntos no distantes, con el fin de realizar mediciones rápidas en diferentes ubicaciones.
Para este trabajo fueron fundamentales los conceptos de protocolos de comunicación, sistemas operativos en tiempo real, testing y sistemas operativos.]]> Díaz, Leandro]]>