Noticias y Actividades

Publicado el 27/03/2006

SEMINARIO DE INTELIGENCIA ARTIFICIAL Y ROBOTICA
Redes Neuronales, Lógica Difusa, Robótica Cooperativa, Robótica Móvil y Fútbol de Robots
Martes 4 y miércoles 5 de abril

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Este Seminario está orientado a estudiantes y público en general, interesados en las aplicaciones de Robótica e Inteligencia Artificial en Áreas de manufactura, Inspección, Control y Procesamiento de Señales. Se complementa con demostraciones de los robots desarrollados en la Facultad Regional Buenos Aires de la Universidad Tecnológica Nacional (UTN-FRBA).

Las presentaciones estarán a cargo de investigadores pertenecientes al GIAR, Grupo de Inteligencia Artificial y Robótica de la UTN-FRBA, dirigido por el Ing. Claudio Verrastro y codirigido por los Ings. Roberto Barneda y Juan Carlos Gómez.
El grupo fue creado en 1986 en el ámbito de la Secretaría de Ciencia y Técnica de la UTN-FRBA, como un medio para iniciar a alumnos de la facultad en las técnicas de Inteligencia Artificial (IA) así como en el manejo de herramientas específicas del área, complementado con el desarrollo de trabajos originales sobre aplicaciones prácticas en la industria.
A partir de 2001, con la participación del Ing. Roberto Santiago Apóstoli el grupo sumó actividades en el área de Robótica con el Proyecto PMIR. En 2005 recibió un grant de Microsoft para el desarrollo de software educacional en el área de Robótica Móvil. Con el aporte del Ing Roberto Barneda y la incorporación de alumnos de la carrera de Ingeniería Mecánica ha consolidado su perfil de aplicaciones de la IA a la Robótica.
Las actividades del grupo se han visto reflejadas en múltiples publicaciones en congresos y revistas nacionales e internacionales, así como por transferencias a la industria.

Agenda
Martes 4 de Abril

-  18:30-19:00 Recepción y Acreditación
-  19:00-19:15 Presentación de la Rama Estudiantil IEEE UTN-FRBA
-  19:15-19:35 "Predicción de riesgo en medicina mediante redes neuronales"
    L. Martínez, M. Dalletesse, D. Andrés
    Sistema basado en redes neuronales artificiales para predecir casos de riesgo materno perinatal, el cual pretende determinar la pertenencia o no de un individuo a un grupo de riesgo determinado.
-  19:35-19:55 "Utilización de Redes Neuronales implementadas en FPGA para la interpolación a tiempo real de señales muestreadas"
    E. Venialgo
    Implementación de una red neuronal, cuya función es calcular valores picos en amplitud y tiempo de radiación gamma; en un tomógrafo por emisión de positrones, con tiempos de procesamiento del orden del nanosegundo.
-  19:55-20:15 "Análisis de la distribución de conjuntos de puntos en espacios multidimensionales".
    J. Lurgo, J. Tabuyo
    Para aumentar el rendimiento de las redes neuronales artificiales es conveniente reducir la cantidad de entradas a la misma. Se expondrá el análisis realizado para encontrar los valores característicos que mejor discriminan las distintas clases de elementos o patrones de la población, en este caso, caracteres manuscritos.
-  20:15-20:35 "Controlador Difuso Multivariable del Perfil de Temperatura de un Horno"
    D. López, S. Verrastro, L. Davico, D. García
    Implementación sobre un microcontrolador de 8 bits del control de temperatura de un horno con varias zonas muy próximas entre sí empleando técnicas de control difuso.
-  20:35-20:50 Café
-  20:50-21:10 "Control PID con esquema adaptivo de filtrado de ruido"
    C. Verrastro, S. Alberino, P. Folino
    Método de filtrado del ruido presente en la variable de entrada al controlador PID que al mismo tiempo mejora el cálculo de la derivada y el comportamiento total del sistema. Orientado a su aplicación en microprocesador.
-  21:10-21:35 Demostración: PMIR Plataforma de Inspección Robotizada
    E. Zygadlo, S. Alberino, P. Folino
    Breve demostración de funcionamiento de la Plataforma Móvil de Inspección Robotizada (PMIR), con intención de que resulten evidentes las bondades del control PID de motores y las variantes propuestas. La presentación comprende: movimientos básicos y navegación por hitos, modo control de posición / modo control de velocidad.
-  21:35 Cierre de la Sesión del Martes

Miércoles 5 de Abril

-  18:30-19:00 Recepción y Acreditación
-  19:00-19:20 - "Robótica Didáctica"
    C. Carmona, D. De Biase, C. Foti
    Brazo robótico de seis grados de libertad, controlado por computadora, con el objetivo de lograr una herramienta que sirva para complementar la teoría con la practica en materias como electrónica, mecánica e informática.
-  19:20-19:30 Demostración de "Robótica Didáctica"
    Se presentan las capacidades del robot M4
-  19:30-19:50 "Aplicación de Técnicas de Robótica e Inteligencia Artificial sobre un robot móvil utilizando el entorno .NET" (Grant de MS)
    C. Carmona, C. Foti, D. De Biase, D. López, C. Verrastro
    Un curso para estudiantes de Ingeniería  Electrónica e Ingeniería Mecánica orientado a estimular  el empleo de técnicas de Inteligencia Artificial y Sistemas de control en Robótica móvil. Empleo de herramientas de programación de última generación como Visual Studio .Net. Auspiciado por Microsoft Research University Relations.
-  19:50-20:00 Demostración de Robot Móvil ER1
    Una de las prácticas del curso en .NET.
-  20:00-20:20 "Fuzzy Logic Application For Decision Making In Cooperative"
    L. Di Matteo, A. Mangone, L. Muzzio
    Sistema basado en reglas para tomar decisiones en equipos de robots cooperativos para coordinar tareas en misiones tácticas.
-  20:20-20:35 Café
-  20:35-20:55 "Robotics Route planning for vehicle autonomous navigation, based on geometrical regions. Multiple approach points".
    L. Di Matteo, A. Mangone, L. Muzzio
    Algoritmo para generar waypoints en la trayectoria de un robot móvil para alcanzar el punto de destino con un ángulo de entrada especificado.
-  20:55 -21:15 Demostración: "Equipo Fútbol de Robots FRBA".
    L. Di Matteo, A. Mangone
    Presentación de estrategias de fútbol de robots en la categoría simulado.
-  21:15-21:25  "Aplicación de visión artificial para detección de movimiento"
    L. Di Matteo, A. Mangone
    En este trabajo se aplica el método de Motion History Templates para realizar detección de objetos en movimiento en el entorno. El desarrollo puede emplearse desde sistemas de seguridad hasta seguimiento de personas por robots.
-  21:25-21:35 "Aplicación de visión artificial para seguimiento de objetos"
    L. Di Matteo A. Mangone
    Demostración de una aplicación de visión artificial para el seguimiento de objetos que se encuentran en el campo visual de una cámara de video. La detección de objetos se realiza mediante la comparación del histograma RGB del objeto
-  21:35-21:45 "Primeros pasos para modelado tridimensional del entorno basado en sistema de visión artificial estéreo"
    L. Di Matteo A. Mangone
    Demostración de una aplicación de visión artificial para la medición de profundidad, la cual se utilizará como punto de partida para realizar un mapeo tridimensional del entorno.
-  21:45-22:00 Cierre del Seminario.

Fecha y Lugar de Realización
Martes 4 y miércoles 5 de abril, desde las 18:30
Aula Magna de la UTN-FRBA, Av. Medrano 951, Buenos Aires

Inscripción
http://www.frba.utn.edu.ar/ramaieee/charlas/
Socios IEEE entrada gratis.
Valor de la entrada para No Socios IEEE: $5,00

Organizado por la Rama Estudiantil IEEE de la UTN Facultad Regional Buenos Aires
http://www.frba.utn.edu.ar/ramaieee

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