Métodos de inteligencia artificial para la reducción de incertidumbre en modelos de predicción de incendios
; Bianchini, German Otros responsables
Fecha
2021
Editorial
Universidad Nacional de Chilecito
Revista
Título del libro
Nombre del evento
XXIII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
Fecha del evento
2021-04-15
Institución organizadora
Universidad Nacional de Chilecito
Red de Universidades con Carreras de Informática
Red de Universidades con Carreras de Informática
ISSN
eISSN
ISBN
978-987-24611-3-3
Idioma
Español
Tipo del evento
Workshop
Clasificación temática
Palabras clave
Resumen
La 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.
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