Prototipo de hardware con programación basada en bloques para el desarrollo de las habilidades del pensamiento computacional en estudiante de reciente ingreso en universidades públicas: Universidad Na
CÓDIGO DE PROYECTO #PE501081814-2022
Información General
Numero de Subvención
PE501081814-2022
Líder de Proyecto
Descripción
Resumen
Los dispositivos del Internet de las cosas (IoT) suelen estar equipados con sensores o actuadores. Los sensores permiten medir parámetros de temperatura, humedad del aire, luz, movimiento, humedad, temperatura, ph de suelo, etc. El grupo de Sistemas Operativos y Sistemas Distribuidos de la Universidad de Potsdam se centra en la gestión e interoperabilidad de los dispositivos en el IoT. Tales dispositivos suelen ser dispositivos restringidos con memoria, energía, red y capacidad de procesamiento limitadas. Configurar cada dispositivo manualmente es una tarea tediosa.
El framework MYNO desarrollado en la Universidad de Potsdam propone una forma interoperable de configurar una red IoT automáticamente utilizando los estándares existentes. El framework persigue un enfoque basado en la semántica, admite la interoperabilidad para dispositivos IoT heterogéneos y proporciona un cliente web basado en modelos. Se utiliza una ontología para descripciones semánticas de dispositivos.
El problema con las soluciones automatizadas basadas en datos de sensores es que los componentes que funcionan mal pueden conducir a decisiones equivocadas. Por ejemplo, un sensor de humedad defectuoso puede provocar un riego insuficiente y que las plantas se marchiten. En el peor de los casos, esto puede provocar daños costosos o situaciones críticas para la seguridad.
Por lo tanto, para detectar el mal funcionamiento de sensores se ha propuesto desarrollar un algoritmo inteligente basado en Machine Learning que detecte de manera oportuna alguna falla en las mediciones realizadas por los sensores. Dicho algoritmo será incluido al framework MYNO diseñado por la Universidad de Potsdam.
Objetivo General
Desarrollar un algoritmo basado en métodos de Machine Learning para detectar fallas en sensores dañados
Palabras Clave
Machine Learning, IoT, sensores, MYNO framework, PROCIENCIA, CONCYTEC
Tipo de intervención
Intervención
MOVILIZACIONES
Convenio
PROCIENCIA
Entidad ejecutora
Nombre de la Organización
MONTAÑEZ HUAMAN ,GERALDIN
Dependencia / Unidad
Región
Tipo de organización
PERSONA NATURAL
País
PERÚ
Entidades Asociadas
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Equipo Técnico
ROL:
LA SUBVENCIONADA
ENTIDAD:
MONTAÑEZ HUAMAN ,GERALDIN
Datos actualizados al 21/07/2026
Información Adicional
Área / Subárea OCDE
INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA / INGENIERÍAS ELÉCTRICA, ELECTRÓNICA E INFORMÁTICA
País ejecución
ALEMANIA
Región ejecución
Periodo de Ejecución
18/01/2023
al 17/06/2023
Disciplina OCDE
TELECOMUNICACIONES
Monto total
Monto total
S/ 35,726.00
Publicaciones
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Propiedad Intelectual
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Tesis
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Presentaciones Orales
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Pasantías
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