Geolocalización de pájaros mediante radiotelemetría y machine learning

Autores
Lew, Axel Ariel
Año de publicación
2020
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
tesis de grado
Estado
versión publicada
Colaborador/a o director/a de tesis
Gravano, Agustín
Descripción
El campo de Inteligencia Artificial, y en particular el Aprendizaje Automático, es cada día más utilizado y tiene cada vez mayor adopción tanto en diferentes industrias como en investigaciones de diversas áreas. Se pueden encontrar usos en campos como medicina, psiquiatría o finanzas, donde su uso trae grandes beneficios. En esta tesis nos proponemos utilizar herramientas del área de aprendizaje automático para realizar un trabajo colaborativo con investigadores del área de biología, quienes estudian el comportamiento del Tordo Pico Corto, una especie de pájaro que tiene un comportamiento parasitario. A partir de radiotransmisores colocados en ejemplares de esta especie, y de antenas colocadas en el área de estudio, utilizaremos el aprendizaje automático para poder estimar la posición de estos y así realizar diferentes estudios y análisis sobre el comportamiento de los mismos. La hipótesis central que vamos a analizar sugiere que los pájaros de esta especie tiene un comportamiento social monógamo. A través de diferentes experimentos, analizando el tiempo que cada pareja de pájaros pasan juntos, y la distancia a la que se encuentran entre sí, encontramos evidencia que sugiere que esta hipótesis es cierta.
Fil: Lew, Axel Ariel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.
Materia
COMPORTAMIENTO ANIMAL
PARASITISMO
RADIO TELEMETRIA
APRENDIZAJE AUTOMATICO
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar
Repositorio
Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
Institución
Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
OAI Identificador
seminario:seminario_nCOM000580_Lew
Acceder
id BDUBAFCEN_f8cffbd96a029881df9faedbeae77774
oai_identifier_str seminario:seminario_nCOM000580_Lew
network_acronym_str BDUBAFCEN
repository_id_str 1896
network_name_str Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
spelling Geolocalización de pájaros mediante radiotelemetría y machine learningLew, Axel ArielCOMPORTAMIENTO ANIMALPARASITISMORADIO TELEMETRIAAPRENDIZAJE AUTOMATICOEl campo de Inteligencia Artificial, y en particular el Aprendizaje Automático, es cada día más utilizado y tiene cada vez mayor adopción tanto en diferentes industrias como en investigaciones de diversas áreas. Se pueden encontrar usos en campos como medicina, psiquiatría o finanzas, donde su uso trae grandes beneficios. En esta tesis nos proponemos utilizar herramientas del área de aprendizaje automático para realizar un trabajo colaborativo con investigadores del área de biología, quienes estudian el comportamiento del Tordo Pico Corto, una especie de pájaro que tiene un comportamiento parasitario. A partir de radiotransmisores colocados en ejemplares de esta especie, y de antenas colocadas en el área de estudio, utilizaremos el aprendizaje automático para poder estimar la posición de estos y así realizar diferentes estudios y análisis sobre el comportamiento de los mismos. La hipótesis central que vamos a analizar sugiere que los pájaros de esta especie tiene un comportamiento social monógamo. A través de diferentes experimentos, analizando el tiempo que cada pareja de pájaros pasan juntos, y la distancia a la que se encuentran entre sí, encontramos evidencia que sugiere que esta hipótesis es cierta.Fil: Lew, Axel Ariel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y NaturalesGravano, Agustín2020info:eu-repo/semantics/bachelorThesisinfo:eu-repo/semantics/publishedVersionhttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:ar-repo/semantics/tesisDeGradoapplication/pdfhttps://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000580_Lewspainfo:eu-repo/semantics/openAccesshttps://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/arreponame:Biblioteca Digital (UBA-FCEN)instname:Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturalesinstacron:UBA-FCEN2025-10-16T09:31:09Zseminario:seminario_nCOM000580_LewInstitucionalhttps://digital.bl.fcen.uba.ar/Universidad públicaNo correspondehttps://digital.bl.fcen.uba.ar/cgi-bin/oaiserver.cgiana@bl.fcen.uba.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:18962025-10-16 09:31:10.722Biblioteca Digital (UBA-FCEN) - Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturalesfalse
dc.title.none.fl_str_mv Geolocalización de pájaros mediante radiotelemetría y machine learning
title Geolocalización de pájaros mediante radiotelemetría y machine learning
spellingShingle Geolocalización de pájaros mediante radiotelemetría y machine learning
Lew, Axel Ariel
COMPORTAMIENTO ANIMAL
PARASITISMO
RADIO TELEMETRIA
APRENDIZAJE AUTOMATICO
title_short Geolocalización de pájaros mediante radiotelemetría y machine learning
title_full Geolocalización de pájaros mediante radiotelemetría y machine learning
title_fullStr Geolocalización de pájaros mediante radiotelemetría y machine learning
title_full_unstemmed Geolocalización de pájaros mediante radiotelemetría y machine learning
title_sort Geolocalización de pájaros mediante radiotelemetría y machine learning
dc.creator.none.fl_str_mv Lew, Axel Ariel
author Lew, Axel Ariel
author_facet Lew, Axel Ariel
author_role author
dc.contributor.none.fl_str_mv Gravano, Agustín
dc.subject.none.fl_str_mv COMPORTAMIENTO ANIMAL
PARASITISMO
RADIO TELEMETRIA
APRENDIZAJE AUTOMATICO
topic COMPORTAMIENTO ANIMAL
PARASITISMO
RADIO TELEMETRIA
APRENDIZAJE AUTOMATICO
dc.description.none.fl_txt_mv El campo de Inteligencia Artificial, y en particular el Aprendizaje Automático, es cada día más utilizado y tiene cada vez mayor adopción tanto en diferentes industrias como en investigaciones de diversas áreas. Se pueden encontrar usos en campos como medicina, psiquiatría o finanzas, donde su uso trae grandes beneficios. En esta tesis nos proponemos utilizar herramientas del área de aprendizaje automático para realizar un trabajo colaborativo con investigadores del área de biología, quienes estudian el comportamiento del Tordo Pico Corto, una especie de pájaro que tiene un comportamiento parasitario. A partir de radiotransmisores colocados en ejemplares de esta especie, y de antenas colocadas en el área de estudio, utilizaremos el aprendizaje automático para poder estimar la posición de estos y así realizar diferentes estudios y análisis sobre el comportamiento de los mismos. La hipótesis central que vamos a analizar sugiere que los pájaros de esta especie tiene un comportamiento social monógamo. A través de diferentes experimentos, analizando el tiempo que cada pareja de pájaros pasan juntos, y la distancia a la que se encuentran entre sí, encontramos evidencia que sugiere que esta hipótesis es cierta.
Fil: Lew, Axel Ariel. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales; Argentina.
description El campo de Inteligencia Artificial, y en particular el Aprendizaje Automático, es cada día más utilizado y tiene cada vez mayor adopción tanto en diferentes industrias como en investigaciones de diversas áreas. Se pueden encontrar usos en campos como medicina, psiquiatría o finanzas, donde su uso trae grandes beneficios. En esta tesis nos proponemos utilizar herramientas del área de aprendizaje automático para realizar un trabajo colaborativo con investigadores del área de biología, quienes estudian el comportamiento del Tordo Pico Corto, una especie de pájaro que tiene un comportamiento parasitario. A partir de radiotransmisores colocados en ejemplares de esta especie, y de antenas colocadas en el área de estudio, utilizaremos el aprendizaje automático para poder estimar la posición de estos y así realizar diferentes estudios y análisis sobre el comportamiento de los mismos. La hipótesis central que vamos a analizar sugiere que los pájaros de esta especie tiene un comportamiento social monógamo. A través de diferentes experimentos, analizando el tiempo que cada pareja de pájaros pasan juntos, y la distancia a la que se encuentran entre sí, encontramos evidencia que sugiere que esta hipótesis es cierta.
publishDate 2020
dc.date.none.fl_str_mv 2020
dc.type.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/bachelorThesis
info:eu-repo/semantics/publishedVersion
http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
info:ar-repo/semantics/tesisDeGrado
format bachelorThesis
status_str publishedVersion
dc.identifier.none.fl_str_mv https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000580_Lew
url https://hdl.handle.net/20.500.12110/seminario_nCOM000580_Lew
dc.language.none.fl_str_mv spa
language spa
dc.rights.none.fl_str_mv info:eu-repo/semantics/openAccess
https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar
eu_rights_str_mv openAccess
rights_invalid_str_mv https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar
dc.format.none.fl_str_mv application/pdf
dc.publisher.none.fl_str_mv Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
publisher.none.fl_str_mv Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
dc.source.none.fl_str_mv reponame:Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
instname:Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
instacron:UBA-FCEN
reponame_str Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
collection Biblioteca Digital (UBA-FCEN)
instname_str Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
instacron_str UBA-FCEN
institution UBA-FCEN
repository.name.fl_str_mv Biblioteca Digital (UBA-FCEN) - Universidad Nacional de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas y Naturales
repository.mail.fl_str_mv ana@bl.fcen.uba.ar
_version_ 1846142863128133632
score 12.712165

Publicaciones similares