17

Dic

2018

Futuros ingenieros presentan trabajos de investigación aplicada en el “Saccito’s Day 2018-II”

  • Inicio
  • Campus
  • Futuros ingenieros presentan trabajos de investigación aplicada en el “Saccito’s Day 2018-II”

Los alumnos de IV y V año de Ingeniería Mecánico Eléctrica de la Universidad de Piura expusieron proyectos orientados a la transformación de la industria regional, elaborados en el el curso de Control Industrial, CO.

Por Dirección de Comunicación. 17 diciembre, 2018.

En la edición 2018 – II del tradicional Saccito’s Day,  que se realiza desde hace más de 10 años el el programa  de Ingeniería Mecánica Eléctrica de la Universidad de Piura, los alumnos de CO expusieron innovadores trabajos de investigación y desarrollo tecnológico, diseñados para solucionar problemas de la industria regional.

Sistemas para ahorrar energía en procesos de refrigeración industrial y cadenas de frío para optimizar el riego de cultivo hidropónico de hortalizas o para el procesamiento y reconocimiento de voz y para la conversión de lenguajes de señas a voz fueron algunos de los proyectos presentados.

Para elaborarlos, los alumnos utilizaron diversas metodologías de la Ingeniería. Estos proyectos podrán ser perfeccionados a futuro y convertirse en tesis de pregrado o artículos científicos de sus respectivos autores.

“Este semestre, han incluido  tems como: inteligencia artificial, internet de las cosas y control avanzando de procesos. Además, los alumnos han tenido seminarios con representantes de sectores productivos de la región, que los han acercado a la realidad nacional y regional. Su espíritu innovador ha quedado demostrado en las soluciones planteadas en sus proyectos”, dice el doctor William Ipanaqué, profesor titular del curso.

Modelos basados en redes neuronales para estimación de parámetros de calidad en harina de pescado y para la clasificación de granos de café usando redes neuronales; así como sistemas de control multivariable de un tanque de langostinos para el óptimo desarrollo de la especie y de control predictivo para aire acondicionado doméstico, son otros de los 16 proyectos trabajados.

Soluciones innovadoras

Los trabajos de acuerdo a los objetivos del curso CO, estuvieron orientados a investigar, innovar y responder con ingenio a algunos desafíos regionales, estudiados en condiciones reales. En esa línea, el grupo de David Mendoza Zapata diseñó un sistema de control predictivo para procesos de refrigeración de plantas agroindustriales.

“En el mercado existen sistemas de este tipo,  lo que quisimos aportar con el nuestro  es la disminución del costo energético para facilitar el enfriamiento ideal del  mango, uva y plátano, productos típicos de la región Piura”, describió.

Por su parte, Daniel Parrilla Prado y su grupo diseñaron un sistema de lógica difusa que evita el desperdicio de agua en los cultivos y optimiza el riego por goteo. “Nuestro sistema permite un riego tecnificado que se activa por sensores de humedad, lo que garantiza mejores condiciones del terreno para la siembra y exportación de los cultivos. Además, puede ser controlado y monitoreado a distancia a través de un smartphone”, aseguró.

Otro grupo desarrolló un sistema de interpretación de lenguaje de señas peruanas conectado a un guante. “Queremos que este sea capaz de ayudar a las personas a comunicarse mejor, convirtiendo en audible el lenguaje de señas. En el país existe un déficit de intérpretes certificados de este lenguaje y en nuestro mercado no hay un prototipo igual a este”, sostuvo Alonso Salazar Cubas.

Aprendizaje integral

Además de la adquisición de conocimientos científicos, la formación de habilidades blandas fue otro de los objetivos del  Saccito’s Day. Los alumnos coincidieron en señalar los aportes del curso Control Industrial y las ventajas de realizar estos los proyectos:

“En el curso se amplificaron los conocimientos sobre automatización y control de procesos y pudimos conocer más de lo que pasa en la región, gracias a las charlas con especialistas. También, aprendimos a adaptar estándares, negociar soluciones y evaluar las demandas de la industria real para aplicarlos a los proyectos”, afirmó Elmer López, quien trabajó en el diseño de un “sistema de reconocimiento de locutor usando machine learning”.

“Realizar este trabajo implica una aplicación práctica de la teoría y una investigación propia de herramientas complementarias como programación o control de procesos. Además, nos prepara para trabajar en la industria, nos enseña a organizarnos mejor como equipo para distribuir las tareas, organizar las entregas y comunicar los procesos”, añadió Daniel Espinoza Meza, cuyo proyecto fue “Control predictivo para sistemas de refrigeración industrial”.

 

 

 

Comparte: