FIUNA presenta avances en investigaciones sobre sistemas y ciudades inteligentes
Investigadores de la Facultad de Ingeniería de la Universidad Nacional de Asunción (FIUNA) participaron del CHILECON 2025 (IEEE Chilean Conference on Electrical, Electronics Engineering, Informatics and Communications), realizado en Valparaíso, Chile. En el evento presentaron cuatro proyectos de investigación cofinanciados por el Consejo Nacional de Ciencia y Tecnología (CONACYT), a través del Programa PROCIENCIA, con apoyo del FEEI.
Los trabajos fueron desarrollados bajo la dirección del Dr. Derlis Gregor, investigador categorizado en el Nivel 2 del Sistema Nacional de Investigadores (SISNI), junto con la colaboración de investigadores, estudiantes y egresados de la FIUNA. Las líneas de investigación presentadas abarcan sistemas distribuidos, inteligencia artificial, visión computacional y optimización urbana.
Los proyectos presentados en CHILECON 2025 demostraron avances significativos en sistemas inteligentes y ciudades inteligentes desde la FIUNA. Uno de ellos, “Interoperabilidad de Equipos y Dispositivos con capacidad Plug and Play aplicado a Sistemas de Transportes Inteligentes” (PINV01-24), fue presentado por Marcelo Palma. Este trabajo propone una arquitectura autónoma y energéticamente eficiente para el conteo vehicular mediante visión artificial utilizando YOLOv8n, implementada en dispositivos NVIDIA Jetson Nano. Los datos se transmiten vía LoRa y se emplea IPFS para actualizaciones remotas. Las pruebas mostraron un bajo consumo energético y actualizaciones exitosas en menos de 1,2 minutos, validando su aplicabilidad para estaciones de monitoreo vehicular inteligente.
En paralelo, Yessica Recalde presentó el proyecto “Sistema predictivo basado en redes neuronales convolucionales para la detección e identificación de deficiencias nutricionales en cultivo hidropónico” (PINV01-26), en representación del Laboratorio de Sistemas Distribuidos (LSD). El estudio utiliza redes neuronales convolucionales (CNN) con arquitectura U-Net y codificador ResNet34 para segmentar automáticamente lechugas sanas y enfermas a partir de imágenes RGB. El modelo alcanzó métricas destacadas (mIoU = 0.76; F1-Score = 0.86), demostrando su potencial como herramienta de diagnóstico para la agricultura de precisión en sistemas hidropónicos.
Por su parte, Kevin M. Galeano presentó el proyecto “Optimización en la inserción de nuevas funcionalidades en sistemas de monitoreo urbano autónomos” (PINV01-27), que introduce un algoritmo de conteo vehicular basado en visión computacional. La propuesta combina YOLOv8 con una red neuronal MLP de aprendizaje continuo, permitiendo el seguimiento de vehículos incluso bajo condiciones de oclusión. Los resultados mostraron una mejora del 87 % en precisión frente a métodos convencionales, consolidando una solución adaptable y de rápida implementación en entornos urbanos.
Finalmente, María J. Duarte presentó el proyecto “Optimización descentralizada del tráfico urbano con almacenamiento verificable” (PINV01-25). Este estudio propone una arquitectura modular y descentralizada para la optimización del tráfico urbano mediante simulación con SUMO, inferencia difusa tipo Mamdani y optimización de tiempos semafóricos mediante PSO (Particle Swarm Optimization). Los datos se almacenan de manera verificable en IPFS y BlockDAG, reduciendo la latencia en más del 60 % en comparación con sistemas centralizados. El trabajo representa un avance significativo en el desarrollo de infraestructura inteligente orientada a sistemas de transporte inteligentes (ITS) y ciudades inteligentes.
Los resultados presentados en CHILECON 2025 reflejan el impacto directo de la investigación desarrollada en la FIUNA en áreas estratégicas como la movilidad urbana, la agricultura de precisión y la infraestructura digital descentralizada, y consolidan al Laboratorio de Sistemas Distribuidos (LSD) como líder en el país en el desarrollo de soluciones basadas en sistemas inteligentes, distribuidos y reproducibles.
