Análisis y paralelización de inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre en modelos de predicción de incendios
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Bianchini, Germán
Caymes Scutari, Paola
Chirino, Pamela
Galdámez Bilardi, Mariela
Díaz, Karvin
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Abstract
En 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.
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IX Congreso Nacional de Ingeniería Informática / Sistemas de Información (CoNaIISI 2021). Año 2021.
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