El próximo 15 de marzo, durante el Analytics Forum 2021, una profesora y estudiantes del departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica presentarán sus proyectos de investigación y pósteres.
Durante el Track 1 Analytics for the Public Sector, la profesora instructora del departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica, Carolina Higuera, presentará la ponencia “Aprendizaje por Refuerzo Multiagente aplicado a control de semaforización”. En este trabajo se presenta la aplicación del aprendizaje por refuerzo multiagente al problema del control de la semaforización para disminuir tiempos de viaje. La malla vial se modela como una colección de agentes para cada intersección semaforizada. Los agentes, por medio de la experimentación con el entorno, aprenden a establecer fases que maximizan una función objetivo que fomenta disminuir los tiempos de espera de vehículos detenidos y la longitud de las colas en todos los cruces.
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Así mismo, en el marco de las “Lightning Talks” los estudiantes Jorge Mora, de la maestría en Ingeniería Electrónica y de Computadores y César Garrido, de la maestría en Ingeniería Eléctrica hablarán de sus proyectos de investigación. Joreg mostrará su trabajo titulado “Reconocimiento de órdenes multimodales en interacción humano robot” que busca darle la capacidad al robot tipo pepper de ser un apoyo en un laboratorio de ingeniería de la Universidad, en donde hará funciones como el seguimiento de las normas de los laboratorios, la navegación segura dentro del laboratorio y la capacidad de acercarse a quienes tienen dudas. Por su parte, César presentará su trabajo “Sistema de gestión de la energía para microrredes basado en Aprendizaje por Refuerzo” que se busca implementar (en simulación) un sistema de gestión de la energía (EMS) para microrredes, utilizando inteligencia artificial. Específicamente el EMS se construye utilizando algoritmos del estado del arte de aprendizaje por refuerzo.
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Además, dos estudiantes presentarán su poster sobre los trabajos que vienen realizando a nivel de pregrado y posgrado en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Electrónica. Sofía Gutiérrez, estudiante de Ingeniería Electrónica presentará el poster “Predicción de radiación solar usando Machine Learning” cuyo objetivo fue predecir la radiación solar para lograr una posterior implementación de paneles solares como fuentes de energía renovable. Para esto se solicitaron datos al IDEAM y al Laboratorio Nacional de energías renovables estadounidense (NREL) por sus siglas en inglés. Por su parte, Jonathan Roncancio, estudiante de la maestría en Ingeniería Electrónica, expondrá su poster “DeepMAP: Deep Modular Attention for Air Quality Prediction” que trata sobre cómo fusionar la la información de varias estaciones de forma inteligente puede mejorar el desempeño de los modelos de predicción de la calidad del aire. Su propuesta se enfoca en crear una arquitectura de red neuronal modular que utiliza la información de N estaciones para predecir la concentración de material particulado de 10 micras (PM10) en un sitio específico.
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