Facultad Regional Mendoza
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Item Marco para desarrollar nuevas unidades de proyectos e incorporar docentes y alumnos en actividades de investigación(Universidad Tecnológica Nacional. Faculatd Regional Mendoza, 2023-01-01) Bianchini, Germán; Caymes-Scutari, Paola; Poch , Miguel; Rotella, Carina; Tagarelli, SandraEl presente proyecto, que es la continuación de una primera experiencia realizada desde el 2020 al 2022, propone la formación de investigadores como objetivo primordial y a la vez define un marco globalizador que permita la coexistencia de diversas unidades de proyectos que de otra manera no tendrían la posibilidad de llegar a la instancia de conformar un proyecto independiente. Dicho Marco constituirá un espacio de promoción de ideas e iniciativas para la iniciación en la investigación, tanto para estudiantes de grado como para docentes. Ofrece la posibilidad de realizar prácticas de investigación específicas como un primer peldaño que permita acceder a distintos elementos (categorización, recursos económicos, acompañamiento de los directores del proyecto y miembros con más experiencia, posibilidad de obtención de becas y, fundamentalmente, un contexto que guíe y enmarque la experiencia para favorecer su concreción). Es importante remarcar que normalmente no todo docente (menos aún los estudiantes) logra involucrarse y participar formalmente dentro de un proyecto de investigación dado que los requisitos para la conformación de grupos, la solicitud de financiamiento, y/o su incorporación a actividades de investigación suelen convertirse en un obstáculo. Por ende, permitir la incorporación de los mismos, guiar su trayecto formativo y posibilitar los medios económicos mínimos para desarrollar y dar a conocer sus propuestas, es el objetivo final del presente proyecto.Item Unidades de proyectos globales e individuales con docentes y estudiantes de Ingeniería en Sistemas de Información(Universidad Tecnológica Nacional. Faculatd Regional Mendoza, 2024-01-01) Bianchini, Germán; Caymes Scutari, PaolaLa formación de investigadores ha adquirido gran relevancia en el contexto actual, donde la ciencia desempeña un papel fundamental en el progreso social (en el ámbito internacional, se observa un notable crecimiento en la formación de investigadores). Sin embargo, en Argentina, a pesar de tener el mayor número de investigadores en la región, persisten desafíos en términos de cantidad de investigadores, inversión económica en el sector y distribución territorial. Para abordar este tipo de situación, diversas instituciones alrededor del mundo han implementado programas para fomentar las vocaciones científicas y de investigación desde edades tempranas. Por otra parte, la necesidad de fortalecer la formación de investigadores se refleja también en los procesos de acreditación universitaria. La evaluación de las carreras incluye la producción de proyectos de investigación y los aportes tanto del cuerpo docente como del alumnado. Si consideramos el caso de la UTN, vemos que ofrece recursos para la formación de investigadores, como por ejemplo cursos sobre buenas prácticas en la vinculación tecnológica, gestión de la ciencia, tecnología e innovación, e inglés para la publicación de artículos científicos, entre otros. Sin embargo, se observa una brecha y un desconocimiento por parte de los potenciales investigadores, producto de la desinformación y la falta de instrumentos específicos para profesionalizar y financiar la investigación. Además, la considerable brecha salarial entre la investigación y el sector privado desincentiva la participación de jóvenes talentos. El proyecto que se describe en el presente trabajo busca allanar el camino a aquellos interesados en desarrollar sus propias ideas, las cuales denominamos Unidades de Proyecto, y colabora en la inserción dentro del ámbito científico, brindando acompañamiento y fomentando el desarrollo de las investigaciones en la medida de lo posible de acuerdo a los recursos disponibles.Item La inteligencia artificial y su aplicación a los servicios de internación domiciliaria(Universidad Tecnológica Nacional. Faculatd Regional Mendoza, 2023-01-01) Poch, Miguel; Rotella, Carina; Tagarelli, Sandra; Caymes-Scutari, Paola; Bianchini, GermánEn la presente línea de investigación se busca analizar los antecedentes teóricos y experiencias prácticas registradas en el campo de la Inteligencia Artificial (IA) aplicada a los servicios de Internación Domiciliaria (Home Care), para tratar de generar un enfoque integral que potencie la utilización de los nuevos dispositivos, la IA y los servicios médico asistenciales en domicilio. La salud está fuertemente afectada por la Inteligencia Artificial y las Herramientas 4.0. La Internet de las Cosas, el Big Data, el Data Mining, la Robótica y la Impresión 3D son solamente algunas de las utilizadas, en especial para el diagnóstico y la prevención. Sin embargo, hay pocas experiencias de Inteligencia Artificial enfocadas a la Internación Domiciliaria como disciplina integral. Se avanzó sobre el equipamiento y el hogar inteligente, pero en mucha menor medida sobre el desarrollo de este equipamiento para los domicilios y en la prestación médico asistencial (médicos, kinesiología, enfermería, fonoaudiología, terapia ocupacional, etc.).Item Autómatas Celulares: historia y Aplicaciones(Universidad Tecnológica Nacional. Faculatd Regional Mendoza, 2024-01-01) Monetti, Julio; Bianchini, Germán; Caymes Scutari , Paola; Ontiveros, PatriciasMediante el uso de Autómatas Celulares (AC) se pueden analizar comportamientos complejos de un sistema, surgidos a través de la aplicación de procesos computacionales básicos. Los AC resultan ideales como herramientas de simulación, puesto que permiten realizar simulaciones basadas en el avance del tiempo a través de pasos discretos, representando físicamente el estado del sistema a través de una grilla regular de celdas. Han sido aplicados exitosamente en la simulación de una amplia cantidad de fenómenos como el crecimiento poblacional, tráfico vehicular, modelos electorales, entre otros. El concepto de AC se utiliza ampliamente en microsimulación de sistemas como una técnica centrada a nivel de individuo, y adecuada para observar comportamientos emergentes complejos. Se debe destacar que a pesar de que las reglas de un AC evolución de los AC. Por otro lado, se presenta un resumido ejemplo de instanciación de un framework destinado a la simulación con AC. sean sencillas, generalmente el comportamiento global emanado es complejo, y muchas veces irregular. En el trabajo se presenta una breve historia de laItem Unidades de Proyectos de investigación realizados por docentes y alumnos en Sistemas de Información(Universidad Tecnológica Nacional. Faculatd Regional Mendoza, 2024-01-01) Bianchini, Germán; Caymes Scutari, Paola; Monetti, Julio; Ontiveros , PatriciaLa Universidad, como institución, posee una estructura compleja. Entre sus funciones y objetivos se encuentra el desarrollar, generar, difundir y transferir conocimiento a través de la investigación científica. Para esto necesita formar personas capaces de accionar positivamente en la sociedad, abordando los problemas más diversos y desarrollando un fuerte compromiso con la misma. Con esta idea en mente, a comienzos de 2020 iniciamos una primera experiencia en el contexto de un proyecto globalizador que permita la coexistencia de diversas Unidades de Proyectos (UP) que de otra manera no tendrían la posibilidad de llegar a la instancia de conformar un PID independiente. Dicho Marco constituye un espacio de promoción de ideas e iniciativas para la iniciación en la investigación, tanto para estudiantes de grado como para docentes.Item Computational science for forest fire prediction(Universidad Tecnológica Nacional. Faculatd Regional Mendoza, 2024-10-01) Bianchini, Germán; Caymes Scutari, PaolaForest fires are a very serious hazard that, every year, causes significant damage around the world from the ecological, social, economical and human point of view. These hazards are particularly dangerous when meteorological conditions are extreme with dry and hot seasons or strong wind. The fire fighting should have at its disposal the most advanced resources and tools to help the use of available resources in the most efficient way to diminish fire effects as much as possible. The problem of forest fire spread prediction presents a high degree of complexity due in large part to the limitations for providing accurate input parameters in real time (e.g., wind speed, temperature, moisture of the soil, etc.). The inaccuracies present in the measurements, the models, and the computational implementation constitute different sources of uncertainty. This uncertainty has led to the development of computational methods that seek to obtain better predictions. In this article, we present a line of research for the development of uncertainty reduction methods for the prediction of propagation phenomena (so called DDM-MOS in the taxonomy). Each method in this family combines the strength of different elements: evolutionary computing, statistics, parallel computing, and novelty search, to make decisions according to the result and trend of a set of simulations. Due to the characteristics of the methods, this approach is also feasible to be applied for the prediction of other types of propagation phenomena such as floods, avalanches, etc.Item Strategy map design based on the balance scorecard framework for higher education institutions(2021-01-01) Salinas, Sergio; Murcia, Enzo; Tagarelli, Sandra; Bianchini, Germán; Caymes Scutari , Paola; Ontiveros, Patricia; Rotella, CarinaEducational technology enables institutions to enhance their educative process as well as the services they provide to students and society. For this reason, higher education institutions for several years invested resources in technology to develop competitive advantages. However, they can underestimate the complexity of integrating technology in the educative process leading to underutilization of these resources. The COVID-19 pandemic changed many aspects in human life including the configuration of higher education institutions. In this sense, the lockdown implemented in several countries acelerated the process of integrating Education technology (EdTech) in the education process. Nowadays, the new normality in education relies on diverse hardware and software platforms. The consequences of the pandemic pushed institutions to makefast decisions about the use of these platforms in education without plan developed in advanced. This paper presents an strategy map based on the Balanced Scorecard Framework to maximize the benefits of using EdTech in higher education institutions. The results presented in this work aim to enable institutions to maximize the use of their resources, improve their productivity by the means of fusing EdTech and the educative process based on the lessons learnt during the pandemic.Item Sistema para la evaluación de zonas seguras en tiempo real. (resumen)(2019-10-09) Oropel, Nicolás; Bianchini, Germán; Caymes Scutari, PaolaA raíz de la inseguridad con la que vivimos los ciudadanos en la sociedad actual, surge la idea de desarrollar un sistema que dé respuesta en forma práctica a cualquier persona a la hora de elegir un camino para llegar a algún sitio. Quizá no de la forma más rápida, pero sí de la más segura, según la zona y el horario en que desee movilizarse. El proyecto utilizará como base de conocimiento los mapas proporcionados por Google y algunas de sus herramientas como Google Cloud utilizando las extensiones que sean convenientes. Aunque estas no son de uso libre, tenemos una instancia de prueba que nos sirve para testear el funcionamiento y luego migrarlo a herramientas de uso libre de ser necesario. La evaluación se llevará a cabo a través de la recolección de datos estadísticos suministrados por el gobierno sobre los delitos efectuados en un período a establecer, pero principalmente a través del feedback de los usuarios. Al contar con un gran volumen de datos, será imprescindible utilizar algoritmos de procesamiento paralelo para mantener el funcionamiento de la aplicación en un tiempo razonable. El banco de datos será procesado con un algoritmo evolutivo sobre la muestra, que permitirá predecir o anticiparse a un eventual hecho de inseguridad. Una vez recopilada la información, se pretende determinar la ruta más segura de la misma forma. Además, la idea es buscar la precisión horaria ya que en determinados lugares puede variar el riesgo según el momento del día en que se transite. En la aplicación podremos visualizar de forma gráfica en el mapa la clasificación de zonas según un rango de incidentes, utilizando un historial. Se predefinirá una escala de números de incidentes con un color para cada nivel para poder llevar a cabo el gráfico. Para etapas posteriores del desarrollo, se propone incorporar otras funcionalidades tales como botones de pánico, denuncia online de incidentes, notificaciones de advertencia, etc.Item Microlentes gravitacionales y cómputo paralelo/distribuido para la detección de exoplanetas (resumen)(2019-10-09) Hidalgo, Jesús; Caymes Scutari, Paola; Bianchini, GermánResumen. Un Exoplaneta, también conocido como planeta extrasolar, es un planeta que se encuentra orbitando otras estrellas. Se ha confirmado hasta el momento la existencia de alrededor de 800 exoplanetas, y hay más de 3500 posibles candidatos. Encontrar exoplanetas es una tarea de alta complejidad, ya que los planetas constituyen una fuente de luz extremadamente tenue en comparación con la estrella a la que orbitan. La mayoría de los planetas extrasolares conocidos son gigantes gaseosos, similares a júpiter o hasta más grandes inclusive, orbitando muy cerca de su estrella y con periodos orbitales muy cortos. Sin embargo, se cree que ello es resultado de sesgo de información creado por los métodos actuales de detección, que encuentran más fácilmente a planetas de este tamaño que a planetas rocosos más pequeños, como la Tierra. Aún con todo esto, exoplanetas comparables al nuestro han sido detectados, conforme las capacidades de detección y el tiempo de estudio aumentan. Los métodos de búsqueda pueden ser muy variados dependiendo las condiciones de la estrella a la cual vamos a observar. Entre estos métodos podemos encontrar el método de microlentes gravitacionales, el de tránsito, el de velocidad radial, el de astrometría, el de detección directa visual, etc. El método de microlentes gravitacionales, se basa en un fenómeno predicho por la Teoría General de la Relatividad de Albert Einstein. A saber, cuando la luz pasa por las inmediaciones de un objeto con masa, se desvía hacia dicho objeto. En el caso de los planetas extrasolares, la estrella madre es el cuerpo que actúa como lente al interponerse entre la Tierra y una estrella más lejana. En efecto, si un cuerpo pasa justo por delante de una estrella lejana, en lugar de observarse una disminución en el brillo de ésta, el cuerpo puede actuar como una lente y dirigirlos hacia nuestro planeta, de manera que un telescopio terrestre observaría un ligero aumento en el brillo del astro. Cuando un telescopio recolecta datos, estos son procesados para luego ser analizados por astrónomos para determinar si hubo éxito en la detección de exoplanetas. Para el proceso y posterior análisis de estos datos, se requieren no solo altas capacidades computacionales sino tiempo para el cómputo y análisis. Dado el interés que despierta esta temática y la demanda computacional que manifiesta, en este trabajo estudiantil se propone dar tratamiento a alguno de los métodos de detección de exoplanetas y así contribuir a la automatización en el tratamiento de la información. La propuesta se basa en la hipótesis de que el paradigma del cómputo paralelo/distribuido podría contribuir a dar un tratamiento más veloz y potente al gran volumen de información a procesar. Para ello será necesario tanto obtener datos e imágenes, como analizar la forma de paralelizar el proceso de búsqueda de exoplanetas a través del método seleccionado, y así proponer una nueva técnica computacional.Item Paralelismo en algoritmos de aprendizaje para redes neuronales (resumen)(2019-10-09) Chirino, Pamela; Galdámez Bilardi, Mariela; Bianchini, Germán; Caymes Scutari, PaolaEn los últimos años, la Inteligencia Artificial ha ido avanzando y se ha utilizado en diversas áreas. Algunas aplicaciones de esta es el reconocimiento de voz, de imágenes, el análisis de texto, entre otras. Una de las características principales de la Inteligencia Artificial es la capacidad de aprendizaje, de cambiar su comportamiento según la información que se obtiene. Mientras más se haya entrenado el modelo, más probabilidad hay de que se llegue al resultado deseado. El proceso de aprendizaje es complejo y suele llevar bastante tiempo en términos computacionales. En este trabajo, se propone aplicar el paralelismo en los algoritmos de aprendizaje de redes neuronales para hacer a estos más eficientes. Cuando hablamos de un algoritmo eficiente nos referimos a una mejora apreciable en tiempo para la cantidad de recursos que se utilizan, en nuestro caso procesadores. Las neuronas de las redes neuronales, las cuales se encuentran en varias capas, poseen conexiones que van a ir cambiando hasta que el modelo sea el más cercano al óptimo. Es decir, cuando se haya llegado a un nivel de aprendizaje máximo ya que se ha encontrado una “función” donde el error de la solución deseada y la obtenida por el modelo es mínimo. En este proyecto se comenzará buscando la forma de paralelizar uno o varios algoritmos de aprendizaje para redes neuronales de acuerdo a la necesidad. Luego, se analizará si hay mejoras en su eficiencia. El objetivo a futuro de esta investigación es poder aplicar redes neuronales en el modelo paralelo de predicción de incendios utilizado en el laboratorio LICPaDa . En este modelo se trabaja constantemente con la incertidumbre de variables, lo que dificulta una predicción óptima. Al implementar redes neuronales en el modelo, se buscará que este logre una mejor toma de decisiones sobre las variables según qué peso tienen estas en el incendio a predecir.