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Implementación de un modelo algorítmico para la estimación del nivel de concentración de contaminante PM2,5 en zonas urbana
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-10-29) Vargas Campos, Irvin Rosendo; Villanueva Talavera, Edwin Rafael
Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), la mala calidad del aire provoca 1 de cada 10 muertes globalmente, 7 millones de personas fallecen al año debido a enfermedades causadas por la contaminación, además la mala calidad del aire es un factor contribuyente al cambio climático, específicamente al calentamiento global. En Perú, se debe cumplir los Estándares de Calidad Ambiental (ECAs) establecidos por el Ministerio del Ambiente y supervisados por el Organismo de Evaluación y Fiscalización Ambiental (OEFA); no obstante, cumplir esta tarea se ve dificultada por la baja cantidad de estaciones de medición. Debido a ello, el presente proyecto propone estudiar diferentes estrategias de ingeniería de características y modelos de aprendizaje de máquina que puedan estimar el nivel de contaminación de aire en zonas urbanas no censadas. Para ello, se usó datos de contaminantes y variables meteorológicas recolectados por una red de monitoreo en la ciudad de Beijing, China. Se obtuvo como resultado que el modelo Linear Regression entrenado con los datasets de contaminante PM2;5 de las 5 estaciones más cercanas al punto de predicción y normalizados mediante una adaptación de Inverse Distance Weighting presentó mejor capacidad de estimación. Por otro lado, los modelos LightGBM y XGBoost presentaron resultados un poco inferiores, pero eran más robustos, pues su capacidad de estimación se mantenía estable a pesar de la modificación de la cantidad de estaciones usadas para el entrenamiento de los modelos. Como trabajo futuro, se pretende usar y adaptar los modelos estudiados en esta investigación en las zonas urbanas de Lima, Perú.
Implementación de un software de apoyo a la escritura de resúmenes de textos científicos en español
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2014-08-18) Vargas Campos, Irvin Rosendo; Alva Manchego, Fernando Emilio
Desde hace tiempo se viene comentando que los estudiantes universitarios presentan serios problemas de expresión escrita. En diversas fuentes de información, tales como artículos de investigación científica, tesis, u otros medios académicos y profesionales, se puede apreciar diversos errores de redacción. Ésta es una situación que se considera inadmisible en personas con un alto nivel de instrucción formal, especialmente porque todas ellas ya han pasado alrededor de once años de escolarización en la que aprobaron diversas materias relativas a la enseñanza de su lengua materna. Como medida para solucionar este problema, se busca promover la enseñanza de la organización de las ideas. Existen varias técnicas que ayudan a organizar las ideas y preparar la información antes de la redacción del ensayo, monografía o artículo científico. Una de las técnicas más básicas es la redacción del resumen. Se sabe que la redacción del resumen de los textos científicos es una técnica básica y fundamental para la organización de ideas y preparación de información para redactar correctamente textos científicos más complejos. Por tal motivo, el presente proyecto de fin de carrera presenta la implementación de un software de apoyo a la escritura de resúmenes de textos científicos en español, el cual ayudará al escritor a redactar resúmenes de sus textos científicos con una estructura adecuada. Para poder llevarlo a cabo, primero se formó un corpus de 44 resúmenes de textos científicos en español, que sirven para el entrenamiento y prueba del modelo clasificador AZEsp. Para formar el corpus, se tuvo como estructura óptima de los textos la presencia de 6 categorías: Contexto, Brecha, Propósito, Metodología, Resultado y Conclusión. Luego, se procedió a determinar un conjunto de 7 características (atributos), las cuales serían utilizadas para identificar cada una de las categorías. Posteriormente, se implementaron una serie de algoritmos para la extracción de los valores de dichos atributos de cada oración de los resúmenes de textos científicos para que sean utilizadas por el modelo. Una vez obtenidos dichos valores, éstos fueron utilizados para la implementación del modelo clasificador AZEsp y evaluación de su desempeño utilizando métricas tales como Precision, Recall y F-Measure. Finalmente, se implementó el ambiente de ayuda SciEsp, el cual utiliza el modelo clasificador AZEsp para clasificar automáticamente las oraciones de los resúmenes de textos científicos en español ingresados por el usuario, siguiendo una estructura predefinida. Se hizo una serie de experimentos para evaluar el desempeño del modelo clasificador AZEsp. Se obtuvo diferentes resultados; sin embargo, el más resaltante fue que el modelo logró un desempeño de 65.4%. Esto demuestra que la herramienta informática propuesta (SciEsp) está apta para su utilización. En conclusión, los estudiantes universitarios podrán emplear esta herramienta para la redacción de sus resúmenes; ellos podrán identificar sus errores y deficiencias en la redacción, y serán capaces de mejorar de forma autodidacta.