El presente trabajo consiste en el desarrollo del diseño de un USV (Unmanned Surface Vehicle), en español vehículo de superficie no tripulado, el cual debe ser capaz de monitorear la calidad de agua y recolectar muestras representativas de agua de los lagos. La problemática que incentivo este trabajo es la necesidad de un control de calidad de agua sencillo y rápido, que pueda ser realizado por una persona en un área amplia y en menor tiempo, con el objetivo de mejorar la gestión de los recursos hídricos (lagos). El USV es operado de manera remota (red de área local) por un operario que lo posicionara en el punto deseado de recolección; el proceso de recolección de muestras se realiza de manera automática mediante el uso de un cabestrante eléctrico y un sensor de profundidad para conocer la posición a la que se encuentra el sistema de recolección. El trabajo realizado comp...

El presente trabajo consiste en el desarrollo del diseño de un USV (Unmanned Surface Vehicle), en español vehículo de superficie no tripulado, el cual debe ser capaz de monitorear la calidad de agua y recolectar muestras representativas de agua de los lagos. La problemática que incentivo este trabajo es la necesidad de un control de calidad de agua sencillo y rápido, que pueda ser realizado por una persona en un área amplia y en menor tiempo, con el objetivo de mejorar la gestión de los recursos hídricos (lagos). El USV es operado de manera remota (red de área local) por un operario que lo posicionara en el punto deseado de recolección; el proceso de recolección de muestras se realiza de manera automática mediante el uso de un cabestrante eléctrico y un sensor de profundidad para conocer la posición a la que se encuentra el sistema de recolección. El trabajo realizado comp...

El presente trabajo de investigación aborda la implementación, análisis y selección de distintos modelos de redes neuronales recurrentes (RNN) y convolucionales (CNN) para la detección de emociones en texto y rostros; los cuales pueden ser utilizados como módulos adicionales en agentes conversacionales de tiempo real como son chatbots o robots sociales. Los módulos de detección permiten a los agentes conversacionales poder entender cómo se sienten las personas durante la interacción con ellas; conociendo estos estados los agentes conversacionales pueden responder empáticamente. En primer lugar, se revisará la literatura sobre como los agentes conversacionales buscan ser más empáticos, así como los métodos de detección de emociones mediante distintos canales como texto y rostros. Luego, se procede a recolectar y pre-procesar bases de datos públicas para el entrenamiento ...

El presente trabajo de investigación aborda la implementación, análisis y selección de distintos modelos de redes neuronales recurrentes (RNN) y convolucionales (CNN) para la detección de emociones en texto y rostros; los cuales pueden ser utilizados como módulos adicionales en agentes conversacionales de tiempo real como son chatbots o robots sociales. Los módulos de detección permiten a los agentes conversacionales poder entender cómo se sienten las personas durante la interacción con ellas; conociendo estos estados los agentes conversacionales pueden responder empáticamente. En primer lugar, se revisará la literatura sobre como los agentes conversacionales buscan ser más empáticos, así como los métodos de detección de emociones mediante distintos canales como texto y rostros. Luego, se procede a recolectar y pre-procesar bases de datos públicas para el entrenamiento ...