La Cátedra del IoT otorga dos premios a los mejores TFM relacionados con el IoT

  • En la categoría Hardware, premiado un proyecto de diseño e implementación de una red de sensores para el control ambiental de edificios.
  • En la categoría Firmware, el proyecto ganador se basa en la implementación de un entorno virtualizado para la ejecución de pruebas de sistemas embebidos.

La Cátedra del IoT otorga dos premios a los mejores Trabajos de Fin de Máster relacionados con el IoT

La segunda edición de los premios Cátedra del IoT ya tiene sus ganadores. En concreto, se han otorgado dos premios a los mejores TFM con una dotación de 2.500€ cada uno. Los proyectos presentados están relacionados con el Internet de las Cosas y la gestión de la energía.

La cátedra está impulsada por la Universidad de Sevilla y la empresa de base tecnológica WoodSwallow y tiene como objetivo la promoción de actividades docentes y de investigación vinculadas al IoT y a la gestión inteligente de la energía.

Tras finalizar el plazo de presentación de candidaturas el pasado 29 de febrero de 2024, las candidaturas presentadas han sido evaluadas por una Comisión Evaluadora formada paritariamente por cuatro miembros expertos en la materia tanto de la Universidad de Sevilla como de WoodSwallow, estando presidido por el director de la Cátedra del Internet de las Cosas, Antonio Jesús Torralba Silgado.

Proyecto ganador en la categoría Hardware

En la categoría Hardware, el Trabajo de Fin de Máster (TFM) premiado, ha sido el de Richard Mark Haes Ellis, alumno del Máster de Ingeniería Electrónica, Robótica y Automática por la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de la Universidad de Sevilla. El proyecto ganador lleva por título: “Red Inalámbrica de sensores para el control de climatización basado en datos” y el profesor Ignacio Alvarado ha sido el tutor del mismo.

El foco primordial de este proyecto se centra en el diseño y la implementación de una red de sensores especializada en la recopilación de datos relacionados con el control ambiental de edificios. Con el auge del Machine Learning, se ha vuelto posible modelar sistemas de climatización complejos basándose exclusivamente en datos obtenidos por dispositivos IoT. Esta perspectiva resulta de vital importancia, especialmente cuando se persigue la consecución de una climatización eficiente en edificios con múltiples variables que introducen incertidumbre en el proceso. La optimización basada en datos promete ofrecer una gestión más eficiente y adaptable de los sistemas de climatización, lo que potencialmente se traduce en un ahorro sustancial de energía y una mejora significativa en el confort interior de los edificios“, explica Mark sobre su proyecto.

Proyecto ganador en la categoría Firmware

Con respecto a la categoría Firmware, Daniel Sisto Acevedo ha resultado ganador con su Proyecto de Fin de Máster: “Diseño de un entorno virtualizado para pruebas de sistemas embebidos”. Daniel es alumno del Máster Universitario en Ingeniería de Telecomunicación por la Escuela Técnica Superior de Ingeniería de la Universidad de Sevilla y el profesor Ramón González Carvajal ha sido el tutor del proyecto.

El proyecto premiado ha consistido en la implementación de un entorno para ingenieros de pruebas de sistema. Este entorno permite dar una serie de herramientas como servicios virtualizados para la ejecución de test para casos de uso de manera remota, en este caso para contadores inteligentes o smart meters.

El mundo de los sistemas embebidos está en constante evolución, y su importancia en nuestra vida diaria es cada vez más evidente. Debido a que estos sistemas son cada vez más importantes y críticos, es imprescindible que sean sometidos a pruebas para asegurar la calidad de estos productos. Ante esta creciente complejidad, surge la necesidad de contar con un entorno de pruebas eficiente y robusto”, señala Daniel.

Sobre los premios

Estos premios de la Cátedra del IoT han estado dirigidos al alumnado de cualquier rama de la ingeniería de la Universidad de Sevilla, y los proyectos presentados debían versar sobre una temática relacionada con el Internet de las Cosas.

Desde la cátedra se destaca la calidad de ambos trabajos premiados, así como su complejidad y aplicación práctica. Por otro lado, la Comisión de Evaluación ha declarado desiertos los premios a Trabajos de Fin de Grado (TFG).

Entre las actividades planificadas por la cátedra se encuentran los citados premios, así como becas de apoyo a TFG y TFM y clases magistrales relacionadas con estas temáticas, entre otros. Mantente informado sobre las diferentes actividades a través de la web de la cátedra.

Sigue leyendo

Menú