https://undavdigital.undav.edu.ar/xmlui/handle/20.500.13069/1050 Comunicaciones y presentaciones realizadas en eventos científicos (congresos, encuentros, simposios, jornadas, etc.). 2026-08-11T05:53:08Z https://undavdigital.undav.edu.ar/xmlui/handle/20.500.13069/5613 La paradoja del patrimonio moderno: memoria, arquitectura y Territorio en el conurbano bonaerense territorio en el conurbano bonaerense Carranza, Martín - Fil: Carranza, Martín. Universidad Nacional de Avellaneda. Departamento de Arquitectura, Diseño y Urbanismo; Argentina 2025-09-01T00:00:00Z https://undavdigital.undav.edu.ar/xmlui/handle/20.500.13069/5612 Inteligencia Artificial aplicada en el Cuidado de la Salud D’Angiolo, Federico; Cabot, Lucas; Lucio, Ayala; Asteasuain, Fernando Actualmente el campo de la salud utiliza la Inteligencia Artificial (IA) para mejorar la calidad de vida de las personas. En este sentido, existen distintas herramientas de IA que permiten obtener más y mejores resultados que ayudan al profesional de la salud, a diagnosticar y prevenir distintos tipos de enfermedades. Algunas herramientas utilizadas desde la IA resultan ser aquellas basadas en Visión por Computadora (VC), donde se pueden encontrar arquitecturas importantes como las Redes Convolucionales. Estas resultan de interés y practicidad en el área dado que permiten una gran precisión a la hora de obtener resultados. El presente trabajo describe un marco de investigación basado en el área de VC aplicada en salud. Dicho marco surgió a partir de dos tesis de grado basadas en clasificación de imágenes mediante Redes Convolucionales. Estos trabajos presentan una descripción de cómo detectar la Retinopatía Diabética y Cáncer de Mama, los cuales permiten generar una base fundacional para posteriores estudios donde se usan combinaciones de estas redes y otras arquitecturas Fil: D’Angiolo, Federico. Universidad Nacional de Avellaneda. Departamento de Tecnología y Administración; Argentina; Fil: Cabot, Lucas. Universidad Nacional de Avellaneda. Departamento de Tecnología y Administración; Argentina; Fil: Lucio, Ayala. Universidad Nacional de Avellaneda. Departamento de Tecnología y Administración; Argentina; Fil: Asteasuain, Fernando. Universidad Nacional de Avellaneda. Departamento de Tecnología y Administración; Argentina 2026-04-01T00:00:00Z https://undavdigital.undav.edu.ar/xmlui/handle/20.500.13069/5610 Propuesta de Automatización de Ventilación en Data Centers mediante Herramientas de Inteligencia Artificial D’Angiolo, Federico; Asteasuain, Fernando; Kwist, Ivan; Loiseau, Matías En la actualidad, la Inteligencia Artificial (IA) se encuentra abarcando muchas áreas, sobre todo la de procesamiento de datos que tiene en cuenta el sensado de variables climáticas. Por esta razón, en el presente trabajo, se propone estudiar cómo se puede modificar la ventilación de un Data Center (DC) mediante el análisis de las variables climáticas que afectan a dicho recinto. Para esto, utilizando IA, se podrán procesar datos como por ejemplo, temperatura, humedad y presión. Para llevar a cabo esta acción, se propone en un comienzo realizar un sensado de dichas variables en el Data Center y luego, mediante IoT (Internet of Things), enviar estos datos a la nube. Con estos datos a disposición, el objetivo de este trabajo es obtener modelos que permitan estimar cuándo activar dicha ventilación de acuerdo a cómo se agrupan los meses del año en términos del clima. Esto se llevará a cabo mediante herramientas de IA, más específicamente, utilizando Machine Learning (ML). Fil: D’Angiolo, Federico. Universidad Nacional de Avellaneda. Departamento de Tecnología y Administración; Argentina; Fil: Asteasuain, Fernando. Universidad Nacional de Avellaneda. Departamento de Tecnología y Administración; Argentina; Fil: Kwist, Ivan. Universidad Nacional de Avellaneda. Departamento de Tecnología y Administración; Argentina; Fil: Loiseau, Matías. Universidad Nacional de Avellaneda. Departamento de Tecnología y Administración; Argentina 2025-11-01T00:00:00Z https://undavdigital.undav.edu.ar/xmlui/handle/20.500.13069/5611 A Declarative and Flexible Specification for Probabilistic and Quantitative Behavioral Patterns Asteasuain, Fernando; Legaspi,Ana; Acuña, Jorge; Machuca, Martin; Freire, Gastón Probabilities and quantative measures represent a key feature in modern software development which is being applied in diverse domains such as robotic and satellite missions or Self-Adaptive Systems. In this work we present a declarative and graphical framework called Probabilistic FVS (Feather Weigh Visual Scenarios) to specify systems’ behavior with probabilistic and quantative capabilities. This framework is expressive enough to model most of the most known probabilistic specification patterns. Using patterns is a neat improvement to ease the task of specifying the expected behavior of systems and formally verified them with tools like model checkers. Our approach is validated employing a real case of study base on a nano-satellite mission. We also developed a user-profile interaction to obtain meaningful probabilistic measures for the case of study. Fil: Asteasuain, Fernando. Universidad Nacional de Avellaneda. Departamento de Tecnología y Administración; Argentina; Fil: Legaspi,Ana. Universidad Nacional de Avellaneda. Departamento de Tecnología y Administración; Argentina; Fil: Acuña, Jorge. Universidad Nacional de Avellaneda. Departamento de Tecnología y Administración; Argentina; Fil: Machuca, Martin. Universidad Nacional de Avellaneda. Departamento de Tecnología y Administración; Argentina; Fil: Freire, Gastón. Universidad Nacional de Avellaneda. Departamento de Tecnología y Administración; Argentina 2025-11-01T00:00:00Z