ArguEmotion

 

 

Universidad EAFIT

 

Ingeniería de Sistemas

Sebastian Ortiz
sortiz@eafit.edu.co

Mariana Narvaez
mnarvae3@eafit.edu.co

 

Descripción del producto:

Las emociones y forma en como nos sentimos afectan directamente nuestra manera de hablar y argumentar, es así como cuando nos encontramos tristes nos expresamos de una manera diferente a cuando estamos enojados o contentos. Es allí de donde nace ArguEmotion, una solución que permite reconocer las emociones que una persona esta teniendo a la hora de argumentar con el fin de identificar bajo cuales de estas lo hace de una mejor o peor manera con el fin de potencializarlas o regularlas según sea el caso.

ArguEmotion se encuentra bajo el marco del evento “Debate crítico” que realiza la Universidad EAFIT donde participan alumnos de más de 6 colegios del valle de aburra, demostrando sus capacidades de argumentación sobre las cuales han trabajado durante el transcurso del año con acompañamiento de profesionales. ArguEmotion les permitirá a los participantes del concurso llegar mejor preparados a este, por medio de la identificación y control de sus emociones de la mano del acompañamiento de un experto en el tema que guiará su proceso para garantizar la mejora.

La solución ofrece la posibilidad de realizar el análisis de emociones en los concursantes para obtener un mejor nivel de competencia en el concurso. También sirve como una herramienta para en un futuro lograr determinar patrones de comportamientos según las emociones presentadas, ahorra tiempo y esfuerzo a los entrenadores del concurso y da una mayor precisión  a la hora de identificar una emoción presente en un instante dado.

 

Proceso de ideación, definición y diseño del producto

Tras múltiples reuniones con personas encargadas de la escuela de humanidades y anteriores evaluadores y organizadores del evento “Debate Critico” se llegó a la conclusión que una herramienta de análisis de emociones seria la mejor alternativa para mejorar la capacidad argumentativa de los participantes por medio de herramientas tecnológicas. El acompañamiento de Mariantonia Lemos como product Owner fue fundamental para decidir el rumbo que tomaría el proyecto ya que fue quien nos expreso sus necesidades frente a la solución.

Poster:

 

Video Demo:

URL repositorio: 
https://sortizserna.visualstudio.com/ArguEmotion/_git/ArguEmotion

URL proyecto:
http://serverarguemotion.azurewebsites.net/

CPS(Cam Process Surveillance)

UNIVERSIDAD EAFIT

INGENIERÍA DE SISTEMAS

SEMESTRE 2018-1

CPS

JUAN FERNANDO OSSA VÁSQUEZ        jossava@eafit.edu.co

     MAURICIO HOYOS ARDILA                    mhoyosa2@eafit.edu.co

JONATHAN STIVEN ZAPATA CASTAÑO  jzapat80@eafit.edu.co

JUAN DIEGO ZULUAGA GALLO             jzulua70@eafit.edu.co

PROBLEMA:

El 76% de los delitos cometidos en las empresas, son robos. Además, el 61% de estos robos realizados en empresas colombianas, son cometidos por alguno de sus empleados. Estas cifras nos muestran que los sistemas de vigilancia convencionales se han ido quedando obsoletos debido a la ineficiencia en tiempo y costo que implican para las compañías. Este proyecto está enfocado en solucionar la necesidad de vigilancia tecnológica especializada en las empresas. Este problema también se fundamenta en el hecho de estos sistemas solo se limitan a guardar horas y horas de grabaciones, por lo que en caso de ocurrir movimientos sospechosos en horarios no operacionales, estos no pueden notificarlo inmediatamente al administrador, dando muestra de un primer problema en estos sistemas de vigilancia, las alertas tempranas. Otro de los problemas que se pudo identificar en dichos sistemas, es que en algunas circunstancias se vuelve tedioso hacer procesos de búsqueda en los videos almacenados, ya que, en ciertos casos, al no poseer información relevante que permita hacer una búsqueda adecuada, se procede a observar las grabaciones por horas hasta poder encontrar dicha información. Otro de los problemas identificados es que estos sistemas de vigilancia también carecen de la capacidad de generar informes de las llegadas tardes o las salidas antes de tiempo del personal, evitando así, optimizar al máximo sus labores. En general, se puede observar que los sistemas de vigilancia convencionales se están quedando obsoletos de acuerdo al avance tecnológico que ha venido surgiendo en los últimos años.

SOLUCIÓN, INNOVACIÓN Y DIFERENCIADORES:

La solución que proponemos al mercado actual es un servicio innovador que consiste en implementar un sistema de vigilancia automatizado por medio de cámaras con algoritmos de reconocimiento facial como eje transversal, lo cual permite a nuestros clientes estar informados de los empleados que se encuentran dentro de la compañía,  generar estadísticas que permitan optimizar sus labores, alertar en caso de que hayan movimientos en horarios no operacionales, además de permitir realizar búsquedas automatizadas en las grabaciones de video. De esta manera tomamos ventaja frente a los competidores, dándole un valor agregado a la solución ofreciendo cada vez más calidad y evidenciando nuestro esfuerzo en proporcionar una sensación de vigilancia en tiempo real, requerimiento que otros sistemas deficientes y poco automatizados no cumplen.
El sistema para vigilancia propuesto permitirá a los administradores de vigilancia de las empresas medianas tener un acceso y manejo completo de la información recolectada por medio del sistema. Este permitirá observar estadísticas de los empleados, hacer búsquedas fácilmente en los videos de personas conocidas y desconocidas, así mismo como recibir alertas tempranas en caso de movimientos en horarios no operacionales.

PRODUCTO FUNCIONAL:

A continuación se presentan las funcionalidades propuestas:

Este es el inicio de la página web que se encuentra alojado en pi2cps.eafit.edu.co:

La vista general muestra como se pueden visualizar las cámaras dentro del sistema:

Esta vista pertenece a la de búsquedas avanzadas, en donde se filtra por un empleado que es Juan Fernando Ossa, y trae todos los vídeos relacionados con dicho empleado.

Esta vista muestra los reportes de los empleados, filtrado por Mauricio Hoyos:

Cuando se encuentran en horarios no operacionales y se detecta movimiento, la cámara muestra una alerta.

Este es el filtro que se le aplica para hacer la detección de movimiento.

PROCESO DE IDEACIÓN, DEFINICIÓN Y DISEÑO DE PRODUCTO:
Para todo el proceso de ideación se realizaron 21 entrevistas a diferentes empresas que se encontraban en nuestro segmento de clientes. Siguiendo este proceso de diseño centrado en usuarios, se obtuvieron todas las conclusiones necesarias para dar pie a todo el proceso de desarrollo. Este proceso de ideación en donde se encuentran la hot idea, las afinidades, los key issues y las ideas de diseño, se encuentran en la documentación técnica.

PÓSTER:

VÍDEO:

ENLACES:

Página web: pi2cps.dis.eafit.edu.co

SmartElections

SmartElections

Universidad EAFIT

Ingeniería de Sistemas

Mateo Murillo Penagos: mmurill5@eafit.edu.co

 

Situación:

Las votaciones presidenciales en Colombia son un evento importante en todo el país, el cual un gran porcentaje de ciudadanos esta 100% del tiempo atento, siguiendo a los candidatos, sus propuestas y comentarios; así como comentan sus opiniones acerca de cada uno en los diferentes medios y canales tanto físicos como electrónicos siendo este ultimo mencionado un canal muy importante para los candidatos dado que es un contacto directo con los votantes y sus inquietudes o malestares y para ellos es muy importante conocer la opinión que tiene el pueblo Colombiano de ellos en este medio pero no cuentan con los recursos humanos necesarios para realizar este tipo de análisis por cada comentario que se realiza en Internet.

Debido a esta falta de recursos es necesario utilizar herramientas tecnológicas capaces de realizar este tipo de tarea con grandes cantidades de información.

Solución:

Gracias a las tecnologías emergentes tenemos la posibilidad de encargarle a una maquina una tarea humana para que esta sea capaz de realizar eficientemente esta tarea para grandes cantidades de información y en poco tiempo.

SmartElections provee a su usuario con información en tiempo real de los comentarios que realizan acerca de cada candidato en la plataforma social Twitter. Siendo capaz de capturar y almacenar cada tweet que se genere con un tiempo máximo de 1 segundo entre su generación y su captura en SmartElections.

Cada tweet es luego procesado, analizado y almacenado, calculando el total de tweets positivos o negativos que se genera sobre cada candidato, así como también se muestra la cantidad de usuarios únicos que comentan sobre cada candidato, mostrando a cuantas personas realmente hablan del mismo y adicional mente también se muestra cuantos tweets por minuto son generados para cada candidato.

Screenshot:

Póster:

Aplicación:

pi2smartelections.dis.eafit.edu.co

Código Fuente:

https://github.com/mamup11/PyElections

METracker

Equipo de trabajo

Orlando Montoya Benítez
omontoy3@eafit.edu.co

Esteban Silva Chaparro
esilvac@eafit.edu.co

 

Problema

Mediante una visita realizada al PCC ( Puesto Central de Control del Metro de Medellín ), y con la ayuda de los operadores de línea identificamos un problema, faltante u oportunidad de mejora dentro de la operación del sistema como tal. Por tal motivo, pretendemos que con nuestro producto de software se pueda llevar a cabo una mejora significativa dentro de la operación diaria del Sistema Metro.

En diferentes reuniones y conversaciones con el Supervisor General de Operaciones del Metro, pudimos darnos cuenta que actualmente el Sistema monitorea sus diferentes trenes, pero no tan eficazmente como se requiere. Por ejemplo, si se quiere saber cuál es la posición en la que se encuentra un determinado tren, se debe visualizar una pantalla, de la cual se obtiene la información del tren en particular, sin embargo no es su posición exacta, sino el trayecto dentro del cual se encuentra operando. Es decir, el Metro delimita todo su sistema por zonas, si se quiere saber dónde está el tren 001, se puede conocer en cuál zona se encuentra operando, pero sería muy importante poder conocer esa ubicación dentro de un rango mucho más pequeño y preciso que el que se maneja en la actualidad.

Solución

Lo que pretende nuestro producto es que mediante un sistema que utiliza GPS, podremos conocer la ubicación exacta de cualquier tranvía en tiempo real. La información que se obtendría con este sistema, sería de vital importancia dentro de la operación, ya que en caso de presentarse un inconveniente, se podría actuar de inmediato para encontrar la solución que permita que el sistema no colapse o que la operación no se detenga, o en su defecto, que el tranvía que presenta el inconveniente vuelva a estar en marcha en el menor tiempo posible.

Screenshots del aplicativo

 

 

Tecnologías utilizadas
Resultado de imagen para arduino mkr1000

Link de la aplicación

https://metrackermed.herokuapp.com/

Poster

Video

https://youtu.be/9JiVgFjhAKY

Memories

Universidad EAFIT

Programa: Ingeniería de Sistemas

Semestre: Séptimo

Integrantes:

  • Daniel Hoyos Ospina – dhoyoso@eafit.edu.co
  • Edwin Montoya Jaramillo – emonto15@eafit.edu.co
  • Diego Pérez Gutiérrez – dperezg1@eafit.edu.co
  • Daniela Serna Escobar – dsernae@eafit.edu.co

MEMORIES

Problema:

El Alzheimer en Colombia afecta a 221 mil personas, la mayoria mayores de 60 años, además de ser una de las patologías más costosas, pues el tratamiento total por paciente podría alcanzar los 15 millones de pesos por año.

Entre los principales signos de la enfermedad están: pérdida de la memoria reciente, desorientación en tiempo y espacio, cambios en la expresión del lenguaje y dificultad para la toma de decisiones.

 

Solución:

Desarrollamos una aplicacion movil especificamente para tablets que permite retardar la evolución con el tiempo mediante terapias que ejerciten su memoria, todo esto a través de una herramienta intuitiva, práctica y personalizada que se basa en el análisis de emociones y la evolucion del paciente

Por lo tanto, nos basamos en el fortalecimiento de 3 áreas del conocimiento: Memoria, orientacion y juicio, enfocado principalmente en personas de la tercera edad

Innovación:

Actualmente en existen diferentes tipos de terapia cognitiva, pero realmente ninguna se realiza de manera personalizada basandose en los gustos del paciente, su evolución en las diferentes áreas del conocimiento, su estado de ánimo, entre otros factores.

Nos diferenciamos por nuestro interés por el paciente, buscando actividades y retos que le gusten, pero que principalmente le ayuden a retardar la evolución de la enfermedad.

Trabajo futuro:

Hasta ahora hemos desarrollado un producto mínimo viable, pensando en que cualquier paciente con enfermedades degenerativas cognitivas pueda utiizar la aplicación, pero a futuro esperamos poder personalizar la aplicación aún más, separando las actividades por nivel de dificultad, activando notificaciones para realizar la terapia, tomar sus pastillas, entre otros.

Nuestro ideal es que la aplicación pueda servir como asistente personal del paciente, alivianando la carga de sus familiares.

Proceso de ideación, definición y diseño del producto:

1. Ideación: Comenzamos con una lluvia de ideas que cumplieran los requisitos del curso, es decir que fuera un proyeto innovador con tecnologías emergentes. Escogimos esta principalmente por ser un proyecto social y su reto tecnológico.

2. Contextual Desing: Definimos el enfoque, el problema, la solución, el objetivo, entre otros que le dieran claridad a la idea.

Realizamos un proceso de entrevistas a posibles usuarios (pacientes de alzheimer), donde indentificamos interesados y sus necesidades comunes, después su respectiva interpretación para dar paso a un Diagrama de Afinidades donde obtuvimos unas primeras historias de usuario.

3. Investigación: Realizamos un proceso de vigilancia tecnológica, marco teórico y estado del arte para conocer a fondo la tecnología y otras posibles soluciones con las cuales podríamos competir.

4. Tecnologías: Definimos las tecnologías a usar por su rápido diseño y múltiples ventajas:

  • Flutter
  • Reconocimiento de emociones (Azure)
  • Speech and Text recognition.

5. Desarrollo: La etapa de desarrollo se dividió en 3 Sprints donde completamos el 100% de las historias de usuario

Link de la plataforma de gestión del cambio Visual Studio:

https://dhoyoso.visualstudio.com/Memories

Link de GitHub: https://github.com/emonto15/memories

Link App: https://github.com/emonto15/memories/releases/download/v2/memories.apk

Póster:

Pantallazos de la aplicación:

Sprinter Game

Sprinter Game

Ricardo R. Azopardo C. – rrazopardc@eafit.edu.co

Edison Zapata H. – ezapata7@eafit.edu.co

Keila A. Martinez L. – kmartin5@eafit.edu.co

El problema y nuestra solución:

Scrum es fácil de entender, pero muy difícil de dominar.”

En los últimos años, la adopción de los marcos ágiles de desarrollo han demostrado varias ventajas: le permiten al equipo de trabajo gestionar el tiempo de desarrollo, aumentan la satisfacción del cliente con el producto, y generan motivación y fomentan el trabajo en equipo, lo cual es un atributo importante en cualquier empresa.

Scrum es posiblemente el marco de desarrollo ágil más reconocido y con más influencia actualmente.

En muchos casos la adopción de marcos ágiles como SCRUM ocurre de la siguiente forma: se enseñan los conceptos importantes de la metodología y luego se prosigue directamente a la práctica, aplicándolo a proyectos mientras que el equipo se acostumbra al marco de trabajo. Sin embargo, llevar directamente estos conceptos a práctica puede ser difícil o inefectivo, y por lo general es necesario contratar un entrenador ágil experto en el tema, ya que muchos de estos marcos de desarrollo se soportan en valores y en trabajo en equipo, no es algo que se pueda enseñar con simple teoría.

Sprinter, es un juego de aprendizaje creado con el propósito de solucionar este problema, con la capacidad de integrar conceptos, practica y valores de Scrum en un juego en el que los jugadores deben trabajar en equipo para alcanzar una meta común.

¿Como funciona?

Sprinter toma su inspiración de plataformas como AirConsole y Kahoot, y funciona de manera muy similar a ambas plataformas.

      

 

 

 

Sprinter cuenta con dos aplicaciones una de escritorio y otra móvil, la aplicación de escritorio crea partidas a las que los demás jugadores se pueden unir digitando un código en pantalla, luego de que los jugadores se hayan unido la partida puede empezar.

Empieza una experiencia cargada de actividades conceptuales y practicas para aprender o reforzar los conocimientos de Scrum! Unete al Scrum Team!

 

Aprende todos los conceptos importantes del marco ágil por medio de diálogos interactivos!

Todos los elementos y dinámicas del juego hacen referencia a los conceptos más importantes de Scrum, incluyendo roles, artefactos, ceremonias y valores!


Participa con tus compañeros utilizando tu dispositivo móvil para responder preguntas y participar en votaciones!

Diferenciador

Es cierto que existen otros juegos enfocados en enseñar Scrum, sin embargo el enfoque de estos juegos puede ser limitado, normalmente concentrándose en conceptos muy específicos o  pueden carecer mucha practica o teoría, Sprinter es un juego que ha refinado sus dinámicas por medio de experiencias previamente realizadas con múltiples prototipos y logra integrar conceptos, practica e incluso valores del marco ágil.

También es importante señalar que su forma interactiva de conectar a varios jugadores es tan divertida como efectiva para conectar a varios jugadores a que trabajen en equipo en experiencias que pueden ser realizadas variando desde un salón de clases hasta equipos de trabajo en compañías que quieran adoptar este marco de trabajo.

El juego también es una poderosa herramienta para investigadores interesados en temas de juegos de educación, ya que tiene la capacidad de almacenar todos los datos de sus partidas, incluyendo los datos de una encuesta evaluativa que se le hace a los jugadores después de la experiencia. Estos datos están disponibles para descarga en una página web a la que se puede acceder desde la aplicación de escritorio.

Diseño e Implementación:


Tecnologías

 

 

Video:

Link en Play Store:

La aplicación móvil de Android ya esta disponible en la play store, link:

https://play.google.com/store/apps/details?id=com.SprinterTeam.SprinterMovil

Póster:

Entrenamiento Auditivo

Universidad EAFIT

Ingeniería de Sistemas

7mo semestre

Catalina Patiño Forero: cpatin10@eafit.edu.co

Wilfer Manuel Salas Gonzalez: wsalasg@eafit.edu.co

 

Descripción

Entrenamiento auditivo es un programa que, como su nombre lo indica, está diseñado para ayudar en el entrenamiento auditivo de los estudiantes de música, específicamente los estudiantes de música del semestre nivelatorio de la Universidad EAFIT.

Su objetivo es hacer del entrenamiento auditivo de los estudiantes más eficientes, para ello se usa una estrategia de gamificación y tecnologías de machine learning. Esta última, permite predecir donde un nuevo usuario presentará mayores debilidades durante su entrenamiento, de forma que el juego iniciará reforzando dichas debilidades, haciendo del proceso de aprendizaje más eficiente.

Problema

Actualmente, los estudiantes del semestre nivelatorio del pregrado de música de la universidad EAFIT utilizan un software de entrenamiento auditivo que no facilita su aprendizaje debido a lo monótono que es, lo que desmotiva a los estudiantes y hace del proceso poco eficiente.

Procesos de ideación, definición y diseño del producto

Después de buscar ideas con otros profesores de la carrera, nos enteramos de un proyecto con el departamento de música, en donde se quiere desarrollar una aplicación para el entrenamiento auditivo. Después de esto, nos comunicamos con uno de los profesores encargados, Rodrigo Henao, con quien discutimos el desarrollo del producto. Se decidió en el desarrollo de un juego que hiciera del entrenamiento auditivo un proceso más eficiente.

Tecnologías

Producto

https://drive.google.com/open?id=1ep_MVbMzrjvLjgPz4Z24_hIByAgOIolq

Póster

Vídeo

Código fuente

https://github.com/cpatin10/EntrenamientoAuditivo

 

MallinOne

MallinOne

Universidad Eafit
Proyecto Integrador I / 2018-1

Equipo de trabajo

Camilo Ernesto Cruz Villegas – ccruzvi@eafit.edu.co
Ricardo Gottheil Flórez – rgotthei@eafit.edu.co
Andrea González Osorio – agonza84@eafit.edu.co

Descripción del producto

MallinOne es una aplicación que permite buscar cualquier producto o servicio que se oferta en un algún centro comercial, ofreciendo una ruta exacta desde el lugar donde se encuentra la persona interesada, hasta el local donde se vende el producto.  Las búsquedas pueden ser realizadas simplemente escribiendo una palabra, aunque si se desea ser más específico, es posible hacer una consulta con características, es decir, filtrando por marca, color, tamaño, precio, etc,.

Las rutas ofrecidas por MallinOne, permiten tener un recorrido en línea, donde el usuario puede ver desde la aplicación, como avanza hasta llegar al sitio de destino. Además, cuando el usuario no sigue el camino, entonces podrá recibir alertas para retomar la ruta correcta.

Esta aplicación también proporciona una funcionalidad para hacer comentarios sobre los locales o productos, y ver las opiniones de otros usuarios. Asimismo, se pueden crear listas para guardar  productos y locales que han sido marcados como favoritos.

Innovación – Diferenciadores

Actualmente se han desarrollado aplicaciones con fines similares a los de MallinOne, como encontrar productos dentro de los centros comerciales y visualizar su locación. Sin embargo, esta aplicación ofrece rutas en línea, desde un punto de origen hasta un destino, en las cuales el usuario puede ver, en tiempo real, su movimiento a través de la ruta.

Tecnologías

Screenshots del aplicativo

                                          

Presentación y demo del aplicativo

 

Póster

Repositorios

Android: https://github.com/camilocruzv/mallinone-app

Projecto Django: https://github.com/ricardogottheil/mallinone-app

URL Página Web

http://mallinone.tk/admin/

AgroEvolve

AgroEvolve

Jose Alberto Mejia Osorio        jmejiao5@eafit.edu.co

Sebastian Ramirez Lopez        sramir60@eafit.edu.co

Santiago Baena Rivera             sbaenar1@eafit.edu.co

Yorman Andres Aguirre M.      yaguirre@eafit.edu.co

 

Universidad EAFIT
Ingeniería de Sistemas

 

Semestre 2018-1

 


Problema

Todas las especies vegetales en cultivo están expuestas al ataque de plagas y enfermedades, las cuales pueden afectar el rendimiento y la calidad de la producción. Esta condición se presenta, ya sea, a campo abierto o en estructuras protegidas. Las perdidas que ocasionan las plagas y enfermedades en los cultivos de los países desarrollados pueden cifrarse entre el 10 y 20% del total de la producción, según los cultivos.

Por consiguiente, vemos como las plagas y enfermedades generan daño a la salud de los cultivos y provocan perdidas en la producción de estos sectores. Algunos otros problemas son: La perdida de competitividad frente a mercados extranjeros, el cierre de las fincas por parte de entidades de control de cultivos de exportación como el ICA (Instituto Colombiano Agropecuario), el cierre de las fincas ocasiona que los trabajadores dejen de trabajar mientras dura la sanción o en el caso más extremo la  perdida de sus empleos, la perdida de clientes y desperdicio de tiempo y recursos.

Generalmente, con el fin de evitar estas situaciones, se realizan controles para detectar en que lugares del cultivo ocurren o proliferan estas plagas con el fin de hacer un control por medio de químicos; sin embargo, en muchas ocasiones se detectan demasiado tarde y por consecuente se pierde el cultivo.

Objetivo de la solución

Optimizar el tiempo de respuesta de los productores de la industria del agro ante la proliferación de plagas y enfermedades, con el fin de que se pueda realizar un control a tiempo y efectivo de manera que se minimice la perdida de producción.

Solución

Se desarrollo la aplicación AgroEvolve que con el uso de nuevas herramientas tecnológicas como Machine Learning y Drones permite detectar más rápidamente el surgimiento de daños en los cultivos. Para esto la aplicación utiliza un algoritmo de Object Detection para identificar en las fotos recolectadas de la plantación, posibles daños y dar aviso al área de fito-sanidad encargada de prevenir y controlar los efectos negativos de estos en las plantaciones.

 

           

         

Proceso de ideación

La idea del proyecto surgió debido a un acercamiento preliminar sobre el manejo de tecnologías de Machine Learning para la protección de áreas silvestres, de allí partimos debido a la sugerencia de uno de los profesores con la detección, por medio de Machine Learning, de plagas en cultivos de flores. Durante este proceso visitamos 3 fincas donde realizamos entrevistas a los empleados y administradores con el objetivo de entender de mejor manera como era el proceso que se llevaba a cabo y que se hacia en cada una de estas con el fin de evitar las plagas; y como se hacia el respectivo control para prevenir que surgieran en etapas de madures posteriores. Este proceso es llamado UCD (User Centered Design) o diseño centrado en el usuario, esto debido a que se quería llegar a una buena solución que permitiera satisfacer las verdaderas necesidades que se tienen en este sector hoy en día.

Poster

Vídeo de la aplicación

Link al código fuente

https://github.com/jose930612/AgroEvolveiOS

https://github.com/jose930612/agro-evolve


All Rights © 2018 AgroEvolve: Jose – Santiago – Sebastian – Yorman

 

 

VigTec

Universidad EAFIT – Ingeniería de Sistemas

Andrés Felipe García Granados – agarci45@eafit.edu.co

Semestre 2018-1

Problema

El problema que identifiqué con algunas personas que trabajan haciendo vigilancias tecnológicas es que se les hace un poco difícil seleccionar los artículos que son realmente útiles de acuerdo a su tema de búsqueda, esto debido a que luego de tener bien refinada su ecuación de búsqueda y que crean que esa es la ecuación correcta, muchas veces deben leer gran cantidad de artículos para ir escogiendo cuáles artículos le sirven y cuáles no.

Descripción del producto

La solución que busco con la aplicación VigTec es ofrecer un clasificador de artículos por medio de un portal web, en el que la persona que vaya a realizar la vigilancia tecnológica establezca su tema de búsqueda, luego elija el año de publicación en que desea encontrar artículos, y en este punto decida si quiere seguir iterando para que su búsqueda sea cada vez más específica, o que por el contrario elija algunas palabras clave para que finalmente se muestre una agrupación de artículos con base a la relevancia de esas palabras dentro de cada uno de ellos.

Imágenes del producto

Innovación

Los aspectos innovadores son que se tiene la posibilidad de varias formas de búsqueda en un mismo proceso y que al final se utiliza el algoritmo de k-means para mostrar los artículos agrupados con base a la relevancia de las palabras clave que el usuario elija. Por lo tanto, lo que se busca es ofrecer una metodología de búsqueda que facilite la selección de los artículos.

Proceso de ideación, definición y diseño del producto

El proceso se inició con la propuesta de varias ideas, entre las que se encontraban se pueden mencionar el monitoreo inteligente de consumo de alimentos a través de una aplicación móvil, estimación de la radiación solar a partir de imágenes satelitales, y un gestor de e-commerce basado en chatbots. Luego de revisar las ideas con los profesores se determinó que era mejor tratar de encontrar otro problema diferente, ya que los mencionados se consideraban temas ya solucionados o fáciles de realizar con tecnologías básicas. Fue entonces cuando el profesor Rafael David Rincón Bermúdez del Departamento de Ingeniería de Sistemas planteó un problema que estaba resolviendo uno de sus estudiantes de maestría en EPM, el cual consistía en buscar una forma de automatizar la corrección de errores que tuvieran las facturas en diferentes partes del país. De lo anterior, se llegó a la idea de que actualmente muchas organizaciones tienen problemas durante la búsqueda de información necesaria para tomar decisiones estratégicas; esto debido a que deben contar con expertos en vigilancias tecnológicas y el proceso no es automatizado. De esta manera, el profesor Rafael propuso la idea de hacer un proyecto que automatizara una vigilancia tecnológica por medio de RPA (Robotic Process Automation). Luego los profesores me pusieron en contacto con la profesora Ana María Bustamante Moreno del departamento de Ingeniería de Procesos, la cual es experta en vigilancia tecnológica con el fin de encontrar posibles oportunidades de solución en este proceso. Luego se realizaron entrevistas a personas de EPM, Argos, Nutresa y una estudiante de maestría; esto buscando encontrar problemas en el proceso de vigilancia tecnológica que se le pudieran dar solución por medio de tecnologías emergentes. Se realizó el proceso UCD (User Centered Design) para identificar los posibles interesados y las necesidades o problemas comunes entre las personas que realizan procesos de vigilancia tecnológica y con la información recolectada se empezó a crear las historias de usuario. Se investigó sobre las tecnologías emergentes y se determinó que se iba a trabajar con algunos servicios cognitivos de IBM como Watson NLU (Natural Language Understanding) para extraer metadatos de algún contenido como por ejemplo palabras clave y Watson Assistant para crear un bot conversacional que ayudara en el proceso de creación de ecuaciones de búsqueda; además se iba a utilizar RPA para automatizar las búsquedas de información. Después se observó que el bot conversacional no era muy relevante para la solución que estaba realizando, por lo tanto se decidió quitar; y con la tecnología RPA no se alcanzó a implementar por cuestiones de tiempo. Finalmente, se construyó el portal web con tecnologías como angular, nodejs, mongodb, y Watson NLU.

Enlaces

Página: https://vigtec.herokuapp.com/

Código fuente: https://github.com/PipeGarcia/vigtec-pi2.git

Presentación en Prezi: https://prezi.com/view/0CuVHvDOCSnwCjxJJP7m/

Video: https://www.youtube.com/watch?v=xSSL_HuFHD0&feature=youtu.be

Poster: