Ingeniería Informática

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  • Proyecto final de Grado
    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."
  • Proyecto final de Grado
    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."
  • Proyecto final de Grado
    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."
  • Proyecto final de Grado
    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."
  • Proyecto final de Grado
    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."
  • Proyecto final de Grado
    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."
  • Proyecto final de Grado
    Análisis de datos de pacientes y consultantes con COVID-19
    (2021-09-29) Pingarilho, Pedro Remigio; Gómez, Fermín; Di Luca, Miguel; Gambini, Juliana
  • Trabajo final de especialización
    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."
  • Proyecto final de Grado
    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."
  • Trabajo final de especialización
    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."
  • Trabajo final de especialización
    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."
  • Proyecto final de Grado
    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."
  • Proyecto final de Grado
    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."
  • Proyecto final de Grado
    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."
  • Proyecto final de Grado
    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."
  • Proyecto final de Grado
    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."
  • Proyecto final de Grado
    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."
  • Proyecto final de Grado
    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."
  • Proyecto final de Grado
    Temporal graph visualizer
    (2020-11-17) Orlando, Diego; Ormachea, Joaquín; Vaisman, Alejandro Ariel; Aizemberg, Diego Ariel
    "Real world scenarios are increasingly being represented with graph databases. Networks in general, and social networks in particular, can be represented as node in a graph, linked through edges. When relationships and node include temporal information, the graphs are called temporal. Temporal graphs are then, graphs that keep track of the history of their nodes and edges. Although these scenarios are normally found in real-world scenarios, there is no tool in the market that can handle appropriately the temporal dimension in graphs. The present work introduces a platform to address this problem. The framework presented here allows displaying temporal graphs and navigating them across time. The result of queries expressed in a high level temporal query language can also be captured and navigated using this tool."
  • Proyecto final de Grado
    An analysis of public transport in the city of Buenos Aires with MobilityDB
    (2020-01-25) Godfrid, Juan; Radnic, Pablo; Vaisman, Alejandro Ariel; Zimányi, Esteban
    "The General Transit Feed Specication (GTFS) is a data format used to express public transportation schedules and associated geographic information created in 2006 by Google. It is now widely used all around the world in both of its versions, GTFS Real-Time and GTFS Static. So far, tools to analyze these data are not widely available in the open source community. Companies that need to perform in-depth analysis must create proprietary solutions which the public has no access to. MobilityDB is a free and open source PostgreSQL and PostGIS extension that adds spatial and temporal datatypes along with convenient functions, to facilitate the analysis of mobility data. However, loading GTFS data into MobilityDB must still be done in an ad-hoc fashion. Furthermore, obtaining GTFS real-time data is an even more involved problem. This work describes how MobilityDB is used to analyze public transport mobility in the city of Buenos Aires. To this end, static and real-time GTFS data for the Buenos Aires public transportation system were acquired, imported into MobilityDB, and analyzed. Visualizations were also produced to enhance the analysis."