Ingeniería (Dr.)
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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 ArmandoIntelligent systems are an area of computer science that seeks to solve complex and multidisciplinary problems by using an automatic focus by capturing information from which it can perform actions and evaluate its result in order to learn from its experience and improve its performance and efficiency. These systems can be applied in robotics for autonomous navigation purposes, where the use of conventional automatic control techniques is very complex. The topics with the greatest potential are Reinforcement Learning and Deep Learning, which through their combination is possible to solve highly complex problems from the training of computational frameworks based on rewards for taking a correct action or penalties for incorrect actions. The thesis project is focused on providing the autonomous navigation capacity to a differential robot making use of a Lidar depth camera and Deep Reinforcement Learning (DRL) techniques for use in indoor environments with non-stationary elements. For its development, a review of the DRL frameworks used for autonomous navigation will be carried out, from which the development of frameworks based on DRL techniques for autonomous robot navigation will be considered in indoor environments where elements are non-stationary. Subsequently, the evaluation of the frameworks in virtual platforms is proposed to determine its performance. Finally, a robotic platform with differential traction and a Lidar depth camera will be conditioned to be used in a validation stage through experiments in real environments.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.Item Metodología numérica automatizada para la evaluación de la respuesta dinámica de construcciones prehispánicas de piedra de junta seca en el Perú(Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-05-28) Lipa Cusi, Leonel; Tarque Ruiz, Sabino NicolaEl estudio y la conservación del patrimonio de estructuras de piedra es una preocupación mundial, sobre todo, si estas construcciones están ubicadas en zonas sísmicas. En el Perú -debido a su gran variedad cultural e histórica- existe un gran número de construcciones de piedra en diferentes sitios arqueológicos, abarcando varias tipologías constructivas. Lamentablemente, gran parte de estas construcciones aún no han sido evaluadas estructuralmente, por lo que se desconoce su comportamiento estructural. También, no se cuenta con una taxonomía de tipologías estructurales y, por ende, diversas características de las construcciones existentes son desconocidas. Una forma de evaluar el comportamiento dinámico no lineal de estas estructuras es usando una rigurosa -pero rápida- metodología numérica que reproduzca adecuadamente los diferentes mecanismos de fallo, basada en la dinámica de cuerpos rígidos bajo el enfoque del método de elementos finitos. Como una primera contribución, en este proyecto se presenta una clasificación taxonómica de construcciones prehispánicas de piedra en el Perú a partir de un estudio de campo. A partir de esta taxonomía, se clasificaron diversos sitios arqueológicos de las regiones de Puno y Cusco, y se identificaron las tipologías más recurrentes de estas regiones. Por otro lado, se elaboraron novedosos códigos en Python, para la obtención del modelo geométrico de estructuras de junta seca, a partir de las imágenes tomadas por un cámara, o de una fotografía existente (incluyendo la identificación de las piedras y las juntas por medio de la segmentación de imágenes). Estas rutinas permiten crear el modelo 3D de cada bloque (piedra), ensamblarlos y exportarlos a un programa de análisis numérico para evaluaciones posteriores. Para el desarrollo de la metodología numérica, se propone la dinámica de los cuerpos rígidos bajo el enfoque del método de los elementos finitos. Cada bloque de piedra se considera como un cuerpo rígido interconectado con otros bloques mediante interfaces no lineales. Esta metodología es validada usando Abaqus, basado en los resultados de ensayos experimentales en esta tesis. En la campaña experimental se construyeron tres muros con bloques de concreto simulando la geometría de estructuras Inca. Los muros fueron construidos sobre una mesa inclinable y fueron ensayados por volteo fuera de su plano. Luego, se elaboraron modelos numéricos de estos ensayos, en los cuales se calibraron las propiedades de contacto con tal que simulen correctamente el comportamiento experimental. Los resultados numéricos del peso, el ángulo de colapso, los desplazamientos relativos en distintos puntos de la estructura y los mecanismos de colapso fueron muy similares a los registrados experimentalmente. Como caso de estudio, se evaluó numéricamente la sección de un muro de contención Inca de Sacsayhuamán, Cusco, frente a diversas acciones sísmicas. El modelo geométrico completo del muro de piedra se obtuvo mediante las rutinas de Python. El terreno contenido detrás del muro se representó por partículas de elementos discretos. Las propiedades del modelo numérico fueron tomadas de la campaña experimental y de calibración, y las frecuencias predominantes de la estructura se obtuvieron por medio del enfoque de vibraciones. Se verificó que la estructura puede soportar adecuadamente estos registros sísmicos escalados hasta una aceleración pico de 0.1 g; sin embargo, la estructura sufre desplazamientos remanentes considerables para registros escalados superiores o iguales a 0.2g. Se concluye que la metodología planteada permite evaluar las estructuras piedra de junta seca de una manera rigurosa, y así conocer si la estructura debe ser intervenida para asegurar su funcionalidad. Se espera que los resultados de esta tesis doctoral puedan contribuir al estudio de las construcciones patrimoniales de piedra, y abrir posibilidades de mejora de la metodología ante diversas configuraciones estructurales.