Depósito Campus Casa Central Valparaíso

Permanent URI for this collectionhttps://repositorio.usm.cl/handle/123456789/73009

Browse

Now showing 1 - 6 of 6

Clasificación de imágenes de mamografías mediante modelos de inteligencia artificial basados en vision transformer para la detección de tejido canceroso
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-10) Maturana Solís, Julio Aníbal; Abdelhamid, Mohamed; Departamento de Electrónica; Araya López, Mauricio Alejandro
El cáncer de mama es la principal causa de muerte por cáncer en la población femenina mundial y lograr una detección temprana es crucial para un tratamiento efectivo. El desarrollo de sistemas CAD (Diagnóstico asistido por computador) basados en CNN (Redes neuronales convolucionales) han demostrado ser de gran ayuda para los médicos, sin embargo, este tipo de modelos trabajan sobre una porción de la imagen, dejando fuera características relevantes y además, presentan una gran complejidad computacional debido a las múltiples convoluciones que se realizan. En este trabajo se presenta un modelo de deep learning basado en el paradigma de vision transformer, el cual emplea transfer-learning al tomar como base modelos pre-entrenados y que son adaptados mediante fine-tuning. Como resultado, se obtiene una arquitectura compuesta por tres clasificadores entrenados de forma independiente, que colectivamente se encargan de entregar como resultado si hay presencia de lesiones, junto con su tipo y nivel BI-RADS correspondiente.
Desarrollo de algoritmos de distribución para automatizar la formación de equipos en el programa de memorias multidisciplinarias en la USM
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-10) López Burns, Santiago Alfonso; Abdelhamid, Mohamed; Departamento de Electrónica; Zúñiga Barraza, Marcos David
Este informe presenta el diseño e implementación de una plataforma destinada a gestionar las postulaciones de estudiantes y automatizar la formación de equipos multidisciplinarios para el programa de memorias multidisciplinarias (PMM) en la Universidad Técnica Federico Santa María (USM). Usando principios de optimización y técnicas de asignación de recursos, la solución busca mejorar el rendimiento del proceso, garantizando equipos diversos y que consideren las preferencias individuales de los estudiantes. Se analiza el estado del arte, identificando herramientas y tecnologías existentes, y se propone un enfoque personalizado que combina la eficiencia de los algoritmos con la accesibilidad y relevancia para el contexto académico. Los resultados esperados incluyen una mayor satisfacción de los usuarios, reducción del tiempo requerido para la asignación y una mejora en la efectividad de los equipos formados. Este trabajo contribuye al desarrollo de soluciones tecnológicas adaptadas a las necesidades específicas del sector educativo.
Diseño e implementación de un sistema de monitoreo en tiempo real para la calidad del agua en salmoneras
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-09) Karolain Yarely, Cabrera Cabrera; Zúñiga Barraza, Marcos David; Departamento de Electrónica; Abdelhamid, Mohamed
En chile, la acuicultura llega a ser un pilar económico y lider exportador, llegando a enfrentar diversos desafíos para garantizar la sostenibilidad y la calidad del agua en sus sistemas productivos. El presente trabajo logra desarrollar un sistema de monitoreo ambiental enfocado en la optimización de la salud de las especies marinas y mejorar la eficiencia en la producción en jaulas de cultivo. El sistema propuesto combina dos enfoques: una boya estática equipada con comunicación inalámbrica en la superficie para una supervisión continua, y la utilización de un Vehículo Operado Remotamente(ROV) que utiliza conexión vía Ethernet. En ambos casos es necesaria la recolección de datos en tiempo real en un entorno subacuático, superando las limitaciones actuales de las soliciones de monitoreo al integrar tecnologías de comunicación adaptadas a cada entorno. A lo largo de este trabajo se incorporaron diversos sensores para la medición de ciertos parámetros considerados críticos como pH, temperatura, oxígeno disuelto y conductividad. Se implementaron diversos protocolos de seguridad basados en cifrado AES-128 para garantizar integridad y confidencialidad de datos transmitidos. Utilizando simulaciones y pruebas realizadas demostraron la viabilidad del sistema, destacando su capacidad para transmitir datos de manera robusta y confiable en condiciones adversas que se puedan presentar en un entorno real. Los resultados obtenidos validan la factibilidad técnica de la solución y aportan una base sólida para futuras implementaciones en la industria acuícola. La integración de tecnologías avanzadas en este sistema de monitoreo representa un avance significativo en la gestión sostenible de los recursos hídricos, posicionando a la acuicultura chilena como un referente global en innovación tecnológica y eficiencia operativa.
Implementación de una solución de objetos conectados para el seguimiento y la gestión de envases industriales reutilizables
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-07) Cornejo Guerra, Emilio Manuel; Jara Carvallo, Nicolás Alonso; Departamento de Electrónica; Abdelhamid, Mohamed
La presente memoria aborda el diseño e implementación de una solución de objetos conectados para el seguimiento y la gestión de envases industriales reutilizables. El objetivo principal es desarrollar un sistema IoT que permita monitorizar en tiempo real el estado y la ubicación de los embalajes, optimizando la logística, reduciendo costos y minimizando el impacto ambiental. Para ello, se diseñó y desarrolló una nueva versión del dispositivo conectado, que incorpora mejoras en hardware y software, tales como una máquina de estados optimizada, capacidad de actualización Over-The-Air (OTA) y protocolos de comunicación avanzados (NB-IoT, LoRaWAN, MQTT). Paralelamente, se implementó una infraestructura web basada en contenedores mediante Kubernetes en la nube de Scaleway, integrando prácticas DevOps que facilitan la integración y el despliegue continuo (CI/CD). Las pruebas realizadas evidencian una mejora significativa en la robustez, escalabilidad y eficiencia del sistema, permitiendo una gestión óptima de los envases industriales. En conclusión, la solución propuesta cumple con los objetivos de reducción de costos, eficiencia logística y sostenibilidad ambiental, y sienta las bases para futuras innovaciones en el ámbito de la logística inteligente.
Iot platform for local energy exchange between electric vehicles in intelligent parking lots
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-04) Montero Ponce, Brian Johann; Olivares Roncagliolo, Patricio Andrés; Departamento de Electrónica; Abdelhamid, Mohamed
El presente trabajo aborda el diseño e implementación de una plataforma basada en blockchain para la gestión y comercio de energía en estacionamientos inteligentes, denominada EVel Park. Esta solución busca resolver los desafíos asociados a la adopción masiva de vehículos eléctricos mediante la integración de tecnologías avanzadas como blockchain e IoT. La red blockchain, desplegada utilizando Hyperledger Besu, garantiza la trazabilidad, transparencia y seguridad de las transacciones energéticas. Además, los contratos inteligentes automatizan las reglas de negocio, permitiendo la compra y venta de energía entre vehículos eléctricos de manera eficiente y segura. La integración de MetaMask como herramienta de gestión de identidades asegura la autenticación y la facilidad de uso. Los resultados obtenidos demuestran la viabilidad técnica de esta solución y su potencial para contribuir a la transición hacia una movilidad más sostenible en entornos urbanos, optimizando l uso de recursos energéticos y promoviendo la participación activa de los prosumidores en el mercado energético.
Remote monitoring of photovoltaic system using drone
(Universidad Técnica Federico Santa María, 2025-08) Cepeda Bleck, Héctor Andrés; Zúñiga Barraza, Marcos David; Departamento de Electrónica; Abdelhamid, Mohamed
El presente proyecto propone el diseño y validación de un sistema de monitoreo remoto para paneles solares, enfocado en tres escenarios reales: casas, edificios institucionales y granjas solares. El sistema combina sensores ambientales y eléctricos conectados a microcontroladores, que capturan datos críticos del funcionamiento de los paneles y los transmiten hacia la nube utilizando tecnologías como WiFi o LoRa, según el entorno. Una vez en la nube, los datos son visualizados mediante dashboards y pueden activar alertas automáticas si se detectan condiciones anormales (como sobrecalentamiento o pérdida de eficiencia). Ante una alerta, se activa una cámara fija que captura una imagen del panel afectado. Este subsistema de imagen se implementa con una camara usb, con proyección futura de montaje sobre un dron para monitoreo aéreo. La validación del sistema se realiza en dos fases: simulación mediante CupCarbon para evaluar arquitectura y cobertura, y pruebas físicas en laboratorio para validar sensores, comunicación y activación de cámara. El enfoque modular permite adaptar la solución a distintos tipos de instalaciones solares urbanas o rurales, aportando a la optimización y sostenibilidad de la energía solar mediante soluciones IoT escalables en Chile.