Métodos de Inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre en modelos de predicción de incendios
La inteligencia artificial ha generado una revolución importante en los últimos años de la computación. En esta línea de trabajo se estudiarán dos formas de inteligencia artificial para aplicarlas en la reducción de incertidumbre en modelos de predicción, en este caso, el modelo de predicción de inc...
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2023
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Acceso en línea: | http://hdl.handle.net/20.500.12272/8153 |
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I68-R174-20.500.12272-81532023-06-27T16:09:45Z Métodos de Inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre en modelos de predicción de incendios Chirino, Pamela Galdámez Bilardi, Mariela Díaz, Karvin Ponce de León, Alejo Caymes Scutari, Paola Bianchini, Germán Inteligencia artificial, Redes neuronales, Paralelismo, Visión computacional, Predicción La inteligencia artificial ha generado una revolución importante en los últimos años de la computación. En esta línea de trabajo se estudiarán dos formas de inteligencia artificial para aplicarlas en la reducción de incertidumbre en modelos de predicción, en este caso, el modelo de predicción de incendios llevado a cabo en el Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido de la UTN-FRM. En el mismo se trabaja con paralelismo, por lo tanto se analizará la posible paralelización de estos métodos. Los métodos de inteligencia artificial que se estudiarán son: Redes neuronales y Visión Computacional. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza; Argentina 2023-06-27T16:09:44Z 2023-06-27T16:09:44Z 2021-01-01 info:eu-repo/semantics/article acceptedVersion XXIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2021). Año 2021. http://hdl.handle.net/20.500.12272/8153 spa fra PID 7658 openAccess http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/ CC0 1.0 Universal Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza Atribución pdf |
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La inteligencia artificial ha generado una revolución importante en los últimos años de la computación. En esta línea de trabajo se estudiarán dos formas de inteligencia artificial para aplicarlas en la reducción de incertidumbre en modelos de predicción, en este caso, el modelo de predicción de incendios llevado a cabo en el Laboratorio de Investigación en Cómputo Paralelo/Distribuido de la UTN-FRM. En el mismo se trabaja con paralelismo, por lo tanto se analizará la posible paralelización de estos métodos. Los métodos de inteligencia artificial que se estudiarán son: Redes neuronales y Visión Computacional. |
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