Análisis y paralelización de inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre en modelos de predicción de incendios

dc.creatorBianchini, Germán
dc.creatorCaymes Scutari, Paola
dc.creatorChirino, Pamela
dc.creatorGaldámez Bilardi, Mariela
dc.creatorDíaz, Karvin
dc.date.accessioned2023-06-27T14:31:10Z
dc.date.available2023-06-27T14:31:10Z
dc.date.issued2021-01-01
dc.description.abstractEn 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.es_ES
dc.description.affiliationUniversidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendoza; Argentinaes_ES
dc.formatpdfes_ES
dc.identifier.citationIX Congreso Nacional de Ingeniería Informática / Sistemas de Información (CoNaIISI 2021). Año 2021.es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/8144
dc.language.isospaes_ES
dc.relation.projectidPID 7658es_ES
dc.rightsopenAccesses_ES
dc.rights.holderUniversidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Mendozaes_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/*
dc.rights.uriCC0 1.0 Universal*
dc.rights.useAtribuciónes_ES
dc.subjectInteligencia Artificial, Redes Neuronales, Visión Computacional, Paralelismoes_ES
dc.titleAnálisis y paralelización de inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre en modelos de predicción de incendioses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/articlees_ES
dc.type.versionacceptedVersiones_ES

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