Facultad de Ciencias e Ingeniería

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    Análisis de algoritmos de predicción y optimización para la mejora de la cadena de suministro del efectivo
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-06-02) Pinedo Pinedo, Alessandra Lily; Ramirez Guzmán, Johao Antony; Rojas Polo, Jonatan Edward
    El presente trabajo de investigación tiene como principal objetivo el análisis y evaluación de los algoritmos que permiten la solución de problemáticas presentes en la cadena de suministro del efectivo, con referencia al proceso de abastecimiento de caudales, donde existe la necesidad de pronosticar los requerimientos de efectivo de clientes, así como definir y diseñar rutas que permitan abastecer y equilibrar los caudales en las sucursales presentes en el nivel final de la cadena de suministro del efectivo (CSC). Por un lado, se realiza un determinado análisis de métodos de pronóstico y algoritmos predictivos que se encuentran presentes dentro del campo de Data Mining. De esta manera, se observa el nivel de diversificación de herramientas para el pronóstico de requerimientos de efectivo de la cadena de suministro y, finalmente, se determina las técnicas más adecuadas para tratar este tipo de información. Por otro lado, se realiza un análisis de los algoritmos, heurísticas y metaheurísticas presentes en la disciplina de Investigación de Operaciones, que son de gran utilidad para la solución de modelos matemáticos que expresan una problemática organizacional. En este caso, se hace hincapié en las técnicas de solución para problemas de tipo Traveling Salesman Problem (TSP) y Vehicle Routing Problem (VRP), que son vitales para formular un problema de enrutamiento de vehículos para suministro de efectivo en la cadena. Finalmente, se contrasta la teoría analizada gracias al estudio de casos, donde los autores solucionan ciertas problemáticas presentes en la cadena de suministro del efectivo haciendo uso de técnicas y algoritmos específicos, que permiten ajustar el análisis teórico hacia una visión real de cómo se debería abordar una propuesta de mejora en la administración del efectivo.
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    Diseño conceptual de un vehículo submarino de apoyo para el mantenimiento preventivo de los cordones de soldadura en la carena de los buques
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-04-07) Bañón Espinoza, Martín Antonio; Sigüenza Astoquillca, Michel
    En la actualidad, la inspección de los cordones soldados ubicados en la obra viva (carena) de los buques es un proceso raramente realizado debido al tiempo y costo que este implica. En respuesta a esto se han postulado distintas soluciones como el uso de buzos experimentados o desplazar el buque a un dique seco, pero estos siguen siendo poco eficientes. Por esta razón, en el presente trabajo de investigación se expone el diseño conceptual de un vehículo submarino capaz de sumergirse a aguas poco profundas; y de un algoritmo de visión con la capacidad de funcionar en un entorno tan variable como es el entorno marino. El vehículo constará de una serie de propulsores y sensores IMU, que le permitirán desplazarse en el agua, y mantenerse estable, o en una posición fija cuando se encuentre detenido. Además, contará con sensores de humedad, temperatura y profundidad, que permitirán monitorear al vehículo desde la interfaz, la cual será una laptop. Esta tendrá, un software que podrá procesar la imagen y clasificar los defectos de la imagen. Adicionalmente, el software permitirá comandar todas las acciones del vehículo. Para este trabajo de investigación, se realizó un análisis de los antecedentes, lo cual incluye definir los objetivos, la metodología y el alcance del trabajo de investigación. Además, de investigar acerca de las tecnologías existentes. Luego, se procedió a realizar el diseño conceptual del sistema. Y se finalizó, describiendo los diagramas que conforman el diseño preliminar del mismo.
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    Aplicación de aprendizaje profundo para la detección y clasificación automática de insectos agrícolas en trampas pegantes: una revisión de literatura
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2021-02-02) Córdova Pérez, Claudia Sofía; Villanueva Talavera, Edwin Rafael
    El presente trabajo de investigación busca hacer una revisión sistemática sobre las técnicas actuales que se usan para solucionar problemas de identificación y clasificación de plagas de insectos, los cuales pueden ser para detectar uno o más tipos de insectos. Dentro de esta revisión, se encontró soluciones como algoritmos de segmentación con cambio de espacio de color, lo cual permite remover el fondo de una imagen y centrarse únicamente en el objeto de interés; también, el uso de modelos de detección, por ejemplo YOLO y Faster R-CNN, los cuales están conformados por redes neuronales convolucionales para lograr la identificación de insectos plaga; además, se encontraron soluciones que hacían uso de SLIC (Simple Linear Iterative Clustering), así como el uso de un análisis multifractal. Un aspecto relevante a tomar en cuenta para saber qué tan eficientes están siendo estas soluciones son las métricas de evaluación con sus respectivos valores obtenidos; sin embargo, estos resultados solo pueden ser comparables si se usa el mismo dataset para entrenamiento y validación. Por consiguiente y dado que la mayoría de estudios recopilados usa un conjunto de datos propio, los resultados mostrados nos sirven para tener una idea de la eficacia de sus soluciones, mas no para comparar los valores de las métricas de evaluación de los distintos aproximamientos tomados en cada estudio revisado. Finalmente, el único insecto plaga que afecta los campos de hortalizas en el Perú y fue encontrado dentro de los estudios fue la mosca blanca. Los demás estudios abordan el problema de detección con otros tipos de insectos, los cuales no son relevantes para el problema de plagas en Perú, sin embargo, sus soluciones son consideradas pues el cambio que se tendría que hacer es en el conjunto de datos que alimenta a las soluciones presentadas en los estudios encontrados.
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    Implementación de un sistema de información orientado a la captación y permanencia de afiliados para una administradora de fondos de pensiones basada en un histórico de traspasos: Una revisión de la literatura
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-10-15) Caro Hijar, Martín Arnulfo; Allasi Bardales, David Enrique; Quispe Vilchez, Eder Ramiro
    En el desarrollo del presente trabajo de investigación se tiene por objetivo identificar estudios en los que se describan sistemas de información orientados a la permanencia o captación de afiliados para una administradora de fondo de pensiones o similares, los cuales utilicen algoritmos de predicción basados en información histórica de traspasos que permitan tomar decisiones a las áreas de comerciales. Para realizar esta búsqueda, se realiza una revisión sistemática basada en la metodología definida por Kitchenham y Charters, que incluye el uso de la técnica PICOC para la definición de criterios a utilizar en la búsqueda. Además, se formularon las preguntas de investigación a responder y las cadenas de búsqueda que se utilizaron en las bases de datos a consultar para obtener la información para responder las preguntas antes formuladas. Para la elección de los artículos obtenidos para las respuestas se utilizó los criterios de inclusión y exclusión definidos dentro de este trabajo de investigación.
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    Exploración de métodos de clasificación de proteínas repetidas basado en su información estructural utilizando aprendizaje de máquina
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-09-04) Tenorio Ku, Luiggi Gianpiere; Hirsh Martinez, Layla
    En la actualidad, existen métodos complejos para la clasificación e identificación de proteínas repetidas a partir de su estructura, los cuales implican un uso intenso y costoso de recursos computacionales. Debido a ello, en el presente trabajo de investigación se busca explorar soluciones alternativas y complementarias a otros sistemas en la etapa de clasificación de proteínas repetidas con técnicas del área de estudio de aprendizaje de máquina. Estas técnicas son conocidas por ser efectivas y rápidas para la sistematización de varios procedimientos de clasificación, segmentación y transformación de datos con la condición de que se disponga de una cantidad considerable de datos. De esa forma, en consecuencia de la cantidad de datos estructurales que se han generado en los últimos años en el ambito de las proteínas y las proteínas repetidas, es posible utilizar técnicas de aprendizaje de máquina para la clasificación de las mismas. Por ello, en este trabajo, a partir de un análisis a los datos que se poseen en la actualidad y una revisión sistemática de la literatura, se proponen posibles soluciones que utilizan aprendizaje de máquina para la clasificación automatizada y rápida de proteínas repetidas a partir de su estructura. De estas posibles soluciones, se concluye que es posible la implementación de un clasificador con múltiples entradas utilizando información de los ángulos de torsión y distancia entre aminoácidos de una proteína, la cual va a ser implementada y evaluada en un trabajo futuro.
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    Design of a DVB-S2 compliant LDPC decoder for FPGA
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-02-19) Montaño Gamarra, Guillermo Daniel; Raffo Jara, Mario Andrés
    Low Density Parity Check codes presents itself as the dominant FEC code in terms of performance, having the nearest performance to the Shannon limit and proving its usefulness in the increasing range of applications and standards that already used it. Low power devices are not except of this rapid development, where it emerges the necessity of decoders of low power without totally sacrificing performance or resource usage. The present work details research for a LDPC decoder compliant with the DVB-S2 standard for digital television, motivated for its already established use in uplink and downlink satellite applications and its great performance at large code lengths. Specifically, this research presents the study of the min-sum algorithm and the elements that conform the core decoder, including both functional units (variable and check nodes), memory blocks and routing network. In the context of DVB-S2, it is focused in the inner LDPC decoder and targets FPGA as platform. Furthermore, a variety of design strategies are considered as part of the scope of this work, including the optimal selection of the architecture and the schedule policy, the basis of the design characteristics of the control unit as a Algorithmic State Machine and the introduction of specialized modules to reduce the number of clock cycles per decoding process, such as early stopping. Under these constrains, it has been selected a set of features for a core design derived from work, such as code length of 64800 bits and code rate equal to 1/2. The proposed architecture is partially parallel with flooding schedule and operation over binary symbols (Galois field GF(2)). It takes the assumption of a channel with AWGN and BPSK modulation, so the demodulator feeds soft decision information of each symbol based on both assumptions.