Propuesta de Mejoramiento del Modelo de ML para el Sistema de Monitoreo y Seguridad Laboral en la Empresa SLB.

Esta monografía surge como resultado de un trabajo de investigación realizado en el marco de las prácticas profesionales desempeñadas en la empresa SLB (Schlumberger) entre el 5 de Julio de 2023 y el 5 de enero de 2024, en el que fue posible identificar un problema en la implementación por parte de...

Full description

Autores:
Melo Tayo, Camilo Andres
Tipo de recurso:
Trabajo de grado de pregrado
Fecha de publicación:
2024
Institución:
Universidad Santo Tomás
Repositorio:
Repositorio Institucional USTA
Idioma:
spa
OAI Identifier:
oai:repository.usta.edu.co:11634/58083
Acceso en línea:
http://hdl.handle.net/11634/58083
Palabra clave:
GCP
IA
Cloud
CCTV
Servers
Ingeniería de Telecomunicaciones
Plan de Mejora
Prácticas Profesionales
Empresa -- Monitoreo
GCP
IA
Nube
CCTV
Servidores
Rights
openAccess
License
Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombia
Description
Summary:Esta monografía surge como resultado de un trabajo de investigación realizado en el marco de las prácticas profesionales desempeñadas en la empresa SLB (Schlumberger) entre el 5 de Julio de 2023 y el 5 de enero de 2024, en el que fue posible identificar un problema en la implementación por parte de dicha empresa del sistema de monitoreo y seguridad laboral basado en inteligencia artificial (IA) implementado con el propósito de enviar alertas de seguridad respecto de las personas que estén manipulando en indebida forma las herramientas o elementos de seguridad suministrados por la compañía. La investigación se llevó a cabo "in situ", aprovechando el conocimiento adquirido durante la práctica profesional desarrollada dentro de la empresa, la cual, permitió identificar los desafíos específicos que enfrenta la compañía en la implementación del referido sistema. La propuesta presentada en este trabajo se centra en la optimización del sistema mencionado anteriormente, mediante la implementación de herramientas en la nube de Google Cloud Platform (GCP), para lo cual, se abordan los problemas identificados a través del análisis de soluciones y se plantea una propuesta que combina tecnologías de vanguardia como el modelo YOLO y técnicas de reentrenamiento con la base de datos COCO (Common Objects in Context) y data sets personalizados, junto con la infraestructura escalable y confiable de GCP.