Ingeniería (Dr.)
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Item Grandes deslizamientos en el flanco occidental de los Andes Centrales: inventario, caracterización y factores temporales(Pontificia Universidad Católica del Perú) Delgado Madera, Gabino Fabrizio; Benavente Escobar, Carlos Lenin; Schwartz, Stéphane; Zerathe, SwannLandslides are responsible for economic losses and deaths around the world. Large landslides also play an active role in the erosion and geomorphological evolution of mountains. They can be triggered by multiple factors including climatic and tectonic forcing’s. However, the respective roles climate variations and long-term tectonic on landslide processes remain poorly known because of a lack of chronological data on landslide occurrences over suitable time-scales. The western flank of the Central Andes presents interesting possibilities to study those questions because it offers landscapes and old sequences of mass movements that have been well preserved since hundreds of thousand years due to a dominant arid climate. In this context the aim of this thesis was to conduct a pluri-disciplinary work to better understand the factors controlling and triggering the large landslides in the Central arid Andes. For this purpose, we combined field geomorphology, SIG analysis and absolute dating at different spatial scales (i) a regional-scale landslide inventory; (ii) a local focus on an emblematic giant landslide for dating and geomorphological reconstructions, and (iii) a more systematic dating of landslides at the scale of a valley. Firstly, in order to identify the factors controlling landslide formation at a regional scale along the Central Andes, we inventoried all the large landslides (areas >0.1 km²) between the latitude 15 and 20°S. A thousand landslides were mapped, identifying two dominant typologies: rockslides (86%) and rock avalanches (14%). By statistical exploring this landslide database, it was identified a dominant lithological and relief control. The spatial distribution of the landslides reveals the presence of landslide clusters close to the crustal faults. Secondly, we conducted a focused study on the giant Aricota landslide, located in the southern Peru, in order to know when and in which conditions this large mass movement occurred. Detailed geomorphological mapping and cosmogenic nuclide dating (10Be) were applied revealing the occurrence of two failure events: (i) first a rockslide of ~2 km3 dated at 17.9 ± 0.7 ka, which dam the the valley and formed the Aricota lake (~6 km long), (ii) second a smaller rock-avalanche dated at 12.1 ± 0.2 ka, which was deposited on top of the first event. This chronology correlates well with two major paleo wet periods recorded on the Altiplano during the Younger Dryas and the Henrich 1st stadial, suggesting that the transition from arid to more humid climate may have influenced the formation of this landslide. Thirdly, in order to document more patterns of landslide occurrence though time and to further investigate their triggering, we replicated the dating procedure on eight other large landslides located all around the Aricota rockslide (the Locumba landslide cluster). The results indicated that they all occurred during the Pleistocene. Precise ages were obtained for four cases: the Cotana rockavalanche at ca. 16 ka, the Antavilca rock-avalanche at ca. 18 ka, the Quilahuani rock-avalanche at ca. 114 ka and the Angostura rockslide at ca. 205 ka. However, strong ages dispersion attributed to problems due cosmogenic nuclide inheritance have affected the others hampering robust dating. Those additional chronological constraints did not favor the hypothesis that the Locumba landslide cluster formed during a single event such as a single mega earthquake. Alternatively, the almost systematic correlation of landslide timing with paleo wet periods, including the "Ouki humid event" (ca. 100-120 ka) during the MIS5, rather support a dominant climate forcing although the co-effect of local seismicity cannot be ruled out.Item Autonomous navigation of differential robot with depth camera and laser range finder using Deep Reinforcement Learning in non-stationary indoor environments(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2025-01-14) Arce Cigüeñas, Diego Martín; Beltrán Castañón, Cesar ArmandoLos sistemas inteligentes son un área de las ciencias de la computación que busca resolver problemas complejos y multidisciplinares mediante el uso de un enfoque automático mediante la captura de información a partir de la cual puede realizar acciones y evaluar su resultado con el fin de aprender de su experiencia y mejorar su desempeño y eficiencia. Estos sistemas pueden ser aplicados en robótica con fines de navegación autónoma, donde el uso de técnicas convencionales de control automático es muy complejo. Los temas con mayor potencial son el Aprendizaje por Refuerzo y el Aprendizaje Profundo, que a través de su combinación es posible resolver problemas de alta complejidad a partir del entrenamiento de marcos computacionales basados en recompensas por realizar una acción correcta o penalizaciones por acciones incorrectas. El proyecto de tesis está enfocado en dotar de la capacidad de navegación autónoma a un robot diferencial haciendo uso de una cámara de profundidad Lidar y técnicas de Aprendizaje Profundo por Refuerzo (DRL) para su uso en ambientes interiores con elementos no estacionarios. Para su desarrollo se realizará una revisión de los marcos DRL utilizados para navegación autónoma, a partir de los cuales se planteará el desarrollo de marcos basados en técnicas DRL para navegación autónoma de robots en ambientes interiores donde los elementos sean no estacionarios. Posteriormente, se propone la evaluación de los frameworks en plataformas virtuales para determinar su desempeño. Finalmente, se acondicionará una plataforma robótica con tracción diferencial y una cámara de profundidad Lidar para ser utilizada en una etapa de validación mediante experimentos en entornos reales.Item Spatiotemporal predictions from computational data substructures(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2025-01-14) Galarreta Asian, Ana Paula; Alatrista Salas, Hugo; Nuñez del Prado Cortez, MiguelEsta investigación explora diversas estrategias para predecir las ubicaciones y transacciones futuras de los usuarios, considerando tanto la información espacial como temporal. El estudio emplea técnicas de minería de patrones y aprendizaje profundo para mejorar las capacidades predictivas. La minería de patrones se utiliza para predecir transacciones futuras, introduciendo la innovación de aumentar cada elemento con una etiqueta de ubicación y organizar los elementos dentro de ventanas de tiempo específicas. Además, se utiliza una combinación de aprendizaje profundo con estructuras de grafos para predecir ubicaciones futuras, empleando la arquitectura Transformer para reducir los tiempos de entrenamiento. Una contribución significativa es la introducción del Spatiotemporal Patricia Trie (SPT), que ofrece una nueva estructura de datos para representar patrones frecuentes temporales y espaciales. También se presenta la métrica de similitud Normalized Spatial Itemset Similarity (NSIS), que evalúa las predicciones considerando tanto eventos específicos como sus ubicaciones asociadas. Experimentos en un conjunto de datos de banca privada demuestran el potencial del SPT para generar predicciones significativas sobre las próximas ubicaciones y categorías de compra. Además, este trabajo presenta el modelo Attention and Possible directions for TRAJectory prediction (APTraj), que aprovecha el mecanismo de autoatención de Transformer y un grafo dirigido de la red vial para predecir las futuras ubicaciones de los usuarios. También se presenta una mejora del algoritmo AP-Traj, llamada AP-Traj2. AP-Traj2 enfatiza la construcción de grafos y el preprocesamiento de secuencias, lo que resulta en tiempos de entrenamiento reducidos y una mayor precisión de predicción en cinco conjuntos de datos de ubicación distintos. Esto permite la generalización a datos de ubicación no representados previamente por un grafo, extendiendo la aplicabilidad del modelo. En general, los métodos propuestos representan avances significativos en la predicción de la actividad del usuario y sus ubicaciones.Item Towards automatic detection of lexical borrowings in wordlists - with application to Latin American languages(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-11-18) Miller, John Edward; Beltrán Castañón, César Armando; Zariquiey Biondi, Roberto Daniel; List, Johann-MattisKnowing what words of a language are inherited from the ancestor language, which are borrowed from contact languages, which are recently created, and the timing of critical events in the culture, enables modeling of language history including language phylogeny, language contact, and other novel influences on the culture. However, determining which words or forms are borrowed and from whom is a difficult, time consuming, and often fascinating task, usually performed by historical linguists, which is limited by the time and expertise available. While there are semi-automated methods available to identify borrowed words and their word donors, there is still substantial opportunity for improvement. We construct a new language model based monolingual method, competing cross-entropies, based on word source groupings within monolingual wordlists; improve existing multilingual sequence comparison methods, closest match on language pairs and cognate-based on multiple languages; and construct a classifier based meta-method, combining closest match and cross-entropy functions. We also define an alternative goal of borrowing detection for dominant donor languages, which allows determination of both borrowing and source. We apply monolingual methods to a global dataset of 41 languages, and multilingual and meta methods to a newly constituted dataset of seven Latin American languages. We also initiate work on a dataset of 21 Pano-Tacanan and regional languages with added Spanish, Portuguese, and Quechua donor languages for subsequent application of borrowing detection methods. The competing cross-entropies method establishes a benchmark for automatic borrowing detection for the world online loan database, the dominant donor multiple sequence comparison method improves over the competing cross-entropies method, and the classifier meta-method with sequence comparison and crossentropy functions performs substantially better overall.Item Forecasting volcanic eruptions based on massive seismic data processing. Application to Peruvian volcanoes(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-11-08) Machacca Puma, Roger; Tavera Huarache, Hernando Jhonny; Lesage, PhilippeThis dissertation investigates the potential improvement of volcanic eruption understanding and forecasting methods by using advanced data processing techniques to analyze large datasets at three target volcanoes (Piton de la Fournaise (PdlF) (France), Sabancaya, and Ubinas (Peru)). The central objective of this study is to search for possible empirical relationships between the pre-eruptive behavior of the accelerated increase in seismic activity using the Failure Forecast Method (FFM) and velocity variations measured by Coda Wave Interferometry (CWI), since both observations are reported to be independently associated with medium damage. The FFM is a deterministic method used to forecast volcanic eruptions using an empirical relationship of increased and accelerated evolution of an observable (e.g., volcano-seismic event rates). The event rates used with FFM in this study were generated using two Deep Learning (DL) based models. The detection model (VSDdeep) is based on EQTransformer and the classification model (VSCdeep) consists of a simple convolutional neural network that uses the short-time Fourier transform of the detected signals as input data. VSDdeep, trained on ∼16.3 k volcano-seismic events, outperforms previous DL-based models, achieving an accuracy of 97.68%. The VSCdeep model was trained on two datasets, one for effusive volcano (7 classes) and a second for explosive volcanoes (10 classes), and achieved accuracies of 96.55% and 90.5%, respectively. The combination of the two DL-based models detects and classifies 1.5 times more volcano-tectonic (VT) events than the catalog provided by the local observatories. A Bayesian approach of FFM was applied to study the 27 eruptions recorded between 2014- 2021 at PdlF volcano. The analysis shows that 23 (85.2%) of the precursory sequences are suitable for retrospective application of the FFM. Eight eruptions fulfilled the reliability criteria. Only seven eruptions (25.93%) were successfully predicted in the real-time scenario, but when the reliability criteria are met, the successful prediction rate increases to 87.5%. For Sabancaya volcano, the FFM cannot be applied because the explosions are not preceded by significant increases in seismicity. In the case of Ubinas volcano, LP event rates were used, with a successful forecasting rate of 4.55% with real-time criteria of the 330 explosions analyzed, showing a low forecasting rate for these two Peruvian volcanoes. We report long-term (over 22 years) apparent velocity variations (AVV) that appear to be related to the frequency of occurrence of magmatic intrusions. However, the simple dike-intrusion model tested in this study does not explain this long-term pattern. The short-term pre-eruptive velocity variations generally show two phases: A first phase corresponding to a slight velocity decrease ∼5 days before the eruption, and a second phase of sudden velocity decrease one day before the eruption. The precursory behavior of AVV indicates that 12 eruptions (44.4%) were preceded by AVV ≥ 0.15% observed at least one day before the eruption. Two models were tested to explain the pre-eruptive velocity variations. One is based on the cumulative rock damage associated with VT activity. The other one takes the effect of the dike intrusions into account. However, in both cases, the comparison of the observed and modeled AVV amplitudes shows low regression coefficients. This indicates that the generation of velocity variations is complex and that these simple models alone cannot explain the observations. The statistical analysis of accelerated VT event rates and AVV precursors at PdlF volcano indicates that 37% of the eruptions were preceded by both precursors, 48.2% by one of the two precursors, and 14.8% were not preceded by either. These findings suggest that both precursors, accelerated VT event rates and AVV, can serve as potential tools for early detection of volcanic unrest at this volcano.Item Modelación y simulación dinámica de un mecanismo paralelo para un tobillo protésico de 3 grados de libertad(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-10-07) Abarca Pino, Victoria Elizabeth; Elias Giordano, Dante ÁngelLa creación de modelos matemáticos precisos para mecanismos paralelos es compleja debido a la naturaleza de su cinemática y dinámica. Los mecanismos paralelos, a diferencia de los mecanismos en serie, tienen múltiples cadenas cinemáticas que trabajan en conjunto, lo que complica su análisis y modelación. El objetivo central de esta investigación es la modelación dinámica para un diseño conceptual de un mecanismo paralelo para un tobillo protésico de tres grados de libertad. La metodología aplicada inicia con un análisis detallado que va desde el estado del arte en biomecánica del tobillo, un resumen de los fundamentos teóricos de la cinemática y dinámica inversa de mecanismos paralelos, un modelo matemático que describe la cinemática y la dinámica inversa del mecanismo propuesto, así como el diseño, la construcción y la evaluación de un primer prototipo de mecanismo paralelo. Esta investigación desarrolla un modelo del mecanismo paralelo 2SPU-1RU para tobillo protésico con tres grados de libertad, empleando el Principio de Trabajo Virtual y una metodología propia para la obtención de resultados en cinemática y dinámica inversa a través de un algoritmo computacional implementado y validado en MATLAB R2022b, el modelo se contrastó con un prototipo físico a través de cuatro experimentos prácticos abarcando movimientos de plantarflexión-dorsiflexión, eversión-inversión, abducciónaducción y una combinación de estos. La precisión del modelo se evidenció entre los resultados experimentales y los calculados, aunque se observaron diferencias en la amplitud y respuesta temporal entre el prototipo y la modelación. Los errores de modelado variaron según el tipo de actuador y movimiento, con un máximo de 24,24% en el actuador rotatorio durante los movimientos combinados. Este análisis detallado no solo valida la eficacia del modelo propuesto, sino que también enfatiza la importancia de la configuración específica del mecanismo paralelo 2SPU-1RU en el contexto de prótesis de tobillo. La elección de esta configuración representa un aporte conceptual significativo al estudio de la articulación del tobillo protésico, ofreciendo una nueva perspectiva en el diseño de mecanismos paralelos adaptados a la biomecánica del tobillo.Item Diseño, fabricación y test de prototipo de planta de producción de hidrógeno a partir de agua usando radiación solar como fuente de energía para la producción de energía limpia(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-09-23) Mas Bautista, Ronald Eduardo; Celis Pérez, CésarEs ampliamente reconocido actualmente que los procesos de generación de energía basados en combustibles fósiles generan un impacto significativo en la salud y el medio ambiente. Esto ocurre debido a que la quema de combustibles fósiles produce diversos contaminantes usualmente señalados como los principales responsables de una serie de problemas específicos relacionados con la salud humana, la formación de lluvia ácida, el efecto invernadero y el calentamiento global. Por lo tanto, la producción de energía en forma de hidrógeno a partir de agua involucrando solamente fuentes de energía renovables trae consigo ventajas significativas, pues la quema de hidrógeno en sistemas de generación de energía produce esencialmente agua (vapor) y nitrógeno (gas) como productos de combustión. Este método de producción de hidrógeno representa así una solución prometedora para alcanzar la ansiada sostenibilidad en términos energéticos. Para que este método sea generalizado y utilizado a escala industrial, hay sin embargo varios desafíos que necesitan ser previamente superados, incluyendo la baja eficiencia de los procesos y los altos costos asociados. Por lo tanto, en este trabajo, un prototipo de planta de producción de hidrógeno verde a partir de agua, usando radiación solar como fuente de energía primaria, fue diseñado, fabricado y testado. Más específicamente, el estado del arte relativo a la generación de hidrógeno verde basada en el uso de prototipos de planta de producción de hidrógeno fue inicialmente determinado. Seguidamente, el sistema de producción de hidrógeno a partir de agua, incluyendo el sistema PV, fue dimensionado. Luego, el prototipo de planta de producción de hidrógeno diseñado fue fabricado, ensamblado y testado. Finalmente, el referido prototipo de planta fue usado para caracterizar experimentalmente los sistemas electrolíticos utilizados, y para demostrar, vía la producción de hidrógeno verde, la factibilidad de producir energía limpia de manera eficiente. En particular, después de dimensionar los principales sistemas del prototipo de planta, este fue fabricado, ensamblado y testado. En particular, el sistema PV usado en la planta tiene una capacidad de producción eléctrica fotovoltaica equivalente a 1.32 kWp con un área de 7.76 m2 para cuatro (4) paneles fotovoltaicos conectados en paralelo. Asimismo, el sistema electrolítico de producción de hidrógeno, con objetivo de producción de 100 gramos por día, es modular y permite el uso de dos tipos de electrolizadores, PEM (proton exchange membrane) y alcalino. Los rangos de voltaje y corriente son, respectivamente, 18 V + 20% y 36 A para el primero, y 17 V + 20% y 23 A para el segundo. Una vez desarrollado el prototipo de planta de producción de hidrógeno, este fue inicialmente usado para caracterizar experimentalmente los sistemas electrolíticos utilizados. En particular, para las dos tecnologías de electrolizadores utilizadas aquí, PEM y alcalino, curvas características I-V (corriente-voltaje) fueron determinadas. La caracterización inicial de los sistemas electrolíticos permitió también identificar tanto la tecnología de electrolizador (PEM) como las condiciones de operación del prototipo de planta a ser utilizadas en la producción de hidrógeno verde. Estas condiciones incluyen un flujo volumétrico de la sustancia electrolítica equivalente a 1 l/m y una temperatura de operación del electrolizador de 40 °C. Empleando dos tipos de acoplamiento entre sistemas fotovoltaicos (PV) y electrolíticos (EL), directo e indirecto, el prototipo de planta de producción de hidrógeno desarrollado en este trabajo fue finalmente utilizado para generar hidrógeno verde. Los principales resultados obtenidos indican que la ubicación del punto de operación del sistema PV influencia de forma significativa la eficiencia global de la planta. De esta forma, las pérdidas de energía en el transporte de esta (~19.04%) pueden reducirse instalando ambos sistemas, PV y EL, lo más cercano posible uno del otro. Finalmente, respecto a las eficiencias obtenidas tanto para el electrolizador como para el sistema PV, estas son relativamente bajas. Más específicamente, los valores de eficiencia global de la planta obtenidos para el caso del acoplamiento directo están entre el 1.5% y 2%, y para el acoplamiento indirecto entre 2% al 5%. Dentro de las posibles causas de estas bajas eficiencias está la operación de planta en condiciones reales no controladas, ubicación de las instalaciones, y niveles de irradiancia variable. Es esperado que la implementación a escala industrial de plantas de producción de hidrógeno verde como las discutidas en este trabajo reduzca el impacto de los sistemas de generación de energía tanto en la salud como en el medio ambiente.Item Definición de Marco de trabajo para la implementación de una Oficina de Gestión de Proyectos (PMO) de Tecnologías de Información(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-09-04) Murillo Veliz, Braulio Oscar; Pow Sang Portillo, Jose AntonioLa gestión de proyectos tecnológicos representa un reto para las organizaciones aun cuando existen sinnúmero de metodologías y herramientas que facilitan la gestión de proyectos. El problema se agrava, cuando las organizaciones tienen que ejecutarlos en paralelo. Ante estas dificultades, las organizaciones giran su interés en las oficinas de gestión de proyectos o PMO (Project Management Office). Sin embargo, las organizaciones tienen muchas dificultades cuando tratan de definir el tipo de PMO a implementar y las funciones que deben tener. Por esta razón se propone el presente proyecto de investigación cuyo objetivo es definir un marco de trabajo que permita implementar una PMO y que logre la ejecución eficaz y eficiente de proyectos. Para ello se ha realizado una revisión exhaustiva de trabajos publicados que presentan la implementación y uso de PMO. Tomando en consideración dichas propuestas se propone un nuevo marco de trabajo que integre los criterios básicos que se deben tener en cuenta para definir una PMO como son: la estructura, nivel de madurez e influencia, funciones, roles y responsabilidades del equipo, nivel y estrategia de gobierno, métricas de medición. Adicionalmente, se valida cuantitativamente la primera parte de la propuesta, evaluando el impacto de una PMO implementada bajo este marco de trabajo, logrando medir el cumplimiento de tiempo y costos de los proyectos. También, se realiza una segunda propuesta que se evalúa cualitativamente mediante entrevistas a expertos, quienes la validan y proponen algunas sugerencias con las que se elabora una propuesta final. Con los resultados obtenidos, se muestra que la implementación de una PMO favorece la ejecución de los proyectos logrando aportar al cumplimiento de los objetivos de la organización.Item Propuesta metodológica para la optimización de modelos predictivos de generación de residuos sólidos municipales en zonas urbanas(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-06-19) Izquierdo Horna, Luis Antonio; Kahhat Abedrabbo, Ramzy FrancisEl pronóstico de la generación de residuos sólidos municipales (RSM) desempeña un papel esencial en la toma de decisiones y proporciona información relevante para la gestión de residuos, así como una comprensión profunda de los factores que influyen en este proceso. En este trabajo, se desarrolló un modelo de predicción de RSM específico para Lima Metropolitana, basado en variables socioculturales, ambientales y económicas, teniendo al 2019 como año de referencia, debido a la influencia del COVID-19 en los datos sobre este tema en años posteriores a la pandemia. El modelo se construyó utilizando las cantidades per cápita de RSM generadas en cada distrito, junto con parámetros relacionados con el consumo de combustibles en el hogar (como gas natural, electricidad y gas licuado de petróleo) y características demográficas de la población (como edad, nivel de educación y gasto mensual). Dada la calidad y disponibilidad de datos, se optó por utilizar el algoritmo de random forest como técnica de predicción. Las variables analizadas se obtuvieron a partir de la Encuesta Residencial de Consumo y Uso de Energía (ERCUE) a nivel municipal. Los resultados indicaron que el algoritmo implementado explica el 51% de la variabilidad de los datos. Se espera que las recomendaciones presentadas en este estudio sirvan para investigaciones futuras relacionadas con la predicción de RSM, contribuyendo a obtener resultados más precisos y aplicables a contextos específicos.Item Advances in artificial intelligence applied to ultrasound imaging(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-05-28) Romero Gutierrez, Stefano Enrique; Castañeda Aphan, BenjaminUltrasound imaging in rural areas often faces challenges due to the scarcity of skilled radiologists or sonographers. This research explores enhancing ultrasound imaging focused in resource-scarce settings via external anatomical landmarks for asynchronous ultrasound acquisition using artificial intelligence (AI) and computer vision algorithms based on the nature of the acquisition. First, it addresses lung ultrasound health status by generating one single image by sweeping the transducer in a sagittal position along the chest. The validation was performed using normal and abnormal cases. Second, a multi-camera system for ultrasound probe tracking with AI is proposed. The results were evaluated by quantitative measurements of speeds, angles, and simulation of lung VSI protocol. Third, a 3D segmentation of breast tumors using ultrasound videos acquired by asynchronous protocols was realized. A representative frame of the videos is extracted to analyze the nature and determine if is a benign or malignant case. Fourth, a set of obstetric data acquired by asynchronous protocols for the assessment of fetal head presentation and placenta position was realized. Fetal biometry such as head circumference and biparietal diameter were calculated and compared with physician measurements. Finally, an elastography approach was tested for plantar soft tissue assessment by a test-retest experiment for biomechanical characterization. An automatic calcaneus segmentation was employed in the B-mode as an aid in the visualization and for an immediate region of interest selection. The results were compared with the manual selection of the region of interest and the respective calcaneus segmentation. The findings of this work demonstrate a substantial advancement in the field of ultrasound imaging, especially tailored for resource-limited settings.