MakerLab es una comunidad de desarrolladores de tecnología, unidos con la finalidad de aprender, enseñar y compartir en comunidad. Gracias al apoyo de la Facultad de Ciencias Ingeniería y el CIDE PUCP, jóvenes apasionados por la tecnología se reúnen para investigar sobre diversos avances tecnológicos, apropiarse de ellos y compartir ese conocimiento, con el enfoque de la cultura maker y la metodología learning by doing. En esta oportunidad, conversamos con Irina Ávila, docente de nuestra Facultad y directora de MakerLab PUCP.
¿Cuáles fueron los objetivos de para este 2018-1?
En el 2018-1, nuestro objetivo principal fue difundir nuestra metodología de aprendizaje activo-colaborativo a otros centros de estudios afianzando nuestro liderazgo. De esta manera, los miembros de nuestra comunidad han participado como mentores tecnológicos, propiciando la experiencia creativa y el aprendizaje mediante la aplicación de tecnologías en soluciones prácticas. Asimismo, promueven una nueva forma de estudio y trabajo: entre pares, sin presiones y en un ambiente colaborativo.
¿Qué tan importante es que iniciativas como estas se sigan incentivando entre los estudiantes?
Es muy importante acercar a los estudiantes a las tecnologías con nuevas estrategias y metodologías que los prepare para enfrentar esta época de constante incertidumbre, donde el avance tecnológico está sobrepasando cualquier predicción.
En un ambiente distendido y de composición multidisciplinaria, los participantes avanzan sus proyectos. La regla general es “aprende mientras lo haces”, sin esperar muchas indicaciones, disminuyendo la presión de hacerlo bien al primer intento, pues todos los demás, también, lo están intentando. No solo se promueve el interés por aprender sobre nuevas tecnologías, sino, también, a dar soluciones a problemas que les sean realmente motivadores. De esta manera, al brindarles la oportunidad de crear y desarrollar soluciones, pueden llegar a contribuir a un proceso mayor.
Los proyectos sobresalientes del MakerLab 2018-1 son:
“”Student Analyzer””
Software para analizar la comprensión lectora mediante análisis fácil usando machine learning para predecir si el lector ha comprendido lo leído. Se usó la librería Keras y Open CV para el procesamiento de imágenes.
Desarrollador: Luis Enrique Castillo, egresado de Ingeniería Mecatrónica PUCP.
“Agro Dron”
Optimización de un dron para la agricultura, cuyo objetivo es identificar las áreas que requieren ser fumigadas mediante reconocimiento fotográfico.
Desarrollador: Antonio Rujel, ingeniero mecánico UNI.
Sistema de aprendizaje lúdico de matemáticas para niños entre seis y diez años utilizando sensor de movimiento Kinect.
Desarrolladores: Piero Casusol, estudiante de Ingeniería Mecatrónica PUCP, y Diego Huarcaya, estudiante de Ingeniería de Sistemas de la UPEU.
Robot capaz de identificar y evadir objetos con visión artificial. Utiliza Arduino y Python (openCV) para el reconocimiento de objetos.
Desarrolladores: Erich Balois y Teresa Lícito, estudiantes de Ingeniería de Sistemas de la UCV, Ramiro Chávez, estudiante de Ingeniería de Sistemas Computacionales de la UPN.
Demostración del algoritmo de Dijkstra, también llamado algoritmo de caminos mínimos, usando Open Street Map y Python.
Desarrolladores: Jhair Guzman, estudiante de Ingeniería Informática PUCP, y Pedro Palacios, estudiante de Ingeniería Física UNI.
Demostración del uso de un plug-in personalizado de SteamVR en Unity para hacer tracking de mandos de Realidad Virtual utilizando solo los giroscopios.
Desarrollador: Carlos Felipe Rojas, estudiante de Ingeniería de Sistemas UNI.
Fotos: MakerLab PUCP