Reconocimiento de objetos usando técnicas de inteligencia Artificial

Con el avance tecnológico de las últimas décadas, se han desarrollado múltiples técnicas para la clasificación y reconocimiento de imágenes, las cuales han servido de base para la solución de diversas necesidades de identificación de imágenes que se usan en la actualidad en aplicaciones comerciales y de seguridad. El desarrollo soluciones para el reconocimiento de imágenes y clasificación de objetos emulan la información visual que recibe un ser humano, donde las cámaras ópticas hacen el papel del ojo humano, este procesa la información y por consiguiente la divide en una tarea simple capturar el objeto y reconocerle..

Diseño de un modelo para la clasificación de dolor postquirúrgico en pacientes pediátricos no-comunicativos del Hospital Universitario San Vicente Fundación - Medellín

RESUMEN: La evaluación del nivel de dolor postoperatorio (POP) percibido en los pacientes ha ido mejorando en los ámbitos hospitalarios, es tanto así, que se han desarrollado protocolos de control del dolor y escalas de evaluación del mismo. Sin embargo, la evaluación del dolor en la población infantil presenta dificultades en torno a la incapacidad de ellos para describir verbalmente la ubicación, duración e intensidad de la experiencia dolorosa. A pesar de haber escalas de evaluación de dolor dirigidas especialmente a los niños no-comunicativos, existen falencias en cuanto a la subjetividad del personal quien evalúa el dolor

Diseño, implementación y evaluación de una nueva estrategia de aprendizaje para redes neuronales convolucionales de transformación espacial de imágenes (STNs)

[ES] Este trabajo consistirá en diseñar, implementar y evaluar diferentes métodos de convergencia para el desempeño de redes neuronales convolucionales de transformación espacial, en este caso trabajando sobre imágenes de gusanos (C. elegans). Inicialmente, el trabajo se centrará en el estudio y la comprensión de este tipo de redes neuronales de forma que se puedan plantear las diferentes estrategias a seguir. Para su evaluación, se contará con un dataset de parejas de imágenes de C. elegans, capturadas mediante dos cámaras, y el objetivo principal de los ensayos será transformar una de las imágenes, en la cual el gusano no aparece centrado, en la otra, en la cual sí lo estará. Para ello, se empleará la herramienta PyCharm como medio en el cual realizar los ensayos. Dicha herramienta emplea Python como lenguaje de programación, y mediante la librería de funciones de Pytorch junto a otras librerías típicas de Python se diseñarán tanto las redes neuronales como los diferentes métodos de convergencia que se van a evaluar. Finalmente, para la evaluación de las propuestas se emplearán diversos criterios entre los que estarán la tasa de acierto o los costes temporales de las ejecuciones. Además, se plantearán diversas aplicaciones en las cuales puedan emplearse los resultados aportados por este estudio.[CA] Aquest treball consistirà a dissenyar, implementar i avaluar diferents mètodes de convergència per a l'acompliment de xarxes neuronals convolucionals de transformació espacial, en aquest cas treballant sobre imatges de cucs (Caenorhabditis elegans). Inicialment, el treball se centrarà en l'estudi i la comprensió d'aquesta mena de xarxes neuronals de manera que es puguen plantejar les diferents estratègies a seguir. Per a la seua avaluació, es comptarà amb un dataset de parelles d'imatges de C. elegans, capturades mitjançant dues cambres, i l'objectiu principal dels assajos serà transformar una de les imatges, en la qual el cuc no apareix centrat, en l'altra, en la qual sí que ho estarà. Per a això, s'emprarà l'eina PyCharm com a mitjà en el qual realitzar els assajos. Aquesta eina empra Python com a llenguatge de programació, i mitjançant la llibreria de funcions de Pytorch al costat d'altres llibreries típiques de Python es dissenyaran tant les xarxes neuronals com els diferents mètodes de convergència que s'avaluaran. Finalment, per a l'avaluació de les propostes s'empraran diversos criteris entre els quals estaran la taxa d'encert o els costos temporals de les execucions. A més, es plantejaran diverses aplicacions en les quals puguen emprar-se els resultats aportats per aquest estudi.[EN] This work will consist of designing, implementing and evaluating different convergence methods for the performance of spatial transform convolutional neural networks, in this case working on images of worms (C. elegans). Initially, this work will focus on the study and understanding of this type of convolutional neural network so that can be proposed the different strategies to be followed. For its evaluation, there will be a dataset of C. elegans images pairs, captures by two cameras, and the main objective of the essays will be to transform one of these images, in which the worm does not appear in the middle of the image, into the other one, where it will be there. For this, the PyCharm tool will be used as the means in which to carry out the essays. This tool uses Python as its programming language, through the Pytorch function library together with others typical Python libraries, both the convolutional neural networks and the different convergence methods will be designed. Finally, for the evaluation of the proposed methods, several index will be used, among which will be the success rate or the computational costs. In addition, several applications will be proposed in which the results provided for this study can be used.Navarro Moya, F. (2021). Diseño, implementación y evaluación de una nueva estrategia de aprendizaje para redes neuronales convolucionales de transformación espacial de imágenes (STNs). Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/173981TFG

Application of machine learning techniques to water quality monitoring by remote sensing

RESUMEN: Esta tesis aborda el problema de la monitorización de la calidad de las masas de agua continentales y los episodios de eutrofización a los que éstas pueden verse sometidas mediante los datos de teledetección espacial publicados en abierto por la Agencia Espacial Europea (European Space Agency, ESA) y la NASA (National Aeronautics and Space Administration) para sus misiones espaciales Sentinel-2 y Landsat 8 respectivamente. En este trabajo se introducen recientes técnicas de aprendizaje automático, como son los algoritmos de deep learning, tanto en el preprocesado de las imágenes como en la inferencia de las variables de calidad de agua a monitorizar. Gracias a estas técnicas se propone con éxito un nuevo método para monitorizar la temperatura y la concentración de clorofila de un embalse eutrofizado, estimando ambas variables de forma fiable tanto temporal como espacialmente. El resultado final es un sistema automático de monitorización del estado trófico de las masas de agua dulce a través de la concentración de clorofila-a, el cual utiliza únicamente los datos en abierto proporcionados por los principales satélites operativos.ABSTRACT: This thesis addresses the problem of monitoring the quality of continental water masses and the eutrophication episodes through space remote sensing data published openly by the European Space Agency (ESA) and NASA (National Aeronautics and Space Administration) for their Sentinel-2 and Landsat 8 space missions. In this work, recent automatic deep learning techniques are introduced, both in the preprocessing of the images and the inference of the water quality variables to be monitored. Thanks to these techniques, a new method is successfully proposed to monitor the temperature and chlorophyll concentration of a eutrophic reservoir, estimating both variables reliably both temporally and spatially. The final result is an automatic system for monitoring the trophic state of freshwater masses through the concentration of chlorophyll-a, which only uses open data provided by the main operational satellites

Implementación de un sistema de visión artificial en líneas de producción de atún, para la detección de fallas de codificado en la empresa Puertomar S.A, Provincia de Manabí.

En este proyecto se planteó el diseño de un sistema de visión artificial capaz de determinar las fallas del codificado en las latas de atún a tiempo real tomando como base el procesamiento digital de imágenes utilizando filtros y algoritmos a través de un modelo de rede neuronal artificial convolucional, implementada mediante el lenguaje de programación Python y el uso de la biblioteca de software libre llamada TensorFlow, las cuales conjuntamente permiten identificar si la lata de atún esta codificada de una manera correcta, o por lo contrario si presenta algún tipo de problema. Es necesaria la realización del diagnóstico de fallos en tiempo real, llegando no sólo a su detección y aislamiento sino también a la estimación de su magnitud, con objetivo a interrumpir la propagación de los fallos en un determinado sistema. En el caso de tener que detectar fallos en procesos complejos, donde existe incertidumbre paramétrica y estructural como es el caso de estudio que ocupa (línea de producción de atún), no existen modelos matemáticos del mismo, por lo que se requieren técnicas de inteligencia artificial Como resultado de este proyecto se entrenó una red neuronal convolucional con una eficiencia del 84% mediante las librerías de TensorFlow y con ayuda del modelo Convolucional (Neocognitron Mobilenet_v1_1.0_224), para ello se utilizó un data set de 417 imágenes, y se entrenó mediante 4000 pasos de iteración, con la implementación del sistema de visón artificial la empresa mejoró su eficiencia en un 84 % dentro de la línea de codificación de latas de atún generando así una ganancia sustancial en sus líneas de producción. Finalmente, se recomienda, entrenar el modelo con un data set más grande con el fin de mejorar la eficiencia de la red neuronal, y lograr una efectividad superior al 95%.In this project it was proposed: the design of an artificial vision system capable of determining the coding faults in the tuna cans in real time based on the digital image processing using filters and algorithms through an artificial neural network model convolutional, implemented through the Python programming language and the use of the free software library called TensorFlow, which together allow us to identify if the can of tuna is encoded in a correct way, or on the contrary if it presents any type of problem. It is necessary to carry out fault diagnosis in real time, reaching not only its detection and isolation but also the estimation of its magnitude, with the aim of interrupting the propagation of faults in a given system. In the case of having to detect failures in complex processes, where there is parametric and structural uncertainty such as the case study that it occupies (tuna production line), there are no mathematical models of it, so artificial intelligence techniques are required. As a result of this project, a convolutional neural network with an efficiency of 84% was trained using TensorFlow libraries and with the help of the Convolutional model (Neocognitron Mobilenet_v1_1.0_224), for which a data set of 417 images was used, and was trained by 4000 iteration steps, with the implementation of the artificial mink system the company improved its efficiency by 84% within the tuna cans coding line, thus generating a substantial profit in its production lines. Finally, it is recommended to train the model with a larger data set in order to improve the efficiency of the neural network, and achieve an effectiveness greater than 95%

Implementación de un sistema de visión artificial en líneas de producción de atún, para la detección de fallas de codificado en la empresa Puertomar S.A, Provincia de Manabí.

En este proyecto se planteó el diseño de un sistema de visión artificial capaz de determinar las fallas del codificado en las latas de atún a tiempo real tomando como base el procesamiento digital de imágenes utilizando filtros y algoritmos a través de un modelo de rede neuronal artificial convolucional, implementada mediante el lenguaje de programación Python y el uso de la biblioteca de software libre llamada TensorFlow, las cuales conjuntamente permiten identificar si la lata de atún esta codificada de una manera correcta, o por lo contrario si presenta algún tipo de problema. Es necesaria la realización del diagnóstico de fallos en tiempo real, llegando no sólo a su detección y aislamiento sino también a la estimación de su magnitud, con objetivo a interrumpir la propagación de los fallos en un determinado sistema. En el caso de tener que detectar fallos en procesos complejos, donde existe incertidumbre paramétrica y estructural como es el caso de estudio que ocupa (línea de producción de atún), no existen modelos matemáticos del mismo, por lo que se requieren técnicas de inteligencia artificial Como resultado de este proyecto se entrenó una red neuronal convolucional con una eficiencia del 84% mediante las librerías de TensorFlow y con ayuda del modelo Convolucional (Neocognitron Mobilenet_v1_1.0_224), para ello se utilizó un data set de 417 imágenes, y se entrenó mediante 4000 pasos de iteración, con la implementación del sistema de visón artificial la empresa mejoró su eficiencia en un 84 % dentro de la línea de codificación de latas de atún generando así una ganancia sustancial en sus líneas de producción. Finalmente, se recomienda, entrenar el modelo con un data set más grande con el fin de mejorar la eficiencia de la red neuronal, y lograr una efectividad superior al 95%.In this project it was proposed: the design of an artificial vision system capable of determining the coding faults in the tuna cans in real time based on the digital image processing using filters and algorithms through an artificial neural network model convolutional, implemented through the Python programming language and the use of the free software library called TensorFlow, which together allow us to identify if the can of tuna is encoded in a correct way, or on the contrary if it presents any type of problem. It is necessary to carry out fault diagnosis in real time, reaching not only its detection and isolation but also the estimation of its magnitude, with the aim of interrupting the propagation of faults in a given system. In the case of having to detect failures in complex processes, where there is parametric and structural uncertainty such as the case study that it occupies (tuna production line), there are no mathematical models of it, so artificial intelligence techniques are required. As a result of this project, a convolutional neural network with an efficiency of 84% was trained using TensorFlow libraries and with the help of the Convolutional model (Neocognitron Mobilenet_v1_1.0_224), for which a data set of 417 images was used, and was trained by 4000 iteration steps, with the implementation of the artificial mink system the company improved its efficiency by 84% within the tuna cans coding line, thus generating a substantial profit in its production lines. Finally, it is recommended to train the model with a larger data set in order to improve the efficiency of the neural network, and achieve an effectiveness greater than 95%

Sinergías en la investigación en STEM

La Universidad, como centro de educación Superior, tiene objetivo la formación específica en cada rama del conocimiento, así como la generación y transferencia de conocimientos. Para estar en la vanguardia del conocimiento, la investigación es uno de los pilares fundamentales; la creación de nuevos conocimientos es el soporte científico y técnico necesario para la innovación y el avance. En este contexto, la Escuela Politécnica Superior (EPS) de la Universidad de Sevilla trata de promocionar la investigación a través de diversas actividades como son las Jornadas de Investigación, Desarrollo e Innovación, que en el curso 2021/22 han alcanzado su octava edición. En este evento, se presentan los avances en investigación en diversas ramas de la Ciencia y la Ingeniería, con participación de estudiantes de todos los niveles, así como del personal docente e investigador no solo de este centro, sino que contribuyen participantes de más de 8 países. El carácter multidisciplinar conlleva a establecer sinergias entre grupos de investigación de diferentes disciplinas, compaginando el conocimiento científico desde la investigación básica con la aplicada, además de aprovechar las diferentes instalaciones de investigación. La ciencia fundamental ayuda a comprender los fundamentos fenomenológicos, mientras que la ciencia aplicada se centra en los productos y desarrollos tecnológicos, destacando la necesidad de realizar una transferencia de conocimiento a la sociedad y los sectores industriales. Este libro recoge alguno de los trabajos presentados en las diversas ramas de conocimiento (Materiales y Ciencias para la Ingeniería, Proyectos de Química Industrial y Ambiental, Sistemas Inteligentes y Desarrollo de Productos, y Sistemas Industriales computarizados, robóticos y neuromórficos)

Sistema de detección de uso de cascos de seguridad

Diseñar un sistema de visión artificial para detectar el uso de cascos de seguridad de los trabajadores.En Ecuador se ha presentado una incidencia de accidentes laborales relacionados al mal uso del equipo de protección individual, a pesar de que las industrias proveen de los equipos necesarios para evitar cualquier accidente, existe irresponsabilidad por parte de los trabajadores y usan de manera incorrecta o dejan de usar el casco de seguridad. Viendo esta problemática, en este trabajo de titulación se plantea un sistema de visión artificial basado en redes neuronales convolucionales que permita la detección del uso de cascos de seguridad. Para su desarrollo se usa la arquitectura YOLO que usa redes neuronales convolucionales para detectar objetos en imágenes de dos dimensiones. Para su entrenamiento se utiliza Google Colab que permite trabajar con GPU’s potentes dentro de la nube y se implementa sobre el sistema embebido Jetson Nano 2GB para ejecutar el sistema en tiempo real, el objetivo es que permita la detección de cascos de seguridad dentro de un entorno controlado y emita una señal sonora para que los trabajadores se coloquen correctamente el casco de seguridad. Con la utilización de este sistema embebido interactuando con un monitor HDMI para la visualización de la detección de cascos de seguridad se busca reducir la incidencia de accidentes laborales que tengan que ver con lesiones en la cabeza. Las pruebas realizadas son en tiempo real al ejecutar el código de detección después de haber entrenado la red YOLO en la Jetson Nano.Ingenierí

Deep learning y big data en cartografía digital. Creación de inteligencias artificiales para el tratamiento de ortofotografías y sistemas de información geográfica tridimensionales

Tesis Doctoral inédita leída en la Universidad Autónoma de Madrid, Facultad de Filosofía y Letras. Departamento de Geografía. Fecha de Lectura: 16-07-202

Inteligencia Artificial y Big Data como soluciones frente al COVID-19

La inteligencia artificial y el Big Data se articulan para poder lidiar con diferentes problemas relacionados con el análisis de datos masivos, en particular información de la COVID-19. En el presente artículo se muestran algunos proyectos de investigación relacionados con el aprendizaje profundo, el aprendizaje automático, el Big Data y la ciencia de datos, tendientes a dar soluciones plausibles bien en el monitoreo, detección, diagnóstico y tratamiento de las enfermedades asociadas con el virus. Con esto en mente, se muestra la correspondencia entre las tecnologías disruptivas y la información crítica, creando sinergias que permiten elaborar sistemas más avanzados de estudio y análisis facilitando la obtención de datos relevantes para la toma de decisiones sanitarias