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

2023-06-272023-06-272021-01-01XXIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2021). Año 2021.http://hdl.handle.net/20.500.12272/8153La 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 UTN-FRM. 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.pdfspaopenAccesshttp://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/CC0 1.0 UniversalInteligencia artificial, Redes neuronales, Paralelismo, Visión computacional, PredicciónMétodos de Inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre en modelos de predicción de incendiosinfo:eu-repo/semantics/articleUniversidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional MendozaAtribución