{"id":86704,"date":"2026-06-18T11:46:45","date_gmt":"2026-06-18T14:46:45","guid":{"rendered":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?p=86704"},"modified":"2026-06-18T11:46:45","modified_gmt":"2026-06-18T14:46:45","slug":"presentaron-trabajo-final-de-grado-denominado-aplicacion-de-deep-learning-y-modelado-basado-en-agentes-para-el-desarrollo-de-una-trampa-inteligente-de-mosquitos","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.ing.una.py\/FIUNA3\/?p=86704","title":{"rendered":"Presentaron Trabajo Final de Grado denominado \u00abAplicaci\u00f3n de Deep Learning y Modelado Basado en Agentes para el Desarrollo de una Trampa Inteligente de Mosquitos\u00bb"},"content":{"rendered":"<p><em><strong>\u00abAplicaci\u00f3n de Deep Learning y Modelado Basado en Agentes para el Desarrollo de una Trampa Inteligente de Mosquitos\u00bb<\/strong><\/em>, se denomina el Trabajo Final de Grado (TFG) que presentaron los ahora ingenieros <strong>Lucas Adri\u00e1n Pin Ferreira y Matteo Nicol\u00e1s Mart\u00ednez Goetting<\/strong>, como prueba final para egresar de la carrera de\u00a0<strong>Ingenier\u00eda Mecatr\u00f3nica\u00a0<\/strong>de la\u00a0<strong>Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA).<\/strong> La defensa del trabajo se realiz\u00f3 el jueves 11 de Junio del 2026 en la Instituci\u00f3n.<!--more--><\/p>\n<p>El dengue representa una carga end\u00e9mica sostenida en Paraguay, siendo<em> Aedes aegypti<\/em> el vector primario. Estrategias modernas de control, como la liberaci\u00f3n masiva de mosquitos portadores de Wolbachia \u2014 que ha demostrado reducciones del 77% en casos de dengue en ensayos controlados requieren datos entomol\u00f3gicos de alta resoluci\u00f3n espacio-temporal y herramientas de simulaci\u00f3n capaces de anticipar el comportamiento del sistema antes de comprometer recursos en campo. Los m\u00e9todos tradicionales de vigilancia carecen de esa resoluci\u00f3n, y los modelos matem\u00e1ticos existentes asumen homogeneidad espacial que limita su aplicabilidad en entornos urbanos heterog\u00e9neos.<\/p>\n<p>En el Trabajo Final de Grado presentado se proponen dos herramientas complementarias para cubrir dicha brecha: (i) una trampa inteligente basada en Edge AI e IoT para la captura, detecci\u00f3n y clasificaci\u00f3n autom\u00e1tica de<em> Aedes aegypti<\/em> por sexo en dispositivos embebidos; y (ii) un modelo basado en agentes (ABM) georreferenciado para la simulaci\u00f3n espacio-temporal de la din\u00e1mica poblacional del vector en entornos urbanos reales. Ambas l\u0131neas se desarrollaron de forma independiente dentro del alcance de este trabajo \u2014que comprende el desarrollo y validaci\u00f3n del prototipo de trampa y la formulaci\u00f3n y evaluaci\u00f3n exploratoria del simulador ABM, sin incluir calibraci\u00f3n exhaustiva con datos de campo ni certificaci\u00f3n para despliegue comercial\u2014 pero fueron concebidas para una futura integraci\u00f3n en la que los datos de campo calibren el modelo computacional.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>\u00abAplicaci\u00f3n de Deep Learning y Modelado Basado en Agentes para el Desarrollo de una Trampa Inteligente de Mosquitos\u00bb, se denomina el Trabajo Final de Grado (TFG) que presentaron los ahora ingenieros Lucas Adri\u00e1n Pin Ferreira y Matteo Nicol\u00e1s Mart\u00ednez Goetting, como prueba final para egresar de la carrera de\u00a0Ingenier\u00eda Mecatr\u00f3nica\u00a0de la\u00a0Facultad de Ingenier\u00eda de la Universidad Nacional de Asunci\u00f3n (FIUNA). 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