Validación de un sistema IoT con aprendizaje federado y TinyML para el monitoreo postural en un entorno de cuidado simulado
Abstract
Este trabajo presenta la validación de un sistema de monitoreo postural basado en Internet de las Cosas (IoT), Aprendizaje Federado (Federated Learning, FL) y Tiny Machine Learning (TinyML), orientado a entornos asistenciales de salud en condiciones simuladas. El sistema fue diseñado con el objetivo de apoyar la vigilancia continua de posturas corporales en escenarios de cuidado, priorizando la privacidad de los datos, la eficiencia computacional y la operación en dispositivos de bajo consumo energético.
Fields of Study & Subjects
Internet of Things and AI
IoT and Edge/Fog Computing
Privacy-Preserving Technologies in Data
Publication details
- Journal / source
- Repositorio Institucional E-DocUR (Universidad Del Rosario)
- Publication date
- 9 February 2026
- Language
- ES
- Document type
- Thesis