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Examinando por Materia "REDES NEURONALES"

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AI gateway: detección automática de fallas en maquinaria industrial
(2021-02-17) Ivulich, Santiago; Juárez, Diego; Lifschitz, Tobías; Zitelli, Maximiliano
"En el presente informe se documenta el diseño y desarrollo de un equipo electrónico para MAPER TECNOLOGÍA SRL, que permite dar conectividad a sus sensores de vibración industriales de bajo consumo, comunicándose con su servidor en la nube y procesando sus mediciones en busca de anomalías. Estos sensores son utilizados por la empresa para realizar un análisis sobre las vibraciones de equipos rotantes permitiendo anticiparse a posibles fallas en la maquinaria."
Automated detection of facial expressions using image analysis
(2019-07-05) Casagrande, Lucas; Kuyumciyan, Nicolás; Gambini, Juliana
"The broad range of applications for automatic expression detection sparks the need for a robust and effective implementation. In this paper, an exposition of the existing methods most frequently used for this purpose is done, and an analysis of their performance is carried out. These include both feature detection methods such as Gabor filters and Histograms of Gradients as well as classifiers based in neural networks. Existing data sets consisting of images of persons faces with a labeled expression are used for training and testing purposes. A success rate of 87.6% is achieved when classifying images with up to four different expressions."
Clasificación automática de emisiones de radar mediante redes neuronales
(2008) Trobiani, Armando Mario; Britos, Paola Verónica; Rancan, Claudio
"En este trabajo examinaremos (...) un nuevo sistema de reconocimiento que combina diversas fuentes de información, para predecir el tipo de radar más probable por cada tren de pulsos interceptado."
Clasificación automática de imágenes de góndolas de supermercados
(2020-06-16) Simone, Franco; Gambini, Juliana
"El presente trabajo de investigación pretende crear un algoritmo de aprendizaje automático que permita realizar la clasificación automática de las imágenes de las góndolas de productos de los supermercados tomadas por los repositores de la compañía, identificando cuales góndolas fueron confeccionadas de acuerdo al planograma previamente establecido por el equipo de Trade Marketing y cuáles no."
Clasificación de lesiones cutáneas utilizando métodos de procesamiento de imágenes y aprendizaje profundo
(2019-10-10) Choi, David Fabián; Migliano, Luciana; Milano, Federico E.; Mosquera, Tomás
El objetivo general de este trabajo es "desarrollar métodos de detección precoz de melanoma mediante el uso de un sistema automatizado."
Clasificación de tumores en mamografías utilizando redes neuronales convoluciones
(2021-03-26) Mondino, Carolina; Tajerian, Matías Nazareth
"En este trabajo se propone diseñar y comparar distintas arquitecturas de redes neuronales convolucionales que puedan clasificar lesiones en las mamografías. El objetivo del trabajo es generar modelos robustos que clasiquen a las lesiones en la mama tanto por su tipo (calcificación o masa) como por su severidad (benigna o maligna)."
Clasificación de tumores renales sólidos a partir de imágenes tomográficas, utilizando algoritmos de deep learning
(2022) Rey, Luciana; Mosquera, Candelaria
"El objetivo del proyecto es la creación de un sistema automático que utiliza redes convolucionales para la clasificación de carcinomas y oncocitomas, a partir de tomografías computarizadas multifásicas. Esta herramienta propone un diagnóstico sin requerir un procedimiento invasivo y puede servir como apoyo en la toma de decisión de los urólogos."
Clasificador de nueces con cáscara
(2020-05-17) Castelli, Gonzalo; Castorina, Juan; Gemelli, Eduardo; Sutton, Nicolás
"En este informe de proyecto final de la carrera de Ingeniería Electrónica se plantea la problemática existente para la clasificación de nueces en el sector agropecuario nacional y su potencial solución con el desarrollo de un equipo capaz de distinguir el estado de las nueces y su tamaño, mediante la utilización de tecnologías como procesamiento de imágenes y redes neuronales. A su vez se realiza el desarrollo de toda la electromecánica necesaria para poder implementar una solución. El diseño del producto está orientado a productores pequeños y medianos que no pueden afrontar el costo que implica la adquisición de las máquinas importadas, disponibles actualmente en el mercado. El objetivo consiste en llevar a cabo un análisis de costos, riesgos, posibles soluciones y construcción de un prototipo con el fin de satisfacer la necesidad mencionada, cumpliendo los requisitos identificados. Para identificar dichos requisitos y obtener más conocimientos acerca del proceso de cosecha y clasificación realizado en el país, se visitó a dos productores de nueces distintos."
Comparación de modelos para el análisis de sentimiento: utilizando redes neuronales LSTM y Word Embeddings pre-entrenados
(2021) Poch, Gonzalo Julián; Riccillo, Marcela
"En el presente trabajo se estudia la aplicación de la técnica de análisis de sentimiento sobre un conjunto de datos extraído de la red social Twitter, donde los usuarios realizan publicaciones de textos cortos, generalmente sobre temáticas actuales en tiempo real."
Contribución al relevamiento y estado del arte en aprendizaje por refuerzo
(2020-04-24) Emery, Lucas; Santos, Juan Miguel
"Este informe es el resultado del trabajo realizado en el relevamiento, estudio y análisis sobre métodos de aprendizaje por refuerzo y aprendizaje por refuerzo profundo, y fue realizado pensando en constituirse en un recurso para la formación de los interesados en el área."
Data-driven simulation for pedestrian avoiding a fixed obstacle
(2019-07) Martin, Rafael F.; Parisi, Daniel
"Data-driven simulation of pedestrian dynamics is an incipient and promising approach for building reliable microscopic pedestrian models. We propose a methodology based on generalized regression neural networks, which does not have to deal with a huge number of free parameters as in the case of multilayer neural networks. Although the method is general, we focus on the one pedestrian—one obstacle problem. The proposed model allows us to simulate the trajectory of a pedestrian avoiding an obstacle from any direction."
Data-driven simulation of pedestrian collision avoidance with a nonparametric neural network
(2020-02) Martin, Rafael F.; Parisi, Daniel
"Data-driven simulation of pedestrian dynamics is an incipient and promising approach for building reliable microscopic pedestrian models. We propose a methodology based on generalized regression neural networks, which does not have to deal with a huge number of free parameters as in the case of multilayer neural networks. Although the method is general, we focus on the one pedestrian - one obstacle problem. Experimental data were collected in a motion capture laboratory providing high-precision trajectories. The proposed model allows us to simulate the trajectory of a pedestrian avoiding an obstacle from any direction. Together with the methodology specifications, we provide the data set needed for performing the simulations of this kind of pedestrian dynamic system."
Desarrollo de un dispositivo contador de células mediante la aplicación de redes neuronales YOLO entrenadas con imágenes sintéticas
(2021-08) Proietti Anastasi, Alejandro Marcelo; Volman, Uriel Brian; Selmo, Carlos; Espósito, Giuliana Antonella
"El proyecto se centró en el desarrollo de un sistema que permite obtener imágenes a nivel microscópico de una muestra de un cultivo celular (con una tinción de Azul de tripán, en una cámara de Neubauer) y en el desarrollo de una red neuronal capaz de reconocer células y determinar el número de células, vivas y muertas, presentes."
Detección de calidad de imágenes en sitios web
(2011) Scasserra, Fernando; Rancan, Claudio
El presente trabajo "(...) consta de la construcción de un sistema de software utilizando las herramientas aprendidas durante el estudio de las diferentes materias del programa. El sistema de software desarrollado fue un moderador de imágenes en un sitio web de comercio electrónico. El objetivo principal del sistema es la mejora gráfica de diferentes secciones del sitio web, así también como la educación a los usuarios finales sobre la importancia de la calidad fotográfica de sus productos. Se utilizó la metodología Métrica 3 para la realización del mismo la cual fue adaptada para soportar los cuatro prototipos entregables del proyecto. Se utilizaron además diferentes técnicas de ingeniería de software."
Detección de glóbulos blancos en imágenes de microscopía mediante el uso de redes neuronales
(2020) Glaser, Karina Jennifer; Selmo, Carlos
"El recuento diferencial de glóbulos blancos es un estudio cuantitativo que informa la cantidad y/o el porcentaje de cada tipo de glóbulo blanco. Se realiza a partir de una extracción de sangre al igual que otros estudios diagnósticos que están basados en sus componentes celulares. La importancia de estos exámenes es que son indicadores fácilmente accesibles de alteraciones en los órganos de origen o degradación de estos componentes que son mucho menos accesibles."
Detection of breast lesions in medical digital imaging using neural networks
(2006) Ferrero, Gustavo; Britos, Paola Verónica; García Martínez, Ramón
"The purpose of this article is to present an experimental application for the detection of possible breast lesions by means of neural networks in medical digital imaging. This application broadens the scope of research into the creation of different types of topologies with the aim of improving existing networks and creating new architectures which allow for improved detection."
Diseño e implementación de un neuroprocesador
(2014) Angélico Engelhardt, Mathias; Cassano, Lucas César Eduardo; Lerendegui, Norberto Marcelo
"En las últimas décadas el desarrollo de la teoría e implementación de sistemas de control no-lineal ha sido vertiginoso. Una de las técnicas que se ha promovido es la de control neuronal. Se denomina control neuronal a cualquier topología de control que incluya redes neuronales. Si bien estas estrategias son efectivas para situaciones donde se tiene un pobre conocimiento de la planta y/o la planta es tiempo variante, el uso de redes neuronales demanda una gran cantidad de cálculos. Las implementaciones en software, que usualmente son secuenciales, no logran aprovechar el paralelismo inherente que poseen las redes. Como alternativa, algunos investigadores recurren a implementaciones en hardware para una aplicación de control específica, lo que resulta caro y requiere demasiado tiempo de desarrollo. En el presente informe se detalla el desarrollo de un novedoso co-procesador para implementar redes neuronales, que si bien puede ser utilizado en otras áreas, se ha diseñado y optimizado para aplicaciones de control e identificación de modelos. El dispositivo desarrollado pretende ser una herramienta versátil, económica y de fácil uso para el ingeniero, explotando el paralelismo de las redes neuronales. Su estructura configurable permite implementar dos red es de topología RBF (Radial Basis Function) con funciones gaussianas, un máximo de 128 neuronas ocultas, 16 entradas y una salida en punto flotante de 32 bits, donde todos los parámetros pueden ser actualizados on-line. El dispositivo permite modificar la estructura de la red y acceder a la memoria interna para obtener los pesos, centros y desvíos en cada paso del algoritmo. Para validar el diseño se utilizó una FPGA Cyclone IVE de Altera. En el caso extremo, implementando dos redes de máximo tamaño y actualizando todos sus parámetros, el procesador puede operar a una frecuencia de hasta 3,66 kHz, desarrollando 51,32 MCPS y 24,36 MCUPS (C[U]PS: Con nection [Updates] PerSecond), lo que permite controlar plantas rápidas."
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."
Esquema actor-crítico en aprendizaje por refuerzo con espacios continuos
(2020-12-21) Delgado, Francisco; Santos, Juan Miguel
"El siguiente informe es el resultado del trabajo de relevamiento, estudio y desarrollo de métodos de aprendizaje por refuerzo principalmente enfocados al esquema Actor-Crítico. A lo largo del texto, se introducen los conceptos base de la teoría y se plasman los fundamentos y teoría no solo de el esquema Actor-Crítico, sino también su predecesor REINFORCE, donde se introduce el concepto de optimización de políticas. El esquema Actor-Crítico es instanciado mediante la implementación de Proximal Policy Optimization (PPO) el cual utiliza redes neuronales artificiales(RNA) como estimador de función no lineal. Para el ajuste de los pesos de las RNAs se evaluaron tres variantes del gradiente estocástico las cuales incluyen Momentum, RMSProp y ADAM. Se diseñaron una serie de experimentos con el propósito de comparar el esquema Actor-Crítico con REINFORCE y sus resultados permiten establecer las diferencias de eficiencia entre ambos. Estos experimentos se hacen en base al problema del péndulo invertido en un ambiente dinámico. Finalmente, para demostrar la robustez y flexibilidad de los métodos de Actor-Crítico toma como caso de estudio un problema de control complejo en donde un agente debe aprender a caminar. Dicho agente es una criatura artificial semejante a una hormiga de cuatro patas, con dos rotores por pata que aplican torque sobre las mismas. La evaluación del desempeño del agente se realiza midiendo la longitud de la trayectoria recorrida hacia un objetivo en una cantidad de tiempo."
Estimación de la presión arterial no invasiva con calidad médica a partir de PPG mediante redes neuronales artificiales
(2021-10) Ananía, Pilar; Torlaschi, Megan Ann; Tu, Alex; Szlain, Darío; Ramele, Rodrigo
"La alta mortalidad asociada a las enfermedades cardiovasculares, en particular a la hipertensión, es la razón por la que resulta relevante la búsqueda de métodos que permitan un registro continuo de la presión arterial de forma simple y realizable en un entorno doméstico. El presente proyecto hace foco en la utilización de curvas fotopletismográficas como método de estimación de la presión arterial no invasiva, utilizando redes neuronales artificiales."

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