Aprendizaje automático aplicado al procesamiento de imágenes para la clasificación de objetos reciclables

El presente proyecto se basa en la utilización de técnicas de Deep Learning, específicamente se realizó el modelado de redes neuronales convolucionales (CNN) capaces de clasificar distintas imágenes de objetos reciclables, estos modelos fueron probados con una clasificación binaria (reciclable-no_reciclable) y una clasificación multiclase (plástico-vidrio-metalpapel- carton, orgánico, no_reciclable). Además, se realizaron pruebas con modelos pre entrenados, utilizando aprendizaje por transferencia (Transfer Learning) para comparar resultados. Estos modelos fueron implementados utilizando como lenguaje de programación Python, apoyándose en el Framework de backend TensorFlow y la librería de alto nivel Keras. El modelo final se probó en una aplicación (beta) implementada también en Python sobre un mini computador Raspberry Pi y un módulo de cámara (picam) en donde se toman fotos y se aplica el modelo para realizar una clasificación en tiempo real.Workshop: WASI – Agentes y Sistemas InteligentesRed de Universidades con Carreras en Informátic

Tecnologías de la información y las comunicaciones mediante IoT aplicadas a soluciones en el medio productivo y medioambiental

El presente proyecto se basa en la utilización de internet de las cosas (IoT) como herramienta fundamental para proveer soluciones tecnológicas a problemáticas de interés social como son la crisis energética, la ausencia de soluciones tecnológicas a sectores productivos marginados, el cuidado del medioambiente y el diseño de interfaces para educación a distancia. Entre las líneas de investigación que se llevarán adelante para contribuir con las problemáticas planteadas, se propone en primer lugar, atender las necesidades de sectores tales como el frutícola, hortícola y florícola, que carecen de soporte y no disponen de herramientas para automatizar procesos y recibir información crítica en tiempo real. Por otro lado, se plantea el diseño de un algoritmo inteligente de eficiencia energética que permita minimizar el consumo en sistemas alimentados con energía convencional y energía alternativa (este último es muy utilizado por el sector productivo fruti-hortícola). Por último, mediante las interfaces IoT se colaborará en el diseño de laboratorios remotos; en el sensado de parámetros en arroyos y en el diseño de aplicaciones robóticas que provean soluciones de monitoreo remoto, detección automática de objetos y procesamiento de datos.Eje: Arquitectura, Redes y Sistemas Operativos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Petrografia, geoquímica e geocronologia das rochas do orógeno Rio Alegre, Mato Grosso: um registro de Crosta oceânica mesoproterozóica no SW do Cráton Amazônico

As rochas vulcano-sedimentares do orógeno do Rio Alegre ocorrem no SW do Cráton Amazônico e compreendem rochas vulcânicas máficas e ultramáficas, rochas sedimentares químicas, além de rochas intrusivas máficas a félsicas. Toda a associação apresenta metamorfismo na facies xisto-verde a anfibolito baixo. Estudos petrológicos, geoquímicos e geocronológicos permitiram a subdivisão destas rochas nas seguintes unidades: Formação Minouro (base), Santa Izabel (intermediária) e São Fabiano (topo). A Formação Minouro compreende rochas vulcânicas básicas e ultrabásicas associadas a cherts e formação ferrífera bandada. Dados de litogeoquímica indicam sua origem em bacia de retroarco ou cadeia meso-oceânica. A Formação Santa Izabel compreende lavas ácidas a intermediárias e rochas piroclásticas. A assinatura química destas rochas sugere sua geração em arcos de ilhas, o que é corroborado pelos dados U-Pb em zircão em duas rochas metadacíticas (idades de 1509 ± 10 Ma e 1503 ± 14 Ma) e T DM de 1,54 Ga e 1,48 Ga e valores de µNd(t) de + 4,3 e + 4,8 (respectivamente), indicando derivação mantélica. A Formação São Fabiano é constituída por rochas metassedimentares cujas composições químicas sugerem derivação a partir das rochas vulcânicas subjacentes. As rochas intrusivas básicas e ultrabásicas constituem complexos gabróicos diferenciados serpentinizados e seus resultados químicos indicam geração por processo de fracionamento magmático. As rochas intrusivas máficas e félsicas associadas são representadas por gabros, dioritos e granitos. As análises U-Pb em zircão nestas rochas indicaram idades entre 1481 ± 47 Ma e 1449 ± 07 Ma e T DM variando entre 1,70 Ga e 1,52 Ga com valores de µNd(t) entre + 4,1 e + 2,6 indicando também magmas manto-derivados. Os estudos petrográficos, geoquímicos e isotópicos indicam que as rochas vulcânicas básicas e ultrabásicas aqui estudadas foram geradas em ambiente de cadeia meso-oceânica ou de retroarco. As rochas vulcânicas básicas a intermediárias provavelmente foram geradas em ambiente de arco de ilha, cujas idades de cristalização apontam para o período entre 1509 - 1503 Ma. Estas rochas foram posteriormente intrudidas por rochas máficas e félsicas sugerindo a evolução de um mesmo arco magmático. Metamorfismo na facies xisto-verde a anfibolito baixo, além de transposição e milonitização são possivelmente associados com processos colisionais com o Cráton Amazônico ainda no Mesoproterozóico.The volcano-sedimentary rocks of the Rio Alegre terrane occur in the SW part of the Amazonian Craton and comprise mafic and ultramafic volcanic rocks, chemical sedimentary rocks, and mafic to felsic intrusive rocks metamorphosed at greenschist to low amphibolite facies. Petrographic, chemical and isotopic studies allowed the subdivision of the complex into three subunits: the basal Minouro formation comprises abundant basic to ultrabasic volcanic rocks and subvolcanic intrusive rocks associated with cherts and banded iron formations. Chemical data indicate an ocean-floor tectonic setting for these rocks; the middle Santa Isabel formation comprises intermediate and acid lavas and pyroclastic rocks. Chemical results indicate an island arc setting for them, which is corroborated by the U-Pb zircon ages of 1509 - 1503 Ma and T DM ages of 1.54 Ga and 1.48 Ga and µNd(t) values from +3.7 to +4.1 for the intermediate rocks, suggesting a mantle origin for the magmas. The uppermost São Fabiano formation is composed of metasedimentary rocks with a chemical signature similar to that of the volcanic rocks, suggesting that the latter are the source rocks. The basic to ultrabasic intrusive rocks are differentiated gabbroic rocks and serpentinites. Chemical data indicate the influence of fractional crystallization in the evolution of these rocks. U-Pb zircon dating of these rocks yielded ages from 1509 Ma to 1494 Ma, T DM of 1.67 to 1.48 Ga, and µNd(t) values of +4.5 to +2.5 suggesting mantle-derivation. U-Pb zircon analyses carried out on associated intrusive basic and felsic rocks yielded ages of 1.48 - 1.46 Ga. T DM ages vary from 1.53 Ga to 1.50 Ga and µNd(t) values from +3.7 to +4.1 suggesting that they were generated in a magmatic arc environment. The lithologic association, chemical and isotopic evidence suggest that volcanic and subvolcanic basic and ultrabasic rocks originated in a back-arc basin or ocean ridge; and that the basic to intermediate rocks were formed in an island arc setting at 1.51 - 1.50 Ga. These rocks were later intruded at 1.48 - 1.46 Ga by basic and felsic rocks formed in a magmatic arc setting. Metamorphism under green-schist to lower amphibolite facies (biotite to garnet-kyanite zone), and mylonitization producing a N20W foliation were associated with collision of the arc against the Amazonian Craton during Mesoproterozoic time

Aprendizaje profundo en aplicaciones biomédicas, agronómicas y ambientales

Las líneas de Investigación y Desarrollo aquí presentadas tienen como objetivo general el de generar conocimiento en cuanto a las nuevas herramientas de las Tecnologías de la Información y la Comunicación para una innovación tecnológica de avanzada aplicadas a la mejora de la calidad de vida. Conjuntamente, se propicia la formación de recursos humanos, tanto de docentes investigadores como de estudiantes, dedicados a entrenarse al máximo nivel en el campo de la Inteligencia Artificial, en particular, en el procesamiento de imágenes mediante técnicas de Aprendizaje Profundo, propendiendo al desarrollo de soluciones innovadoras y de calidad. Específicamente, las líneas de investigación que se describen en este trabajo son: - la evaluación de la salud ósea, lo cual involucra problemas inversos en imágenes de microondas; - la detección e identificación de diversas malezas que pueden afectar a la producción de cultivos de la región; - la detección y clasificación de objetos reciclables con el fin de contribuir con el cuidado del medio ambiente; - 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 como recurso energético.Eje: Agentes y sistemas inteligentes.Red de Universidades con Carreras en Informátic

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 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.Eje: Arquitectura, redes y sistemas operativos.Red de Universidades con Carreras en Informátic

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

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.Red de Universidades con Carreras en Informátic

Calibration of the Logarithmic-Periodic Dipole Antenna (LPDA) Radio Stations at the Pierre Auger Observatory using an Octocopter

An in-situ calibration of a logarithmic periodic dipole antenna with a frequency coverage of 30 MHz to 80 MHz is performed. Such antennas are part of a radio station system used for detection of cosmic ray induced air showers at the Engineering Radio Array of the Pierre Auger Observatory, the so-called Auger Engineering Radio Array (AERA). The directional and frequency characteristics of the broadband antenna are investigated using a remotely piloted aircraft (RPA) carrying a small transmitting antenna. The antenna sensitivity is described by the vector effective length relating the measured voltage with the electric-field components perpendicular to the incoming signal direction. The horizontal and meridional components are determined with an overall uncertainty of 7.4^{+0.9}_{-0.3} % and 10.3^{+2.8}_{-1.7} % respectively. The measurement is used to correct a simulated response of the frequency and directional response of the antenna. In addition, the influence of the ground conductivity and permittivity on the antenna response is simulated. Both have a negligible influence given the ground conditions measured at the detector site. The overall uncertainties of the vector effective length components result in an uncertainty of 8.8^{+2.1}_{-1.3} % in the square root of the energy fluence for incoming signal directions with zenith angles smaller than 60{\deg}.Comment: Published version. Updated online abstract only. Manuscript is unchanged with respect to v2. 39 pages, 15 figures, 2 table

Multi-resolution anisotropy studies of ultrahigh-energy cosmic rays detected at the Pierre Auger Observatory

We report a multi-resolution search for anisotropies in the arrival directions of cosmic rays detected at the Pierre Auger Observatory with local zenith angles up to $80^\circ$ and energies in excess of 4 EeV ($4 \times 10^{18}$ eV). This search is conducted by measuring the angular power spectrum and performing a needlet wavelet analysis in two independent energy ranges. Both analyses are complementary since the angular power spectrum achieves a better performance in identifying large-scale patterns while the needlet wavelet analysis, considering the parameters used in this work, presents a higher efficiency in detecting smaller-scale anisotropies, potentially providing directional information on any observed anisotropies. No deviation from isotropy is observed on any angular scale in the energy range between 4 and 8 EeV. Above 8 EeV, an indication for a dipole moment is captured; while no other deviation from isotropy is observed for moments beyond the dipole one. The corresponding $p$-values obtained after accounting for searches blindly performed at several angular scales, are $1.3 \times 10^{-5}$ in the case of the angular power spectrum, and $2.5 \times 10^{-3}$ in the case of the needlet analysis. While these results are consistent with previous reports making use of the same data set, they provide extensions of the previous works through the thorough scans of the angular scales.Comment: Published version. Added journal reference and DOI. Added Report Numbe