Trabajos finales aprobadoshttps://hdl.handle.net/20.500.12219/14232026-08-20T09:09:31Z2026-08-20T09:09:31ZMachine Learning en aplicación móvil para la clasificación del estado de la abeja reina mediante sonidohttps://hdl.handle.net/20.500.12219/63182026-08-10T12:14:57Z2024-12-17T00:00:00ZMachine Learning en aplicación móvil para la clasificación del estado de la abeja reina mediante sonido
Este informe describe el desarrollo de"Queen Bee Monitor”,una aplicación móvil para dispositivos Android que emplea machine learning para de terminar el estado de la abeja reina en colmenas de Apis Mellífera mediante grabaciones de audio. Su propósito es agilizar y optimizar el proceso de com probación de la abeja reina presente, así como mejorar la eficiencia en proce dimientos para el cambio de reina. La clasificación de estados incluye: reina presente, reina ausente, reina rechazada y reina aceptada. La app desarrollada implementa dos modelos de machine learning. El primer modelo verifica si el audio proporcionado por el usuario corresponde a sonidos de abejas, y solo en caso afirmativo,elsegundomodeloinfiereelestadodelareina.Lamayorparte de los datos de audio utilizados para el entrenamiento de los modelos son de acceso público, disponibles en línea, con excepción de aquellos grabados en la zona. Se emplearon técnicas de remoción de outliers, corrección de etiquetas y balanceo de clases para mejorar la calidad de los datos. Las pruebas de campo confirmaron la utilidad de la aplicación para un diagnóstico rápido del estado de la abeja reina, reduciendo significativamente el tiempo requerido para de terminar su presencia o ausencia. Esta herramienta facilita la gestión eficiente de las colmenas, especialmente durante el cambio de reina.
Fil: De Sosa, Héctor. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ingeniería. Carrera de Ingeniería en Computación; Argentina.; Fil: Zakowicz, Sandro Daniel. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ingeniería. Carrera de Ingeniería en Computación; Argentina.
2024-12-17T00:00:00ZDiseño e implementación de una consola portátil de emulación de videojuegos retro basada en Raspberry Pi Zero 2 Whttps://hdl.handle.net/20.500.12219/62552026-05-17T21:00:24Z2026-03-13T00:00:00ZDiseño e implementación de una consola portátil de emulación de videojuegos retro basada en Raspberry Pi Zero 2 W
El proyecto consiste en el diseño e implementación de una consola portátil de emulación de videojuegos retro basada en RetroArch sobre Raspberry Pi Zero 2 W. El prototipo incluye una pantalla LCD de 5’’, un amplificador para parlantes integrados,
junto con un sistema de alimentación autónoma y recargable. Cuenta con un gamepad inalámbrico basado en ESP-32, que se conecta a la Raspberry Pi Zero 2 W vía bluetooth, permitiendo la detección y transferencia de hasta 8 botones digitales y un stick analógico. La plataforma RetroArch gestiona la emulación de múltiples sistemas clásicos, y posibilita la configuración de controles. Además, se cuenta con un frontend personalizado, que simplifica la navegación entre distintas consolas, la conexión Wi-Fi, la visualización de opciones, y la apertura de un servidor local sobre el cual se pueden transferir tanto los archivos de los videojuegos como canciones que sean propiedad del usuario, y que posteriormente se ejecutarán en el dispositivo. El diseño integra de manera cohesiva hardware y software, incluyendo sistemas de alimentación
autónoma, control de entradas, salida de audio y video, y comunicación inalámbrica.
Fil: Becker, Ismael Lucas. Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ingeniería. Carrera de Ingeniería en Computación; Argentina.; Fil: Stehr, Mateo Nicolás . Universidad Nacional de Misiones. Facultad de Ingeniería. Carrera de Ingeniería en Computación; Argentina.
2026-03-13T00:00:00Z