Proyectos Finales de Carrera

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Start date: 2020Subject: search.filters.subject.Aprendizaje profundo

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    Prototipo de software basado en aprendizaje profundo para mantenimiento predictivo en la Industria 4.0
    (2021) Pacchiotti, Mauro José; Paletto, Pablo Andrés; Rubiolo, Mariano; Roa, Jorge
    Este Proyecto Final de Carrera se propone estudiar la aplicación de distintos modelos de aprendizaje profundo para mantenimiento predictivo en la industria. En el marco del trabajo industrial con distintos tipos de equipamientos de diversas complejidades insertos en diferentes procesos industriales, el mantenimiento eficiente de estos equipos es una actividad fundamental para un desarrollo industrial sustentable. En primera instancia se analizan distintos trabajos que estudian el tema del proyecto para conocer las distintas líneas de investigación y los avances logrados por estos trabajos. También se buscan y analizan distintos conjuntos de datos que puedan ser aplicados al proyecto y se estudian los tipos de modelos de aprendizaje profundo utilizados en el dominio así como sus características y posibilidades frente a los diferentes tipos de estructuras de datos que se utilizan. Con los resultados de las primeras etapas se avanza en la selección de un conjunto de datos y un modelo, y la adecuación de estos. Con un modelo entrenado podemos comenzar el diseño y desarrollo del prototipo herramienta de software y realizar las pruebas de funcionamiento en tiempo real, simulando con series sintéticas la entrega de datos desde un equipo en la industria. Finalmente, luego de haber obtenido de la industria un conjunto de datos real, se selecciona y entrena un modelo para este, se adecua el prototipo para la estructura de datos y por último se realizan las pruebas simulando en tiempo real la entrega de datos y obteniendo del predictor el estado futuro del equipamiento.
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    Análisis de factibilidad para implementación de software basado en técnicas de resumen automático aplicado a documentos legales
    (2022-09-26) Grosso, Juan Ignacio; Montiel, Facundo; Gutiérrez, María de los Milagros; Rubiolo, Mariano
    Este Proyecto Final de Carrera (PFC) se realiza con el objetivo de poder identificar una posible solución para un problema latente en el ámbito judicial. En este contexto, un fallo es el resultado oficial de una demanda en un tribunal y como tal, forma parte de la jurisprudencia. Dado que éstos suelen ser muy extensos, se utilizan los sumarios como una herramienta que resume la parte más significativa de éstos. Generalmente estos sumarios explicitan la interpretación de la ley que hizo el tribunal que dictó el fallo. Para la generación de los mismos, intervienen sumariantes, es decir personal especialmente entrenado para identificar las partes del fallo queforman el sumario. En este trabajo se presenta un estudio de factibilidad acerca de la posibilidad de aplicar técnicas de resumen automático sobre fallos judiciales y así obtener los correspondientes sumarios. Se presentan diferentes modelos aplicando técnicas extractivas. Se muestran los resultados obtenidos y su análisis correspondiente, de acuerdo a métricas definidas que miden la calidad o grado de aceptación de los resultados.
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    Herramienta de software para la detección automática de armas mediante técnicas basadas en aprendizaje profundo
    (2021-03) Arca Visintini, Facundo; Roa, Santiago Tomás; Roa, Jorge; Gutiérrez, María de los Milagros
    El crimen y la inseguridad son temáticas prevalentes en las sociedades modernas, particularmente en nuestro país, y más específicamente en la Provincia de Santa Fe, en donde la tasa de homicidios dolosos cada 100.000 habitantes es la más alta del país, y excede ampliamente tanto a las tasas de otras provincias más densamente pobladas como Córdoba, Buenos Aires y CABA, así como a la media nacional. Todos hemos sido afectados, o conocemos a alguien que ha sido afectado por un hecho violento de inseguridad. El conjunto de daños que genera un crimen es sumamente amplio, desde la pérdida de bienes materiales hasta la pérdida de vida. La criminalidad representa, además, un enorme gasto económico para el Estado y, consecuentemente, para cada miembro de la sociedad. El mismo debe utilizar los fondos públicos para sostener actividades policiales, el sistema judicial y penitenciario, programas de reinserción, incluyendo los salarios de todo el personal propio de estas tareas. Resulta fundamental buscar formas de optimizar los mecanismos disponibles para la detección y prevención de hechos de inseguridad. Una de las opciones modernas más elegidas, tanto por ciudadanos particulares, para salvaguardar sus intereses, como el Estado, como política de seguridad, es la instalación de cámaras de monitoreo y seguridad. Es en este contexto en el cual presentamos nuestro proyecto final de carrera, que busca aportar un avance inicial para la integración de una de las tecnologías más avanzadas de procesamiento de imágenes a la vida cotidiana, ayudando a facilitar la identificación y prevención de posibles hechos de inseguridad. La intención es proveer un acercamiento al proceso de desarrollo de herramientas automáticas de detección de imágenes, así como ofrecer a su audiencia un sistema que permita detectar con la mayor precisión y en el menor tiempo posible la presencia de un arma de fuego.