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Sistema de Computación de Borde basado en técnicas aprendizaje automático embebido para seguimiento y localización en interiores de personas en Institutos y Universidades de educación superior como un aporte a la seguridad y mejora de servicios de atención

Sistema de Computación de Borde basado en técnicas aprendizaje automático embebido para seguimiento y localización en interiores de personas en Institutos y Universidades de educación superior como un aporte a la seguridad y mejora de servicios de atenció

  • Estado: En ejecución

Fuente de financiamiento: Interno
Fecha de inicio: 04/2023
Duración: 12 meses 
Campus: Lima Sur

Resumen

La localización de personas y activos en instituciones educativas de educación superior hace necesario fortalecer el uso de soluciones de monitoreo, seguimiento y control para suplir las deficiencias actuales para generar nuevos servicios de apoyo a los estudiantes y/o docentes, permitiendo conocer el estado de las aulas, concurrencia en laboratorios. Este proceso se vuelve más complejo cuando existe una alta concurrencia. Además, este problema se agrava cuando existe una alta concurrencia y estancias prolongadas generando un perjuicio para una adecuada gestión del personal que podría apoyar sólo en casos críticos. En el caso técnicas de seguimiento en interiores, estas se pueden integrar con un componente inteligente para su adquisición y procesamiento permitiendo, en algunos casos, adquisición parámetros de la salud. Es por ello que la utilización de un sistema embebido integrado con algoritmos de inteligencia artificial permitirá realizar procesos relacionados a la ubicación en tiempo real.Por lo tanto, en el presente trabajo se propone cumplir con el objetivo implementar un sistema de computación de Borde utilizando algoritmos de aprendizaje automático embebidos en nodos sensores para realizar el seguimiento y localización de personas en interiores de instituciones de educación superior como un aporte a la seguridad y mejora de servicios. Como resultados del trabajo se espera generar revisiones sistemáticas de la literatura sobre el aprendizaje automático reducido y computación de borde orientado a la localización de personas en interiores. Además, se determinan y evalúan las técnicas de aprendizaje automático embebidas las cuales se despliegan considerando el consumo de energía y tiempo de procesamiento. Finalmente se construyen dispositivos denominados nodo sensores basados en técnicas de computación de Borde.

Equipo de Investigación

  • Investigador Principal: Ricardo Yauri Rodríguez
  • Co-investigadores interno:
    • Antero Castro Nieto
    • Rafael Espino Campos

Contacto

C24068@utp.edu.pe