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    Monitoreo de la calidad del aire en las inmediaciones de la FRT – UTN
    (UTN FRT, 2025-03-07) Robra Prieto, Abel Gonzalo; Ovejero, César Enrique; Mansilla, Rubén Darío; Abdala, José Lucas; Baena, Graciela Ester
    El proyecto se enfoca en implementar un sistema avanzado de monitoreo ambiental para medir variables como PM₂.₅, CO₂, NOₓ, temperatura, humedad, presión atmosférica y radiación UV. Utilizando sensores avanzados y tecnología IoT, se recolectarán y analizarán datos en tiempo real. Los resultados se compararán con estándares internacionales y se utilizará inteligencia artificial para predecir patrones de contaminación. Este sistema, extensible a la sede de UTN FRT Concepción, se contrastará con un trabajo de investigación de la Ing. Susana Moya de CEDIA de UTN FRT (Universidad Tecnológica Nacional, 2024), basado en métodos analíticos. Además, será crucial para la concientización de la comunidad UTN-FRT, ya que podrán ver los datos en tiempo real. Desarrollado desde el Departamento de Electrónica de UTN-FRT, en el laboratorio LIE, el proyecto cuenta con ingenieros docentes que cursan distintos másteres, cubriendo diversas áreas de desarrollo. Este proyecto mejorará la educación en ingeniería y la investigación en sostenibilidad, proporcionando datos valiosos para la formulación de políticas públicas.
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    Navegación para robots móviles: Implementación de una plataforma de bajo costo para navegación mediante algoritmo SLAM
    (2022-05-22) Robra Prieto, Abel Gonzalo; Ovejero, César Enrique; Egea, Rubén
    En la actualidad está en desarrollo la cuarta revolución industrial, también conocida como Industria 4.0. Esta revolución implica la digitalización de los datos relevantes con el fin de conseguir la automatización de procesos para poder predecir, controlar, planear y producir de forma inteligente.
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    Optimización de la eficiencia energética y confort térmico en viviendas a través del etiquetado térmico y tecnología de sensores
    (2025-12-19) Robra Prieto, Abel Gonzalo; Araujo, Pedro Bernabé
    El presente Trabajo Final Integrador se enfoca en mejorar la eficiencia energética y el confort térmico en viviendas mediante la integración de estándares de etiquetado térmico y tecnologías de monitoreo basadas en sensores. El estudio aborda la creciente demanda de energía y el impacto ambiental del consumo residencial, destacando la relevancia de soluciones inteligentes basadas en datos para una vivienda sustentable. Se desarrolló un prototipo funcional de Internet de las Cosas (IoT) para monitorear variables ambientales y eléctricas tales como temperatura, humedad, calidad del aire, movimiento y consumo energético. Los datos recolectados en entornos reales fueron analizados mediante técnicas estadísticas y de aprendizaje automático, incluyendo métodos de agrupamiento, con el fin de identificar patrones térmicos y de comportamiento. El sistema también permite la interacción del usuario a través de plataformas digitales, fomentando la conciencia y promoviendo hábitos energéticamente eficientes. Los resultados demuestran que la combinación de datos provenientes de sensores con procesamiento analítico permite detectar retardos térmicos, deficiencias de aislamiento y patrones de uso que afectan directamente la eficiencia energética del hogar. En pruebas controladas, las estrategias específicas de optimización alcanzaron ahorros estimados superiores al 9 Este trabajo contribuye al objetivo más amplio de desarrollar enfoques accesibles, escalables y basados en datos para la vivienda inteligente, en el marco de los programas nacionales de eficiencia energética.