dc.creatorBianchini, Germán
dc.creatorCaymes Scutari, Paola
dc.creatorChirino, Pamela
dc.creatorGaldámez Bilardi, Mariela
dc.creatorDíaz, Karvin
dc.date2023-06-27T14:31:10Z
dc.date2023-06-27T14:31:10Z
dc.date2021-01-01
dc.date.accessioned2023-08-31T14:40:37Z
dc.date.available2023-08-31T14:40:37Z
dc.identifierIX Congreso Nacional de Ingeniería Informática / Sistemas de Información (CoNaIISI 2021). Año 2021.
dc.identifierhttp://hdl.handle.net/20.500.12272/8144
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/8548976
dc.descriptionEn este informe se analizaron métodos de inteligencia artificial, particularmente dos: redes neuronales y visión computacional, con el fin de analizar su posible incorporación al modelo de predicción de incendios llevado a cabo en el laboratorio de Cómputo Paralelo Distribuido(Licpad). Además analizaremos su posible paralelización con el fin de no afectar y si es posible mejorar el rendimiento del sistema actual.
dc.descriptionUniversidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza; Argentina
dc.formatpdf
dc.languagespa
dc.relationPID 7658
dc.rightsopenAccess
dc.rightshttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
dc.rightsCC0 1.0 Universal
dc.rightsUniversidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza
dc.rightsAtribución
dc.subjectInteligencia Artificial, Redes Neuronales, Visión Computacional, Paralelismo
dc.titleAnálisis y paralelización de inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre en modelos de predicción de incendios
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/article
dc.typeacceptedVersion


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