Informática con mención en Ciencias de la Computación
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Item Estimación del carbono almacenado en paisajes agropecuarios y ganaderos a partir de Imágenes multiespectrales capturadas por drones, y técnicas de aprendizaje profundo(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-01-10) Tovar Galarreta, Juan Carlos Alfredo; Villanueva Talavera, Edwin RafaelLos paisajes agrícolas y ganaderos están estrechamente relacionados con el flujo de carbono, ya que actúan como reservorios de carbono en forma de biomasa. La evaluación de las reservas de carbono almacenadas en estas zonas es importante para apoyar la toma de decisiones que impidan que estas zonas se conviertan en fuentes de emisión de carbono. Sin embargo, las técnicas tradicionales de estimación de las reservas de carbono requieren un muestreo in situ, lo que supone una tarea extenuante, arriesgada, costosa DE escasa cobertura. En este estudio, proponemos una metodología, basada en imágenes multiespectrales capturadas por drones y modelos de aprendizaje profundo, para automatizar la tarea de estimar mapas de reservas de carbono almacenados en paisajes agrícolas y ganaderos. Aplicamos una arquitectura de red neuronal U-Net para discriminar las zonas arbóreas y pastizales. Luego, se desarrolla un modelo basado en redes neuronales convolucionales para la estimación de la densidad de carbono a partir de imágenes multiespectrales. Resultados experimentales en paisajes agrícolas y ganaderos de la Amazonía peruana mostraron la efectividad de la metodología propuesta, reportando un mIoU de 87%, un RMSE de 2.44 para zonas arbóreas, y un RMSE de 1.84 para zonas de pastura. Concluimos que la estimación de la densidad de carbono es alcanzable con el enfoque propuesto. Esta metodología puede ser útil para la toma de decisiones y puede contribuir a la gestión o al control del cambio climático.Item Pronóstico del precio de cobre utilizando técnicas de aprendizaje profundo(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-03-06) Carhuas Ñañez, Milton Cesar; Villanueva Talavera, Edwin RafaelPronosticar los precios futuros de cobre es una tarea desafiante dadas las características dinámicas y no lineales de varios factores que afectan el precio del cobre. Este artículo describe modelos de pronóstico, basados en arquitecturas de redes neuronales, para predecir los retornos del precio de cobre en tres horizontes de tiempo: un día, una semana y un mes adelante. Diversas variables se consideran como variables de entrada, como los precios históricos de diferentes materias primas metálicas y variables macroeconómicas globales. Evaluamos los modelos con datos diarios de 2007 a 2020. Los resultados experimentales mostraron que los modelos de salida única presentan un mejor rendimiento predictivo que los modelos de salida múltiple. Las arquitecturas de mejor rendimiento fueron los modelos de memorias largas a corto plazo (LSTM) en datos de prueba.