Tecnologías de IoT y aprendizaje automático para la solución de problemas en el medio productivo y el cuidado del medioambiente

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 visió...

Descripción completa

Detalles Bibliográficos
Autores principales:	Osio, Jorge Rafael, Salvatore, Juan Eduardo, Salina, Mauro, Montezanti, Diego Miguel, Denon, Nicole, Doti, Santiago, Olivera, Lucas, Busum Fradera, Matías, Alonso, Daniel, Cappelletti, Marcelo Angel, Encinas, Diego, Morales, Martín
Formato:	Objeto de conferencia
Lenguaje:	Español
Publicado:	2021
Materias:	Ciencias Informáticas Aprendizaje Automático procesamiento de imágenes IoT Visión por computadora tolerancia a fallos
Acceso en línea:	http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/120043
Aporte de:	SEDICI (UNLP) de Universidad Nacional de La Plata

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description	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 visión por computadora y aprendizaje automático. 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 un robot móvil, de manera de proveer autonomía en ambientes con obstáculos, 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. Está última aplicación se suma a las líneas relacionadas con el cuidado del medioambiente que se desarrollaron en el proyecto anterior. En esta propuesta se continuará con las líneas del proyecto anterior de procesamiento digital de imágenes con el agregado de técnicas de aprendizaje automático. Teniendo en cuenta que las técnicas de procesamiento de imágenes aplicadas a visión por computadora requieren alto poder de cómputo, se considera necesario determinar la tolerancia a fallos del sistema de procesamiento utilizado, para asegurar la correcta ejecución de dichos algoritmos. En relación a la detección de fallos, se propone el perfeccionamiento de la metodología desarrollada de tolerancia a fallos transitorios característicos de las arquitecturas multicore, con el objeto de aplicarlo al sistema de visión por computadora.
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