Proyectos del año 2014
Proyectos HomoloProyectos Homologados
Proyecto: Construcción de un modelo de pronósticos para Predicción de Incendios Forestales en la Provincia de Córdoba
Directora: Esp. Ing. Marina E. Cardenas / Co-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. El objetivo es construir 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. Es conocido que las condiciones meteorológicas como la temperatura y el viento influyen en los incendios forestales, tal es así que desde los años 70 existe el Indice Canadiense de Incendios Forestales(Canadian forest Fire Weather Index - FWI )el cual se compone de 6 indices basados en 4 observaciones meteorológicas (temperatura, humedad relativa, lluvia y viento). Este índice es empleado en Argentina (en la provincia de Chubut, por ejemplo), y en muchos paises alrededor del mundo, y es de fácil recolección por cualquier estación meteorológica. En la primera etapa de nuestro proyecto hemos construido un modelo inicial que permite caracterizar el problema de los incendios forestales. Este modelo ha sido desarrollado empleando técnicas de aprendizaje automático (machine learning), y utilizando para ello modelos supervizados como redes neuronales y maquinas vectores de soporte. Este modelo inicial es susceptible de diversas mejoras y queda aún realizar su prueba en contraste con datos reales, ya que con nuestro grado de avance actual hemos podido realizar predicciones de incendios forestales del parque Montesino en Portugal, ya que contábamos con datos certeros acerca de la ocurrencia de incendios en esa región.
Proyecto: Desarrollo de Sistema de Análisis de Texto No Estructurado
Director: Ing. Lic. Julio Castillo / Co-Directora: Esp. Ing. Marina E. Cardenas
Abstract: En este proyecto se buscará utilizar técnicas de aprendizaje automático para analizar textos y en base a ello determinarla existencia de oraciones que tengan el mismo significado. Se trabajará sobre textos en Español y Inglés. El proyecto requiere de analizar, procesar, y tabular información, así como de desarrollar programas que faciliten la carga y el análisis de los textos.
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
Contacto: 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
Contacto: 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. E
Proyecto: Desarrollo de aplicaciones en Android
Abstract: El proyecto consiste en la investigación de las nuevas tecnologías de desarrollo móviles en el sistema operativo Android con el objetivo de desarrollar aplicaciones que faciliten y ayuden en la vida cotidiana de las personas, por ejemplo sistema de alerta de notificaciones de profesores en tiempo real en nuestra facultad.
Proyecto: Aplicaciones para dispositivos móviles (celulares y tablets)
Abstract: El objetivo de este proyecto es estudiar la programacion en dispositivos moviles utilizando celulares, y tablet pcs.
Proyecto: Marketing Óptico Digital Empleando Visión por Computador
Contacto: Liberal Rodrigo , Kapica Carlos, Peker Julián, Fernandez David Eduardo.
Abstract: El proyecto consiste
en desarrollar un software para la captura y procesamiento de
imágenes en tiempo real, con el fin de implementarlo sobre una
nueva plataforma de software publicitario y de análisis de
mercado.
Para ello se emplean algoritmos de visón por computador y algún
elemento para la captura de imágenes empleando un MS Kinect, y a
partir de ello se realiza el análisis y procesamiento de imagen o
video, para luego en función de la imagen o video analizado
realizar la emisión de una pauta publicitaria correspondiente.
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.
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Fomentar y concientizar a los alumnos acerca de la importancia de los problemas algoritmos y su resolución en forma eficaz y eficiente.
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Promover el estudio de la programación, estructuras de datos y algoritmos entre los estudiantes de la UTN-FRC.
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Fomentar la inclusión de profesores y alumnos en la competencia de programación.
Proyecto: Competencia de Programación UTN-FRC
Contacto: Ing. Julio Castillo
Abstract: Los objetivos principales del proyecto son:
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.