2. Maestría

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Tesis de la Escuela de Posgrado

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Has files: YesSubject: search.filters.subject.Algoritmos computacionales

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    A method of estimation of relevant trunk control parameters for cerebral palsy rehabilitation in children during independent walking based on inertial measurement unit data
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2025-01-15) Guzman Alfaro, Maria Alejandra; Elias Giordano, Dante Angel; Witte, Hartmut Friedrich
    Resumen La parálisis cerebral (CP) es una discapacidad del desarrollo infantil que genera un impacto en la capacidad de moverse y caminar. Algunos estudios biomecánicos han desarrollado en el análisis de marcha de niños con CP que caminan de forma independiente, estimando parámetros que cuantifican el rendimiento del movimiento usando unidades de medición inercial (IMU). No obstante, solo una investigación ha proporcionado información acerca de la comparación antes y después del tratamiento fisioterapéutico en niños con CP. Un estudio de viabilidad se está llevando a cabo por la DRK-Kinderklinik en Siegen para dar prueba del concepto acerca de la mejora del control postural después de un bloque intensivo de terapia Vojta. Para este estudio, seis niños con CP y seis niños con desarrollo típico (TD) realizaron pruebas de marcha de 5 metros ida y vuelta, tres veces, usando sensores inerciales en el esternón, lumbar y en el dorso de los pies. El objetivo de esta investigación es identificar los cambios en el rendimiento del balance del tronco en la marcha de niños con CP mediante un análisis de los datos inerciales. Esta información fue analizada en los dominios de tiempo y frecuencia, y con ella, parámetros de control del tronco fueron identificados y cuantificados. El algoritmo de MATLAB desarrollado consiste en una detección automática de caminata y giros, una detección parcialmente automática de los ciclos de marcha, y la estimación de parámetros de la marcha en los dominios de tiempo y frecuencia. Cuatro grupos de parámetros fueron evaluados: espaciotemporal, suavidad, armonicidad y movimiento angular. Los parámetros espaciotemporales son la velocidad, cadencia, tiempo de paso y número de pasos. Los parámetros de suavidad son la media cuadrática (RMS) y el coeficiente de atenuación (AC) de las aceleraciones por cada eje. La relación armónica (HR) evalúa la armonicidad. El movimiento angular fue determinado por los ángulos absolutos del esternón y la columna lumbar por eje, así como los ángulos relativos entre ambas posiciones. Después de la terapia Vojta, el único parámetro de la marcha que varía para todos los niños con CP evaluados es el mediolateral (ML) AC. Asimismo, cinco de los seis niños presentaron una variación en el ángulo roll del esternón. Cuatro niños mostraron una variación en la ML RMS del esternón, ML HR del esternón y lumbar, anteroposterior (AP) RMS del lumbar, vertical (VT) AC, y el ángulo pitch relativo. Sin embargo, la evaluación de solo un parámetro provee información incompleta, por lo tanto, un grupo de parámetros debe ser analizado.
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    Propuestas de mejoras operativas para ambulancias del SAMU usando algoritmos de localización y ruteo para minimizar la distancia total de viaje en el distrito de San Borja
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-09-24) Vargas Guanilo, Gian Carlos Enrique; Murrugarra Munares, Ruth Isabel
    La presente investigación tiene como objetivo proponer mejoras relacionadas con la operativa de las ambulancias del Sistema de Atención Móvil de Urgencia (SAMU) en el distrito de San Borja, perteneciente a la ciudad de Lima Metropolitana. Para ello se describe la problemática actual, en la cual, el tiempo de atención de la emergencia no siempre cumple con el estándar internacional, el cual actualmente es de 8 minutos desde su reporte. A partir de esto se plantearon alternativas de solución por medio de dos algoritmos, el algoritmo Dijkstra, que es un algoritmo que optimiza la distancia recorrida y el segundo es el algoritmo Maximal Covering, que es un algoritmo que localiza puntos de atención desde los cuales se maximiza la atención, ambos algoritmos serán modelados con el lenguaje de programación Python. Con la implementación de estos algoritmos y sus combinaciones se plantearon seis escenarios de mejora, algunos aplicables en el corto plazo y otros en el mediano a largo plazo. Con la ayuda de la simulación de 300 emergencias se podrán comparar los escenarios planteados y en base a eso se realizarán sus respectivas conclusiones y recomendaciones.
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    Desarrollo de un algoritmo de Instance Placement en nubes privadas que soporte cargas de Alta Performance
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2024-09-04) Córdova Alvarado, Rubén Francisco; Santiváñez Guarniz, César Augusto; Beltrán Castañón, César Armando
    El aumento de la capacidad computacional ha permitido el uso cada vez mayor de métodos computacionales para resolver problemas complejos de diferentes áreas, logrando tal incremento en la eficiencia y productividad que se dice que hemos empezado una nueva revolución industrial (la era del conocimiento). En esta nueva era, el uso de aplicaciones de alta, High-Performance Computing en inglés (HPC), es cada vez más común. Una forma de utilizar de manera eficiente los recursos computacionales es desplegar estas aplicaciones sobre recursos compartidos (paradigma de computo en la nube, sea esta pública o privada) en lugar de asignarlos a servidores de manera exclusiva, lo que puede resultar en tiempos muertos en el uso de alguno o todos los recursos. El problema de decidir la mejor forma de compartir recursos asignados a servidores ya sea como máquinas virtuales (VMs), contenedores, o en modo dedicado (bare metal) es llamado el problema de Instance Placement, y es fundamental para la performance de una plataforma de computo en la nube. El subproblema que se presenta cuando ya se decidió una asignación via VMs es el de VM Placement. El problema de Instance Placement es actualmente un problema abierto debido a que la solución online requiere el conocimiento no sólo de las demandas actuales y sus parámetros, sino también de las demandas futuras. Como un primer acercamiento a una solución, esta tesis busca diseñar e implementar un algoritmo de Offline Instance Placement donde el conjunto de demandas, su inicio y duración, así como sus estadísticas de uso son conocidas. El algoritmo busca asignar –de la mejor manera posible– los recursos de cómputo a instancias en una nube privada, considerando el tipo de carga a la que estas pertenecen y su nivel de servicio. Debido a que OpenStack es una de las soluciones más empleadas para nubes privadas, se toma como referencia el scheduler de OpenStack para comparar la utilidad de el algoritmo propuesto. Luego de realizar las pruebas, se obtuvo que el scheduler propuesto presenta una mayor utilidad que el scheduler de OpenStack para distintos tipos de cargas.
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    Herramienta integrada para la curación de proteínas repetidas
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-07-20) Bezerra Brandao Corrales, Manuel Alberto; Hirsh Martinez, Layla
    A finales de los años 1990, se identificó un conjunto de proteínas caracterizadas por tener patrones repetidos en su secuencia, lo que produce una estructura tridimensional repetitiva (Marcotte et al., 1999). Se han clasificado al menos 14% de proteínas encontradas en la naturaleza como repetidas, y presentan un rol crítico en procesos biológicos como la comunicación celular y el reconocimiento molecular (Brunette et al., 2015; Marcotte et al., 1999). Existe un creciente interés en el estudio de las proteínas repetidas debido a sus pliegues estructurales estables, una alta conversación evolutiva y un amplio repertorio de funciones biológicas (Chakrabarty & Parekh, 2022). Además, se estima que una de cada tres proteínas humanas son consideradas repetidas (Jorda & Kajava, 2010). La identificación, clasificación y curación de regiones de repetición en proteínas es un proceso complejo que requiere del procesamiento manual de expertos, gran capacidad computacional y tiempo. Existen diversos avances recientes y relevantes que aplican modelos de aprendizaje automático para la predicción de estructura tridimensional de proteínas y la predicción de clasificación de proteínas repetidas. Este tipo de aplicaciones resultan útiles para este proceso de curación. No obstante, a pesar de que este tipo de software son de libre acceso y de código abierto, no se cuenta con un servicio integrado que contemple las herramientas y bases de datos que soporten la investigación en proteínas repetidas. Por estos motivos, en este proyecto de investigación de plantea, diseña y desarrolla un servicio web integrado para la curación de proteínas repetidas. Con este objetivo, se ha considerado la integración con la base de datos de estructuras terciarias del Protein Data Bank (PDB) y la base de datos de predicciones de estructuras tridimensionales AlphaFold. Asimismo, se ha utilizado un modelo de redes neuronales que permite predecir la probabilidad de clasificación en cada clase de proteína repetida. Finalmente, con esta predicción, se implementó una mejora al algoritmo ReUPred para volver más eficiente el proceso de identificación de regiones y unidades de repetición. Este servicio ha sido desplegado utilizando computación en la nube en la página bioinformática.org de la cual es parte el laboratorio de investigación en Bioinformática de la Pontificia Universidad Católica del Perú. Este servicio permite que los investigadores no requieran contar con alta capacidad de procesamiento computacional para el proceso de curación de proteínas repetidas e integra los resultados totales obtenidos.
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    Desarrollo de recursos léxicos multi-dialécticos para el quechua
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2023-03-13) Melgarejo Vergara, Nelsi Belly; Gómez Montoya, Héctor Erasmo
    Las lenguas de bajos recursos como el quechua no cuentan con recursos léxicos a pesar de ser importantes para contribuir en las investigaciones y en el desarrollo de muchas herramientas de Procesamiento de Lenguaje Natural (NLP) que se benefician o requieren de recursos de este tipo, de esa forma poder contribuir en la preservación de la lengua. El objetivo de esta investigación es construir una WordNet (base de datos léxica) para las variedades quechua sureño, central, amazónico y norteño, y un un etiquetado gramatical de secuencias de palabras (POS tagging) para la variedad del quechua sureño. Para el desarrollo de esta investigación se recopiló información de los diccionarios y se creó corpus paralelo quechua - español, se implementó un algoritmo de clasificación para alinear el sentido de las palabras con el synset del significado en español para cada variedad de la lengua quechua y finalmente se creó un modelo de etiquetación gramatical basado en el modelo BERT. El score obtenido para el POS tagging de la variedad quechua sureño fue 0.85% y para el quechua central 0.8 %.
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    Modelos de detección de emociones en texto y rostros para agentes conversacionales multimodales
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2022-04-06) Balbuena Galván, José Guillermo; Beltrán Castañón, César Armando
    El presente trabajo de investigación aborda la implementación, análisis y selección de distintos modelos de redes neuronales recurrentes (RNN) y convolucionales (CNN) para la detección de emociones en texto y rostros; los cuales pueden ser utilizados como módulos adicionales en agentes conversacionales de tiempo real como son chatbots o robots sociales. Los módulos de detección permiten a los agentes conversacionales poder entender cómo se sienten las personas durante la interacción con ellas; conociendo estos estados los agentes conversacionales pueden responder empáticamente. En primer lugar, se revisará la literatura sobre como los agentes conversacionales buscan ser más empáticos, así como los métodos de detección de emociones mediante distintos canales como texto y rostros. Luego, se procede a recolectar y pre-procesar bases de datos públicas para el entrenamiento de los algoritmos seleccionados en base a la literatura. Finalmente, métricas tanto para la evaluación del rendimiento de predicción multiclase (Accuracy, Precision, Recall y F1), como la velocidad de procesamiento (ej. Framesper- second) son seleccionadas y analizadas para determinar cuáles son los mejores algoritmos para implementar una aplicación de tiempo real.
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    Talking with signs: a simple method to detect nouns and numbers in a non annotated signs language corpus
    (Pontificia Universidad Católica del Perú, 2020-08-31) Huiza Pereyra, Eric Raphael; Olivares Poggi, Cesar Augusto
    People with deafness or hearing disabilities who aim to use computer based systems rely on state-of-art video classification and human action recognition techniques that combine traditional movement pat-tern recognition and deep learning techniques. In this work we present a pipeline for semi-automatic video annotation applied to a non-annotated Peru-vian Signs Language (PSL) corpus along with a novel method for a progressive detection of PSL elements (nSDm). We produced a set of video annotations in-dicating signs appearances for a small set of nouns and numbers along with a labeled PSL dataset (PSL dataset). A model obtained after ensemble a 2D CNN trained with movement patterns extracted from the PSL dataset using Lucas Kanade Opticalflow, and a RNN with LSTM cells trained with raw RGB frames extracted from the PSL dataset reporting state-of-art results over the PSL dataset on signs classification tasks in terms of AUC, Precision and Recall.