13/12, 15:20–15:50 (America/La_Paz), Auditorio
El monitoreo continuo de variables hidroclimáticas es clave para entender y gestionar la recarga de acuíferos en zonas afectadas por incendios. En esta charla se presentará un pipeline en Python para detectar anomalías en datos de sensores IoT ambientales.
En esta propuesta de charla se presenta la canalización de datos en Python para la detección automática de anomalías en series temporales hidrológicas mediante un sistema de bajo costo basado en nodos IoT desplegados en campo. La estructura cronológica para la charla es la siguiente:
- Acerca de mi - 1 minuto
- Presentación del problema y Arquitectura del sistema - 2 minutos
- Objetivos de la charla - 1 minuto
- Tratamiento de datos, limpieza y normalización - 4 minutos
- Métodos de detección comparados - 4 minutos
- Implementación práctica en Python - 5 minutos
- Demo práctico - 5 minutos
- Lecciones aprendidas, limitaciones y buenas prácticas - 2 minutos
- Cierre y próximos pasos - 1 minuto
- Preguntas y respuestas - 5 minutos
Ingeniera Mecatrónica con experiencia en proyectos de Investigación y Desarrollo (I+D), integración hardware–software, implementación de soluciones IoT y sistemas embebidos. Mi propósito es crear soluciones tecnológicas con impacto social y ambiental enfocado en inclusión digital y equidad de género