Browsing by Author "Würth Castelli, Mateus"

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    Diseño y construcción de un sistema biológico, hidropónico y autónomo basado en inteligencia artificial
    (Universidad ORT Uruguay, 2022) Würth Castelli, Mateus; Yovine, Sergio Fabián; Mayr Ojeda, Franz; Umpiérrez Failache, Mariana; Bergerz, Marcos; Young Mendiola, Federico Manuel
    El siguiente proyecto presenta el diseño y construcción de un sistema de inteligencia artificial basado en la integración de sensores y actuadores electrónicos con el objetivo de aprender modelos predictivos capaces de determinar las mejores acciones para controlar el cultivo por hidroponía en función de un objetivo definido (variables como calidad del agua, del aire, entre otros). Estos sensores nutren con datos a los algoritmos de aprendizaje automático reforzado. Se diseñaron e imprimieron más de 20 piezas 3D, que garantizan las funcionalidades básicas del mismo. Para el ambiente se creó un prototipo de mueble con sensores de temperatura y humedad, sensores de nutrientes, sistemas de refrigeración y caloventiladores. Por otro lado se desarrolló un agente de reflejo simple, el cual a través de un sistema de reglas convencional logra gestionar gran parte de los actuadores del sistema. Este agente se puso a prueba con plantines de lechuga y esquejes de albahaca, obteniendo buenos resultados, pudiéndose observar un notorio crecimiento de ambas especies de plantas. Por último, se desarrolló un algoritmo de Inteligencia Artificial utilizando como referencia el algoritmo Q-Learning, con el objetivo de optimizar y gestionar la temperatura del ambiente, interactuando directamente con el ambiente y optimizándola por consumo. En este último caso, se optó por modelar el ambiente matemáticamente y realizar las pruebas de entrenamiento contra el modelo. Se pudo observar cómo reduciendo los tiempos de ejecución, dicho algoritmo aprendió políticas óptimas para el control de la temperatura incluyendo más de la mitad de la ejecución de acciones que minimizaban el consumo.
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    Evaluación de middlewares sensibles al contexto
    (Universidad ORT Uruguay, 2015) Würth Castelli, Mateus; Matalonga Motta, Santiago; Szasz Cerutti, Nora Adriana; Solari Buela, Martín
    Este proyecto consiste en un estudio del estado del arte de los middlewares disponibles para el desarrollo de software sensible al contexto sobre la plataforma Arduino y una prueba de concepto sobre cada uno de los encontrados. Para el desarrollo de la prueba de concepto se utilizó un caso básico del área de la domótica: el encendido de dispositivos eléctricos utilizando sensores. La comparación de los middlewares se realizó definiendo diversos criterios que modelan las expectativas del desarrollo de software en este paradigma. Las pruebas permitieron detectar dificultades prácticas que van más allá del análisis teórico por lo que se considera que este campo aún no se encuentra lo suficientemente maduro para poder integrar middlewares sensibles al contexto en aplicaciones comerciales.
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    Optimización de sistemas hidropónicos basados en Inteligencia Artificial
    (Universidad ORT Uruguay, 2023) Würth Castelli, Mateus; Yovine, Sergio Fabián; Mayr Ojeda, Franz; Braberman, Victor Adrian; Carrasco Piaggio, Matías
    El presente desarrollo de tesis presenta una investigación que busca extender y brindar inteligencia a un prototipo de hardware desarrollado previamente por el mismo autor para su proyecto de Ingeniería en Sistemas. Este es un sistema de control de plantas hidropónico y autónomo basado en inteligencia artificial, el cual contempló la integración de sensores y actuadores electrónicos que interactuarán con el fin de optimizar el crecimiento de estas. A lo largo de este trabajo se profundizó en la virtualización de dicho ambiente, además de la generación de modelos de inteligencia artificial con aprendizaje por refuerzo, logrando optimizar el crecimiento de las plantas.