Informática con mención en Ciencias de la Computación

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Algoritmos para la ordenación de juegos basados en blockchain según su potencial como inversión
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-06-02) Beramendi Higueras, Arnau; Beltran Castañón, César Armando
En el presente trabajo se da un primer paso en la investigación en el área de juegos basados en blockchain. Estos juegos suponen un nuevo paradigma de inversión capaz de generar beneficios y pérdidas millonarias, por lo que se propone desarrollar diversas propuestas que ordenen las distintas opciones según su potencial como inversión, a fin de actuar como un asistente en la toma de decisiones. Para dicho fin, se estudian los principales algoritmos de análisis de enlace, pues sus similitudes y características los hacen especialmente idóneos para tal propósito. En primer lugar, se lleva a cabo una revisión del estado del arte, a fin de encontrar cualquier estudio previo que aborde la misma problemática o, si más no, parte de la misma. Seguidamente, se realiza un estudio de las principales propuestas existentes dentro del área de análisis de enlaces, con el objetivo final de poder adaptarlas y desarrollar algoritmos propios específicos para esta investigación. Finalmente, se recolectan los datos necesarios para poder experimentar en último lugar con las propuestas teóricas planteadas. Se analizan los resultados obtenidos junto a los datos extraídos para comprender el comportamiento de cada algoritmo.
Fusión de datos para segmentación semántica en aplicaciones urbanas de teledetección aérea usando algoritmos de aprendizaje profundo
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2019-06-27) Chicchón Apaza, Miguel Angel; Sipiran Mendoza, Iván Anselmo
La creciente urbanización requiere un mapeo y monitoreo preciso del sistema urbano para planificar futuros desarrollos. La teledetección permite obtener información de la superficie de la Tierra y a partir de esta comprender el proceso de urbanización. Esta información hoy en dia puede ser obtenida en forma masiva utilizando vehículos aéreos no tripulados. Esta información puede ser variada incluyendo imágenes ópticas rgb, multiespectrales y modelos digitales de superficie, generandose la necesida de contar con técnicas de fusión multisensorial eficientes y efectivas para explotarlas completamente. La segmentación semántica en teledetección urbana permite la interpretación automática de los datos y es útil en tareas como el mapeo de la cobertura terrestre y la planificación urbana. Actualmente, el aprendizaje profundo se ha vuelto de interés en Visión por computador y Teledetección, existiendo diferentes estudios de la aplicación de variantes de redes neuronales convolucionales (CNN) en segmentación semántica. En el presente trabajo de tesis se investiga la utilización de métodos de fusión de datos basado en algoritmos de aprendizaje profundo para la segmentación semántica en aplicaciones urbanas de teledetección.
Mapeo y revisión sistemática de los algoritmos de guía, navegación y control para el desarrollo de software de aeronaves
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2016-11-29) Soto Torres, César Vladimir; Pow Sang Portillo, José Antonio
Los sistemas para la Guía, Navegación y Control (GNC) es una rama de la ingeniería que trata del diseño de sistemas para el control de movimiento de vehículos, sobre todo, automóviles, barcos, aviones y naves espaciales. En este estudio, se desarrolló un mapeo sistemático y una revisión sistemática para presentar una revisión de los estudios primarios relacionados con los algoritmos para el desarrollo de controladores de vuelo de sistemas para la Guía, Navegación y Control de aeronaves. Un mapeo sistemático es una metodología que brinda después de un proceso de investigación sistemática, un mapa resumen visual de sus resultados. Una revisión sistemática es una revisión de la literatura enfocada en un tema de investigación que trata de identificar, evaluar, seleccionar y sintetizar todas las pruebas de investigación de alta calidad relevante a una pregunta específica. El procedimiento de mapeo sistemático identificó 13 014 estudios, de los cuales 179 fueron identificados como relevantes para responder la pregunta de investigación en referencia a los algoritmos para guía, navegación y control de aeronaves más usados por los investigadores aeroespaciales. Sobre la base del mapeo sistemático, se realizó el procedimiento de búsqueda sistemática, de este procedimiento se seleccionaron 12 estudios relevantes para responder la pregunta de investigación en referencia a lo que se sabe actualmente sobre los algoritmos usados para el desarrollo de sistemas de control no lineal y sistema de control adaptativo de aeronaves. Basado en la respuesta del mapeo sistemático realizado, los algoritmos de investigación usados para los Controladores de vuelo de sistemas para la Guía, Navegación y Control de Aviones (GNC) se concentran en 3 ejes principales: Guía, Navegación y Control; de estos ejes de estudio los investigadores mayormente se enfocan en el desarrollo de algoritmos para control de aviones. Basado en la respuesta de la revisión sistemática realizada, se llegó a la conclusión que los investigadores aeronáuticos están enfocados en el desarrollo de Controladores Adaptativos no lineares basados en el algoritmo de Lyapunov y/o en el algoritmo Dynamic Inversion para sistemas con comportamiento no linear , y el algoritmo de Redes Neuronales para sistemas con comportamiento adaptativo. El documento está destinado a profesionales y académicos que investigan en el campo del desarrollo de software para la Guía, Navegación y Control de Aviones ( GNC). Contribuye a resumir el conjunto de conocimientos en el campo y los esfuerzos directos para las investigaciones futuras en el desarrollo de software para GNC de Aeronaves
Sobre la construcción de ensambles de clasificadores diversos en tanto que variación normalizada de información y su vínculo con su precisión
(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-11-07) Guinea Ordóñez, Rodrigo José; Villanueva Talavera, Edwin Rafael
La hipótesis en cuestión afirma que, dado el contexto teórico (i.e., definiciones matemáticas consideradas apropiadas para describir los fenómenos que se pretende estudiar) descrito en el artículo, existe una relación entre diversidad global y precisión de un ensamble de clasificadores. Por lo tanto, el propósito de esta investigación es estudiar la relación entre la precisión de ensambles y su diversidad dentro de un contexto geométrico y de información. Para lograrlo, interpretamos el problema como uno geométrico introduciendo un espacio métrico, donde los puntos son predicciones de clasificadores; la función de distancia, la métrica Variación de Información Normalizada (NVI, por sus siglas en inglés); y la construcción de un ensamble diverso es reducida a un problema de criba y novedosamente transformado a uno de programación cuadrática. La significancia estadística es asegurada haciendo uso de métodos Monte Carlo sobre 53 conjuntos de datos apropiados. El resultado es un algoritmo basado en una métrica usada en el contexto de teoría de la información, ideal para estudiar conjuntos de datos de alta dimensionalidad e inherentemente ruidosos. Por tanto, es relevante cuando el costo de adquirir muestras es muy alto; y la cantidad de variables, enorme. El marco teórico incluye las definiciones (e.g., definiciones relacionadas al concepto de diversidad o al espacio métrico utilizado), los teoremas (e.g., propiedades de espacios métricos) y algoritmos base (i.e., programación cuadrática) usados para conseguir los resultados. Los resultados muestran que, en promedio, el exceso de precisión de un ensemble diverso respecto de su contraparte aleatoria es función del valor de la diversidad global del mismo. Esto confirma la hipótesis inicial. Además, la metodología introducida para modelar el algoritmo introduce un marco que permite esclarecer la relación entre diversidad y precisión, ya que la representa en términos geométricos.