Proyectos

Proyectos vigentes

• Estudio y Aplicación de Sistemas Embebidos en el Desarrollo Regional. Director: Martín Vázquez. Vigencia: 01/01/2023-31/12/2025. Financiado por Secretaría de Ciencia, Arte y Tecnología de la UNICEN. Código: 03/C332.

• Encapsulación y Administración de Duddingtonia Flagrans como agente de control biológico de nematodos gastrointestinales en ovinos. Grupo Responsable: Martín Vázquez y Juan Toloza. Vigencia: 03/2023-03/2027: Financiado por la Agencia Nacional de Promoción Científica y Tecnológica (ANPCYT) y el Ministerio de Ciencia, Técnica e Innovación Productiva. Código: PICT- 2021-I-A-00142.

• Métodos para la aceleración de sistemas embebidos basados en lógica programable. Vigencia: 10/2024-10/2026. Financiado por la Universidad FASTA.

Proyectos Previos (últimos 10 años)

• Recuperación y puesta en funcionamiento de un equipo automático de dispensación de medicamentos. Financiado por Universidad Nacional de la Provincia de Buenos Aires. Adoptante: Hospital Municipal Olavarría. Director: Marcelo Tosini. 2023 

• Optimización de consumo en comunicación de información satelital mediante el uso de FPGAs. Financiado por la SPU: Convocatoria Agregando Valor. Sector asociado: Satellogic SA. Director: Lucas Leiva. 2019-2020 

• Desarrollo de un sistema de clasificación automática de cultivos y malezas en un entorno real, no estructurado y de tiempo real, como sistema de guiado para un pulverizador autónomo. Financiado por la Fundación Sadosky: Programa Fase Cero. Sector asociado: Redimec SRL. Director: Oscar Goñi. 

• Inteligencia Artificial en FPGA - Etapas I y II. (2019-2024). Financiado por la Universidad FASTA.

• Técnicas de Optimización de Soluciones en Sistemas Embebidos. Director: Marcelo Tosini. Vigencia: 01/01/2018-31/12/2020. Financiado por Secretaría de Ciencia, Arte y Tecnología de la UNICEN. Código: 03/C287.

• Aceleración para Sistemas Embebidos basados en SoC Programables (2018-2019). Financiado por la Secretaría de Investigación y Desarrollo UNTREF.

• Optimización de algoritmos de Machine Learning aplicados al procesamiento de imágenes en FPGA. (2017-2019). Financiado por la Universidad FASTA.

• Diseño para Sistemas Embebidos de Alto Rendimiento (SE-AR). Director: Marcelo Tosini. Vigencia (2015-2017). Financiado por Secretaría de Ciencia, Arte y Tecnología de la UNICEN. Código: 03/C257.