Anuario 2018 - Universidad ORT Uruguay

66 Anuario 2018 SmartBin - sistema de gestión de contenedores de residuos Autores: Pedro Barrios, Fabricio Giordano y Joaquín Muse Organización: IFSC Uruguay Este proyecto, enmarcado en el paradigma de Internet de las Cosas (IoT), surge a partir del requerimiento de IFSC Uruguay para la mejora del tiempo de respuesta ante el incendio de un contenedor de residuos en la vía pública. La implementación de la solución, abordada desde las perspectivas de infraestructura, telecomunicaciones y software, fue llevada a cabo en forma paralela con un equipo integrado por estudiantes de la Licenciatura en Telecomunicaciones que desarrolló una plataforma de hardware, y contó con el apoyo de consultores de IFSC. El proyecto incluyó el manejo de múltiples sensores remotos que operan sobre la plataforma. La plataforma web Smartbin incluye, además de la adquisición de datos remotos, la gestión de usuarios y roles, el autoaprovisionamiento de contenedores y reportes por distintos tipos de criterio. Carrera: Licenciatura en Sistemas Tutor: Dra. Helena Garbarino Sportex: plataforma de organización de eventos deportivos Autores: Agustín García e Ignacio Vargas Organización: Kinamic El objetivo de este proyecto es brindar a quienes cuentan con un smartphone una alternativa fácil para organizar eventos deportivos. Fue diseñado y desarrollado a partir de un relevamiento de los requisitos planteados por el cliente, la empresa Kinamic. La plataforma permite a los usuarios unirse a eventos deportivos de su interés, confirmando asistencia. Asimismo, los usuarios pueden crear y monitorear sus propios eventos, enviando invitaciones a quienes deseen o abriendo el evento al público, para que cualquier usuario de la aplicación pueda unirse. La plataforma está compuesta por una aplicación móvil para dispositivos Android, desarrollada en React Native que consume una API REST realizada con .Net Core, con una base de datos SQL Server. Incluye además una aplicación web ASP.NET MVC para las tareas de administración. La plataforma también utiliza la tecnología Machine Learning para dar sugerencias de eventos más precisas a los usuarios. La implementación de Machine Learning usa el algoritmo K-Nearest Neighbors y consume datos de aprendizaje directamente de la aplicación móvil. Carrera: Ingeniería en Sistemas Tutor: Ing. Diego De León PROYECTOS DE ESTUDIANTES CON ORGANIZACIONES EXTERNAS 20 18