A communicating automated system for medical monitoring of people at home.

This thesis presents the design and development of a web application dedicated to the early prediction of diabetes, with the aim of preventing complications related to this chronic disease. To achieve this, several supervised machine learning algorithms were implemented, including K-Nearest Neighbors, Decision Trees, Gaussian NB, Support Vector Machine, and logistic regression, using a dataset from Pima Indian Hospital (USA) available on the Kaggle platform www.kaggle.com. The performance of the classifiers was compared in terms of accuracy, with logistic regression achieving the best result with a classification rate of 80%, using the train/test evaluation method. In addition, an electronic circuit was designed to enable remote monitoring of certain vital signs. This system incorporates sensors measuring body temperature and blood oxygen saturation. The collected data is transmitted via an IoT application to a central interface, enabling real-time monitoring by healthcare professionals or patients themselves.

Réalisation et amélioration d’un système de refroidissement d’huile

L'objectif fondamental semble être de concevoir et d'améliorer un système automatisé de refroidissement d'huile contrôlé par Arduino. Ce projet vise à surveiller la température de l'huile et à activer un refroidisseur dès qu'un seuil critique est atteint. Cela permet de prévenir la surchauffe, de protéger les machines et d'améliorer leur efficacité. L'objectif est d'optimiser la gestion thermique afin de prolonger la durée de vie des équipements. Le projet utilise un système basé sur Arduino pour surveiller la température de l'huile dans une machine. Un capteur mesure la température et, si celle-ci dépasse un seuil prédéfini, un mécanisme de refroidissement, tel qu'un ventilateur ou une pompe, est activé pour éviter la surchauffe. L'automatisation permet une réponse rapide en temps réel. L'amélioration consiste à ajuster le système en intégrant des boucles de contrôle plus précises, ainsi qu'en ajoutant des modules de communication et d'autres capteurs pour une gestion optimale de la température.

Réalisation d’un système automatique de remplissage et de bouchage de bouteilles basé sur une carte arduino et l’IoT.

L'objectif fondamental d'un système automatique de remplissage de bouteilles est d'optimiser la production en minimisant ou éliminant le besoin d'intervention humaine. Les principaux axes comprennent la garantie de la précision du remplissage, la réduction des erreurs, l'accroissement de la productivité, et éventuellement la diminution des coûts de main-d'œuvre. En intégrant des technologies telles que l'IoT et des microcontrôleurs comme arduino, ces systèmes permettent une surveillance à distance et une gestion simplifiée, contribuant ainsi à une optimisation globale du processus de remplissage. Un exemple concret de cette approche est illustré par un projet spécifique centré sur arduino et l'IoT, dédié au remplissage automatique et au bouchage de bouteilles, visant à simplifier l'accès des entreprises à ces processus, notamment dans la fabrication de boissons gazeuses et de médicaments. Ce projet met en œuvre divers composants, tels que le microcontrôleur arduino, les émetteurs et récepteurs infrarouges, les pilotes de relais, les moteurs à courant continu, ainsi que des dispositifs mécaniques spécifiques, utilisant la détection infrarouge pour guider le processus. La surveillance à distance via l'IoT assure une gestion efficace, réduisant la dépendance à la main-d'œuvre et optimisant l'ensemble du processus.