Listar Maestría en Automatización y Control Industrial por fecha de publicación
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Evaluación del uso de técnicas de machine learning para el análisis de patrones de interferencia modal en sensores de specklegramas de fibra óptica
(Facultad de Ingenierías, Magíster en Automatización y Control Industrial, 2023)Los sensores de specklegrama de fibra óptica (FSS), basan su funcionamiento en el análisis de las imágenes tipo speckle que se obtienen a la salida de una fibra multimodo. Estos specklegramas contienen información del ... -
Desarrollo metodológico para la obtención de modelos espaciales del subsuelo, de uso en prospección en geociencias, mediante métodos de machine learning con datos geológicos, geofísicos y geomecánicos
(Facultad de Ingenierías, Magíster en Automatización y Control Industrial, 2023)La extracción de recursos minerales es una necesidad fundamental para el mundo. Sin su extracción, gran parte de los utensilios y herramientas a los cuales estamos acostumbrados en nuestra vida cotidiana dejarían de existir: ... -
Conversor modal óptico sintonizable basado en una red de difracción grabada en fibra óptica de pocos modos para su uso en sistemas de multiplexación por división modal
(Facultad de Ingenierías, Magíster en Automatización y Control Industrial, 2023)En las últimas décadas, el tráfico de información transportado por las redes de fibra óptica monomodo ha crecido exponencialmente con el acceso a las tecnologías de la información y la comunicación, generando una demanda ... -
Detección de estrés en cultivos agrícolas con datos espectrales utilizando métodos de selección de bandas
(Facultad de Ingenierías, Magíster en Automatización y Control Industrial, 2023)Los sensores espectrales permiten obtener información sobre las propiedades del material a través de la luz reflejada. A partir de este tipo de datos se estudia el estrés abiótico nutricional en los cultivos de maíz, fríjol ...