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dc.contributor.author | Asteasuain, Fernando | |
dc.contributor.author | D'Angiolo, Federico | |
dc.contributor.author | Dubinsky, Manuel | |
dc.contributor.author | Pazos, Fernando | |
dc.contributor.author | Kwist, Iván | |
dc.contributor.author | Loiseau, Matías | |
dc.contributor.author | Contreras, David | |
dc.contributor.author | Calonge, Federico | |
dc.date.accessioned | 2024-08-08T15:59:29Z | |
dc.date.available | 2024-08-08T15:59:29Z | |
dc.date.issued | 2020 | |
dc.identifier.isbn | 978-987-3714-82-5 | |
dc.identifier.other | http://sedici.unlp.edu.ar/handle/10915/103452 | |
dc.identifier.uri | https://undavdigital.undav.edu.ar/xmlui/handle/20.500.13069/3492 | |
dc.description | Fil: Asteasuain, Fernando. Universidad Nacional de Avellaneda. Departamento de Tecnología y Administración; Argentina | |
dc.description | Fil: D'Angiolo, Federico. Universidad Nacional de Avellaneda. Departamento de Tecnología y Administración; Argentina | |
dc.description | Fil: Dubinsky, Manuel. Universidad Nacional de Avellaneda. Departamento de Tecnología y Administración; Argentina | |
dc.description | Fil: Pazos, Fernando. Universidad Nacional de Avellaneda. Departamento de Tecnología y Administración; Argentina | |
dc.description | Fil: Kwist, Iván. Universidad Nacional de Avellaneda. Departamento de Tecnología y Administración; Argentina | |
dc.description | Fil: Loiseau, Matías. Universidad Nacional de Avellaneda. Departamento de Tecnología y Administración; Argentina | |
dc.description | Fil: Contreras, David. Universidad Nacional de Avellaneda. Departamento de Tecnología y Administración; Argentina | |
dc.description | Fil: Calonge, Federico. Universidad Nacional de Avellaneda. Departamento de Tecnología y Administración; Argentina | |
dc.description.abstract | Día tras días se generan millones y millones de nuevos datos y la cantidad de información a procesar es un desafío creciente. Entre los más destacados podemos mencionar el crecimiento exponencial de la “Internet de las cosas” o Internet of Things (IoT) en inglés en los sistemas modernos. En este sentido, no sólo el almacenamiento constante de información es un problema a resolver, sino también la extracción inteligente de información y su posterior análisis para introducir mejoras en los sistemas. Este problema ha sido atacado desde la Inteligencia Artificial y la Optimización Combinatoria, pero se han encontrado algunas debilidades como la falta de modelado y diseño y de la aplicación rigurosa de técnicas de Ingeniería de Software. Esto hace que el problema se ataque de una manera “ad-hoc”, por lo cual es necesario consolidar un enfoque de mayor formalidad en todas las etapas del proceso. La presente investigación busca aplicar técnicas formales de Ingeniería de Software como Modelado y Model Checking al manejo y análisis de grandes volúmenes de datos. Como caso de estudio concreto se trabajará con sensores para el Mantenimiento de parámetros del ambiente (como humedad o temperatura) del Laboratorio de Redes y Sistemas de Computación mediante protocolos de IoT. | |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | spa | |
dc.publisher | Red de Universidades con Carreras en Informática | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | |
dc.subject | Big Data | |
dc.subject | Procesamiento de datos | |
dc.subject | Inteligencia Artificial | |
dc.subject | Métodos rigurosos de ingeniería de software | |
dc.title | Aplicaciones inteligentes sobre internet de las cosas y grandes volúmenes de datos: un enfoque riguroso | |
dc.type | info:eu-repo/semantics/conferenceObject | |
dc.type | info:ar-repo/semantics/documento de conferencia | |
dc.type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion | |
dcterms.license | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/ | |
local.eventos.nombregeneral | Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2020) | |
local.eventos.numero | XXII | |
local.eventos.lugar | Argentina |