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El crecimiento económico de los últimos años ha generado un incremento en la demanda de personal para atención al cliente, publicidad y marketing, pero existe una brecha entre la mano de obra demandada y la disponible. En este sentido, un robot que realice estas funciones, es una oportunidad para satisfacer las necesidades del mercado. Para eventos de comunicación, publicidad y marketing, los robots realizan recolección de información (encuestas, audio, imágenes, video) para análisis de tendencias, hábitos, trayectorias y opiniones utilizando algoritmos de inteligencia artificial, esta información es una base de datos valiosa para el rubro de retail, cadenas de autoservicio, centros comerciales, universidades, y otros. Se propone el desarrollo e implementación de un Robot Móvil de Telepresencia con Sistema de Inteligencia Artificial para Telemarketing y Atención al Cliente. El robot cuenta con: i) estructura modular y ligera para fácil transporte; ii), capacidad de teleoperación y telepresencia; iii) capacidad de navegación autónoma y generación de trayectorias; iv) algoritmos para recolección de información y reconocimiento de patrones; v) características interactivas para interacción humano-robot. Los componentes diferenciadores son sus partes modulares que lo hacen portátil y expandible para diversas actividades (conferencias, visitas a planta, marketing, publicidad, supervisión), y sus algoritmos de inteligencia artificial propietarios que permiten una interacción y comunicación humano-robot fluida.
Participantes:
Instituciones participantes:
El crecimiento económico de los últimos años ha generado un incremento en la demanda de personal para atención al cliente, publicidad y marketing, pero existe una brecha entre la mano de obra demandada y la disponible. En este sentido, un robot que realice estas funciones, es una oportunidad para satisfacer las necesidades del mercado. Para eventos de comunicación, publicidad y marketing, los robots realizan recolección de información (encuestas, audio, imágenes, video) para análisis de tendencias, hábitos, trayectorias y opiniones utilizando algoritmos de inteligencia artificial, esta información es una base de datos valiosa para el rubro de retail, cadenas de autoservicio, centros comerciales, universidades, y otros. Se propone el desarrollo e implementación de un Robot Móvil de Telepresencia con Sistema de Inteligencia Artificial para Telemarketing y Atención al Cliente. El robot cuenta con: i) estructura modular y ligera para fácil transporte; ii), capacidad de teleoperación y telepresencia; iii) capacidad de navegación autónoma y generación de trayectorias; iv) algoritmos para recolección de información y reconocimiento de patrones; v) características interactivas para interacción humano-robot. Los componentes diferenciadores son sus partes modulares que lo hacen portátil y expandible para diversas actividades (conferencias, visitas a planta, marketing, publicidad, supervisión), y sus algoritmos de inteligencia artificial propietarios que permiten una interacción y comunicación humano-robot fluida.
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El proyecto consiste en una nueva forma de diagnóstico de especies mediante el análisis de micrografías digitales obtenidas a partir de muestras visualizadas en microscopio óptico, las cuales son analizadas de forma automática por técnicas de visión computacional que detecta, analiza y diagnostica las especie de parásito que está atacando. Esto es posible gracias al incremento, cada vez mayor, de las capacidades computacionales que nos permite que técnicas de visión artificial y procesamiento de imágenes puedan ser aplicados a este tipo de problemas. Nuestro proyecto está compuesto de un modelo computacional de detección automática de huevos de helmintos, el cual comprende dos etapas: (1) Localización de regiones candidatas (regiones de interés) para lo cual fueron aplicadas técnicas como regiones salientes y morfología; (2) Detección de huevos helmintos mediante plantillas generadas por la técnica Direct Least Square Fitting of Ellipses y Dynamic Time Warping para análisis de similitud entre series. En este proceso de detección se consiguió un acierto de 92%. Una vez detectados los objetos de interés se procede al análisis y extracción de características de los mismos para poder generar el modelo de diagnóstico automático. Para ello se han extraído características geométricas, morfológicas y de textura los cuales son representados mediante medidas numéricas que conforman un vector de 8 características. Se consiguió trabajar con 1036 imágenes de huevos de helmintos de ocho diferentes especies. Este conjunto de imágenes sirvió como base de datos de entrenamiento de los modelos de diagnóstico computacional: Modelo Bayesiano, con el cual se consiguió 93.5% de acierto, y el SVM que permitió alcanzar 94.0% de acierto. Gracias a la tecnología web, fue posible llevar nuestro algoritmos para que trabajen en un servidor web, donde el usuario envía sus imágenes para que sean procesadas por nuestro sistema en tiempo real.
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La tecnología de información y comunicación está ahora preparándose para la próxima revolución, la próxima generación brindará un software que servirá a los usuarios mucho mejor porque conocerá, hablará y entenderá su idioma. La próxima generación de tecnología de la información dominará el lenguaje humano a tal punto que los usuarios podrán comunicarse utilizando la tecnología en su propio idioma, los dispositivos podrán encontrar automáticamente las noticias y la información más importantes de todo el mundo simplemente utilizando simples comandos de voz. La tecnología del lenguaje podrá traducir automáticamente o ayudar a los intérpretes, resumir conversaciones y documentos, y apoyar a los usuarios en tareas de aprendizaje. Sin embargo, hay más de 6900 lenguas en el mundo y solo una pequeña fracción posee los recursos necesarios para la implementación de las tecnologías del lenguaje humano. Actualmente, estas tecnologías están relacionadas solo con lenguas para las cuales hay grandes recursos disponibles o que repentinamente son de interés debido a la escena económica o política. Desafortunadamente, hasta el momento la mayoría de las lenguas de los países en desarrollo o de las minorías étnicas reciben muy poca atención, todos los idiomas autóctonos americanos se encuentran dentro de este grupo. En el mundo actual y en las últimas décadas se han desarrollado con éxito varios procesos de recuperación de lenguas en condiciones similares a las que actualmente se encuentra el quechua. Estos procesos de recuperación han sido ayudados y catalizados por herramientas computacionales creadas dentro del área del conocimiento conocida como Procesamiento del Lenguaje Natural (NLP). El presente proyecto pretende desarrollar recursos computacionales indispensables para el procesamiento del idioma Quechua sureño.
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