Proyectos del año 2011

Proyectos Homologados

Proyecto: Modelado para la predicción de incendios forestales en la provincia de Córdoba

Director: Ing. Lic. Julio Castillo

Abstract: Este proyecto tiene como objetivo el de proveer de un modelo de prónostico para poder detectar incendios forestales en la Provincia de Córdoba, especialmente en las sierras de Córdoba y luego tratando de abarcar la región del parque Chaqueño en la Provincia de Córdoba.
Se pretende elaborar un modelo matemático/computacional que capture la presencia de patrones de comportamiento humanos y patrones de índole climática, tales como humedad, presión, temperatura y cantidad de lluvia caida en una zona determinada.
Este modelo será elaborado empleando técnicas de aprendizaje automático (machine learning), utilizando para ello modelos no supervizados como redes neuronales o maquinas vectores de soporte.
Recientemente se han realizado investigaciones exitosas para prevenir y pronosticar incendios forestales en paises como Portugal y otros paises de la Comisión Europea de Incendios Forestales(Europa), empleando técnicas de aprendizaje automático, tales como las que se proponen en el presente proyecto.
Las condiciones meteorológicas como la temperatura y el viento influyen en los incendios forestales, tal es así que desde los años 70 se conoce el Indice Canadiense de Incendios Forestales(Canadian forest Fire Weather Index - FWI ) el cual se compone de 7 indices basados en 4 observaciones meteorológicas (temperatura, humedad relativa, lluvia y viento). Este índice es empleado en Argentina, y en muchos paises alrededor del mundo, y es de fácil recolección por cualquier estación
meteorológica.

Proyecto: Caracterización del Sistema Mal de Río Cuarto del Maíz mediante Minería de Datos y Análisis de Redes

Director: Ing. Garcia, Mario Alejandro

Abstract: Durante la realización del proyecto se estudiará la variablilidad genética del Mal de Río Cuarto Virus a través de técnicas de Minería de Datos y el enfoque de redes.
La base de datos estará formada por muestras tomadas de individuos (plantas) enfermos y por los resultados de análisis hechos sobre estos. Los datos de las muestras incluyen, entre otros, a la ubicación geográfica del individuo, el año de la siembra, el tipo de planta (hospedante), el resultado del test de ELISA (Enzyme Linked ImmunoSorbent Assay) y el resultado del análisis de electroforésis para Mal de Río Cuarto virus (MRCV).
Las redes se crearán a partir de los perfiles electroforéticos, donde cada perfil distinto será considerado un haplotipo y cada haplotipo será un nodo de la red.
Se considerarán distintos criterios basados en la distancia genética para el armado de la red, generando topologías distintas para cada criterio.
Las redes generadas se analizarán a través de las medidas características de las mismas y de la relación con los demás atributos de la base de datos. La relación de cada red con los otros atributos será estudiada mediante el proceso completo de Minería de Datos.
Con la aplicación de las técnicas de Data Mining (Decision Trees, Neural Networks, Cluster Analysis, Association Rules, etc) se espera lograr un mayor conocimiento del objeto en estudio, tal que permita mejorar el modelo que se tiene del mismo. Estos modelos son de gran importancia porque se utilizan para predecir la magnitud de la enfermedad en cada campaña, de cuya precisión dependen en gran medida los resultados económicos.

 

Proyectos Incubados

Proyecto: Plataforma de Desarrollo de Software LayerD 

Autor: Ing. Alexis Ferreyra

Abstract: El objetivo principal del proyecto se centra en el desarrollo de un conjunto de herramientas y técnicas de programación avanzadas que permitan implementar software que proporcione ventajas comparativas a los sistemas y lenguajes usados actualmente. El diseño del framework a sido dirigido por la premisa de obtener una plataforma con la cual implementar software "abstracto", entendiendo por ello software que no se encuentre acoplado a un entorno en tiempo de ejecución en particular así tampoco como a ninguna API o protocolo especifico.

Proyecto: Web Testing

Autora: Ing. Di Gionantonio, M. Alejandra

Abstract: El proyecto consiste en testear aplicaciones que se desarrollen en la web para determinar las fallas que ocurren con mayor frecuencia en base al empleo de herramientas y métodos. El objetivo principal es el de identificar las variables que generalmente deben ser evaluadas en aplicaciones web, para disminuir los errores, defectos y fallas. Generando una estrategia de testing que, mediante su implementación, logre la optimización de las aplicaciones Web.

    Proyecto: Análisis y Procesamiento de Imágenes

    Contacto: investigacionsoftware@gmail.com

    Abstract: El grupo tiene como objetivo aprender los conceptos fundamentales de análisis de imágenes, y algoritmos de procesamiento de imágenes para luego aplicarlos en la resolución de problemas concretos.

    Proyecto: Programación de Juegos

    Contacto: investigacionsoftware@gmail.com

    Abstract: El grupo tiene como objetivo aprender los conceptos fundamentales de programación de juegos, arquitecturas, eficiencia, librerías existentes, etc. Inicialmente se busca construir juegos sencillos e ir mejorándolo y agregándole nuevas características en base a los nuevos conceptos se vayan aprendiendo.

    Proyecto: Clusters sobre Windows HPC y Programación de algoritmos en paralelo en .Net.

    Contacto: Diego Serrano

    Abstract: El interés principal radica en el estudio, resolución, e implementación de Algoritmos y Estructuras de Datos en programación paralela y concurrente y distribuida, haciendo uso de la Computación de Alta Performance (HPC) en entorno Windows con tecnología .Net.

    Proyecto: LEGO UTN FRC Control

    Contacto: investigacionsoftware@gmail.com

    Abstract: El proyecto pretende generar varios grupos de trabajo donde se desarrollen diversos temas vinculados a la implementación del LEGO Mindstorm NXT, orientado a diversas areas de la robótica como reconocimiento de imagenes, reconocimiento de voz, etc. como asi también desarrollar aplicaciones prácticas que permitan realizar un aporte académico de los alumnos que participen.

    Proyecto: Competencia de Programación UTN-FRC

    Director: Ing. Lic. Julio Castillo

    Abstract: Los objetivos principales del proyecto son:

  • Fomentar y concientizar a los alumnos acerca de la importancia de los problemas algoritmos y su resolución en forma eficaz y eficiente.
  • Promover el estudio de la programación, estructuras de datos y algoritmos entre los estudiantes de la UTN-FRC.
  • Fomentar la inclusión de profesores y alumnos en la competencia de programación.

Características

  • Equipos de tres personas.
  • Cada equipo dispone de una PC y acceso a toda la bibliografía impresa que desee.
  • La competencia tienen una duración de entre 4 y 6 horas, tiempo en el que cada equipo deberá resolver la mayor cantidad de problemas de un conjunto (de entre 4 y 8 problemas) que le es entregado al inicio.
  • Cada problema está enunciado en idioma inglés, conteniendo una explicación o acercamiento al problema o la materia en cuestión, una descripción detallada del formato de los datos de entrada y la descripción del formato de la salida que el programa debe devolver con las respuestas. También suele indicarse el límite de tiempo y/o de memoria que el programa que el equipo presente como solución puede utilizar durante su ejecución.
  • Cada equipo puede utilizar la estrategia que prefiera para resolver sus problemas. Al terminar de resolver un problema envía el código fuente del programa al jurado, para que lo evalúe. El jurado compila el programa y lo ejecuta pasándole un conjunto de datos de entrada y verificando que la salida del programa sea la correcta. Al terminar la ejecución, el jurado informa al equipo el resultado.