Tecnologías de Smart IoT y aprendizaje automático para la solución de problemas en el medio productivo

• Autores: Osio, Jorge Rafael; Salvatore, Juan; Salina, Mauro David; Cappelletti, Marcelo Ángel; Montezanti, Diego Miguel; Denon, Nicole; Doti, Santiago; Olivera, Lucas; Botta, Christian; Busum Fradera, Matías; Chazarreta, Facundo; Terceros Quiroz, Daniel; Encinas, Diego; Morales, Martín
• Año de publicación: 2022
• Idioma: español castellano
• Tipo de recurso: documento de conferencia
• Materia: Ciencias Informáticas; Aprendizaje automático; Procesamiento de imágenes; Smart IoT; Visión por computadora; Tolerancia a fallos en HPC
• Institución: Universidad Nacional de La Plata

El presente proyecto se basa en la utilización de internet de las cosas (IoT) como herramienta fundamental para proveer soluciones a problemáticas de interés social, como lo es el cuidado del medioambiente y la innovación en el sector productivo, focalizando la investigación en las técnicas de aprendizaje automático, es decir, Smart IoT. Entre los temas de investigación que se desarrollarán, se incluye el diseño e implementación de técnicas de visión por computadora con el objeto de agregar funcionalidades a dispositivos robóticos, de manera de proveer autonomía para determinadas tareas, con el agregado de control y supervisión remota mediante IoT. En esta línea, también se implementarán técnicas de visión por computadora para la clasificación de residuos reciclables mediante algoritmos de aprendizaje automático. Además, mediante técnicas de aprendizaje profundo y visión por computadora, se propone la clasificación de diferentes condiciones de cielo como consecuencia de la cobertura de nubes, lo cual será de suma utilidad para la optimización de sistemas que aprovechen la energía solar. En esta propuesta se continúa con algunas líneas de procesamiento digital de imágenes con el agregado de técnicas de aprendizaje automático. Por otro lado, Teniendo en cuenta que las técnicas de procesamiento de imágenes aplicadas a visión por computadora requieren alto poder de cómputo, se considera necesario investigar la tolerancia a fallos del sistema de procesamiento utilizado, para asegurar la correcta ejecución de dichos algoritmos. En la misma línea de Smart IoT, se incluye en la propuesta actual el procesamiento y análisis de datos obtenidos de una red de sensores basada en IoT, lo que permitirá mediante técnicas de aprendizaje automático la implementación de un sistema de ayuda a la toma de decisiones, para optimizar y mejorar el aprovechamiento de los recursos agrícolas.
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