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Investigación de modelos de inteligencia artificial para la predicción de caídas
(2025) Burgos, Santiago; Gomez, Lucas; Ramele, Rodrigo
El presente proyecto se centra en la investigación de modelos de inteligencia artificial para la predicción de caídas en pacientes con dificultades motoras. El principal objetivo es asistir en el proceso de rehabilitación de pacientes propensos a sufrir caídas durante el caminar, ayudándoles a mantener el equilibrio. El accidente cerebrovascular (ACV) representa una de las principales causas de discapacidad a nivel global, siendo la pérdida de equilibrio durante la marcha una de sus consecuencias más frecuentes. Para el caso de la enfermedad del Parkinson, uno de sus síntomas es la fluctuación diurna de la marcha. Estas y otras patologías representan un riesgo a la hora de caminar para los pacientes. Dada la limitación de las herramientas y técnicas de rehabilitación existentes, el enfoque principal se dirige hacia el desarrollo de una nueva herramienta personalizada e innovadora. Esta herramienta busca ampliar las posibilidades de rehabilitación, adoptando las tendencias emergentes de bioretroalimentación y sensibilidad aumentada. Con el fin de obtener un conjunto de datos robusto para realizar el entrenamiento de los diversos modelos de inteligencia artificial utilizados, se decidió representar la caminata de los sujetos como una serie de tiempo, basada en los valores de pitch, roll y jaw del pecho del usuario. Para esto, se caracterizó la marcha utilizando un IMU en el pecho y se realizaron diversos experimentos para validar hipótesis y avanzar en el desarrollo de un dispositivo funcional. Dicho dispositivo consta de dos modos de operación. El primero envía la información de la marcha a un servidor encargado de procesar los datos y predecir el riesgo de caída. En base a esa métrica, se le dará entrega una respuesta vibrotáctil al paciente que sirva a modo de feedback para la corrección de la marcha. De forma similar, el segundo modo también realizará predicciones de la marcha y caída del usuario, pero en este caso, se tiene como objetivo eliminar la dependencia del servidor mediante el uso de un modelo mucho menos robusto embebido en el microcontrolador. Se desarrolló un simulador en Unity3D para visualizar la información entregada por el IMU de forma fácil y rápida. Para el predictor de caídas se implementan distintos modelos de Machine Learning para predecir patrones de marcha, con el fin de optimizar la respuesta vibrotáctil que se ofrece al paciente. Por otra parte, se analiza la capacidad de generalizar la marcha que poseen los diversos predictores y como estos pueden usarse en distintos pacientes. Se obtuvo un conjunto de datos de caminatas de dos sujetos sanos para el posterior entrenamiento y se entrevisto a un profesional de la salud especializado en neurología para comprender las distintas patologías y como afectan a un paciente. Los modelos implementados fueron CNN, LSTM, XGBoost, Procesos Gaussianos y para la implementación embebida en el microcontrolador se utilizó una regresión. Los mejores resultados fueron obtenidos por los modelos LSTM y XGBoost aunque estos no fueron óptimos para la predicción de una marcha. Por este motivo, se decidió implementar una métrica que represente el riesgo de caída basándose en la comparación de diversos parámetros entre la marcha real y la serie de tiempo predicha. Con esta nueva métrica se logró realizar una fluctuación de la respuesta vibrotáctil acorde a la caminata del paciente. Por otro lado, se realizaron pruebas en distintos sujetos utilizando el mismo modelo entrenado. No se halló una diferencia significativa en los resultados. Finalmente, se implementó el modelo de regresión el cual fue cargado en el microcontrolador. Esto permitió completar el flujo de predicción y respuesta al usuario sin necesidad de un servidor que procese la información. Los resultados de la predicción son perfectibles y debido a esto, se plantea como trabajo a futuro la investigación sobre mejoras en hardware que permitan ejecutar modelos mas potentes en el dispositivo.
Aporture : intercambio de archivos de forma transparente y segura entre dos computadoras
(2025-02) Sambartolomeo, Mauro; Garberoglio, Marcelo
En el presente trabajo se detalla el diseño y desarrollo de Aporture, una aplicación de intercambio de archivos con énfasis en aportar privacidad y simplicidad a la compleja tarea de compartir archivos por internet de manera segura. Utilizando la aplicación cuya construcción se detalla en estas páginas, cualquier persona puede disfrutar de transferir archivos con quien desee, con la seguridad de que nadie más podrá leer el contenido de lo transferido.
Controlling face’s frame generation in StyleGAN’s latent space operations: modifying faces to deceive our memory
(2022) Roca, Agustín; Britos, Nicolás Ignacio
"Innocence Project is a non-profitable organization that works in reducing wrongful convictions. In collaboration with El Laboratorio de Sueño y Memoria from Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA), they are studying human memory in the context offace identification. They have a strong hypothesis stating that human memory heavily relies in face’s frame to recognize faces. If this is proved, it could mean that face recognition in police lineups couldn’t be trusted, as they may lead to wrongful convictions. This study uses experiments in order to try to prove this using faces with different properties, such as eyes size, but maintaining its frame as much as possible."
HomeFix
(2022-11-09) Lifschitz, Gastón; Banfi, Micaela; Debrouvier, Hemilse
"En el proceso de contratar proveedores de servicios hogareños como jardineros, plomeros o electricistas, suele existir incertidumbre e inseguridad sobre la calidad y confianza del proveedor. Debido a esto, suele optarse por seguir recomendaciones de conocidos. Este proyecto describe a HomeFix, una aplicación web destinada a consorcios, comunidades y grupos de vecinos para facilitar la búsqueda de proveedores de servicios para el hogar, por medio de reseñas basadas en experiencias previas que brinden confianza y tranquilidad a quienes contratan un servicio para su hogar, y mayor posibilidad de concretar contrataciones a proveedores con buena calidad de servicio."
Movelo (plataforma de cotización y reserva de vehículos para transporte de carga)
(2022-04) Barrera, Nicolás Enrique; Keimel Álvarez, Ezequiel Martín; Debrouvier, Hemilse
"El presente informe tiene por objetivo describir el proceso de desarrollo llevado adelante por el equipo de trabajo para la implementación de un sistema integrado de gestión de fletes, adecuado a las características y necesidades del emprendimiento Movelo (ex Fletes31), con el foco puesto en las decisiones tomadas, y las razones que motivan dichas decisiones, en el contexto de una visión integral no solo del producto, sino de la organización en general."
Thesis II
(2021) Gorostiaga, Felipe; Giorgi, María Florencia; Soliani, Valeria
"Este trabajo propone agregar funcionalidades a la plataforma thesis.it.itba.edu.ar para facilitar la tarea de los administradores, agregando la posibilidad de dar proyectos por finalizados, cargar información de la defensa, cargar la nota del proyecto y visualizar un dashboard de administración donde se verá información útil de los proyectos."
EEG waveform identification based on deep learning techniques
(2022) Ail, Brian Ezequiel; Ramele, Rodrigo
"The use of Brain-Computer Interfaces can provide substantial improvements to the quality of life of patients with diseases such as severe Amyotrophic lateral sclerosis that cause Locked-in syndrome, by creating new avenues in which these people can communicate and interact with the outside world. The P300 speller is an interface which provide the patients the ability to spell letters and eventually words, so that they can speak while unable to use their mouth. The P300 speller works by reading signals from the brain using an Electroencephalogram. Traditionally, these signals were plotted and interpreted by specialized technicians or neurologists, but the development of Machine learning algorithms for classification allow the computers to perform this analysis and detect the P300 signals, which is an Event Related Potential triggered when certain stimuli such as a bright light is triggered on a place that the patient is focused on. In this thesis we used a Convolutional Neural Network to train multi-channel EEG readings, and attempted to detect P300 signals from a P300 speller. The results are corroborated against a public ALS dataset."
Autoenconders y análisis de componentes principales: propuesta de generación de ejemplos adversarios en el contexto de sistemas de reconocimiento facial
(2021-10-11) Fuster, Marina; Vidaurreta, Ignacio Matías; Pierri, Alan
"En el presente trabajo se propone una nueva metodología de generación de ejemplos adversarios, datos manipulados para confundir algoritmos de clasificación. El objetivo en este caso es vulnerar sistemas de reconocimiento facial con una estrategia que se basa en el uso de autoencoders, un tipo de redes neuronales, y análisis de componentes principales."
Análisis de datos de pacientes y consultantes con COVID-19
(2021-09-29) Pingarilho, Pedro Remigio; Gómez, Fermín; Di Luca, Miguel; Gambini, Juliana
Estudio de similitudes sobre los algoritmos de triangulaciones basadas en markerless tracking
(2020-09-02) Tay, Lucía; Paganini, Nicolás Andrés; Guerrero, Marcela
"El objetivo de este proyecto es comparar distintos métodos y frameworks de triangulación. En el contexto de computer vision el proceso de triangulación refiere a la determinación de la posición de un punto en el espacio tridimensional a partir de su proyección en dos o más imágenes en dos dimensiones. Lo que se busca triangular son partes del cuerpo identificadas en imágenes a través de markers."
Use of generative adversarial networks for the creation and manipulation of facial images in the context of studying false memories and its effects on wrongful conviction cases: implementation of StyleGAN’s generative image modeling and style mixing properties to design an interface for experimentation purposes
(2021-11-16) Lozano, Jimena; Herrán Oyhanarte, Maite Mercedes; Ramele, Rodrigo
l Laboratorio de Sueño y Memoria from Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA) studies the formation of false memories, and how these can be reduced or modified, and is in collaboration with the Innocence Project to investigate how these can lead to errors in convictions. From this research, the need arises to carry out experiments with human faces that are similar to each other, and how this similarity can result in the formation of false memories. In this project, we investigate a field of Artificial Intelligence (AI), Deep Learning, which can provide us with a solution to the generation of artificial faces. In particular, we implement a face generation model using a Generative Adversarial Network (GAN), with the aim of generating faces as realistic as possible, so that a human cannot distinguish them from real faces. StyleGAN, a particular implementation of the GAN network, was the chosen architecture, because in addition to producing images with high resolution quality, it presents a model that allows navigation of the latent space and the synthesis of faces, using style mixing properties. Finally, an application called FG-Style was developed and installed on a GPU-based server at ITBA so that the laboratory can have control over the face generation model, and over the generation of faces similar to a selected one, using StyleGAN’s style mixing properties to have a grip over the change of specific features of the generated faces."
Gazzeth: una plataforma de noticias descentralizada contra la desinformación
(2021-11) Dammiano, Agustín; Donoso Naumczuk, Alan; Mon, Alicia
"La desinformación es un fenómeno que perjudica a sociedades de todo el mundo. Los servicios de fact-checking no logran resolver este problema de manera efectiva, en especial por sus características centralizadas y su falta de transparencia. Este documento describe Gazzeth, una plataforma de noticias descentralizada, permissionless, resistente a censura, transparente y global."
Análisis de imágenes de microscopía
(2021-08-24) Della Sala, Rocío; Rodríguez, Ariel Andrés; Bruno, Luciana; Gambini, Juliana
"El análisis automático de imágenes tiene múltiples campos de aplicación, siendo uno de estos el análisis a nivel celular donde se estudian imágenes microscópicas. En el presente trabajo se implementan métodos para poder extraer tanto información cuantitativa como también cualitativa de una serie de películas de distintos citoesqueletos. El objetivo es construir una herramienta que facilite el estudio de imágenes y nos permita obtener información que no se podría extraer a simple vista. El trabajo se centra en el estudio de 3 propiedades las cuales son el contorno de la estructura del citoesqueleto, el movimiento de la estructura a lo largo de la película y la textura en distintas zonas de la imagen. Para cada una de estas propiedades se desarrollan múltiples métodos y se opta por elegir aquellos que presenten los mejores resultados en el menor tiempo posible, teniendo en cuenta que su funcionamiento sea independiente de la forma de los citoesqueletos o de la intensidad de cada imagen. Si bien este estudio presenta dificultades como el ruido en este tipo de imágenes o la diversidad de las estructuras de los citoesqueletos, para todas las propiedades se logran obtener interesantes resultados."
Temporal index: optimizaciones para el cálculo de caminos continuos en grafos temporales
(2021-12-16) Ribas, Ignacio; Soliani, Valeria
"La adopción de bases de datos de grafos es cada vez mayor para diversas aplicaciones. Un concepto no muy extendido pero con mucho potencial, en especial en el ámbito de las redes sociales, es el de las bases de datos de grafos temporales, es decir, aquellas en las cuáles se almacena un historial de los nodos y las relaciones. En el presente trabajo se estudian algunas alternativas para la optimización de consultas por caminos continuos en bases de datos de grafos temporales. Estas optimizaciones involucran no sólo el uso de un índice estructural en el grafo cuya subestructura es el mismo camino continuo, sino también estrategias sin índice que aprovechan los algoritmos de cálculo de caminos built-in de Neo4j, el motor de base de datos en el que se desarrolla el sistema. También se presenta una extensión del lenguaje TGQL, permitiendo realizar operaciones sobre aristas que consideran sus consecuentes actualizaciones a los índices creados, así como operaciones propias para la creación de índices y la consulta a estos antes de realizar una consulta de cálculo de caminos continuos."
Ray tracing: herramienta de edición y renderización basada en física
(2020-07) Ferrer, Tomás E.; Katan, Johnathan; Lund, Marcos; Dolagaratz, Gonzalo
"El presente informe describe el diseño y la implementación de una aplicación que genera imágenes fotorrealistas en base a escenas tridimensionales. Mediante una interfaz de usuario simple permite configurar interactivamente características del espacio representado en la imagen, como sus propiedades lumínicas o los materiales de objetos que conforman la escena. A través de técnicas de ray tracing fundamentadas en la física, y aprovechando el poder de cómputo de las tarjetas de video modernas, la aplicación intenta obtener resultados eles a la realidad de manera veloz. Frente a la creciente popularidad de estas tecnologías, se busca ofrecer una opción cuya curva de aprendizaje permita brindar una experiencia amigable al usuario."
Ponte API-v2
(2021-07) Ritorto, Bianca; Guzzetti, Clara; Guerrero, Marcela
"Ponte es un proyecto creado originalmente por Juan Sebastián Vera y Noelia Belén López como su trabajo nació en 2019. José Carlos Noriega Defferrari desarrolló aplicación Android, y Constanza De Rienzo junto con Alejandro Santoflaminio la versión en iOS. El objetivo del proyecto Ponte API-v2 es el de proveer una arquitectura más robusta a la plataforma, reestructurando el back-end junto con los servicios externos utilizados. Si bien la aplicación web desarrollada en 2019 es funcional, los autores originales se concentraron en el desarrollo del front-end y la usabilidad de la aplicación. El back-end implementado presenta muchas aristas de mejora que son las que se explotan y atacan en la segunda versión de la API REST, explorada en el presente informe."
Simulación de partículas activas con geometría definida por esfero-polígonos
(2021-04-07) Vega, Magdalena; Guido, Sebastián; Parisi, Daniel
"Se implementó una plataforma para realizar simulaciones de descargas de partículas autopropulsadas de recintos de geometría arbitraria y con partículas con forma de esferopolígonos que también se pueden definir por el usuario. Como caso de estudio, se analizó el problema de partículas cuadradas atravesando una apertura angosta. Se estudió la influencia de los principales parámetros del modelo (resistencia a la rotación, amplitud del ruido angular, velocidad de autopropulsión de las partículas y ancho de la apertura del recinto) en el caudal de salida y la distribución de los tiempos de salida entre partículas consecutivas. En particular, a partir de la distribución de estos tiempos de evacuación se alinean los resultados con una ley de potencia, lo que concuerda con observaciones experimentales."
Drones bomberos: combate automatizado de incendios forestales con drones
(2021-05-31) Camisay, Santiago; Ramele, Rodrigo
"Este trabajo describe el desarrollo de un simulador de enjambres de drones bomberos y tanques proveedores de agua que extinguen incendios forestales. Este proyecto determina y evalúa las interacciones de las tres partes que componen el sistema (drones, fuegos y tanques) y su impacto en el proceso de extinción."
COVID-X: sistema de ayuda en la toma de decisiones en el diagnóstico médico para la enfermedad COVID-19
(2020) Aquili, Alejo; Bassani, Santiago; Sanguineti Arena, Francisco; Mon, Alicia; Herrera, Sergio Gustavo
"En el presente se detallan el diseño y desarrollo de un sistema informático para la ayuda en la toma de decisiones en el diagnóstico médico de la enfermedad COVID-19. Este sistema provee una herramienta que puede detectar neumonía causada por esta enfermedad, manifestada en imágenes rayos-x de tórax. Para lograr esto se implementó un algoritmo basado en redes neuronales convolucionales, y se complementó con otro modelo en base a características clínicas de los pacientes. Basados en los resultados obtenidos en las pruebas experimentales, se muestra la potencial utilidad de estas tecnologías en el proceso de diagnóstico como herramienta complementaria. El sistema desarrollado, llamado COVID-X, no solo incluye el modelo de inteligencia artificial, sino que también una plataforma web que facilita su uso para todo personal médico que lo requiera."
People counting using visible and infrared images
(2020-10-19) Biagini, Martín; Filipic, Joaquín; Parisi, Daniel
"We propose the use of convolutional neural networks that consider as input four channels images (RGB+IR) for counting and positioning people in images. Our data set was made of images based on photographs taken from a drone using a dual FLIR camera. Comparison between 3 (RGB) and 4 (RGB+IR) channels are studied for different lightning conditions. The four channel network performs better in all situations, particularly in cases of poor visible illumination that can be found in real night scenarios. The average precision of this network on a testing data set (independent from the training one) is approximately 1 cm in nding the positions of pedestrians (from 15 and 30 m altitude images) and 0.0001% in the relative counting error."

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