Anuario 2016 - Universidad ORT Uruguay

72 Anuario 2016 Reconocimiento de imágenes para el agro Autores: Brandon Assandri, Santiago Estragó, Diego Méndez e Ignacio Robayna Organización: Quanam Este proyecto surge de la necesidad que manifiestan los productores agrícolas de contar con diagnósticos con alto nivel de certeza a los problemas que pueden enfrentar sus cultivos y de obtener información válida, profesional y actualizada. Como forma de enfrentar este problema, el equipo desarrolló un prototipo funcional que consta de dos aplicaciones: una móvil para los usuarios principales y un sitio web de carácter administrativo. La aplicación móvil se utiliza para consultar y recibir un diagnóstico estimativo de la enfermedad que un cultivo padece, junto con información útil, acciones recomendadas y una lista de asesores a los cuales es posible contactar. Cuenta además con una sección de reportes históricos de las enfermedades diagnosticadas y un mapa fitopatológico que permite a los productores y asesores tener información actualizada y optimizar los tiempos y la calidad de sus conclusiones. El sitio web, de uso interno de Quanam, presenta un modelo cognitivo de reconocimiento de imágenes donde es posible gestionar las enfermedades, así como también gestionar a los usuarios. Carrera: Licenciatura en Sistemas Tutor: Pablo Hernández Desarrollo y evaluación de usabilidad de software para dispositivo médico intraoperatorio Autores: Pablo Arreche y Verónica Arreche Organización: Proyecto F, empresa creada para la ejecución de un proyecto de investigación y desarrollo que es cofinanciado por la Agencia Nacional de Investigación e Innovación (ANII) Esta tesis de grado se enmarca en un contexto de investigación orientado a la usabilidad de dispositivos médicos en el intraoperatorio que redunden en un mayor éxito quirúrgico. Consiste en el desarrollo de un software para un dispositivo táctil cuyos aspectos involucran: adquirir imágenes en el espectro visible e infrarrojo cercano, proveer la capacidad de realizar transformaciones sobre las imágenes en tiempo real, cuantificar las regiones de interés y superponer ambos espectros. Carrera: Ingeniería en Sistemas Tutor: Santiago Matalonga PROYECTOS DE ESTUDIANTES CON ORGANIZACIONES EXTERNAS 20 16