El objetivo principal es vincular a estudiantes y profesionales de FI-UNMdP con el medio. Concretamente, los integrantes del grupo pertenecemos a los comités permanentes de organizadores de congresos, simposios y escuelas, en donde se generan vínculos entre industria y academia. Creemos que es importante promocionar estas actividades dentro de nuestra unidad académica.
Dentro de las actividades se encuentra la difusión de las actividades y la organización de grupos para asistir a los eventos.

Proyecto en el cual se busca analizar la contaminación electromagnética en distintos puntos del partido de General Pueyrredon. Se analizará si las instalaciones de telefonía celular, emisoras de FM y otros servicios cumplen con las normativas establecidas.

Proyecto que busca formar recursos y articular conocimientos entre Universidades europeas, argentinas y uruguayas en el campo de IoT. El proyecto también posee una componente de articulación con empresas del rubro.

Desarrollo de máscaras, sistemas de protección y otros accesorrios de seguridad y sanitarios para la crisis COVID-19.

Adaptando Tecnologías

Desarrollo de soluciones tecnológicas para mejorar la calidad de vida de las personas con capacidades diferentes

Adaptando Tecnologías

Estrategia nacional de articulación entre la universidad y la escuela secundaria para la generación de vocaciones y el fortalecimiento de la formación media en ingeniería y ciencias exactas y naturales

” SPU.
Directora Local: Esp. Ana Sánchez.
Institución: .-
Período: 01/14 a 12/17. Este proyecto está incluido en el banco nacional de proyectos PDTS.

Subsidio de CIC para la edición del libro Codificación para el control de errores

Adoptante: Servicio Universitario de Salud (SUS). UNMDP.

Adoptante: Servicio Universitario de Salud (SUS). UNMDP.

OCA 1490/08
Adoptante: Servicio Universitario de Salud (SUS). UNMDP.

A completar.

El análisis de imágenes médicas mediante técnicas de Procesamiento Digital de Imágenes (PDI) y Reconocimiento de Patrones es un campo consolidado que ha revolucionado el diagnóstico clínico. Esta disciplina es fundamental para la medicina moderna, aportando herramientas esenciales para la segmentación de estructuras anatómicas en resonancias magnéticas, la clasificación de patologías en radiografías o la detección de anomalías en mamografías, entre otras tantas aplicaciones, mejorando así la exactitud en el diagnóstico. Sin embargo, la reciente evolución del PDI hacia la adopción masiva de modelos de aprendizaje profundo, si bien ha potenciado la capacidad predictiva, ha introducido simultáneamente un desafío crítico: la opacidad de estos sistemas. La naturaleza de "caja negra" de las redes neuronales profundas limita su adopción clínica, ya que el objetivo actual no es sólo obtener alta exactitud, sino comprender el razonamiento detrás de una decisión para construir confianza, validar los hallazgos y adaptarse a la variabilidad de los datos.
Con foco en esta problemática, este proyecto aborda la Inteligencia Artificial Explicable (XAI, Explainable Artificial Intelligence), un paradigma que busca no sólo predecir, sino también extraer conocimiento útil. Para ello, se proponen dos líneas de investigación: el avance sobre sistemas de Lógica Difusa generados a partir de datos, que resultan inherentemente interpretables, y la explicabilidad de redes de aprendizaje profundo (CNNs y Transformers) mediante técnicas de visualización y modelos híbridos. Se aborda también la transferencia tecnológica, implementando los algoritmos en sistemas embebidos de bajo costo para crear dispositivos portátiles que trasladen las capacidades del PDI avanzado al punto de atención al paciente. El objetivo final es potenciar el campo del PDI con soluciones de diagnóstico asistido que sean robustas, transparentes, fiables y accesibles.

Este proyecto se plantea como una continuación natural y profundización de las líneas de investigación históricas del Laboratorio de Bioingeniería (LABI) del ICYTE (UNMDP-CONICET). Sobre la base de una trayectoria de más de 30 años en el desarrollo de equipamiento biomédico y procesamiento de señales, esta propuesta se focaliza en dos áreas estratégicas: a) el procesamiento de señales de Variación de Diámetro Arterial (VDA) para la evaluación de la salud cardiovascular, y b) el procesamiento de señales de biospeckle para aplicaciones en monitoreo ambiental y control de calidad agroalimentaria.
La primera línea de trabajo continúa los estudios pioneros del Laboratorio en señales de Variación de Diámetro Arterial. Se busca aplicar técnicas clásicas y de Inteligencia Artificial (IA), como modelos de aprendizaje profundo (Deep Learning), para analizar la morfología de la onda de pulso arterial. El objetivo es extraer nuevos biomarcadores no invasivos que permitan estimar la rigidez arterial y la edad vascular, factores clave en la detección temprana de riesgo cardiovascular. Estos desarrollos aspiran a generar herramientas de bajo costo que puedan complementar los métodos diagnósticos actuales, en línea con las actividades de extensión y promoción de la salud arterial que el laboratorio realiza con la comunidad.
La segunda línea se centra en el fenómeno de Speckle Láser Dinámico (DLS) o biospeckle. Aprovechando la experiencia del grupo en la aplicación de IA para caracterizar patrones de speckle, se propone avanzar en el desarrollo de un biosensor para la detección rápida de la carga microbiana y la toxicidad en muestras de agua. Esta tecnología tiene el potencial de convertirse en un sistema de alerta temprana para el monitoreo ambiental, de gran relevancia para la salud pública. Adicionalmente, se explorarán aplicaciones en el sector agroalimentario, como la detección de la calidad de semillas o de daños en frutos, lo que contribuirá a reducir las pérdidas postcosecha.
En ambas líneas, el eje transversal será el desarrollo y la validación de algoritmos clásicos y de IA, desde redes neuronales y lógica difusa, cuyo uso fue impulsado tempranamente en el Laboratorio, hasta arquitecturas más complejas como las redes convolucionales (CNN) y los Transformers. El proyecto no solo busca generar conocimiento científico publicable en revistas de alto impacto, sino también desarrollar prototipos funcionales, formar recursos humanos de grado y posgrado, y fortalecer la transferencia de tecnología al sector socio-productivo. Las contribuciones esperadas se alinean con los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS) de la Agenda 2030, en particular con el ODS 3 (Salud y Bienestar) y el ODS 6 (Agua Limpia y Saneamiento).

En Perú muere una mujer cada cinco horas por cáncer de cuello uterino, es por eso que este proyecto busca prevenir la ocurrencia de este tipo de cáncer en el país, mediante el desarrollo de una herramienta tecnológica de tele-microscopía. Este sistema está orientado a disminuir la barrera de acceso a diagnósticos oportunos debido a la falta de recursos y personal especializado. Para abordar este problema, se diseña una plataforma digital que permita procesar imágenes de pruebas de Papanicolaou con mayor rapidez y precisión. Además, el sistema integra inteligencia artificial para procesar y clasificar las muestras de manera preliminar, ayudando a identificar las más urgentes.
Como parte del proyecto, se implementará una prueba piloto en el Hospital de Madre de Dios, donde se evlúa la efectividad de esta tecnología en condiciones reales. También se analizará cómo los sistemas de salud pueden adoptar esta herramienta de forma sostenible.
Los resultados esperados incluyen un diagnóstico más rápido y accesible para las mujeres en zonas rurales, la reducción de la mortalidad por cáncer de cuello uterino y un fortalecimiento del sistema de salud local. Este proyecto tiene el potencial de salvar vidas y mejorar la calidad de la atención médica en el país, brindando a las mujeres una oportunidad real de recibir tratamiento temprano.

Este proyecto es una continuación del proyecto anterior "Estudio del Caos y herramientas de Sistemas no lineales para su aplicación a Sistemas de Comunicaciones Digitales" (PICT2019 3024), en el que se buscó caracterizar el uso de sistemas caóticos y herramientas de análisis para mejorar los sistemas de comunicaciones digitales. En esta nueva etapa, el objetivo es avanzar en un terreno más tecnológico y aplicado, a través de la implementación de estas técnicas para mejorar el estándar de comunicaciones móviles 5G. En lugar de centrarse sólo en la teoría, se trabajará en la implementación práctica de estas técnicas para lograr mejoras reales en la calidad y eficiencia de las comunicaciones móviles 5G.
El objetivo general de este proyecto es aplicar los conocimientos del grupo en sistemas no lineales al desarrollo de sistemas de comunicaciones de alto rendimiento, como la tecnología 5G. El enfoque se justifica por la experiencia del grupo en temas clave para la aplicación de esta tecnología, como el desarrollo de módulos de comunicaciones implementables en sistemas embebidos, el uso de tecnologías como SDR (Software Defined Radio) y la implementación de sistemas no lineales y herramientas de análisis. Esto permitirá el desarrollo de soluciones con alta capacidad de transferencia a la industria. Además, se busca lograr el desarrollo de productos con valor de propiedad intelectual (IP, "Intellectual Property"). Con esto, se pretende que el proyecto tenga impacto tanto en la comunidad científica como en el ámbito empresarial, impulsando la innovación y el avance tecnológico.
El grupo de investigación tiene como tema central de estudio de la implementación de los sistemas no lineales, el cual se inició en el proyecto "Estudio de la Implementación en FPGA de Sistemas con Dinámica Compleja" (PICT2013 2066). Además, en los últimos años el grupo ha ampliado su enfoque hacia el estudio de las diferentes partes que conforman un sistema de comunicaciones, con la implementación real de dichos bloques en tecnologías programables como FPGA (Field Programmable Gate Array) o DSP (Digital Signal Processors).
En particular, se ha estudiado en profundidad el control de errores, su relación con la modulación y el cifrado de datos, y la aplicación de sistemas caóticos en electrónica digital. Este enfoque ha sido plasmado en publicaciones preliminares con intensa actividad en la implementación real y simplificación algorítmica. Además, se ha abordado el uso de la teoría de caos aplicada al control de errores combinado con el cifrado de datos.
En el marco de este proyecto, se propone extender el estudio a otras partes del sistema de comunicaciones, como el bloque de modulación, para cubrir todas las áreas necesarias de un sistema de comunicación completo. El proyecto tiene como objetivo continuar con las líneas de investigación ya desarrolladas, las cuales resultan relevantes en el marco de la tecnología 5G. Específicamente, se seguirá trabajando en áreas como sistemas no lineales, comunicaciones digitales, reducción del ruido e interferencia electromagnética, y procesamiento digital de señales. Avanzar en estas áreas contribuirá directamente al desarrollo y aplicación de los sistemas 5G. En este sentido, se buscará profundizar en el análisis e implementación de sistemas no lineales y en la utilización de herramientas de procesamiento digital de señales para optimizar el rendimiento de los sistemas de comunicación 5G. Además del objetivo general enunciado, un objetivo central es la formación de RRHH en esta área de trabajo.

El paradigma de las Redes Eléctricas Inteligentes (REI) se planteó y desarrolló como respuesta al complejo escenario energético mundial de este siglo, el cual se caracteriza por una demanda creciente y una transición entre una matriz basada en combustibles fósiles a otra basada en fuentes de energía renovables. Se dice que estas redes son “inteligentes” porque cuentan con elementos de sensado, comunicaciones y actuadores que permiten una gestión en tiempo real del sistema eléctrico, adaptándose a los escenarios cambiantes producto del cambio de comportamiento del suministro y la demanda o de la ocurrencia de fallas. Buena parte de esta inteligencia se basa en el uso de una gran variedad de algoritmos y técnicas para el procesamiento de las señales adquiridas de la red, mediante las cuales es posible detectar, estimar o incluso pronosticar magnitudes de variables, situaciones anómalas y cambios en la red. En el marco de este proyecto se plantea desarrollar una investigación sobre tres temas que se pueden clasificar como cuestiones de procesamiento de señales y que comparten algunas problemáticas comunes. El primero de ellos es el pronóstico y estimación de variables eléctricas basada en el historial de muestras previas adquiridas de la misma red eléctrica de la Universidad. El segundo trata sobre el uso de técnicas de procesamiento de señales para la estimación de cargas. Por último, también se plantea el desarrollo de algoritmos de procesamiento para la detección de fallas en líneas de transmisión o desconexión involuntaria de subredes.

El presente proyecto tiene como finalidad mejorar aspectos tecnológicos asociados a los sistemas eléctricos que emplean Generación Distribuida. Este esquema de generación, que está en constante evolución, se contrapone al esquema clásico de Generación Centralizada, ya que aparecen un gran número de pequeños generadores (en general renovables) que aportan energía a la red de manera no concentrada. Como resultado de este nuevo esquema aparecen desafíos técnicos para garantizar la estabilidad de la red eléctrica y la calidad de la energía suministrada. En tal sentido, las investigaciones se van a centrar sobre tres ejes temáticos que son de constante interés en el campo científico: a) modelización y control de la energía proveniente de una fuente renovable undimotriz, b) modelización y análisis de estabilidad de microrredes de continua y c) desarrollo y control de convertidores de potencia DC-DC empleados para el manejo de energía. Estos ejes temáticos son una continuidad de las tareas de investigación realizadas en proyectos anteriores.

Este grupo de investigación se forma en el año 2001, con la aprobación del proyecto "Apoyo informático a personas minusválidas" (15G110/01). Desde entonces nuestro trabajo en sucesivos proyectos se ha orientado principalmente al desarrollo de equipos electrónicos (incluyendo domótica, equipamiento médico, equipos ad hoc, etc.) y software para procesar señales o ayudar a personas, ya sea con algún tipo de discapacidad o no. Este proyecto continúa con esta línea de investigación, agregando una fuerte impronta en transferencia de tecnología, no ya solo orientadosa la discapacidad, sino al público en general (aros de inducción o bucles magnéticos, medidor ruido ambiental, sistemas de seguridad marinos y sistemas de alerta temprana de descargas eléctricas atmosféricas, por ejemplo) y que, fomentando el emprendedurismo, puedan ser comercializados por sus realizadores (en general tesistas de grado). Enlíneas generales este nuevo proyecto abarca:-Transferencia de tecnología a empresas locales, escuelas o institutos especializados en discapacidad.-Adaptaciones de equipos (hardware y software) y videojuegos para ser usados en rehabilitación.-Desarrollo de equipos para monitoreo de contaminación ambiental.-Automatización de la vivienda (Domótica)-Desarrollo de sistemas de asistencia auditiva.-Sistemas de Comunicaciones para mejorar la seguridad y la calidad de vida.-Desarrollo de un sistema para alerta temprana de descargas eléctricas atmosféricas.

Desarrollo de aparatos de seguimiento de aves con sistema de posicionamiento global (GPSs). Estos serán utilizados dentro del proyecto de investigación “Ecología y conservación de vertebrados en ecosistemas costeros e interiores” EXA 1133/23, dirigido por el Dr. Juan Pablo Isacch y co-dirigido por la Lic. María Susana Bó, del grupo de investigación “Vertebrados” de la Facultad de Ciencias Exactas y Naturales (FCEyN-UNMdP).
El dispositivo GPS desarrollado será utilizado puntualmente en la especie de ave rapaz Chimango (Milvago chimango), con el objetivo de conocer sus movimientos diarios
dentro del ambiente urbano del Partido de General Pueyrredón con potencial interés en problemáticas zoonóticas y manejo de su población en crecimiento en estos ambientes. Este objetivo se encuentra enmarcado dentro de la tesis doctoral de la Lic. Eugenia Andrea Bonetti, dirigida por los Dres. Laura M Biondi, y Juan P. Isacch, y desarrollada dentro de nuestro grupo de investigación. Las funciones a desempeñar de las partes involucradas serán las siguientes: A través de la vinculación con la Dra. Melisa Kuzman y colaboradores, se desarrollará el hardware del dispositivo GPS.
A través de la vinculación con el MBA Lic. Sistemas Fernando Genin y tesistas de grado seleccionados, se desarrollará software del dispositivo GPS.
A través de la vinculación con la Dra. Laura Biondi, el grupo “Vertebrados” se encargará de instrumentar el aparato en las aves y de descargar los datos obtenidos del GPS para su posterior análisis y eventual publicación en revistas científicas con referato. Además, solventará los gatos de la realización del producto con los fondos obtenidos con un small grant de la BOU (British Ornithologists Union) para investigaciones sobre estudios de seguimiento y migración, incluido el uso de nuevas tecnologías. Los siguientes miembros del grupo están involucrados en el proyecto: Dra. Laura Biondi, Dr. Juan Pablo Isacch; Lic. María Susana Bó, Lic. Eugenia Andrea Bonetti, Lic. Carla Paterlini.

SISTEMA DETECTOR DE DESCARGAS ATMOSFÉRICAS A DISTANCIA. Se propone realizarun sistema capaz de detectar descargas atmosféricas (rayos) a una distancia considerable, con el fin de poder prevenirsu llegada y tomar las medidas correspondientes para resguardar la vida, los equipos e instalaciones. El sistema se basaen un sistema de comunicaciones. Se compone de al menos una antena, la cual convierte la energía electromagnéticagenerada por la descarga atmosférica y la transforma en una señal eléctrica. Esta señal luego es procesada por uncircuito electrónico, el cual eventualmente puede conectarse a una computadora para mejorar el procesamiento de laseñal e incluso, transmitirla a través de internet. La señal adquirida por la antena tiene una composición en frecuenciasdeterminada que permite su reconocimiento. Asimismo, el comportamiento a lo largo del tiempo de dicha señal brindainformación importante acerca de la misma. Toda esta información permite determinar la existencia de descargaseléctricas en una distancia determinada. En caso de querer aumentar la cantidad de información sobre la descargaatmosférica, se deberán incorporar más receptoresde este tipo, los cuales permitirán obtener distancia y dirección dearribo.

Protocolo de investigación aprobado por el Comité de Ética en Investigación del Ministerio de Salud de la Provincia de San Juan (aprobado en reunión del 04/09/2024).
Investigadores Principales: Dr. Diego Sebastián Comas, Dr. Juan Pablo Graffigna.
Co y subinvestigadores: Juan Miguel Agliozzo, Ana María Sanz, Daniela Sofía Pedrozo Roca, Agustín Amalfitano y Facundo Cortés Zmutt.
Corresponde a parte del convenio marco entre la Universidad Nacional de San Juan, la Universidad Nacional de Mar del Plata y el Hospital Marcial Quiroga

Convenio para realizar actividades conjuntas de investigación en Inteligencia Artificial aplicada a la detección precoz de patologías en estudio mamográficos.
Equipo de trabajo: Dr. Juan Miguel Agliozzo (Hospital Marcial Quiroga), Dr. Ing. Diego Sebastián Comas (UNMdP), Dra. Ing. Virginia Laura Ballarín (UNMdP), Dr. Ing. Gustavo Javier Meschino (UNMdP), Lic. Agustín Amalfitano (UNMdP), Dr. Ing. Juan Pablo Graffigna (UNSJ), Facundo Cortés (UNSJ), Juan Manuel Reyna (UNSJ).

Se contempla estudiar y desarrollar sensores y circuitos electrónicos para caracterización de soluciones. En esa línea se incluye el desarrollo de sensores para medición no invasiva de glucemia.

El consumo mundial de energía aumenta en forma sostenida, impulsado por el crecimiento de la población y la mayor dependencia de la electricidad por parte del conjunto de la sociedad. Satisfacer esta demanda creciente de energía eléctrica con las fuentes tradicionales de combustibles fósiles implica un agravamiento del problema del cambio climático debido a la contaminación ambiental. Por el contrario, si la demanda se satisface principalmente con fuentesde energía renovable, podría haber problemas de suministro de energía intermitente que son difíciles de prever con suficiente antelación. Para dar respuesta a este desafiante escenario energético, las redes eléctricas necesitan evolucionar para brindar soluciones a los problemas derivados del aumento de la demanda de energía. En este proyecto, se pretende abordar dos aspectos primordiales de esta evolución, que se detallan a continuación.Instrumentación y medición en Redes Eléctricas Inteligentes: El concepto de Redes Eléctricas Inteligentes (REI) representa un cambio de paradigmaen el sistema de generación y distribución de energía eléctrica. Se caracteriza por incorporar sistemas de generación distribuida, proveer soporte para medición y control en tiempo real y, fundamentalmente, por proveer esquemas de comunicación bidireccional entre el distribuidor y los clientes. Un requisito elemental para la implementación de las REI es el empleo deherramientas de instrumentación, medición y control para la gestión eficiente de la energía y el consiguiente provecho de todos los actores involucrados. En este proyecto se pretende abordar la problemática de instrumentación, medición y/o estimación de la energía eléctrica, con particular énfasis en el monitoreo de calidad de la energía y los sistemas de control para la generación eléctrica basada en fuentes de energías renovables.Sistemas electrónicos de potencia aplicados a microrredes eléctricas: A partir de la evolución que han tenido en los últimos años los sistemas de generaciónde energía eléctrica que aprovechan los recursos renovables, como la solar y eólica, se ha vislumbrado el desarrollo de las microrredes (MREs) como una alternativa para brindar soluciones de suministro eléctrico a comunidades aisladas o alejadas de los centros de distribución. Una microrred es una asociación de generadores basados en fuentes renovables, sistemas de almacenamiento y sistemas de conversión de energía distribuidos que suministranenergía a un número acotado de usuarios o cargas. Las MREs pueden ser de corriente continua (MREs-DC) o de alterna (MREs-AC). Las MREs tienen características eléctricas y requerimientos operativos distintos a los de los grandes sistemas de potencia, lo que exige estrategias de control diferentes a las tradicionales. Aunque estas MREs pueden estar o novinculadas a un sistema interconectado de distribución de energía eléctrica, requieren que los sistemas electrónicos de potencia no solo conviertan eficientemente la energía, sino que garanticen la controlabilidad y estabilidad de estos sistemas eléctricos, permitiendo un suministro de energía de alta calidad y confiabilidad para el usuario final. En este proyecto se pretende abordar el desarrollo de topologías de convertidores de potencia y el control asociado para asegurar la eficiencia y estabilidad de los sistemas de suministro eléctrico.

Este proyecto es una continuación de las líneas de investigación del Laboratorio de Bioingeniería de la Facultad de Ingeniería de la UNMDP y del ICYTE. Se busca desarrollar sensores que permitan adquirir señales biológicas, estas pueden ser señales biomédicas de pacientes, nivel de oxígeno en sangre, variación del diámetro de la arteria radial entre otras que permitirán avanzar en el diagnóstico temprano de enfermedades arteriales o colaborar en la identificación de patologías. También se busca el desarrollo de biosensores, que son sensores que utilizan algún elemento vivo, como microorganismos, para detectar de forma rápida y simple a través del uso de un equipo láser y su consiguiente procesamiento contaminantes en un curso de agua o contaminación en las aguas residuales de un proceso industrial. En definitiva, se busca mejorar la calidad de vida de los ciudadanos, ya sea mediante la detección precoz y prevención de patologías o a través del monitoreo ambiental.

Dentro del Procesamiento de Imágenes, la segmentación, que es la identificación de objetos con características específicas dentro de una imagen, es una de las tareas más importantes en el análisis de una imagen, ya que es el primer nivel de la tarea de entendimiento de la imagen y afecta severamente al proceso posterior de interpretación, proporcionando estructuras útiles tales como regiones y/o bordes. En medicina, revela estructuras anatómicas, permitiendo un diagnóstico preciso y detallado. En la agricultura de precisión, ayuda a identificar y delimitar áreas con cultivos específicos o plagas, optimizando la gestión agrícola. En seguridad vial permite la detección de vehículos, peatones y señales de tráfico en tiempo real. En este escenario dinámico, el desarrollo de técnicas de segmentación ha evolucionado en simultaneo con los avances tecnológicos. Si bien en la bibliografía se reportan numerosas técnicas, una característica común es que éstas habitualmente están definidas para escalares y no así para vectores, siendo su extensión a imágenes color o datos multidimensionales una tarea para nada sencilla.
El color es una de las características fundamentales en procesamiento de imágenes, ya que en la mayoría de los casos simplifica la identificación y extracción de los objetos. El modelado del color es un problema abierto, siendo el concepto de color impreciso, ya que no puede establecerse una frontera clara que delimite unos colores de otros, subjetivo ya que no todas las personas distinguen o nombran de la misma forma los colores y dependiente del contexto, ya que un mismo color puede tener distintos significados en distintos ámbitos.
En Morfología Matemática, los trabajos más recientes en la bibliografía incluyen operaciones que son invariantes a un determinado grupo de transformaciones y pseudo-morfología probabilística prescindiendo de un orden en todo el espacio color. Asimismo, la Morfología Matemática Difusa incorpora conceptos de Lógica Difusa para extender los operadores morfológicos permitiendo modelar y manipular la incertidumbre e imprecisión. Por otro lado, el diseño heurístico de operadores morfológicos se basa en duplas de imágenes, las cuales contienen una entrada típica y su respectiva salida deseada, y se estima durante un proceso de entrenamiento, cual es la mejor secuencia de operadores para un problema dado.
En los últimos años, el aprendizaje profundo adquirió popularidad. Las redes neuronales basadas en aprendizaje profundo son redes que aprenden directamente de los datos, sin requerir etapas previas de extracción de características, y han revolucionado la segmentación, permitiendo la creación de modelos capaces de identificar y delinear objetos con elevada exactitud. La adaptación de estas técnicas al mundo de las imágenes en color y multidimensionales ha sido un paso crucial en la ampliación de las capacidades de segmentación. Por lo tanto, el desarrollo de nuevos algoritmos basados en aprendizaje profundo resulta de enorme actualidad y podría tener un impacto significativo en procesamiento de imágenes. Asimismo, su estudio tanto en sus aspectos teóricos como en su implementación tecnológica es de sumo interés, no sólo para el presente proyecto sino para otros trabajos ya proyectados o actualmente en desarrollo.
En este proyecto se propone un enfoque integral para el procesamiento de imágenes, incluyendo la propuesta de un marco formal para la definición y manejo del color, haciendo uso de los conceptos de color difuso y de espacio de color difuso; la implementación de métodos para el diseño de operadores morfológicos; el avance sobre redes de aprendizaje profundo aplicadas a la segmentación de imágenes y otras técnicas avanzadas. Se espera realizar una contribución en el área con nuevas técnicas y algoritmos, que puedan tener un impacto significativo en medicina, agricultura de precisión y bioingeniería.

Desarrollos de soluciones para mejorar la calidad de vida.

Las imágenes médicas son actualmente uno de los recursos centrales para evaluación y diagnóstico clínico, impulsado por el avance tecnológico de las últimas décadas que aumentó sustancialmente su disponibilidad y accesibilidad. Debido a esto, se requieren herramientas para asistir en su análisis y en la toma de decisiones. El procesamiento digital de imágenes provee herramientas adecuadas para esta tarea y ha sido exitosamente aplicado en diferentes modalidades de imágenes médicas con múltiples objetivos, principalmente relacionados con la segmentación y la clasificación, permitiendo detectar de tejidos, lesiones y patologías. Las redes neuronales basadas en aprendizaje profundo han tomado enorme impulso, mostrando muy buenos resultados sobre diferentes modalidades y, en los últimos años, se viene trabajando activamente en la interpretación y explicación de la información contenida en sus parámetros internos. Una técnica de segmentación o clasificación de imágenes médicas que sea interpretable y explicable puede aportar nuevo conocimiento sobre las imágenes estudiadas o el problema abordado, resultando en aportes significativos al estudio de este tipo de imágenes y al diagnóstico, por lo que es una temática de enorme relevancia. Se propone en este proyecto estudiar, formular, desarrollar, implementar y validar nuevas técnicas para el descubrimiento de conocimiento en clasificación y segmentación de imágenes médicas a través de redes neuronales basadas en aprendizaje profundo. Este proyecto permitirá avanzar significativamente en la optimización de tecnologías de diagnóstico a partir de imágenes.

El avance tecnológico de las últimas décadas en la adquisición de imágenes médicas ha aumentado sustancialmente la información disponible a partir de ellas y facilitado su accesibilidad, convirtiéndolas en uno de los recursos centrales para evaluación clínica y diagnóstico de patologías. La segmentación y clasificación de imágenes mediante procesamiento digital permite la detección de tejidos, lesiones y patologías, siendo el especialista quien debe analizar e interpretar los resultados. Dentro de la inteligencia computacional, la Lógica Difusa (LD) y las redes neuronales de aprendizaje profundo han sido extensa y exitosamente aplicadas en imágenes médicas. En los últimos años, se viene trabajando activamente en enfoques que permitan la interpretación y explicación de los mecanismos de decisión implementados, con el fin de adaptarlos al lenguaje propio de las distintas disciplinas que hagan uso de ellas. Las técnicas de segmentación y clasificación de imágenes médicas que sean interpretables y explicables pueden aportar nuevo conocimiento sobre las imágenes estudiadas o el problema abordado, resultando en aportes significativos al estudio de este tipo de imágenes y al diagnóstico, por lo que es una temática de enorme relevancia. Con una adecuada cantidad de imágenes, pueden ser también fuente de información para la medicina basada en la evidencia.
Se propone en este proyecto estudiar, formular, desarrollar, implementar y validar nuevas técnicas para el descubrimiento de conocimiento en clasificación y segmentación de imágenes médicas mediante métodos basados en inteligencia computacional, con énfasis en LD y redes de aprendizaje profundo. Se realizará un profundo estudio teórico de enfoques existentes incluyendo diferentes paradigmas de diseño y entrenamiento. Se implementarán pruebas conducentes a evaluar el desempeño de todos los métodos estudiados y propuestos. Se considerarán problemas abiertos de imágenes médicas, bases de datos públicas y problemas concretos de nuestro Laboratorio. Se evaluarán técnicas existentes y generales de descubrimiento de conocimiento en bases de datos (KDD), así como también métodos específicos de interpretación y visualización de capas intermedias en redes y de análisis de sistemas de LD.
El acceso a las nuevas tecnologías de adquisición de imágenes plantea la necesidad de nuevas herramientas de segmentación y análisis, en particular en Argentina, en donde el acceso a software específico no siempre es posible. Ejecutar un proyecto de investigación específicamente en técnicas aplicadas a imágenes médicas centrado en descubrimiento de conocimiento permitiría avanzar significativamente en la optimización de tecnologías de diagnóstico a partir de imágenes.

Otorgado por la Universidad Nacional de Mar del Plata con evaluación externa.
Lugar de desarrollo: ICyTE, Facultad de Ingeniería, UNMdP-CONICET.

En este proyecto proponemos la aplicación de técnicas de Inteligencia Artificial en el contexto de señales y datos provenientes de estudios de ciencias cognitivas, con el objetivo de extraer conocimiento, validar hipótesis y sacar conclusiones para generar aportes teórico-empíricos a problemáticas acuciantes en las ciencias cognitivas. En un proyecto previo trabajamos en la adquisición sincrónica de múltiples señales fisiológicas. En este nuevo planteo buscamos, a través de la toma de registros en sujetos de prueba, profundizar la caracterización de la relación entre la comprensión del lenguaje y la reactivación de experiencias corporales afines (‘cognición corporizada’), como fuente de comprensión de diversos fenómenos mentales.
Pretendemos así continuar el enfoque del proyecto anterior, que abrió una nueva línea dentro de nuestro Laboratorio de Bioingeniería del Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica, apoyado en esta ocasión en una colaboración con el Centro de Neurociencias Cognitivas de la Universidad de San Andrés, Buenos Aires, Argentina.
Buscamos un abordaje multidimensional para evaluar en qué medida las palabras, oraciones y textos generan patrones de reactivación diferenciales en sistemas fisiológicos. También investigaremos correlaciones y causalidades entre palabras leídas (oralmente o no), con diferentes estados o patologías cerebrales.
La Bioingeniería es la disciplina que ha estudiado los procesos físicos que permiten la adquisición y el estudio de las diferentes magnitudes fisiológicas. En este proyecto utilizaremos sus conceptos para cuantificar y estudiar los patrones de reactivación antes mencionados. Se utilizarán equipos de adquisición propios para la obtención de las señales y datos brindados como producto de estudios previamente realizados.

El diseño de sistemas portables para la adquisición de señales con aplicación en Bioingeniería se torna importante a partir de la posibilidad de la transmisión de la información y su almacenamiento remoto. La posibilidad de generar prototipos que puedan obtener señales biológicas a distancia y trasmitirlas a un especialista no presente en el lugar se vuelve imprescindible en tiempos como los actuales.
En el campo de la Bioingeniería es permanente el desafío del procesamiento, análisis e interpretación de patrones presentes en el gran volumen y variabilidad de señales, imágenes y videos disponibles a partir de nuevos equipos y dispositivos. El desarrollo de equipos ad-hoc necesita del procesamiento de las señales adquiridas. Por lo tanto, el acondicionamiento de la señal, en primer lugar, y luego, su procesamiento, son indispensables para obtener información relevante. Es indiscutible el rol preponderante que en este campo adquieren las técnicas de Inteligencia Artificial.
En función de los antecedentes del grupo tanto en el desarrollo de dispositivos de adquisición como en herramientas de Inteligencia Artificial, se presenta esta propuesta como continuación de la línea de trabajo en el diseño de equipos y métodos de procesamiento para sistemas de soporte a las decisiones con aplicaciones de Bioingeniería.

Otorgado por la Universidad Nacional de Mar del Plata con evaluación externa.
Lugar de desarrollo: ICyTE, Facultad de Ingeniería, UNMdP-CONICET.

Se propuso la aplicación inédita de la adquisición sincrónica de múltiples señales fisiológicas para generar aportes teórico-empíricos a problemáticas acuciantes en las ciencias cognitivas. Se buscó caracterizar la relación entre la comprensión del lenguaje y la reactivación de experiencias corporales afines (‘cognición corporizada’), que ha promovido grandes avances para comprender la organización de diversos fenómenos mentales.
Se presentó un proyecto de investigación innovador, que constituyó un nuevo enfoque dentro de la línea que se desarrollaba en el Laboratorio de Bioingeniería del Instituto de Investigaciones Científicas y Tecnológicas en Electrónica, apoyado en una colaboración con el Laboratorio de Psicología Experimental y Neurociencias (LPEN), parte del Instituto de Neurociencia Cognitiva y Traslacional (CONICET, Fundación INECO y Universidad Favaloro).
Se propuso un abordaje multidimensional para evaluar en qué medida el procesamiento de palabras, oraciones y textos con alto contenido motor, en comparación con materiales comparables sin asociaciones motoras, generaba patrones de reactivación diferenciales en sistemas fisiológicos.
La Bioingeniería es la disciplina que estudió los procesos físicos que permitieron la adquisición de las diferentes magnitudes fisiológicas, que permitieron cuantificar los patrones de reactivación antes mencionados. Se trabajó en un equipo que centralizó la obtención de las señales, considerando la mínima incomodidad del sujeto en estudio.

A completar.

El proyecto de Bioingeniería se enfocó en el diseño de modelos integrados de aprendizaje para la caracterización e identificación de patrones biológicos. La temática principal fue desarrollar un enfoque metodológico unificado que no separe el proceso de extracción de características del diseño del clasificador, a diferencia de los modelos tradicionales de inteligencia artificial.
Los objetivos se centraron en dos aplicaciones principales. La primera fue diseñar sistemas de ayuda al diagnóstico clínico mediante el análisis de videos de ecografías, específicamente pulmonares y oftalmológicas. La segunda consistió en adquirir y reconocer patrones dinámicos mediante la técnica de Speckle Láser para el monitoreo de la microcirculación en la dermis y la detección de microorganismos en líquidos como indicadores de toxicidad ambiental.
El proyecto alcanzó el 80% de sus metas. Se lograron resultados exitosos en el desarrollo de un sistema para reconocer estados pulmonares en videos de ultrasonido. Además, se crearon métodos innovadores de procesamiento de Speckle Láser, basados en técnicas de Inteligencia Artificial como kernels 3D y Lógica Difusa, que lograron detectar la presencia de microorganismos en muestras de agua. También se desarrollaron prototipos de equipos biomédicos, como un uroflujómetro con tecnología IoT. La principal dificultad encontrada fue la imposibilidad de trabajo presencial durante la pandemia.

Los antecedentes formales de investigación de este grupo se remontan al año 2001, con la aprobación del proyecto "Apoyo informático a personas minusvalidas" (15G110/01). Desde entonces nuestro trabajo en sucesivos proyectos se ha orientado principalmente al desarrollo de equipos (incluyendo la domótica) y software para ayudar a personas con algún tipo de discapacidad. En este proyecto se continúa con esta línea de investigación con el agregado de una fuerte impronta en transferencia de tecnología, no ya solo orientados a la discapacidad, sino al público en general (medidor ruido ambiental u aros de inducción por ejemplo) y que, fomentando el emprendedorismo, puedan ser comercializados por sus realizadores (en general tesistas de grado) mediante, por ejemplo, becas para jóvenes profesionales del FONSOFT . En líneas generales este nuevo proyecto abarca:
– Transferencia de tecnología a escuelas o institutos especializados en discapacidad.
– Adaptaciones de equipos para personas con capacidades diferentes.
– Adaptación del hardware de videojuegos para ser usados en rehabilitación
– Desarrollo de equipos para monitoreo de contaminación ambiental.
– Desarrollo de equipos de estrobo laringoscopía.
– Domótica.
– Desarrollo de un sistema de asistencia auditiva y sus funcionalidades.

Otorgado por la Universidad Nacional de Mar del Plata con evaluación externa.
Lugar de desarrollo: ICyTE, Facultad de Ingeniería, UNMdP-CONICET.

En Bioingeniería, los sensores son dispositivos que detectan procesos biológicos, químicos o físicos con el fin de transformarlos en señales eléctricas que, luego de acondicionarse y digitalizarse, pueden ser mostradas y procesadas. Algunos sensores trabajan de forma no invasiva (desde fuera del cuerpo) y otros lo hacen en forma invasiva (es necesario implantarlos en el interior del cuerpo).
Los dispositivos de adquisición pueden considerar una o varias señales simultáneamente. La información obtenida mediante las señales es de gran relevancia clínica. Actualmente, toman roles clave en todos los aspectos del cuidado de la salud: prevención, diagnóstico, monitoreo de patologías, monitoreo del diagnóstico.
Se plantea en este proyecto el desafío de continuar lo emprendido en dos proyectos previos en lo que respecta al avance en el desarrollo de dispositivos de adquisición y procesamiento de señales biomédicas.
Se propone la profundización del estudio de la tecnología MEMS (Microelectromechanical systems) como posibles sensores de bajo costo para la adquisición simultánea de sonidos cardiacos y de la señal de pulso, con el fin de proponer técnicas de procesamiento para la estimación no invasiva de la presión arterial.
Se propone asimismo la integración con técnicas de Biospeckle como sensores de la actividad biológica, en integración con otros proyectos vigentes en el Laboratorio.
Transversalmente, se espera que técnicas de procesamiento de señales basadas en Machine Learning e Inteligencia Computacional aporten en el reconocimiento de patrones de normalidad/anormalidad de las señales adquiridas y sean la herramienta para la estimación de modelos.
Se requiere un enfoque transdisciplinario, que involucra a diseñadores de hardware, especialistas en interacción usuario-ordenador, desarrolladores de software, expertos en técnicas de modelización y procesamiento de la información y médicos.

El objetivo de este proyecto es construir el prototipo industrial de un medidor no invasivo y portátil de niveles de glucosa en sangre. El sistema ha sido diseñado basado en la hipótesis que la permitividad eléctrica de la sangre varía de acuerdo a la cantidad de glucosa en sangre. En ese marco se ha desarrollado utilizando herramientas de simulación un sensor basado en un resonador coplanar, el cual al apoyar un dedo sobre el mismo resuena a una determinada frecuencia. Esta frecuencia de resonancia varía con las variaciones de permitividad eléctrica de la sangre y por ende, es posible medir los cambios de los niveles de glucosa en la misma. A partir de ello, se construyó el prototipo de laboratorio del equipo necesario para medir los niveles de glucosa en sangre. En el marco de esta línea definanciamiento se desea construir el prototipo industrial del producto, el cual deberá cumplir las especificaciones para su homologación ante la FDA. Para ello, se propone realizar pruebas al sensor con el fin de validar el diseño para concentraciones extremas de glucemia y en caso de ser necesario rediseñarlo. Asimismo, se optimizarán las componentes electrónicas del sistema con el fin de reducir dimensiones del equipo y reducir costos de producción. En tercer lugar, se realizarán pruebas preclínicas con el fin de validar el diseño previo a las pruebas clínicas más exhaustivas. Por último, se encuestarán a usuarios y especialistas acerca delprototipo industrial construido (acerca de aspectos ergonómicos, usabilidad, etc). Esta información será de suma utilidad para futuros modelos del sistema.

El objetivo de este proyecto es crear un dispositivo accesible y reutilizable destinado a medir cómo y con qué fuerza los niños realizan la mordida, a fin de poder detectar y corregir patologías asociadas a la mala oclusión dentaria.

Este proyecto consiste en un alimentador automático para personas con problemas motores o neuromotores, lo cual afecta sus miembrossuperiores. Asimismo, el equipo diseñado podrá también ser usado para asistir a personas que por ejemplo, por tener disminución de fuerza en biceps y/o triceps, requieran de asistencia para guiar la comida hacia su boca.Se dispone de la electrónica del sistema desarrollada y ensamblada y los fondos solicitados serán utilizados para construir el prototipo industrial del sistema, el cual será utilizado por profesionales del INAREPS (los cuales evaluarán previamente el desarrollo con un comité de bioética). Asimismo, se desea replicar el prototipo obtenido con el fin de poder transferirlo a otras personas que deseen utilizarlo. Coneste fin, y teniendo como base la experiencia de otros proyectos de este programa, se ha incluido en el equipo una estudiante avanzada de Cs. Económicas, la cual redactará los documentos técnico-económicos del desarrollo.

Se construirá un adaptador capaz de dotar de las funcionalidades de una silla de ruedas propulsada eléctricamente a una silla estándar.Esta adaptación, además, deberá ser capaz de transitar en entornos urbanos con calles que no estén en óptimas condiciones, serárebatible y de bajo peso.La adaptación diseñada se coloca debajo de la silla y eso hace que no aumente el tamaño de la misma, permiéndole desplazarse demejor forma en ambientes cerrados, y realizar los llamados "giros cortos" (sobre su propio eje). El equipo será controlado mediante un joystick o una aplicación de teléfono móvil.El proyecto surgió como una demanda de un Instituto adoptante en el marco del programa "Voluntariado Universitario 2015".El grupo está integrado por ingenieros electrónicos, mecánicos, especialistas en robótica, terapistas ocupacionales (alumnos y profesionales) y una alumna avanzada de Cs Económicas que redactará los documentos técnico-económicos para transferir este productoa la Sociedad.

Desarrollo de tecnología de sistemas de recepción y transmisión SDR (Software Designed Radio) para su aplicación a sistemas de telemetría, control y datos.

A completar.

Diseño, desarrollo y transferencia de equipos electrónicos y tecnologías de asistencia para mejorar la calidad de vida de las personas

Este proyecto fue una iniciativa de investigación y desarrollo tecnológico llevada a cabo entre noviembre de 2017 y mayo de 2021. Su objetivo central fue diseñar e implementar sistemas para adquirir y procesar secuencias de imágenes de Speckle Láser Dinámico (SLD), obtenidas al iluminar diversas muestras con láser y ultrasonido, con el fin de desarrollar metodologías de caracterización y reconocimiento de patrones para problemas específicos.
Para lograrlo, el equipo de trabajo empleó y refinó técnicas de Inteligencia Computacional, incluyendo computación granular, lógica difusa, y geometría fractal (específicamente, la dimensión fractal calculada con Box Counting). Se destaca el avance en el paradigma de aprendizaje profundo (Deep Learning) con redes neuronales artificiales para evitar la etapa tradicional de extracción de características. Estas técnicas se aplicaron con éxito para discriminar niveles de actividad en patrones de SLD y analizar imágenes de ecografías oculares y pulmonares.
Los principales resultados y logros del proyecto se pueden agrupar en varias áreas:

Desarrollo de Equipamiento y Prototipos:
Se diseñó y construyó una mesa antivibratoria para experimentos de SLD, que fue instalada en el Laboratorio de Bioingeniería del ICYTE. Este equipo mejoró significativamente la capacidad del grupo para realizar ensayos in situ y optimizó los tiempos de experimentación, al no depender de laboratorios externos.
Se desarrollaron sistemas portátiles para la adquisición y procesamiento de señales biomédicas.
Se adquirió una computadora de mayor poder de cálculo y una impresora 3D, lo que fortaleció la capacidad para implementar algoritmos complejos y construir piezas y gabinetes para los prototipos de manera independiente.

Resultados Científicos y Aplicaciones:
Se obtuvieron resultados prometedores en la clasificación de estados pulmonares en videos de ecografías, logrando estimar computacionalmente un índice de gran fidelidad con la experticia médica.
Se logró diferenciar estados en ecografías de tiroides y ecocardiogramas usando técnicas de geometría fractal.
Se avanzó en la creación de un biosensor no invasivo para determinar la densidad y concentración de bacterias en agua, con potencial aplicación en la biorremediación de aguas contaminadas.
Se investigó el potencial de las señales de pletismografía para reemplazar métodos de diagnóstico invasivos durante cirugías.

Transferencia y Formación de Recursos Humanos:
En el ámbito de la transferencia tecnológica, se destaca el desarrollo de un prototipo de balanza compensada electrónica para el Instituto Nacional de Investigación y Desarrollo Pesquero (INIDEP), diseñada para pesar vieiras en buques pesqueros en movimiento.
El proyecto fue fundamental para la formación de recursos humanos, incluyendo tesistas de doctorado en Ingeniería , becarios postdoctorales , y estudiantes de grado que completaron sus proyectos finales en el marco de la investigación. El proyecto financió una beca de nivel inicial.
La producción científica fue extensa, con la publicación de 32 artículos en revistas periódicas , 7 capítulos de libros y más de 40 presentaciones en congresos nacionales e internacionales.

Colaboración Internacional:
Se fortalecieron vínculos con grupos de investigación del exterior, como el Instituto Politécnico de Leiria (Portugal) , la Universidad Politécnica de Valencia (España) y expertos en México a través de la red Eureka. Estas colaboraciones dieron lugar a publicaciones conjuntas, cursos de posgrado y talleres.

Otorgado por la Universidad Nacional de Mar del Plata con evaluación externa.
Lugar de desarrollo: ICyTE, Facultad de Ingeniería, UNMdP-CONICET.

Con el advenimiento de nuevas tecnologías se han incorporado en los últimos tiempos diferentes enfoques para el diseño de sistemas de adquisición y procesamiento de señales en general y de señales biomédicas en particular.
Estas nuevas tecnologías permiten diseños de equipos portables, autónomos, de alta usabilidad y relativo bajo costo y con aplicaciones que hasta hace pocos años eran impensables sin una computadora.
La posibilidad de adquirir, registrar y analizar variables biomédicas, directamente relacionadas con la salud, en tiempo real y fuera de centros de salud, ha generado interesantísimos aportes científicos y tecnológicos.
Este proyecto se focalizará en desarrollos orientados a usuarios finales (monitoreo de señales) o a profesionales (señales para investigación) o ambos al mismo tiempo (telemedicina).
Adicionalmente, se hará especial hincapié en el concepto de “usabilidad” de los diseños planteados, definida como la facilidad con que un usuario puede utilizar una herramienta fabricada por otras personas.
La experiencia previa del grupo en estos sistemas y su posible aplicación en el campo de la salud motivan el abordaje de nuevos sistemas de adquisición y procesamiento. Se hace hincapié en el uso de técnicas de inteligencia computacional para la etapa de procesamiento y extracción de la información.
Se requiere un enfoque transdisciplinario, que involucra a diseñadores de hardware, especialistas en interacción usuario-ordenador, desarrolladores de software, expertos en técnicas de modelización y procesamiento de la información y médicos.

Estroboscopio Automático”. (Código: UMDP 1366)

Sistema de Monitoreo ambiental

Sistemas para adquisición y procesamiento de señales orientados a mejorar la calidad de vida

A completar.

Control Electrooculográfico

El paradigma de Ambient Assisted Living (AAL, traducible como “vida cotidiana asistida por el ambiente”) involucra el concepto de sistemas inteligentes de asistencia para un estilo de vida mejor, más sano y más seguro. Así como las relaciones interpersonales influían en el comportamiento humano, también lo hacen las interacciones entre personas y dispositivos. Estas interacciones pueden describirse con tres etapas: la detección del entorno, el análisis y la aplicación útil del proceso.
Entre las tecnologías involucradas en sistemas AAL, en la línea de frontera de las nuevas tecnologías de la información y las comunicaciones (TIC), se halla el paradigma de la Computación Ubicua, cuya esencia es la creación de ambientes con comunicación inalámbrica y computación, integrados armoniosamente con usuarios humanos. Muchos bloques de construcción claves necesarios para esta visión, antes sólo teóricos, constituían en ese entonces tecnologías comerciales viables y disponibles, tales como computadoras portátiles, teléfonos celulares, tabletas, comunicación inalámbrica de banda ancha, sistemas de detección de ubicación y realidad aumentada, entre otros.
En el marco de esta temática se abordó el diseño y desarrollo de aplicaciones innovadoras en el campo de la Bioingeniería, orientadas a la mejora de la salud y el bienestar personal. Esto requirió un enfoque transdisciplinario, que involucró a diseñadores de hardware y software, especialistas en interacción usuario-ordenador, médicos y expertos en técnicas de modelización y procesamiento de la información.

Teoría de la Información y Comunicaciones aplicada a las Redes de Datos

Otorgado por la Universidad Nacional de Mar del Plata con evaluación externa.
Lugar de desarrollo: Facultad de Ingeniería, Universidad Nacional de Mar del Plata.

Audífono Programable

A completar.

Desarrollo de equipos y procesamiento de señales para mejorar la calidad de vida

A completar.

Secuencias caóticas digitales en procesamiento y encriptado de señales

Teoría de la Información y Comunicaciones aplicada a las Redes de Datos

A completar.

Análisis de señales destinadas a mejorar la calidad de vida

A completar.

Teoría de la Información y Comunicaciones aplicada a las Redes de Datos

A completar.

Desarrollos Tecnológicos destinados a mejorar la calidad de vida de personas con capacidades diferentes

A completar.

Seguridad en la Transmisión y Almacenamiento de Datos

Aplicaciones Tecnológicas de Rehabilitación y Tratamiento de pacientes minusválidos

A completar.

A completar.

Teoría de la Información y Comunicaciones aplicada a las Redes de Datos

A completar.

A completar.

SOLARIS: Software Libre y Abierto para Redes Inalámbricas

Apoyo Informático a personas minusválidas

Teoría de la Información. Redes de Datos. Caos en Comunicaciones

A completar.

Apoyo Informático a personas minusválidas

Sistemas de Comunicaciones

A completar.

Sistemas de Comunicaciones

A completar.

Sistematización del Diseño de Sintetizadores con Control Digital

Optimización del Diseño de Sintetizadores de Alta Frecuencia

Estudio de la relación entre un Sistema informático de Análisis acústico de la voz y la Escala de evaluación cualitativa RASATI

Seminario de sensibilización del uso de la IA para médicos de todos los servicios de la Clínica 25 de Mayo, Mar del Plata, Argentina.

La evolución del Large Hadron Collider en el High Luminosity-LHC implica la actualización de varios sistemas dentro de la instalación, siendo el circuito de Inner-Triplet uno de ellos. En ese sentido un nuevo esquema de alimentación de energía, imanes y convertidores de potencia deben ser ideados, desarrollados y puestos en funcionamiento. Respecto a los nuevos convertidores de potencia, un mayor desempeño en términos de dinámica y una mejor gestión de energía a partir del uso de un innovador concepto de Sistema de Almacenamiento de Energía (ESS) se ha vuelto imperativo. El CERN comenzó un proyecto de I+D orientado a desarrollar un nuevo tipo de convertidor de potencia de dos cuadrantes, el cual debería ser capaz de aplicar una tensión negativa sobre los imanes para generar el descenso de la corriente bajo la influencia de los principales imanes tipo dipolo del LHC. Otra característica requerida por este convertidor es la redundancia en el sistema a partir de la modularidad. Por lo tanto, se espera que la máxima corriente sea obtenida al conectar en paralelo N sub-convertidores, construidos mediante la asociación en paralelo de m módulos DC/DC. Dentro de este marco, el CERN persigue el desarrollo de un sub-convertidor de 2kA que será ejecutado a partir del presente convenio. Tareas: 1) Análisis de factibilidad considerando diferentes soluciones técnicas para el módulo DC/DC y el sub-convertidor. Análisis de diferentes escenarios para la gestión del flujo de energía entre la red, el ESS y los sub-convertidores. Se definirán el sistema de realimentación y la estrategia de control. El desempeño dinámico será evaluado y eventualmente corregido de acuerdo a criterios de regulación en un entorno de simulación. 2) Construcción del sub-convertidor de acuerdo a los resultados de 1), el cual será ensayado inicialmente en el LIC con carga resistiva y luego en el CERN en un imán superconductor.