@article{Romero Álvarez_Moya Garzón_León Vargas_Losada Ordóñez_Flórez Godoy_2021, title={SISTEMAS INTELIGENTES AUTÓNOMOS PARA EJECUTAR MISIONES DE BÚSQUEDA Y RECONOCIMIENTO}, url={https://acofipapers.org/index.php/eiei/article/view/1766}, DOI={10.26507/ponencia.1766}, abstractNote={<p>Los Sistemas Inteligentes Autónomos - SIA utilizan Inteligencia Artificial – IA para aprender de su entorno y planificar sus acciones a partir de las reacciones obtenidas del medio en el cual se desenvuelven. Un SIA puede ser robot virtual –bot- que entabla conversaciones con seres humanos o con otros bots, aprende de estas conversaciones y ejecuta acciones al respecto, tal como realizar una inversión financiera o contrarrestar un ciberataque. Un robot físico también es un SIA, ya que utiliza sensores para captar información de su medio, aprende de dicha información y toma decisiones, tal como un dron diseñado para entregar paquetes o un vehículo terrestre autónomo.  El desarrollo de SIA supone la integración de diversas tecnologías, como robótica, inteligencia artificial, aprendizaje de máquina, sistemas embebidos, sensórica, aplicaciones móviles, visión artificial y Procesamiento de Lenguaje Natural – PLN.</p> <p>El Semillero de Investigación en SIA de la Universidad El Bosque, ha venido trabajando en diversos proyectos enfocados en atender necesidades en diversas comunidades: bots conversacionales para psico-educación en la población infantil, drones inteligentes autónomos como herramienta para el control del distanciamiento social a propósito de la pandemia del COVID-19 y, recientemente, el desarrollo de un prototipo de vehículo terrestre con capacidades de visión artificial, navegación autónoma y ejecución de comandos de voz; el artefacto permite ejecutar diversas misiones de búsqueda y reconocimiento y sus aplicaciones varían en un amplio rango, sirviendo como juguete didáctico en entornos de aprendizaje, exploración de ambientes inhóspitos o de difícil acceso y control de cultivos, solo para citar algunos ejemplos.</p> <p>Para el desarrollo del prototipo de vehículo, se han integrado múltiples tecnologías de hardware y software: una tarjeta Raspberry Pi® 4 permite controlar los subsistemas de visión y movimiento. El acelerador USB Google Coral permite ejecutar con mayor velocidad diversos algoritmos de inteligencia artificial, mejorando considerablemente el desempeño de la tarjeta Raspberry. En cuanto al software, se ha adoptado Python 3® como lenguaje de programación y la poderosa librería TensorFlow®, la cual permite la implementación de los algoritmos YOLO -<em>You Only Look Once</em>- el cual permite el reconocimiento de objetos en tiempo real y el algoritmo SLAM -<em>Simultaneous Localization And Mapping</em>- el cual permite que el vehículo explore su entorno de forma autónoma. Actualmente el equipo trabaja en el subsistema de reconocimiento de comandos de voz.</p> <p>Desde el punto de vista académico, el desarrollo de SIA constituye un claro ejemplo de cómo la educación STEM -<em>Science, Technology, Engineering and Math</em>- integrada con el modelo pedagógico de la Universidad El Bosque, conocido como Aprendizaje Significativo, permite potenciar las capacidades de los estudiantes a nivel individual y en equipo, a la vez que se estimula la innovación y el emprendimiento de base tecnológica. Se espera que los futuros profesionales tengan los conocimientos y habilidades para transformar positivamente los hábitos y creencias del entorno social y productivo a través del desarrollo y la transferencia efectiva de artefactos tecnológicos basados en Inteligencia Artificial. </p>}, journal={Encuentro Internacional de Educación en Ingeniería}, author={Romero Álvarez, Fran and Moya Garzón, Juan Álvaro and León Vargas, Boris Nicolaás and Losada Ordóñez, Mateo Alejandro and Flórez Godoy, Juan David}, year={2021}, month={sep.} }