Posibilidades de la ingeniería artificial en el análisis de auscultación de presas

El comportamiento estructural de las presas de embalse es difícil de predecir con precisión. Los modelos numéricos para el cálculo estructural resuelven bien las ecuaciones de la mecánica de medios continuos, pero están sujetos a una gran incertidumbre en cuanto a la caracterización de los materiales, especialmente en lo que respecta a la cimentación. Así, es difícil discernir si un estado que se aleja en cierta medida de la normalidad supone o no una situación de riesgo estructural. Por el contrario, muchas de las presas en operación cuentan con un gran número de aparatos de auscultación, que registran la evolución de diversos indicadores como los movimientos, el caudal de filtración, o la presión intersticial, entre otros. Aunque hoy en día hay muchas presas con pocos datos observados, hay una tendencia clara hacia la instalación de un mayor número de aparatos que registran el comportamiento con mayor frecuencia [1]. Como consecuencia, se tiende a disponer de un volumen creciente de datos que reflejan el comportamiento de la presa. En la actualidad, estos datos suelen tratarse con métodos estadísticos para extraer información acerca de la relación entre variables, detectar anomalías y establecer umbrales de emergencia. El modelo general más común es el denominado HST (Hydrostatic-Season-Time), que calcula la predicción de una variable determinada de una presa a partir de una serie de funciones que tienen en cuenta los factores que teóricamente más influyen en la respuesta: la carga del embalse, el efecto térmico (en función de la época del año) y un término irreversible. Puntualmente se han aplicado modelos más complejos, en algunos casos introduciendo un número mayor de variables, como la precipitación [2], y en otros con otras expresiones como la función impulso-respuesta [3]. En otros campos de la ciencia, como la medicina o las telecomunicaciones el volumen de datos es mucho mayor, lo que ha motivado el desarrollo de numerosas herramientas para su tratamiento y para el desarrollo de modelos de predicción. Algunas de ellas, como las redes neuronales, ya han sido aplicadas al caso de la auscultación de presas [4], [5] con resultados prometedores. El trabajo que se presenta es una revisión de las herramientas disponibles en los campos de la minería de datos, inteligencia artificial y estadística avanzada, potencialmente útiles para el análisis de datos de auscultación. Se describen someramente, indicando sus ventajas e inconvenientes. Se presenta además el resultado de aplicar un modelo basado en bosques aleatorios [6] para la predicción del caudal de filtración en un caso piloto. Los bosques aleatorios están basados en los árboles de decisión [7], que son modelos que dividen el conjunto de datos observados en grupos de observaciones “similares”. Posteriormente, se ajusta un modelo sencillo (típicamente lineal, o incluso un valor constante) que se aplica a los nuevos casos pertenecientes a cada grupo.

Utilización de métodos de visión artificial para PC como apoyo en la automoción

La detección de los bordes de líneas en la carretera es una parte muy importante en los sistemas inteligentes de transportación, así como la detección de objetos tal como vehículos, con la finalidad de informar o prevenir a través de una alerta al conductor o al sistema informático. De aquí nace el interés de analizar algunos métodos de visión artificial (VA) que es un subcampo de la inteligencia artificial, cuyo propósito es programar un computador y que este “entienda” una escena o imagen, algunos de los métodos más comunes en la detección de líneas y vehículos (considerados objetos en nuestra investigación) son la transformada de Hough, el método de Canny, clasificador Haar Cascade, filtros de Fourier, etc. Se desarrollará una aplicación de escritorio o PC (Personal Computer) para el reconocimiento de vehículos y las líneas de bordes, el lenguaje de programación utilizado será Python y la biblioteca OpenCV que contiene más de 500 funciones en el campo de visión por computador. La validación del reconocimiento de objetos se la realizará con una prueba de campo. Este resultado apoyará a la automoción (máquina que se desplaza por acción de un motor como el vehículo) con datos que luego pueden ser procesados.

Inteligencia ambiental en el Internet de las cosas

En la actualidad, existe un concepto que está cobrando especial relevancia, el cual es conocido como IoT (Internet of Things, Internet de las Cosas) [1]. En el IoT [2] se define la interconexión digital de objetos cotidianos con internet, esto significa que no sólo “los humanos” tenemos la capacidad de conectarnos a internet, sino que caminamos hacia una nueva era donde prácticamente cualquier cosa podría ser conectada a internet, desde un reloj (smartwatch), como tenemos en la actualidad, hasta una nevera, una persiana, una sartén, etc. En este proyecto se ha querido aplicar ciertas fases del IoT, para convertir una información ambiental poco sesgada, proporcionada por una pequeña estación meteorológica, en un valor adicional a la hora de tomar decisiones basadas en las variables ambientales, para determinar, según un proceso de aprendizaje automático, la sensación que una persona percibe en relación al tiempo meteorológico en un determinado momento. Para ello utilizamos una serie de sensores que se encargan de darnos la información ambiental necesaria (como la temperatura, humedad y presión atmosférica) una fuente de procesamiento como puede ser un micro-controlador, para después poder manejarla y procesarla en la nube, de forma remota, adquiriendo así el valor añadido que se espera en el IoT. Además, en este proyecto se aplican técnicas de Inteligencia Artificial para ayudar al usuario en esa toma de decisiones, mediante un proceso de entrenamiento previo, que permite obtener información relevante para aplicarla posteriormente en el contexto meteorológico mencionado. Para manejar todos estos conceptos y elementos, se hace uso de servicios Web, bases de datos, procesamiento y aprendizaje automático, integrando todos los servicios en una misma plataforma que facilite la comunicación de todos los elementos involucrados.

Red de investigación en Visión Artificial y Robótica. Establecimiento de contenidos e implantación y seguimiento del plan de evaluación

Se presenta en esta memoria el trabajo desarrollado durante el curso 2013/14 por los componentes de la “Red de investigación en Visión Artificial y Robótica. Establecimiento de contenidos e implantación y seguimiento del plan de evaluación”. Código de Red ICE 3031. Este ha sido el primer curso en el que se imparte la asignatura a estudio y nuestros esfuerzos han estado orientados tanto a la valoración de los materiales elaborados en los años precedentes como al seguimiento y ponderación del sistema de evaluación propuesto para la asignatura de Visión Artificial y Robótica y que consiste en la evaluación continua de trabajos desarrollados por los estudiantes a lo largo de todo el cuatrimestre. Además, estos trabajos han de ser expuestos oralmente en el aula. Para ello, el alumno ha de desarrollar también las transparencias que le sirvan para apoyar su presentación.

General Game Playing: Análisis del problema. Solución basada en un algoritmo hibrido de inteligencia computacional

El objetivo de este trabajo es presentar unas bases de conocimiento sobre el denominado General Game Playing (GGP) analizando los conceptos relacionados con esta área que ha surgido recientemente, de forma que nuestro trabajo pueda ser usado como base en futuras investigaciones y tesis relacionadas con la materia. Para ello, se hará un estudio de los enfoques que se han empleado para abordar el problema y se profundizará en otras técnicas algorítmicas, tales como por ejemplo la de Montecarlo Tree Search y los algoritmos bio-inspirados que no se han empleado (o se han empleado poco) en este contexto. Adicionalmente, se realiza una propuesta de un agente autónomo (es decir, un resolutor del problema), implementando un algoritmo bio-inspirado mixto, dentro de la plataforma para la General Video Game Artificial Intelligence Competition (GVGAI), analizando sus resultados y extrayendo conclusiones.

Avances en algoritmos de estimación de distribuciones. Alternativas en el aprendizaje y representación de problemas

131 p.: graf.

Data analysis advances in marine science for fisheries management : supervised classification application

169 p. : il. col.

Algorithms for colour image processing based on neurological models

373 p. : il., gráf., fot., tablas

Aurpegiaren detekziorako sistema baten garapen eta balidazioa

[ES]Hoy en día, la linea de investigación sobre la detección de rostros se ha incrementado, debido al uso y la influencia del mismo en diferentes aplicaciones. Por ejemplo, la mayoría de las cámaras digitales actuales, para mejorar la claridad de la imagen y la focalización, tienen incorporado un sistema de detección del rostro. La detección del rostro también es el primer paso para otras aplicaciones y lineas de investigación, como pueden ser el seguimiento de los ojos, y la vigilancia de la seguridad de varias aplicaciones, entre otros. Por esta razón, es necesario realizar una correcta detección facial. En esta tesis de máster, se realizará un análisis y estudio del estado del arte de la detección del rostro, para posteriormente realizar una aplicación práctica, así como su validación y análisis. El detector desarrollado es la conjunción del uso de diferentes cascadas de clasificadores basados en el método de Viola y Jones y las características de Lienhart, y un detector de piel.

Ecosistema para la creación de firma digital avanzada en movilidad y autenticación mediante elemento seguro

Con el crecimiento exponencial de terminales móviles que se está dando en el mercado internacional actual, las necesidades de los usuarios están variando tanto a nivel personal como corporativo. Al aumentar la cantidad de operaciones que un usuario puede realizar desde su dispositivo móvil, la información personal que se almacena es mayor. Si las operaciones implican un compromiso legal por parte del usuario, los datos deben ser debidamente protegidos y avalados. Dada esta situación, se estima de vital importancia la creación de entornos que permitan al usuario identificarse de manera que su identidad no pueda ser comprometida. Un ecosistema implica la creación, gestión y distribución de certificados. Ésta es la forma tecnológicamente más avanzada actualmente para su uso desde terminales móviles. Para almacenar los datos del usuario de forma segura, se estudian las opciones de uso de elementos seguros. El ecosistema que se crea en este proyecto de Fin de Máster hace segura la firma de documentos digitales de forma remota mientras se está fuera de la oficina o lejos del interesado, y permitirá la investigación de nuevos elementos que contribuyan a garantizar la autenticidad de acciones y documentos.

A review of travel time estimation and forecasting for advanced traveler information systems

Providing on line travel time information to commuters has become an important issue for Advanced Traveler Information Systems and Route Guidance Systems in the past years, due to the increasing traffic volume and congestion in the road networks. Travel time is one of the most useful traffic variables because it is more intuitive than other traffic variables such as flow, occupancy or density, and is useful for travelers in decision making. The aim of this paper is to present a global view of the literature on the modeling of travel time, introducing crucial concepts and giving a thorough classification of the existing tech- niques. Most of the attention will focus on travel time estimation and travel time prediction, which are generally not presented together. The main goals of these models, the study areas and methodologies used to carry out these tasks will be further explored and categorized.

Clasificadores supervisados para predecir la abstinencia a 12 meses en fumadores tratados con vareniclina

Tesis leida dentro del Master de "Ingeniería Computacional y Sistemas Inteligentes"

Desarrollo en Android para aplicaciones de realidad aumentada

El presente proyecto tiene como finalidad realizar aplicaciones de realidad aumentada en Android. Como al desarrollar dichas aplicaciones se han reutilizado librerías existentes implementadas en C++, también se ha realizado un estudio de las alternativas para poder incluirlas en una aplicación Android.

3D geolokalizazioa androidetan

Karrera amaierako proiektu honetan telefono mugikor aurreratuentzako aplikazio grafiko bat garatu da. Aplikazioak mendizaleei lainoa dagoenean orientatzen lagundu nahi die, ikuspen ezagatik galdu ez daitezen. Hori lortzeko, erabiltzailearen inguruan dagoen paisaia hiru dimentsiotan pantailaratuko da. Non kokatuta dagoen jakiteko GPS sistema atzitzen da. Erabiltzaileak aurrera egiten duen heinean marraztutako ingurunea eguneratzen da. Orientatzen laguntzeko, begiratzen ari den norantzan dagoen lurrazala bakarrik marraztuko zaio mendizaleari.