Tratamiento masivo de datos utilizando técnicas de machine learning

Machine Learning es un área de la inteligencia artificial que engloba un conjunto de técnicas que hacen posible el aprendizaje automático a través del entrenamiento con grandes volúmenes de datos. Hoy en día existen diferentes modelos que utilizan esta técnica y consiguen una precisión incluso superior a la de los humanos en las mismas tareas, por ejemplo en el reconocimiento de objetos en una imagen. La construcción de modelos de Machine Learning requiere adaptaciones propias debido a la naturaleza de los datos o a la problemática a la que se aplica. Así, surge la necesidad de investigar las diferentes técnicas que permitan obtener resultados precisos y confiables en un tiempo razonable

Estudio comparativo de estrategias heurísticas de generación de soluciones para el problema de asignación de exámenes

Timetabling se refiere a un conjunto de problemas de optimización combinatoria, que intentan asignar recursos, sean aulas, docentes o intervalos de tiempo para distintas necesidades de estudiantes, cursos y exámenes. En el presente trabajo se aborda una de las variantes de este problema que busca agendar exámenes a distintos intervalos de tiempo, cumpliendo con las restricciones de que ningún alumno debe asistir a más de un examen en el mismo momento y, en la medida de lo posible, que tenga el mayor tiempo libre entre las evaluaciones. La cantidad de combinaciones a considerar para una instancia tamaño moderado hacen inviable la búsqueda de la solución óptima, debido al tiempo que demandaría encontrarla. En consecuencia, en este artículo se utilizan distintas estrategias para combinar heurísticas que permiten obtener una buena solución al problema en un intervalo de tiempo reducido. Las heurísticas mencionadas fueron probadas sobre un conjunto de instancias estándar de manera individual así como también combinadas de manera secuencial yjerárquica. En las pruebas realizadas se obtuvieron mejores resultados mediante el método jerárquico. Debido a lo anterior es posible afirmar la superioridad de este último método sobre los demás utilizados en el presente trabajo

Mundos Virtuales en UNNOBA

La incorporación de Tecnologías de la Información y Comunicación (TICs) han revolucionado la forma de enseñar y aprender. Teniendo en cuenta que su evolución es cada vez mayor, este trabajo se centra en los avances realizados desde el desarrollo del Entorno Virtual de Enseñanza y Aprendizaje 3D (EV3D) en la Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires (UNNOBA) y su conexión con el Entorno Virtual de Enseñanza y Aprendizaje (EVEA) ya oficialmente utilizado, UNNOBA Virtual

Sistema integrado de navegación y sensado en campo para relevamiento de parámetros biofísicos en diferentes estados fenológicos de maíz

La recopilación de datos fenotípicos de un cultivo a campo comprende tareas como el relevamiento y monitoreo sistemático, el análisis y la evaluación de los datos relevados (RMAE). Este trabajo presenta un modelo RMAE basado en un sistema de navegación integrado con sensado de imágenes en campo. Se utilizan técnicas de visión artificial y procesamiento de señales no sólo para la recolección de los datos biofísicos de cultivo de maíz a lo largo de la evolución de sus estados fenológicos, sino también para el monitoreo y evaluación posterior de los mismos. La presente solución plantea el uso de una plataforma de navegación por ensayos integrada con la interacción de dos módulos de trabajo independientes. El objetivo es automatizar el estudio de aspectos cualitativos y cuantitativos del cultivo de maíz, en relación a su variabilidad fenológica, morfológica, fisiológica, temporal y espacial

Inverted tracking algorithm for the field survey through artificial vision and robotics

The area of artificial vision and robotics has very important advances in the recognition and tracking of objects, not only in indoor scenes but also in outdoor ones. These methods and algorithms have given rise to very important technological advances in different areas of knowledge. In the area of Precision Agriculture, the main problem of its use lies in its application in field surveys, whereas in the case of cultivation, we will have fixed objects (seedlings) in established spaces (furrows and plots), but in uncontrolled environments. The determination of the density of these crops and their distance between furrows among other data is in many cases, relevant to their performance. It is the purpose of this paper to solve the automated sensing of this data through the use of cameras and artificial vision techniques. In this work, an inverted tracking algorithm is defined in order to automatically determine the necessary shot-points by means of which the cameras involved as sensors on a robotic platform capture scene images. This will help to survey the density and distance of the crop to be analyzed

Problemas de optimización combinatoria: una propuesta que combina algoritmos genéticos y metaheurísticas

Timetabling se refiere al conjunto de problemas de optimización combinatoria que intentan asignar recursos, sean aulas, docentes o intervalos de tiempo, para distintas necesidades de estudiantes, cursos y exámenes. El presente trabajo se ocupa de una de las variantes de este problema, que busca agendar exámenes a distintos intervalos de tiempo, cumpliendo con las restricciones de que ningún alumno debe asistir a más de un examen en el mismo momento y que, en la medida de lo posible, tenga el mayor tiempo libre entre las evaluaciones. Los intervalos de tiempo no tienen restricciones en cuanto a la cantidad de exámenes que puedan asignárseles. Como estrategia de resolución se utiliza un algoritmo genético, que combina diversas heurísticas para la construcción de soluciones factibles que conforman la población inicial con la que trabaja el algoritmo. Dichas heurísticas fueron seleccionadas priorizando la calidad de la solución construida. También se definieron operadores de cruzamiento y mutación particulares, con el objetivo de mejorar la calidad de la solución resultante del proceso genético o, al menos, evitar la generación de soluciones no factibles. Mediante el algoritmo propuesto se alcanzaron soluciones relativamente buenas con pocas evaluaciones de la función objetivo y en un tiempo de ejecución razonable

Study of LCP emissions from 46Ti∗

The study of pre-equilibrium emitted particles is an useful tool to examine nuclear clustering; in order to study how possible cluster structures affect nuclear reactions, the NUCL-EX collaboration (INFN, Italy) is carrying out an extensive research campaign on pre-equilibrium emission of light charged particles from hot nuclei. In this framework, the reactions 16O + 30Si, 18O + 28Si and 19F + 27Al at 7 MeV/u have been measured at the GARFIELD+RCo array in Legnaro National Laboratories. After a general introduction on the experimental campaign, this contribution will focus on the analysis results obtained so far; effects related to the entrance channel and to the colliding ions cluster nature are emphasized through differences between the theoretical predictions and the experimental data

Calidad, usabilidad y accesibilidad en los entornos virtuales de enseñanza-aprendizaje

La Universidad Nacional del Noroeste de la Provincia de Buenos Aires (UNNOBA) está implementando un modelo base para gestionar el aprendizaje mediado por tecnologías. El modelo propuesto busca, a través de la definición de diferentes áreas de incumbencia, sistematizar las leyes, ideas, principios y normas que serán aplicadas en los procesos de enseñanza y aprendizaje mediados por tecnologías de esta universidad. Una de las premisas que condujo a la definición de este modelo fue la de hacerlo permeable a los cambios y poder redefinirlo sistemáticamente en beneficio de una mejor experiencia. Con la implementación de este modelo, además surge el desafío de que no se convierta en una barrera para los estudiantes, por ello surge la necesidad de dotarlo de usabilidad y accesibilidad, como también de definir criterios para poder medir que tanto se satisfacen estas características

LCP Fast Emission vs. Evaporation from 46Ti∗

The study of pre-equilibrium (or fast) emitted particles is a useful tool to examine nuclear clustering; to study how possible cluster structures affect nuclear reactions, the NUCL-EX Collaboration (INFN, Italy) is carrying out an extensive research campaign on pre-equilibrium emission of light charged particles from hot nuclei. In this framework, the reactions 16O+30Si, 18O+28Si and 19F + 27Al at 7MeV/u have been measured at the GARFIELD+RCo array in Legnaro National Laboratories. After a general introduction on the experimental campaign, this contribution will focus on the analysis results obtained so far; effects related to the entrance channel and to the colliding ions cluster nature are emphasized through differences between the theoretical predictions and the experimental data

16O+65 Cu and 19F+62 Ni at 16 AMeV reaction mechanisms comparison: Pre-equilibrium vs. clustering

Cluster structure effects in nuclei have been investigated looking to the pre-equilibrium particles emitted in the 16O+65Cu and 19F+62Ni reactions at the same beam velocity of 16 AMeV which lead to the same 81Rb* compound nucleus. Despite the slight difference in excitation energies, the same fast emission should be expected from the two systems; unless major effects induced by the projectile’s cluster structure, which should influence the pre-equilibrium α-particle production during the non-equilibrium stage, are present. The experimental data have been collected with the GARFIELD+RCo apparatus at Laboratori Nazionali di Legnaro. In this contribution we report on the preliminary spectra of light-charged particles, obtained in coincidence with evaporation residues, and their comparison with the results obtained from model calculations