Descifratek

Problema

En la universidad EAFIT se han hecho campañas como atrevete a pensar para controlar los casos de fraude y suplantacion en las actividades evaluativas, lo cual no puede ser controlado eficazmente, ya que hasta este momento se sigue haciendo uso de una solucion que no tiene la capacidad de autenticar efectivamente a los estudiantes, la cual es la hoja de asistencias, donde se firma y se pone el codigo de estudiante.

Solución

Descifratek ha llegado con una solucion digital para afrontar este problema, mediante el reconocimiento biometrico, que permita autenticar al estudiante, y se le permita presentar la actividad evaluativa si se verifica que el estudiante esta matriculado a la asignatura y esta habilitado para presentar la actividad evaluativa.

Factores diferenciadores

Nuestro factor diferenciador, es que mediante este registro se pueda tener una constancia digital de que el estudiante presento la actividad evaluativa, para luego hacer reclamos en caso de que se pierda el examen, ademas los profesores podran tener acceso a la lista de sus estudiantes con todos los registros, y en base a esto poder hacer analitica de como van sus notas.

Tecnologías utilizadas

-Angular JS

-Node JS

-HTML-CSS-JAVASCRIPT

-Arduino

-Flask

-Python

-MongoDB

 

Equipo de Trabajo

-Juan Felipe Rojas (Diseño y Desarrollo)

-Emanuel Madrid (Analitica y Desarrollo)

-Cristian Aristizabal (Lider de Proyecto y Desarrollo)

 

Video DEMO

https://www.youtube.com/watch?v=Klxit80fiMw&t=1s

RAP (Road Accident Prevention)

Universidad EAFIT- Ingeniería de Sistemas – Cuarto semestre

Alejandro Arroyave Bedoya – aarroyaveb@eafit.edu.co

Luis Eduardo Giraldo Jiménez – legiraldoj@eafit.edu.co

Willinton Muñoz Espinal – wmunoze@eafit.edu.co

 

Problema

Los micro sueños son una problemática bastante común en los viajes realizados a diario por los conductores de las flotas transportadoras, estos a menudo realizan largos viajes a través de carreteras, donde se dan las condiciones perfectas para ser víctima de un micro sueño y en la mayoría de los casos esto se termina convirtiendo en un accidente vial.   Estos accidentes implican una pérdida considerable de dinero a las aseguradoras y para las propias flotas de buses, sin contar las pérdidas humanas y de mercancía. Para controlar los micro sueños, las flotas de buses tienen controles para los conductores donde tratan de identificar si el conductor es apto para realizar el viaje, sin embargo, esto no es suficiente, pues no tienen manera de monitorear el estado del conductor mientras se encuentra realizando la ruta dónde es en realidad el momento donde el conductor está más vulnerable a sufrir este peligroso fenómeno.

Solución

RAP es un sistema para monitorear el estado del conductor el tiempo real y prevenir posibles micro sueños que pueden tener estos a lo largo de la ruta.

RAP funciona con algoritmos de reconocmiento facial capaces de detectar número de parpadeos en un intervalo de tiempo, cabeceos, y bostezos; con estas variables es posible identificar cúando un conductor esta sufriendo un microsueño y poder mantenerlo despierto por medio de señales sensitivas como vibraciones en el volante o ruidos molestos que mantienen el conductor alertado.  Además las los funcionarios de las flotas y las aseguradoras podrán ver el estado actual de los conductores en un portal web donde pueden gestionar la información de los conductore, flotas, buses y rutas.

Factores diferenciadores

RAP es una innovación a nivel de trasnporte, es una posibilidad enore para las compañias que invierten en sistemas capaces de prevenir accidentes viales, tendiendo en cuenta que casi la mitad de accidentes en carretera son ocasionados por micro sueños.  RAP  es preciso y rápido, previene micro sueños desde sus etapas mas tempranas y eso abre infinitas posibilidades a las aseguradores y a las flotas de trasnporte que al mismo tiempo pueden monitorear constantemente el estado de sus conductores y evitar accidentes que normalmente terminan siendo fatales y costosos.

Tecnologías utilizadas

-Angular JS

-Express

-Websockets

-Node JS

-HTML-CSS-JAVASCRIPT

-Rasberry (con sistema operativo Raspbian)

-Python (varias versiones)

 

Iris Emotion Recognition

Problemática:

A nuestro product Owner, actualmente realizando su tesis de Doctorado, le es necesario un sistema que le permita reconocer las emociones de ponentes, los cuales se encuentran en vídeos previamente grabados.

Descripción del proyecto:

Nuestro proyecto se enfoca en 2 ámbitos, el primero es la obtención de emociones vistas en el vídeo y el segundo con la ayuda de machine learning usar un sistema de entrenamiento que permita dar un diagnostico sobre el discurso presentado por el ponente.

Factores de innovación:

Aplicación de conceptos propios de machine learning para generar diagnosticos acertados a través de un sistema de clustering para obtener estos resultados.

Tecnología empleada para el proyecto

Como ya habíamos mencionado la principal tecnología fue Machine Learning, esta nos  permitió realizar el cluster que tiene guardados los tipos de diagnosticos a entregar, adicional a esto también se empleó nodejs para realizar la vistas de la plataforma Web. Y por ultimo, utilizamos MongoDB para el guardado de los resultados.

Rapid Repuestos

Rapid Repuestos

Smith Alexis Carvajal Orozco

2018-1

problema

Para el 2021 en la ciudad de Medellín se estima un aproximado de 2,96 millones de personas, además también se espera que haya un aproximado de 2,5 millones de motocicletas, lo cual indica que un 86% de la población tendrá una motocicleta, además de esto en los últimos 4 años ha habido un promedio de 2312 accidentes mensuales que involucran motocicletas, lo que indica una gran necesidad de reparaciones, compra de repuestos y accesorios, sin contar las reparaciones que deben hacerse por tiempo de uso y muchos otros factores. Teniendo en cuenta lo anterior, y además que una moto tiene decenas de repuestos, hay una alta demanda por los mismos durante todo el año, no solo por parte de los motociclistas, sino también de los talleres que no poseen ciertos repuestos. El problema es que a la hora de comprarse un repuesto u accesorio, no se tiene la certeza de dónde encontrarlo, lo que lleva a las personas a recorrer casi toda la ciudad, gastando mucho tiempo y dinero, agregando, que en ocasiones no pueden encontrar lo que necesitan.

solución

Una aplicación que le permitirá al usuario localizar un producto o repuesto, saber en qué tienda en qué precio lo tienen en dicha tienda además se podrá obtener información básica de la tienda, como números de teléfono correos y dirección. La aplicación también proporciona una conexión con google maps, lo que le da al usuario la posibilidad de ubicar con exactitud la tienda. La aplicación filtrara la información del repuesto por marca tipo de moto y nombre de la moto. Y después permitirá buscar el repuesto especifico de dicha moto.

el valor agregado de rapid repuestos el la posibilidad de consultar desde cualquier lugar por los repuestos que necesitas al ser una aplicación móvil, lo cual es mas cómodo para el usuario que esta buscando el repuesto.

tecnologías

 

vídeo

link repositorio

https://github.com/scarvaj9/RapidRepuestos

 

HAPI

Proyecto HAPI

Universidad eafit – Proyecto integrador I
2018-i

Equipo de trabajo
  • Alex Montoya Franco
  • Jose O. Rengifo Caicedo
  • Anderson Grajales Alzate
  • Ronald Cardona Martinez
Descripcion del producto

Actualmente para que una compañía de publicidad digital como es la compañía “Habla Grupo Creativo” distribuya los contenidos de sus clientes en plataformas como Google y Facebook debe destinar una alta cantidad de horas de personal de diseño para llevar a cabo el proceso de construcción de la pauta, que incluye obtencion de imagenes de paginas de clientes, conformación de grupos de anuncios, segmentación de público objetivo, y publicación. El proyecto HAPI automatiza todo este proceso para que la intervención del personal sea mínima, permitiendo que la generación y publicación de los anuncios se centralice en una sola plataforma. Esto le permite a empresas como Habla Grupo Creativo  optimizar sus procesos acoger más clientes dentro de su portafolio.

Factor diferenciador

HAPI permitira a empresas como Habla Grupo Creativo mejorar su productividad por medio de la automatizacion del proceso de pauta, haciendo que sus diseñadores no mlagasten tiempo en labores operativas y se concentren unicamente en definir los aspectos importantes de las campañas publicitarias.

Despliegue y desarrollo del producto

La aplicacion fue desarrollada en el framework Ruby on Rails, siguiendo el patron Modelo-Vista-Controlador. Esta herramienta nos permite desarrollar aplicaiones web de manera agil, utilizando una base de datos relacional y corriendo en un servidor de Heroku.

Screenshots del aplicativo

    

   

Presentacion

  

POSTER

YAMLP(Yet Another Machine Learning Program)

Universidad EAFIT

Ingeniería de Sistemas

Proyecto Integrador 2

Septimo Semestre

Alexander Acosta Jiménez – aacosta8@eafit.edu.co

Juan Fernando Rincón Cardeño – jrinco15@eafit.edu.co

Esteban Salazar Montoya – esalaza7@eafit.edu.co

Descripción:

La aplicación proyecta cuanta es la radiación que se va a generar en cierto día, teniendo en cuenta los picos que se presentan cada día por las nubes que están sobre Medellín o algunas variables que produzcan afectaciones a la radiación. Permitiendo a un usuario saber cual es la capacidad de energía solar que puede recolectar en un día. La idea es que la solución, permita a los usuarios saber cual es la radiación esperada, en un periodo de tiempo de máximo 5 días, además de actuar como base de datos en caso de querer buscar un momento específico o histórico de la radiación respecto al tiempo.

Problema:

Actualmente la energía solar se ha convertido en una fuente de sustento energético muy popular debido a la conciencia ambiental que se ha generado en los últimos años, a pesar de esto hay una barreras que no dejan que esta medida sea implementada en la ciudad de Medellín, una de estas problemáticas es el desconocimiento de la capacidad de los paneles solares; ya que no se sabe con certeza cuánta energía será recolectada lo que causa incertidumbre a la hora de decidir qué panel solar adquirir o cuánta energía se necesitará suplir mediante otro mecanismo alterno a la energía solar.

Innovación y diferenciador: 

Lo novedoso de nuestra solución es que enfrentamos el problema con nuevas tecnologías como machine learning y optical flow logrando obtener resultados mas exactos, que los existentes y además nuestra aplicación es la primera implementada en Medellín que utiliza esta tecnología.

Proceso de ideación, definición y diseño del producto.

Este proyecto de radiación solar en el Valle de Aburrá, hacia parte del banco de proyectos presentados al inicio de semestre el cual esta a cargo del GRID, ya que nos llamo mucho la atención tomamos la decisión de mirar mas afondo sobre el proyecto. Siendo así nuestra elección para la implementación de la aplicación en Medellín de predicción de la radiación solar.

Sitio web de la aplicación:

http://pi2yamlp.dis.eafit.edu.co/

Poster:

https://drive.google.com/drive/u/0/folders/1d-dJ-0N0S47Vhd0K6Lv5J-kmUcbYJiZ6

Presentación:

https://docs.google.com/presentation/d/1H15G2R055cEgMtdQoLa3TnWPTZJ1kdtr2VxuWOgoxK8/edit#slide=id.g3afcba7122_0_71

BikeCity

 

Universidad EAFIT

Ingeniería de sistemas

Proyecto  Integrador I

Cuarto Semestre

 

 

 

 

 

Equipo

Pablo Bernal Moreno <pbernal2@eafit.edu.co>

Lorenzo Cannafarina Carrizosa <lcannafa@eafit.edu.co>

Diego Giraldo Gómez <dgiral58@eafit.edu.co>

 

Problema

Una problemática de la sociedad actual es la huella de carbono que dejan los
vehículos a base de combustible fósil, por ello se incentiva el uso de la bicicleta u
otros medios más ecológicos. Por ejemplo, La ciudad de Medellín ha sido afectada por una crisis ambiental en los últimos años, por lo que la alcaldía ha implementado varias medidas para solucionar el problema, una de estas viene siendo el programa Encicla, el cual invita a los ciudadanos a hacer uso de la bicicleta, pero no ha sido exitoso debido a la inseguridad de la ciudad y a que las personas no conocen las rutas más cómodas para llegar a su destino.

Solución

BikeCity es una aplicación que se enfoca en facilitar y promover el uso de la bicicleta en la ciudad. La aplicación consiste en un GPS para bicicletas que calcula no solo la ruta más rápida, sino también la que requiere menor esfuerzo, también permite hacer reportes de zonas de peligro, las cuales son mostradas en el mapa para que el usuario esté informado en todo momento.

 

Lo que diferencia a BikeCity de sus competidores (Google Maps, Waze, Uber, etc…) es que estos solo se enfocan en dar la ruta que llegue más rápido al destino, mientras que BikeCity se enfoca más en el usuario, ofreciendo la ruta más cómoda y segura.

Tecnologías implementadas

Vídeo

En el siguiente vídeo se muestra el Pitch y el estado actual de la funcionalidad de nuestra aplicación

 

Link del repositorio

 

https://bikecity.visualstudio.com/_git/BikeCity

https://bikecity.visualstudio.com/BikeCity/BikeCity%20Team/_git/bikecity-backend

 

Universidad EAFIT – Ingeniería de sistemas – Octavo semestre

Integrantes:

Christian Londoño cañas – clondo46@eafit.edu.co

Juan Carlos Estrada Alvarez – jestra56@eafit.edu.co

Geralin Fernandez Bedoya – gfernan6@eafit.edu.co

Juan Pablo Londoño Botina – jlondo96@eafit.edu.co

 

Problema:

La denominación de origen de un producto, en el mundo, es un problema, ya que en muchas partes pueden mezclarte un producto de una región con el de otra, con el fin de venderte más al mismo precio de algo original, pero sin ser del todo original.

El café colombiano es uno de los afectados con esto, ya que es uno de los más apetecidos del mundo, por lo que, en muchas partes, te venden un café de otro lugar haciéndolo pasar como café colombiano, lo cual es un problema muy grave para nuestro país.

 

Solucion:

Para evitar el fraude con el café, se decidió crear una aplicación en donde se trate todo el manejo del café, desde principio a fin, haciendo que los datos proporcionados en cada paso sean incambiables, el usuario final, quien es la persona que compra el café, puede verificar el origen del café y su originalidad, con el fin de que este sepa si su café es de donde se dice que es o es falso.

 

Innovación:

La innovación que plantea nuestro producto es el uso de blockchain para que la información no pueda ser cambiada, además de que ofrezca mayor seguridad de los datos, ya que blockchain es un sistema distribuido en el cual se generan contratos los cuales especifican toda la funcionalidad de los bloques y se agregan a un RPC la cual es una red distribuida con el fin de que sea un sistema seguro y escalable, estos generan una cadena de bloques inmutable y segura.

 

Proceso de ideación, definición y diseño de producto:

Este proyecto inicio desde una charla de blockchain a la que todo el equipo asistió, nos pareció muy innovador el uso de esa tecnología en las criptomonedas, por lo que pensamos en usarlo en algo más, al principio pensamos en los cheques, pero, a medida que íbamos avanzando, llegamos a una idea propuesta por los profesores, la cual nos llamó más la atención, la denominación de origen de un producto, en específico del café, así que a medida que avanzaban las semanas, buscábamos ideas de cómo hacerlo, hasta llegar a una página web que se encargara de hacer transacciones de este producto y que un usuario pudiera saber fácilmente de donde viene su café, definimos lo que haríamos y empezamos enfocándonos en la parte principal del negocio, cuanto todo estuvo listo, nos enfocamos en la experiencia de usuario, hasta llegar a la aplicación que tenemos hoy en día.

 

Imagenes de la aplicación:

 

 

Poster:

 

Arquitectura del software:

https://docs.google.com/document/d/1YnR88ZZKHck_JPpkmXz1yW_2h1FlW5Rdv4ICtptCVX8/edit?usp=sharing

 

Marco teórico:

https://docs.google.com/document/d/14869WYzk_jnz_IAsvBw04IqBV-_LOZ8N8has0HFTfXo/edit?usp=sharing

 

Video:

https://www.powtoon.com/c/c2uNJMXmaxp/1/m

 

Aplicaciòn:

pi2shain.dis.eafit.edu.co

 

Aquiles

Universidad EAFIT

Ingeniería de sistemas

Séptimo semestre

Nombre de producto: Aquiles

Nombre del equipo : Adler

Integrantes:

Logo:

 

Situación problema:

 

En los últimos años, las redes sociales han ido aumentando su cantidad de usuarios, este año Facebook alcanzó los 2.300 millones de usuarios, siendo así la Red Social más popular en la actualidad. Este incremento ha llevado a que las empresas migren sus ventas a este tipo de plataformas y a que se creen pequeñas empresas virtuales que se dedican a vender sus productos por medio de Facebook y demás redes sociales. Los vendedores de estas tiendas virtuales pasan gran parte de su día respondiendo preguntas de sus productos a personas interesadas por comprar, las cuales pueden llegar a ser preguntas muy repetitivas.

 

La guía de Lead nurturing la cual es una técnica de marketing automatizada y orientada a la educación y maduración de oportunidades de negocio, menciona que del 25% al 50% de probabilidad de cierre de una venta se lo lleva el proveedor que contesta primero.

 

Por este motivo, estas tiendas pueden perder ventas si no están respondiendo preguntas la mayor parte del día.

 

 

SOLUCIÓN:

Aquiles es una plataforma que cuenta con un chatbot que se encarga de responder las preguntas frecuentes sobre los productos de las tiendas y está en la capacidad de cerrar completamente una venta permitiendo a la tienda atender y vender a sus usuarios las 24 horas del día.

 

El chatbot está en la capacidad de solucionar dudas acerca del costo de productos, disponibilidad, tallas y colores, medios de pago, costos de envío, entre otras.

 

Para cerrar la venta, el chatbot recolecta la información necesaria para que posteriormente el vendedor se encargue de realizar el envío del producto. Finalmente, se notifica al comprador y al vendedor vía mail con los datos de la venta.

 

Además, Aquiles permite al administrador de la tienda conocer reportes de ventas para realizar segmentación de mercado y análisis del mismo, y con esto poder tomar decisiones asertivas respecto a los precios de los productos y de los envíos.

 

 

DEMO: https://youtu.be/_vfhk6rBCFY

Git: https://git.ng.bluemix.net/drendon9/Aquiles.git

Chatbot:  m.me/2000059893578518

Plataforma: aquilesplataforma.herokuapp.com

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/