El objetivo del presente proyecto profesional es diseñar una propuesta para introducir al mercado el ecógrafo portátil Sonic Care a partir de pruebas de producto aplicando el método Lean Startup en 30 centros de salud privados en los conos este y norte de Lima Metropolitana. El primer capítulo, delimita el proyecto profesional centrando la problemática en la tercera causa de la exclusión social de los servicios de salud: Las fallas en la gestión y/o asignación de los recursos, específicamente en el caso del equipamiento y tecnología adecuados. Se decidió centralizar la investigación en los distritos de la zona norte: Comas, Carabayllo, Puente Piedra y un distrito de la zona este: San Juan de Lurigancho. Esta decisión se tomó considerando tres características importantes de los distritos: Demografía, Nivel Socioeconómico y Ubicación Geográfica. El segundo capítulo contiene el Marco Teórico usado para realizar este proyecto profesional. El tercer capítulo, corresponde a la metodología utilizada. Con respecto a este último punto, al alcance del proyecto es exploratorio descriptivo, asimismo, el enfoque que se adoptó es el mixto. Se utilizó el método Lean Startup y su herramienta transversal Experiment Board a lo largo de cinco iteraciones. Las herramientas para el recojo de información que se utilizaron son el Cardsorting, Malla Receptora de Información y Entrevistas Semi-Estructuradas. En el capítulo cuatro, mediante las dos iteraciones realizadas, se encontró el problema específico que atravesaban los centros de salud con respecto a las fallas en la gestión y/o asignación de los recursos. De esta manera, utilizando Cardorting y entrevistas semiestructuradas pudimos encontrar que el problema principal de estos centros de salud era el uso de ecógrafos antiguos que por tener esta característica, pueden contribuir a la generación de diagnósticos herrados. Por último, la posible solución al problema encontrado viene a ser un ecógrafo nuevo y a bajo costo. En el quinto capítulo, definimos a los posibles clientes potenciales del ecógrafo portátil Sonic Care: Centros de salud ubicados en zonas de NSE D. Asimismo, en este capítulo se describe cual es el producto mínimo viable utilizado en la quinta iteración: El ecógrafo portátil Sonic Care. A su vez, a través de la herramienta de maya receptora de información se determinó cuáles son las características que debería tener el producto mínimo viable para tener éxito con los clientes potenciales que se están eligiendo y generar un prototipo 2.0. En el último capítulo, se detalla la propuesta final del proyecto profesional plasmada en un Lean Canvas. Los elementos descritos en el Lean Canvas son el problema, la solución, las métricas, la propuesta de valor, las ventajas competitivas, los canales de comunicación y el segmento de clientes a los que atenderemos. El resultado de este ejercicio serán los lineamientos básicos en los que, en el futuro, debe basarse un plan de negocios para comercializar el ecógrafo Sonic Care. / Trabajo de suficiencia profesional

El proyecto desarrolló un software para la identificación y localización de manera rápida de variedades de plantas de quinua Utilizando datos y la inteligencia artificial. Se halló patrones para la identificación de quinua, que permita determinar la similitud con otras de la misma especie, de forma rápida y confiable. El software realizará una búsqueda en los repositorios de datos de la comunidad científica, para luego analizarlos en busca de patrones que los identifique como parte de las diversas variedades de quinua. Esta investigación apoyó a la comunidad científica ligada a la investigación en agricultura a encontrar variedades de plantas de quinua con características que les permita mejorar y conservar el recurso genético de Chenopodium Quinoa. La comunidad científica que investiga en el campo biológico, cada día se enfrenta a mayores retos que implican el manejo de enormes volúmenes de datos que crecen de manera exponencial en tamaño y complejidad, es así que uno de los problemas que presenta la empresa es de no tener un resultado exacto en el momento de identificar una determinada planta de quinua, hasta hoy se realiza de forma manual por los especialistas, requiriendo tiempo y esfuerzo para su correcta identificación y localización entre sus variedades. Es por ello que se desarrolló un software por medio de un algoritmo de reconocimiento de imágenes que ayudará a los investigadores que requieren procesar grandes volúmenes de información en el menor tiempo posible con la mayor fiabilidad. El proyecto pretende obtener un software que utilizando datos y la inteligencia artificial, pueda realizar el análisis automático, aportando información a los investigadores que requieren procesar grandes volúmenes de información en el menor tiempo posible con la mayor fiabilidad. Con base en esto, el presente trabajo consiste en automatizar el proceso de identificación y localización de las plantas de quinua, para la localización se tuvo el apoyo del GPS, y para el proceso de identificación se basó en imágenes fotográficas, utilizando reconocimiento de patrones, teniendo como objetivo general la construcción de un software para la identificación y localización de las diversas variedades de la planta de quinua, utilizando procesamiento de imágenes para lograrlo.

Los métodos tradicionales de escaneo 3D requieren de un contacto físico directo con los objetos a escanear. En algunos casos demandan incluso la rotación y movimiento constante de estos, lo cual representa un riesgo para objetos frágiles como las piezas arqueológicas. Si ignoramos este factor de riesgo podemos causar daños irreparables y frustrar el proceso de documentación de estas. Por otro lado, existen técnicas de escaneo 3D sin contacto - pasivas que no requieren de una interacción directa con los objetos. Es por ello que se propone desarrollar un software que permita escanear piezas arqueológicas usando las técnicas de reconstrucción tridimensional mediante conceptos de visión artificial, aprendizaje de máquina, data augmentation y mallas poligonales. Para lograr nuestro cometido se parte de un set inicial de 962 huacos peruanos pre escaneados proporcionados por el grupo de Inteligencia Artificial PUCP. Con este conjunto de datos se genera una extenso volumen de imágenes los cuales son procesados y utilizados para el entrenamiento de un modelo de aprendizaje de máquina. Segundo, al obtener unos primeros resultados se propone llevar a cabo la técnica de data augmentation para extender nuestra data disponible, normalizarla, segmentarla y con ello entrenar múltiples modelos bajo 2 experimentos definidos. Todo ello nos permite mejorar los resultados de reconstrucción de objetos 3D considerando la alta variabilidad de huacos peruanos. Finalmente se implementa una interfaz gráfica la cual permite al usuario interactuar con el proyecto desarrollado. En conclusión, se logra desarrollar una herramienta de software que nos permite cargar videograbaciones reales de piezas arqueológicas (bajo ciertos parámetros establecidos), procesar los archivos, visualizar y descargar los resultados obtenidos como mallas poligonales (reconstrucciones 3D almacenados en el computador).

El presente proyecto de tesis consiste en el diseño e implementación de un filtro de mediana 2D acelerado por GPU. El filtro es capaz de operar con valores en punto fijo y valores en punto flotante, además de hacer uso de un algoritmo que no cause divergencia permitiendo así que el desempeño de la ejecución del programa no disminuya. El primer capítulo muestra los conceptos básicos del filtro de mediana 2D y de los GPUs. Se establece el contexto y la problemática que se busca resolver, se mencionan implementaciones previas como parte del estado del arte y se indican los objetivos a cumplir con la presente tesis. En el segundo capítulo se establece la teoría de los métodos que se utilizaran para el desarrollo del filtro. Adicionalmente, se mencionan técnicas para aumentar el desempeño del programa de forma independiente al desarrollo del filtro. En el tercer capítulo se establece el diseño del filtro a implementar, mencionando las consideraciones necesarias para la ejecución satisfactoria del programa y las técnicas utilizadas para aumentar el desempeño por medio del código. En el cuarto capítulo se muestra los resultados tras la ejecución del filtro sobre un grupo de imágenes. Se comparan los resultados obtenidos por la presente implementación contra implementaciones previas. Finalmente se muestra las conclusiones a las que se llegaron con la presente tesis, mencionando recomendaciones para añadir al trabajo realizado.

La elastografía abarca un grupo de técnicas no invasivas para la caracterización de tejidos como complemento al diagnóstico médico de diversas patologías. Una de estas técnicas es la elastografía por campo reverberante (R-SWE, por sus siglas en inglés), la cual consiste en generar un campo reverberante en el tejido de interés mediante múltiples fuentes de vibración asumiendo una distribución isotrópica de ondas planas para facilitar el cálculo de la velocidad de onda de corte (SWS, por sus siglas en inglés). Su factibilidad ha sido validada para la caracterización de mamas, hígado, riñones, músculo y pie; sin embargo, el cálculo de la SWS ha sido comprobado mientras se verifique la uniformidad del campo. El modelo actual que valida la estimación de la SWS se basa en la umbralización del coeficiente de determinación R2, el cual es producto del ajuste de curva a la autocorrelación de la velocidad de partículas, no obstante, este no analiza propiamente el concepto de uniformidad. En el presente trabajo, se presenta el estudio del fenómeno de uniformidad en un campo reverberante, mediante la extracción y análisis de estimadores estadísticos usados en campos reverberantes de ondas electromagnéticas con sus equivalencias en ondas mecánicas. Se propone un modelo identificación de campos reverberantes uniformes para la asistencia de la R-SWE, basado en clasificadores automáticos basados en regresión logística, análisis discriminante lineal y máquinas de vector soporte (con kernel lineal y gaussiano) con exactitudes de 0.713, 0.729, 0.732 y 0.817, respectivamente.

En diversos cruces de avenidas de la ciudad de Lima, se observan patrones anormales de comportamiento peatonal, inadecuada semaforización y diseño vial no ideal para los peatones. Estos últimos son los más vulnerables en los accidentes de tránsito y son quienes deberían requerir mayor prioridad en el diseño de intersecciones. Para mejorar los diseños de las intersecciones se requiere datos de flujo peatonal, que se pueden medir de diversas maneras. Actualmente, el método de conteo de peatones utilizado es manual, el cual es realizado por equipos de personas desde una esquina o mediante una grabación y que tiene una baja eficiencia por error humano, además del costo por hora que ello implica. Por esta razón, la presente tesis expone nuevos métodos de conteo más eficaces ejecutados en una intersección conocida y sus resultados comparados con cifras esperadas. El primer capítulo de la tesis presenta el marco problemático que justifica la importancia de la presente tesis, los métodos generales usuales para detección de peatones y expone los objetivos de la tesis. El segundo capítulo describe los fundamentos teóricos sobre procesamiento de imágenes utilizados para el desarrollo de los posteriores capítulos y los métodos específicos para cada etapa del algoritmo. El tercer capítulo enumera los pasos de la propuesta para el conteo de peatones, las funciones implementadas y librerías utilizadas para cada una de las etapas de esta aplicación. Por último, el cuarto capítulo revisa los resultados de la propuesta por cada etapa para diferentes videos y hace un análisis de estos para su recomendación de uso en futuras aplicaciones.

El desarrollo de los drones ha ido en aumento con el paso de los años, logrando cada vez máquinas más complejas y capaces de implementarse en tareas de uso militar y civil, por ejemplo en búsqueda y rescate de personas, fotografía, entretenimiento, carreras, transporte de objetos, entre otros. Este estudio resume el desarrollo de un concepto de solución de un módulo mecatrónico capaz de darle a un dron la habilidad de realizar aterrizajes precisos sobre plataformas que se encuentran en movimiento. Primero, se investigan trabajos previos que comparten objetivos con este proyecto en el aspecto de hardware, software, técnicas de procesamiento de imágenes, técnicas de control e implementación. Luego, basado en una lista de requerimientos y una estructura de funciones se proponen conceptos de solución preliminares y se evalúan bajo aspectos técnico-económicos. Finalmente, se mejora la solución obtenida después de la evaluación y se obtiene un diseño conceptual óptimo del módulo capaz de proporcionar a un dron la habilidad anteriormente mencionada.

En el presente trabajo se diseña un sistema mecatrónico para la prevención de la excesiva pesca de anchovetas jóvenes; es decir, especies que aún no se han reproducido, con el fin de evitar el uso indiscriminado del recurso y ayudar al cumplimento de las reglas impuestas por el Instituto del Mar Peruano (IMARPE) y por el Ministerio de Producción (PRODUCE) con respecto a la pesca de anchovetas. Estas normas expresan que solo se puede pescar un cardumen donde la cantidad de juveniles, especies con menos de 12cm, sea menor al 10% del cardumen (Ministerio de Producción, 2015). Por ello, el sistema tiene como función principal informarle al usuario el porcentaje de especies jóvenes y adultas encontradas en el cardumen respecto al total. Con dicho fin, el sistema de visión del vehículo sumergible grabará un video usando cámaras estereoscópicas y posteriormente enviará dicho video al computador ubicado en la embarcación. Este computador es el encargado de procesar el video e indicarle al usuario los porcentajes de juveniles y adultos. El trabajo comienza con la investigación de la problemática y tomando como referencia un diseño conceptual desarrollado previamente. Posteriormente, se enuncian los objetivos y el alcance del proyecto. Con dicha información se inicia el diseño por subsistemas, en el cual se realizan los cálculos y selecciones necesarias para los componentes del sistema mecatrónico. Además, se comprueba el funcionamiento de la propuesta mediante un análisis a la estructura del vehículo y una simulación con el algoritmo de visión desarrollado. Finalmente, se obtienen los costos del proyecto, los cuales han sido divididos en costos de componentes y de fabricación.

La hidrofobicidad es la propiedad que tienen algunos elementos para repeler el agua. Esta juega un rol importante en el desarrollo de nuevos productos dentro del comercio de pinturas, insecticidas, tintes, alimentos en polvo disolventes, remedios, combustibles, vidrios automotrices, entre otros. Estudios actuales, indican que el nivel de hidrofobicidad se puede determinar al analizar el ángulo que se forma entre una superficie y la recta tangente que pasa por el punto de intersección entre la gota y la superficie. Actualmente, existen diferentes equipos comerciales para laboratorio que se utilizan para calcular el ángulo. De este modo, se determina si una superficie es impermeable o no y en qué magnitud. Usualmente, estos equipos realizan la dosificación de la gota y el análisis de forma automática. Para ello, capturan una imagen que evidencia el comportamiento de la gota en la superficie a evaluar y la analizan digitalmente de forma manual. En el presente trabajo de tesis se diseñó un sistema mecatrónico que permite realizar pruebas de hidrofobicidad utilizando un algoritmo de procesamiento de imágenes digitales a nivel laboratorio. El primer capítulo comprende el análisis del estado del arte y la definición de los conceptos necesarios para la implementación del diseño mecatrónico. El segundo capítulo, comprende el diseño conceptual de la tesis, así como los requerimientos del diseño. El tercer capítulo, presenta la realización de los cálculos mecánicos, la elaboración de planos mecánicos de ensamble y despiece de las piezas diseñadas. Así mismo, contiene el esquema electrónico y la selección de los componentes electrónicos, finalmente, el capítulo presenta el desarrollo del algoritmo del funcionamiento del sistema. El cuarto capítulo, explica el funcionamiento de la interfaz de usuario, así como las pruebas y resultados realizados por el algoritmo codificado. Finalmente, el quinto capítulo, comenta los costos finales estimados de todo el diseño mecatrónico. Como conclusiones del presente trabajo, se logró diseñar un sistema mecatrónico que permita el cálculo de hidrofobicidad de un material. Así mismo, se logró elaborar una interfaz gráfica que permita seleccionar una imagen y se logró evaluarla con un algoritmo de procesamiento de imágenes en diferentes materiales obteniendo un error máximo de 1.3% de exactitud. Finalmente, se logró proponer un diseño cuyo costo total representa el 47.6% del precio final de productos comerciales existentes en el mercado.

El presente proyecto de fin de carrera busca presentar un aporte al campo de la agricultura de precisión, el cual tiene como propósito aplicar y desarrollar nuevos mecanismos tecnológicos para optimizar las tareas involucradas en la agricultura. Una de las herramientas dentro de la agricultura de precisión es la percepción remota, con la cual se pueden obtener imágenes de los campos de cultivo a gran altura, permitiendo la identificación de características que no son fácilmente visibles cuando se está al nivel del suelo. Las imágenes capturadas mediante la percepción remota son empleadas por diversos especialistas en la interpretación de determinados índices de vegetación, cuyos resultados ayuden a facilitar y mejorar las tareas del agricultor. La captura de dichas imágenes es obtenida a través de sensores remotos colocados en satélites, aviones y actualmente, el uso de vehículos aéreos no tripulados (Unmanned Aerial Vehicle – UAV) ha sufrido un considerable incremento. Sin embargo se presentan algunos inconvenientes con respecto al procesamiento de las imágenes adquiridas por los UAVs. En primer lugar debido a la necesidad de monitoreo constante, es necesario que los UAVs sobrevuelen la zona a tratar periódicamente, generando una gran cantidad de imágenes de una misma zona a tratar en diferentes periodos de tiempo, resultando que en cada captura las imágenes de la misma zona presentan distintas características: traslación y rotación espacial (considerando un punto de referencia fijo) e iluminación. En segundo lugar, debido a la necesidad de determinación de parámetros de vegetación, temperatura, humedad, entre otros, es necesaria la obtención de imágenes con cámaras que trabajen en diferentes bandas del espectro electromagnético (bandas de color azul, rojo, verde e infrarrojo). En algunas ocasiones una sola cámara no trabaja en todas las bandas del espectro por lo que se requiere colocar más de una cámara en el UAV, con el resultado de que las imágenes capturadas de una misma zona no están alineadas espacialmente debido a la posición de las cámaras en el UAV. De este modo se hace necesario de algún método que permita la alineación de las imágenes capturadas por los UAVs, ya sea que estas provengan de diferentes puntos de vista o de diferentes sensores, para una misma zona a tratar. Al procedimiento requerido para la alineación de dos o más imágenes de un mismo objeto de interés se le conoce como registro de imágenes.