Diseño e implementación de un robot híbrido autónomo utilizando inteligencia artificial para la desinfección del SARS-CoV-2 en el Hospital Geriátrico Militar

Descripción del Articulo

El presente proyecto de tesis consistió en desarrollar e implementar un robot híbrido autónomo utilizando Inteligencia Artificial para la desinfección del Sars-Cov-2 en el Hospital Militar Geriátrico, para mejorar la eficiencia de erradicación del patógeno en superficies transitadas por personas. Se...

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Detalles Bibliográficos
Autor: Encinas Cantaro, Juan Jose
Formato: tesis de grado
Fecha de Publicación:2023
Institución:Universidad Ricardo Palma
Repositorio:URP-Tesis
Lenguaje:español
OAI Identifier:oai:repositorio.urp.edu.pe:20.500.14138/6983
Enlace del recurso:https://hdl.handle.net/20.500.14138/6983
Nivel de acceso:acceso abierto
Materia:Robot Híbrido Autónomo
Impresora 3D
Inteligencia Artificial
Luz Ultravioleta
COVID-19
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.02
Descripción
Sumario:El presente proyecto de tesis consistió en desarrollar e implementar un robot híbrido autónomo utilizando Inteligencia Artificial para la desinfección del Sars-Cov-2 en el Hospital Militar Geriátrico, para mejorar la eficiencia de erradicación del patógeno en superficies transitadas por personas. Se diseñó, simuló e implementó con éxito el sistema mecánico, eléctrico, electrónico e informático para la construcción del robot de desinfección, donde se realizaron los análisis de elementos finitos: Von Mises, Deformación Unitaria y Factor de Seguridad para todas las partes del robot y luego se implementó en una impresora 3D, garantizando el correcto desplazamiento del robot. En paralelo, se fabricó y comprobó el funcionamiento del circuito eléctrico-electrónico donde se realizaron los diseños, cálculos y selección de los componentes utilizados para una correcta distribución de energía y procesamiento de señales del robot. Asimismo, una vez realizado los cálculos necesarios, se verificó el funcionamiento del sistema de visualización del robot mediante una cámara y una interfaz gráfica de usuario indicando el tipo de señal adquirida en tiempo real, la red neuronal convolucional fue utilizada para el reconocimiento de patrones y de esta manera obtuvo una efectividad del 92% para la detección, y el algoritmo de lógica difusa para el desplazamiento y evasión de obstáculos del robot mediante 21 reglas difusas. Consiguiente a esto, se realizó la implementación del robot, y se obtuvieron los resultados que cumplieron con los objetivos generales y específicos de este proyecto. Finalmente, en las pruebas y resultados que se aplicaron, el sistema fue probado y desarrollado para uso hospitalario, para verificar su funcionalidad y el cumplimiento de los objetivos propuestos, se desarrollaron las pruebas de control y manejo del sistema y se verificó su correcto funcionamiento elevando el nivel de asepsia utilizando las propiedades germicidas de la radiación ultravioleta de las luces UV-C para eliminar el 98.5% del virus, mejorando las condiciones de trabajo del personal hospitalario e incrementar la seguridad de los pacientes alojados en estos centros de atención y reducir la propagación del COVID-19.
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