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Author: search.filters.author.Bianchini, GermánStart date: 2023

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    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, Sandra
    El 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.
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    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, Paola
    La 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.
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    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, Germán
    En 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.).
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    Autómatas Celulares: historia y Aplicaciones
    (Universidad Tecnológica Nacional. Faculatd Regional Mendoza, 2024-01-01) Monetti, Julio; Bianchini, Germán; Caymes Scutari , Paola; Ontiveros, Patricias
    Mediante 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 la
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    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 , Patricia
    La 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.
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    Computational science for forest fire prediction
    (Universidad Tecnológica Nacional. Faculatd Regional Mendoza, 2024-10-01) Bianchini, Germán; Caymes Scutari, Paola
    Forest 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.