La estudiante del departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica obtuvo este reconocimiento por su proyecto de grado asesorado por el profesor Fredy Segura.
El pasado 4 de diciembre se llevó a cabo la ceremonia de premiación virtual del Concurso Nacional Mejores Trabajos de Grado Otto de Greiff. Este concurso fue creado por la Universidad Nacional de Colombia en conjunto con la Universidad de Antioquia, la Universidad de los Andes, la Universidad Pontificia Bolivariana, la Universidad EAFIT, la Pontificia Universidad Javeriana, la Universidad del Norte, la Universidad del Rosario, la Universidad Industrial de Santander y la Universidad del Valle. Según el Convenio de Cooperación Institucional suscrito por las universidades participantes “el objetivo de este concurso es premiar anualmente los mejores trabajos de grado de pregrado en términos de originalidad, rigor metodológico y pertinencia con los principales problemas de la realidad”.
Daniela Rojas, ingeniera eléctrica y electrónica uniandina y actualmente estudiante de la maestría en Ingeniería Eléctrica, obtuvo el segundo lugar en la categoría ‘Tecnologías Aplicadas’ con su proyecto de grado titulado “Monitoreo del comportamiento ingestivo de bovinos de pastoreo mediante el desarrollo de modelos de Machine Learning”. El objetivo principal de este trabajo fue identificar y diferenciar los estados de rumia y masticación en bovinos de pastoreo a partir de movimiento. Los bovinos de pastoreo son agentes exógenos que contaminan el medio ambiente ya que, como consecuencia de su proceso de ingesta emiten metano. De ahí que sea de interés caracterizar, monitorear y realizar estadísticas del tiempo para cada uno de los estados del comportamiento de ingesta en bovinos y así llegar a comprender las características de este fenómeno de contaminación.
Daniela, con la asesoría del profesor asociado del departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica de la Universidad de los Andes, Fredy Segura, entrenó tres modelos diferentes de aprendizaje de máquina capaces de clasificar las señales de aceleración y giro de la cabeza del animal. Además, desarrolló un sistema de adquisición de datos con un servidor web, construyó un prototipo y realizó pruebas de campo con el apoyo de Agrosavia.
Felicitamos a Daniela y al profesor Fredy por este reconocimiento.
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