Métodos de inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre en modelos de predicción de incendios

Autores
Chirino, Pamela; Galdamez, Mariela; Diaz-Acevedo, Karvin; Ponce de León, Alejo; Caymes-Scutari, Paola; BIanchini, Germán
Año de publicación
2021
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
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 UTNFRM. 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.
Eje: Procesamiento distribuido y paralelo.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Inteligencia artificial
Redes neuronales
Paralelismo
Visión Computacional
Predicción
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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