Proyectos
En esta sección, se presentan algunos de los proyectos realizados por alumnos de la Facultad de Estudios Superiores Cuautitlán en el área de Inteligencia Artificial aplicada a la Ingeniería. Las propuestas se han realizado con alumnos que, o pertenecen al proyecto, o han trabajado de la mano de los responsables del proyecto para la realización de los prototipos.
Estos proyectos han sido presentados en diversos foros académicos y tecnológicos y son presentados en esta página, para que los alumnos puedan replicarlos.
Diseño de un semáforo inteligente utilizando Procesamiento digital de imágenes y la neurona perceptrón
En este proyecto se presenta la implementación de un semáforo inteligente, que capta las imágenes del entorno, y en base a tales imágenes, se realza una clasificación entre vehículos y peatones, y define el cambio de luces que debe de realizar. Para este proyecto se utilizó la tarjeta de desarrollo Arduino y el entorno de desarrollo Matlab.
Este proyecto fue desarrollado con loa alumnos de la Lic. en Tecnología Mario Rosas Otero, Natalia Sánchez Patiño, partcipantes de los proyectos PAPIME y PIAPIME de la UNAM y la FESC. A continuación se muestran algunas imágenes obtenidas del proyecto:
Fig. 1.- Imágenes que muestran la identificación de los objetos etiquetados como vehículos en a), peatones en b). En la parte de c) de la figura, se observan algunos de los ángulos en los que se tomaron las muestras gráficas.
El archivo esta en espera de ser publicado, por lo que, en este momento no se colocará la descripción del proyecto. Sin embargo, toda la documentación para poder replicar el proyecto se encuentra en :
https://github.com/NM-Labs/Semaforo-Inteligente-Con-Perceptron
Diseño de un sistema detector de plagas por medio de Deep Learning y YOLO.
En este proyecto se describe la instalación, el uso y la aplicación de la herramienta YOLO (Deep learning) para detectar plagas que pueden afectar los cultivos y la producción agrícola. En este caso, sólo se han clasificado 2 tipos de plagas, la “Mosquita Blanca” y “Trips”.
Este proyecto fue realizado con el alumno de Ingeniería Mecánica Eléctrica, César Cabrera Zanabria.
Fig. 2.- Muestra de el objeto “Mosquita blanca” correctamente identificado por medio de YOLO.
En el archivo que se encuentra en la liga del proyecto se encontrará el archivo con la descripción detallada para que cualquier interesado pueda seguir los pasos sin equivocación.
Diseño de un sistema de riego inteligente para el cuidado de la flor de Nochebuena.
En este proyecto se describe el desarrollo de un sistema de riego para el cuidado y tratamiento de la flor de nochebuena. El sistema actúa de acuerdo a las reglas lógicas dentro de un controlador difuso.
El prototipo se armó con una tarjeta de desarrollo Arduino, con Sensor DHT11, Sensor de Humedad FC-28, Mosfet IRF520 y otros componentes electrónicos. El controlador difuso se desarrolló por medio de Fuzzy Logig Toolbox de Matlab.
En la siguiente figura se muestra parte de la implementación del sistema:
Fig. 3.- Implementación del controlador difuso para el cuidado de la flor Nochebuena.
La descripción del proyecto puede descargarse del siguiente link:
El proyecto completo se puede descargar de la página:
https://github.com/NM-Labs/FuzzyPlant
Diseño de un sistema que gestiona la entrada de datos por medio de sensores de longitud de onda, en dónde los datos son gestionados por PROLOG
Este sistema gestiona los datos de entrada correspondientes a diferentes longitudes de onda del espectro visible. Lo interesante del proyecto, es que el lenguaje de programación PROLOG, analiza, gestiona la información recibida a través de los sensores físicos. Es decir, PROLOG es utilizado como un clasificador de colores. Este proyecto fue realizado con alumnos de la carrera de IME.
La descripción del proyecto puede consultarse en :
https://www.matec-conferences.org/articles/matecconf/pdf/2018/69/matecconf_cscc2018_02048.pdf
Diseño de un sistema experto utilizando Python y PROLOG
Este diseño esta enfocado en la realización de un sistema experto que tiene su núcleo en estructuras de Python y en PROLOG, este Sistema fue desarrollado por los alumnos, y participantes de los proyectos PIAPIME y PAPIME, Natalia Sánchez Patiño, Mario Rosas Otero y Rubén Martínez, pertenecientes a la Licenciatura en tecnología de la FESC.
EL sistema experto esta enfocado en dar recomendaciones de un vino a partir de tus gustos sobre comida, aromas, sabores, e incluso, dependiendo si se trata de una ocasión especial. El sistema cuenta con una página propia, que puede consultarse en:
Y todos los archivos del proyecto, incluyendo códigos, pueden descargarse de la siguiente liga:
https://drive.google.com/drive/folders/1AcD-g-NT6s0qtGpCzx_ZJmYg22LJIEk7
Chatbot
En el siguiente proyecto, se presenta la realización de un Chatbot de entretenimiento utilizando árboles de búsqueda par su construcción. El proyecto fue ejecutado en Colab (https://colab.research.google.com/notebooks/intro.ipynb) que permite escribir y ejecutar código de Python en un navegador, permitiéndole a un usuario utilizar diferentes recursos de Google.
Este Chatbot es una versión reducida de lo que un Bot más especializado puede representar, sin embargo, el lector de esta web puede utilizarlo como punto de partida hacía proyectos más amplios. Es importante mencionar que este sistema utiliza los datos de Google relacionados a la infección Covid-19, y los presenta en tiempo real.
El Chatbot se puede ejecutar en Colab desde la página https://colab.research.google.com/github/NM-Labs/ChatBot/blob/main/Chatbot.ipynb
Si el usuario quiere descargar todo el proyecto, se puede dirigir al siguiente link de descarga:
El documento explicativo puede descargarse a continuación:
Controlador difuso para simulación de un sistema de cabina de pintura
En este proyecto se muestra el diseño de un controlador difuso para realizar la simulación de una cabina de pintura. Para el desarrollo se utiliza una placa de desarrollo Arduino UNO, Matlab, y posteriormente la herramienta MakeProto para convertir el sistema difuso generado en Matlab en un archivo .ino, el cual se puede ejecutar directamente en la placa Arduino, sin necesidad de depender de Matlab para funcionar.
Robot que resuelve laberintos por medio de árboles binarios y algoritmo de Dijkstra
En este proyecto se muestra un vehículo que puede salir de un laberinto utilizando un algoritmo de árbol de decisión para poder lograr su cometido. El laberinto se ha simulado por medio de líneas negras en el piso. El vehículo recorre el laberinto y va generando nodos dentro de un árbol de decisión, para posteriormente analizar las rutas posibles, y definir por medio del algoritmo de Dijkstra, la mejor ruta a seguir. El proyecto se ha llevado a cabo con el alumno Santiago Roa de la materia “Sistemas Inteligentes” de la carrera de ITSE de la FESC.