Plata Eastman, Simón Alfredo JoséCorrea Ramos, AlejandroRamírez Gutiérrez, Émerson Armando2025-04-112025-04-112025http://hdl.handle.net/11522/4727El proyecto de investigación profundizó en el desarrollo de múltiples modelos de aprendizaje automático, estableciendo una comparativa entre las técnicas clásicas de aprendizaje y las cada vez más emergentes técnicas de aprendizaje profundo, llevando a cabo una tarea de clasificación en el ámbito de la salud. El problema central de esta investigación consistió en determinar de manera precisa si un modelo de aprendizaje automático podía identificar la presencia de patologías en la voz. El enfoque adoptado para ambas técnicas de aprendizaje fue diferenciado, permitiendo a los modelos de cada técnica centrarse en distintas aproximaciones para resolver el mismo problema. Varias tareas realizadas previamente al desarrollo de los modelos contribuyeron a mejorar sus resultados, demostrando cómo, mediante ciertas estrategias, se pueden superar limitaciones como la cantidad de datos disponibles, logrando así un mejor desempeño. Finalmente, al completar los experimentos, se desarrolló una interfaz gráfica que permite interactuar con dos de los modelos creados, destacando los mejores resultados obtenidos en cada una de las técnicas de aprendizaje seleccionadas. Los resultados finales resaltan cómo el aprendizaje automático desempeña un papel diferencial en tareas complejas para los seres humanos, ya sea por su naturaleza imperceptible o por la necesidad de analizar grandes volúmenes de datos para generar resultados en tiempo real. En conclusión, esta investigación evidencia el potencial del aprendizaje automático en la detección de patologías en la voz, logrando resultados precisos a pesar de contar con una cantidad limitada de datos en comparación con otros problemas. Además, abre el camino para futuros refinamientos y estudios clínicos que incluyan los modelos en entornos reales, permitiendo obtener una retroalimentación no observable en las etapas de desarrollo.In contemporary society, Multi-Robot Systems (MRS) have gained increasing relevance due to their numerous applications and benefits in various fields. These systems are based on the coordination and collaboration of multiple robots to achieve common objectives, allowing them to perform tasks more efficiently, quickly, and flexibly compared to individual robots. In this context, the communication system plays a fundamental role in enabling collaboration between robots. Therefore, its implementation is of great importance to endow an MRS with these characteristics. In the Electronic Engineering program at the Javeriana University Cali, work has been done with a mobile robot called DaNI, which has an autonomous navigation system. However, this system lacks a communication infrastructure that allows the integration of multiple robots with similar capabilities (homogeneous) to achieve joint navigation. This limitation prevents its diversification towards new research or applications that require an MRS. To overcome this limitation, a second DaNI robot was upgraded, providing it with the same autonomous navigation characteristics as the first updated robot. Additionally, the necessary software and libraries were selected to implement and develop a navigation system, along with a basic graphical user interface (GUI) for its control. As a result, a communication system has been developed that integrates two DaNI robots and a basic GUI with key functionalities such as: the identification of the robot closest to a specific destination point, the ability to save coordinates with a name or alias, the simultaneous activation of autonomous navigation in one or all robots, as well as stopping navigation in both cases and the visualization of the robots current latitude and longitude, along with the robots position and destination coordinates on a map provided by the Leaflet library. The results obtained when testing the developed system were satisfactory, demonstrating proper integration between the pre-existing navigation system and the communication system used for monitoring and controlling joint navigation. This communication system, in combination with the navigation system, establishes a fundamental basis for more sophisticated future developments or for specific applications, such as in the agroindustrial field, thanks to its modularity and scalability.108 p.application/pdfspaSistema de comunicaciónInterfaz gráficaNavegación autónomaCommunication systemGraphic interfaceAutonomous navigationROSMulti-robotbachelor thesishttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/http://purl.org/coar/access_right/c_abf2