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dc.contributor.advisor | Estrada Pico, Rebeca, Directora | |
dc.contributor.author | Miranda Trujillo, Jordan Javier | |
dc.contributor.author | Santillan Segura, Karen Fernanda | |
dc.creator | ESPOL. FIEC | |
dc.date.accessioned | 2024-02-28T20:28:35Z | |
dc.date.available | 2024-02-28T20:28:35Z | |
dc.date.issued | 2023 | |
dc.identifier.citation | Miranda Trujillo, J. J. y Santillan Segura, K. F. (2023). Diseño de un agente virtual basado en metahumanos para establecer puntos de consulta de procesos internos de la universidad. [Proyecto Integrador]. ESPOL. FIEC, Guayaquil. 40p. | |
dc.identifier.uri | http://www.dspace.espol.edu.ec/handle/123456789/60573 | |
dc.description | En el actual escenario de la educación superior las universidades deben afrontar diversos desafíos para lograr informar a sus estudiantes acerca de los procedimientos internos y servicios ofrecidos por los departamentos involucrados. Considerando lo mencionado y tomando en cuenta que ESPOL posee diversos canales informativos que pueden presentar dificultades, el presente proyecto se centró en establecer el diseño y prototipo de un agente virtual basado en metahumanos para establecer puntos de consulta de procesos internos de la universidad, para ello se definieron diversos objetivos que incluyen el desarrollo del metahumano, identificar los procesos más consultados, bosquejar una estructura física y realizar las pruebas respectivas. Asimismo se determinó la metodología a utilizar con sus respectivas herramientas y tecnologías, para la definición del metahumano se implementó Metahuman Creator, Quixel Bridge Pluggin, Unreal Engine, Mixamo y Audio2Face. Para el entrenamiento del agente se configuró una red neuronal en una máquina virtual en Azure con información previamente recolectada, además se definieron los escenarios de evaluación. Al finalizar las pruebas se obtuvo un tiempo de procesamiento aproximado de 0.09 ms, un tamaño promedio de 192 Bytes, un formato para los temas de consulta, una velocidad de 23 consultas atendidas en 5 minutos y una precisión que fluctúa de 2 a 5 consultas erróneas. Finalmente, se concluyó que la creación de un agente virtual mejora la eficiencia y el acceso a servicios de consulta sobre procesos académicos para los estudiantes, destacando la capacidad del agente virtual de poder instruirse sobre cualquier modelo de negocio a través de una red neuronal, lo que le otorga mayores características de adaptabilidad en diversos sectores. Palabras Clave: agente virtual, consultas, emulador, hardware, metahumano, Orange Pi, sistema, software | |
dc.format | application/pdf | |
dc.format.extent | 40 página | |
dc.language.iso | spa | |
dc.publisher | ESPOL. FIEC | |
dc.rights | openAccess | |
dc.subject | Agente virtual | |
dc.subject | Metahumano | |
dc.subject | Consultas | |
dc.subject | Hardware | |
dc.title | Diseño de un agente virtual basado en metahumanos para establecer puntos de consulta de procesos internos de la universidad | |
dc.type | Ingeniero en Telemática | |
dc.identifier.codigoespol | T-114077 | |
dc.description.city | Guayaquil | |
dc.description.degree | Escuela Superior Politécnica del Litoral | |
dc.identifier.codigoproyectointegrador | INGE-2227 | |
dc.description.abstractenglish | In the current scenario of higher education, universities must face several challenges in order to inform their students about internal procedures and services offered by the departments involved. Considering the above, and taking into account that ESPOL has several information channels that may present difficulties, this project focused on establishing the design and prototype of a virtual agent based on metahumans to establish points of consultation of internal processes of the university, for this several objectives were defined including the development of the metahuman, identify the most consulted processes, outline a physical structure and perform the respective tests. Likewise, the methodology to be used was determined with their respective tools and technologies. For the definition of the metahuman, Metahuman Creator, Quixel Bridge Pluggin, Unreal Engine, Mixamo and Audio2Face were implemented. For the training of the agent, a neural network was configured in a virtual machine in Azure with previously collected information, and the evaluation scenarios were also defined. At the end of the tests, an approximate processing time of 0.09 ms and an average size of 192 Bytes, a format for query topics, a speed of 23 queries served in 5 minutes and an accuracy fluctuating from 2 to 5 erroneous queries were obtained. Finally, it was concluded that the creation of a virtual agent improves efficiency and access to consultation services on academic processes for students, highlighting the capacity of the virtual agent to be able to learn about any business model through a neural network, which gives it greater adaptability characteristics in various sectors. Keywords: emulator, hardware, metahuman, Orange Pi, queries, software, system, virtual agent |