Objeto de conferencia
Métodos de inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre en modelos de predicción de incendios
Registro en:
isbn:978-987-24611-3-3
isbn:978-987-24611-4-0
Autor
Chirino, Pamela
Galdamez, Mariela
Diaz-Acevedo, Karvin
Ponce de León, Alejo
Caymes-Scutari, Paola
BIanchini, Germán
Institución
Resumen
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