FRSFCO - Producción de Investigación
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Item Monitoreo de carga por método no invasivos en el hogar argentino utilizando redes neuronales(UTN Facultad Regional San Francisco, 2018-11) Beinotti, Raúl Alberto; Cocconi, Diego Alejandro; Yuan, Rebeca; Mulassano, Micaela; Ferreyra, Diego M.; Bruno, Javier; Beltramone, Matías; Ferrero, Nicolás Gabriel; Biasco, Andrea Celeste; Beltramone, MatíasEn la actualidad, mucha gente podría verse interesada en el monitoreo energético de sus viviendas, con el fin de optimizar sus consumos. De esta manera, se conocerían los artefactos eléctricos que más energía consumen, su incidencia en el tiempo, cuán representativo resulta el consumo del resto de los artefactos y aquellos artefactos que podrían estar fallando. Utilizando Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) y redes neuronales (del inglés Artificial Neural Networks, ANN), nuestro proyecto propone ofrecer esta posibilidad. Dos enfoques fueron planteados para realizar tal monitoreo la utilización de medidores independientes para cada artefacto eléctrico; la aplicación de Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) o Non-Intrusive (Appliance) Load Monitoring (NIALM o NALM). NILM es una técnica computacional que a partir de una medida total de consumo de energía logra identificar los artefactos eléctricos individuales que se encuentran consumiendo la misma; aunque midiendo cada artefacto puede resultar un método más exacto que NILM, las desventajas prácticas como elevados costos, múltiples configuraciones de sensores y complejidad en la instalación, favorecen el uso de esta técnica. Un enfoque comúnmente utilizado para implementar NILM involucra las siguientes etapas: adquisición de datos; extracción de features; e inferencia o aprendizaje. Durante esta última etapa, las diversas features de los artefactos eléctricos extraídas a partir de los datos de consumo son procesadas según diferentes algoritmos en orden de identificar los artefactos. Se suelen emplear técnicas supervisadas de machine learning en esta etapa, las cuales requieren datos etiquetados; estas técnicas generalmente implican un proceso de aprendizaje lento y son vulnerables a cambios en el inventario de artefactos. Por lo detallado anteriormente, se requieren abordajes que permitan obtener resultados más exactos, sin insumir tiempos prolongados de entrenamiento ni muchos recursos, e independientes de grandes inventarios de features de artefactos eléctricos.Item Un robot como herramienta de aprendizaje(AJEA- Actas de Jornadas y Eventos Académicos de UTN, 2023-12) Quicchi, Federico; Juárez, Alejandro; Beutel, Lautaro; Quattrociocchi, Tomás; Yuan, RebecaLa incorporación de la robótica en el ámbito educativo no solo enriquece el proceso de aprendizaje, sino que también estimula el desarrollo de habilidades clave para el siglo XXI. Esta misma, se presenta como una herramienta poderosa para preparar a los estudiantes en los desafíos y oportunidades del mundo actual y futuro. Los robots, como objeto de aprendizaje, presentan una complejidad potencial en cuanto a reparaciones y mantenimiento, especialmente para aquellos usuarios que no están familiarizados con la tecnología o carecen de conocimientos técnicos avanzados. En este marco, el grupo de investigación de robótica educativa (GIRE) desarrolló UTBOT para brindar una herramienta de aprendizaje fácil de utilizar y reparar.Item La robótica educativa como modelo integrador de conocimiento(Secyt UTN Facultad Regional San Francisco, 2018-11) Canalis, María Fernanda; Druetta, José Alberto; Massei, Marisa; Peretti, Gastón Carlos; Ribotta, Gabriela; Yuan, RebecaEs de conocimiento general que el avance de la tecnología modificó nuestra vida cotidiana y la forma en como nos comunicamos. Contamos con productos que aceleran nuestro trabajo brindando información útil a la hora de resolver problemas. No es casualidad, por lo tanto que escuchar hablar de robótica educativa como una nueva herramienta de estudio. Pero el propósito de incorporar robótica en la educación va más allá de adquirir conocimientos en el campo de la robótica, lo que se pretende es trabajar con el estudiante en el desarrollo e incorporación de distintas competencias necesarias para interactuar en la sociedad que se nos presenta, aprendizaje colaborativo, toma de decisiones, habilidades productivas, creativas y de comunicación, son un motor para la innovación de las relaciones, modo de actuar y pensar de los estudiantes y educadores. Cuando los alumnos realizan actividades con robótica, están utilizando patrones conceptuales que moldean la forma de razonar para obtener la solución a un problema. Estos patrones, guían, orientan y colaboran a realizar estructuras algorítmicas para resolver una situación.Item Llamado a guerreros(Secyt UTN Facultad Regional San Francisco, 2018-11) Rosso, Jesica; Bournissent Vallejo, Betina; Cervetti, Gonzalo; Anchino, Leonardo Agustín; Peretti, Juan P.; Depetris, Lorenzo Jesús; Cignetti, Emilio Ernesto; Chiabrando, Bruno Julian; Bea Chiavassa, Lucio Gastón; Córdoba, Federico Manuel; Bertone Pronello, Sebastián; Martín, Gabriel; Casas, Alejo; Colombatti, Francisco; Yuan, RebecaEn el marco de la competencia de robótica a realizarse todos los años en nuestra ciudad y la región; se plantea la necesidad de motivar a estudiantes de nivel secundario (tengan o no, un perfil técnico) a capacitarse en robótica para el desarrollo de robots de distintas categorías (sumo, velocista y laberinto) para presentarse en la Competencia Nacional de Robótica y la VI Competencia de Robótica UTN Facultad Regional San Francisco. El “Llamado a Guerreros” es una actividad que se desarrolla desde el año 2017, busca despertar en los jóvenes el interés por las ciencias y tecnologías; a-aprendiendo conocimiento en forma lúdica y en ambientes de estudios colaborativos y relajados. El planteo de la capacitación realizada tenía como marco lograr las siguientes competencias en los estudiantes: Capacidad de análisis y juicio crítico; capacidad emprendedora, responsabilidad, razonamiento lógico, trabajo en equipo y colaborativo, manejo de tecnología y resolución de problemas.Item Detección de pose usando Deep Learning en ambientes industriales(AJEA- Actas de Jornadas y Eventos Académicos de UTN, 2022-12) Yuan, Rebeca; Mulassano, Micaela; Redolfi, JavierCada vez es más común aplicar visión artificial en distintos entornos industriales, para establecer la ubicación, forma y calidad de los objetos. En trabajos anteriores se analizaron algoritmos de machine learning que permitieron detectar objetos y su presentación (frente/dorso). La presente investigación analiza la aplicación de una red convolucional profunda conocida como U-Net, para la segmentación de imágenes. El objetivo es lograr obtener la pose de los objetos, completando así la información de pose (ubicación) para utilizar métodos de bin picking (recogida aleatoria de contenedores) que completen el proceso de embalaje del objeto.Item Un modelo ontológico para la educción de requerimientos de software(Secyt UTN Facultad Regional San Francisco, 2019-10) Yuan, Rebeca; Salgado, Carlos; Peralta, Mario G.; Sanchez, AlbertoComprender la experiencia y el lenguaje que maneja cada organización, no es una tarea sencilla, se puede decir que es uno de los primeros problemas que se encuentran al comenzar un proyecto de software. Esta etapa inicial en el desarrollo del software contempla la extracción de requerimientos, tan importante y fundamental es esta actividad que gesto años atrás su propia disciplina a través de la Ingeniería de Requerimientos; la cual formuló distintos estándares para establecer los mismos, desde la extracción hasta su documentación, todas estas actividades se ajustan a ciertos criterios de calidad con el objetivo de poder medir el éxito del producto de software. En este trabajo se analiza e implementa un modelo ontológico como guía para la extracción de requerimientos, adaptado para el cumplimiento de adecuación funcional según la Norma ISO/IEC 25010 con el objetivo de asegurar la completitud funcional desde la primera etapa del desarrollo del software.Item La robótica educativa: un recurso para potenciar las capacidades científicas-tecnológicas(Secyt UTN Facultad Regional San Francisco, 2019-10) Massei, Marisa; Yuan, Rebeca; Canalis, María Fernanda; Ribotta, Gabriela; Druetta, José Alberto; Peretti, Gastón CarlosLa Robótica Educativa promueve un formato diferente de acercamiento del estudiante al conocimiento. El propósito de incorporarla en la enseñanza, va más allá de la introducción de algunos saberes del campo de la robótica y automatización de procesos como elemento mediador del aprendizaje; el propósito es trabajar con el estudiante en la incorporación y desarrollo de competencias. Aprendizaje colaborativo, resolución de problemas, toma de decisiones, espíritu crítico, habilidades productivas, creativas y de comunicación, son un motor para la innovación de las relaciones, modo de actuar y pensar de los estudiantes y educadores (Pozo, 2006). Por otro lado, numerosos estudios demuestran que la robótica genera un alto interés y motivación entre los niños y adolescentes, promoviendo la participación activa en clase. Mediante el uso de la robótica, los niños pueden entender conceptos abstractos con facilidad (Nourbakhsh, 2006) el tener que enfrentarse con soluciones abiertas hace que puedan desarrollar un pensamiento divergente; todo, en un espacio de juego y entretenimiento.Item Aplicación de una arquitectura de red neuronal para el monitoreo de carga por métodos no invasivos (NILM) utilizando ciclos de activación de artefactos eléctricos en el entrenamiento(Editorial UNSJ, 2019, 2019-04) Cocconi, Diego Alejandro; Yuan, Rebeca; Mulassano, Micaela; Ferreyra, Diego M.Con el objetivo de lograr identificar artefactos eléctricos utilizando redes neuronales a partir de una medida total de consumo de energía (técnica conocida como NILM, del inglés Non-Intrusive Load Monitoring), en el presente trabajo se plantea la evaluación de dos tipos de redes neuronales capaces de realizar tal tarea, contando como ejemplos de entrenamiento válidos para el aprendizaje con ciclos de activación de diferentes artefactos que ya fueron identificados por un algoritmo de detención desarrollado en trabajos anteriores.Item Titulador automático: Una experiencia de trabajo interdisciplinar(Secyt UTN Facultad Regional San Francisco, 2020-10) Daniele, Fernando; Córdoba, Federico Manuel; Anchino, Leonardo Agustín; Depetris, Lorenzo Jesús; Bea Chiavassa, Lucio Gastón; Mercol, Joel Federico; Sanmartino, Micaela Alejandra; Taverna, María E.; Yuan, Rebeca; Pettiti, Jessica PamelaLa titulación es una técnica analítica, que permite determinar la concentración de diferentes especies químicas. Actualmente, en los laboratorios de servicio de la UTN Facultad Regional San Francisco, el proceso de titulación se realiza en forma manual; demandando tiempo de análisis y posibilidad de error operativo. La adquisición de equipamiento automático de estas características resulta extremadamente costoso para una universidad pública. En este sentido, se plantea el desarrollo de un prototipo de titulador automático mediante el trabajo colaborativo (Sampieri et al., 2010) de las diferentes carreras de ingeniería que se dictan en la universidad incluyendo: i) sistemas de información, ii) electrónica; iii) electromecánica, y iv) química. Esta estrategia de trabajo implica la interacción de varias disciplinas, entendida como el diálogo y la colaboración de éstas para lograr un nuevo conocimiento (Carbajal Escobar, 2010). En particular, en este trabajo se muestran los avances obtenidos en la construcción del prototipo de titulador y los principales logros al trabajar en la Facultad de manera interdisciplinar.Item Modelo ontológico como Herramienta de elicitación de requerimientos de software evaluado en la completitud funcional de la norma ISO 25010(Secyt UTN Facultad Regional San Francisco, 2020-10) Yuan, Rebeca; Salgado, Carlos; Peralta, Mario G.; Sanchez, AlbertoEn esta era de la transformación digital, se le exige a la industria del software la generación de productos de calidad, capaces de favorecer la toma de decisiones y proyectar a las organizaciones hacía nuevos desafíos. La era de la digitalización no proclama cambios en las metodologías de desarrollo, pero exige una construcción “consciente” del mismo. “Obtener los requisitos del sistema por medio de la observación de los sistemas existentes, discusión con los usuarios potenciales y proveedores, el análisis de tareas, etcétera, puede implicar el desarrollo de uno o más modelos y prototipos del sistema que ayuden al analista a comprender el sistema a especificar”(Sommerville, 2011), el análisis de requerimientos es la etapa fundamental en el desarrollo de software. En este trabajo de investigación se define un modelo ontológico para la educción de requerimientos buscando su evaluación en función a la Completitud Funcional de la Norma ISO/IEC 25010 (ISO/IEC 25010:2011 Systems and software engineering --Systems and software Quality Requirements and Evaluation - System and software quality models 2011), con el fin de establecer una herramienta que logre identificar datos de gran impacto para las organizaciones.