Las bibliotecas se adaptan a los tiempos de COVID-19.
Estamos disponibles de lunes a jueves de 9:00 a 18:00hs. y viernes de 9.00 a 17:00hs.
Si necesitas retirar libros no disponibles en las colecciones de ebooks puedes llamar al 29021505 o enviar un email a consulta_bibcen@ort.edu.uy / consulta_bibpoc@ort.edu.uy para coordinar día y hora en que puedas venir a buscarlos.

Desde el martes 16 de junio habilitamos la lectura individual en sala, previa reserva y limitada a materiales de uso restringido, que no puedan retirarse en préstamo. Agenda tu turno por un máximo de 2 horas.
Nos cuidamos entre todos.

Detalles de la obra

Título:
Sistema de soporte a las decisiones de riego con herramientas de aprendizaje automático
Autor(es):
Bastarrica Boghossian, Felipe; Espíndola González, Emiliano; Frommel Araújo, Fabián
Pie de imprenta:
Montevideo: Universidad ORT Uruguay, 2018
Descripción física:
190 p. diagrs., tbls., fot., grafs. En línea
Nota de tesis:
Proyecto (Carrera Universitaria). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería. Montevideo, 2018. Calificación: 95/100
Título obtenido:
Entregado como requisito para la obtención del título de Ingeniero en Telecomunicaciones e Ingeniero en Electrónica
Tutor:
Ruben Andrés Ferragut Varela
Tribunal:
Gabriel Pablo Gómez Sena; Germán Capdehourat Longres
Resumen:
El presente trabajo expone la investigación y desarrollo para crear un sistema de monitoreo, visualización y pronóstico de variables relacionadas al estado de un terreno controlado, que pretende asistir en la toma de decisiones del riego. El proyecto surge por la inquietud de incorporar tecnologías de comunicación, de Internet de las cosas y técnicas de aprendizaje automático para optimizar la agricultura de regadío. Además, se busca integrar una interfaz amigable al usuario, que permita conocer, a usuarios no expertos, el estado de su predio y las posibles predicciones a futuro. Se diseñó y construyó un sistema que posibilita el sensado de variables y recolección de datos para su almacenamiento y procesamiento en la nube, y posterior visualización de los resultados en una interfaz de usuario web. Se logró construir un sistema integral para la adquisición de datos de un predio dado y el análisis de los mismos. Además, se pudo conseguir un conjunto de datos externo suficiente para confirmar la validez de los algoritmos de aprendizaje automático trabajados en el proyecto.
Referencias bibliográficas:
Incluye glosario, bibliografía y anexos
Idioma:
Español
Tipo de material:
[Trabajo Final de Carrera]
Ubicación física:
Disponible en línea

Archivos asociados:

Archivo Tamaño Formato
Proyecto 15MB application/pdf
Informe del corrector 28kB application/pdf