Desarrollo de un pipeline de datos para la predicción de incendios forestales en Pinamar

En los últimos años, la severidad de los incendios forestales ha llegado a niveles preocupantes tanto a nivel internacional como nacional. No obstante, gracias al avance de la tecnología es posible predecir la ocurrencia y magnitud de los mismos a través de modelos de Machine Learning especialmente desarrollados para tal fin. Para lograr este objetivo, el presente trabajo describe el desarrollo de un pipeline de datos automatizado en el lenguaje de programación Python que genera el dataset de incendios forestales específico al Partido de Pinamar, permitiendo así el posterior entrenamiento de modelos predictivos de incendios. El mismo es a su vez configurable para reunir datos meteorológicos, topográficos y de combustible de otras áreas geográficas.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

A data pipeline for forest fire prediction in Pinamar

In recent years, the severity of forest fires has reached worrying levels both internationally and nationally. However, thanks to the advance of technology, it is possible to predict forest fires occurrence and magnitude through Machine Learning models specially developed for this purpose. To achieve this goal, this paper describes the development of an automated data pipeline in the Python programming language that generates a forest. fires dataset specific to Pinamar area, thus allowing the subsequent training of predictive fire models. It is also configurable to gather meteorological, topographical and fuel data from other geographical areas.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Glaciar: software de visualización de datos de recursos hídricos y atmosféricos

Se desarrolló un software de visualización para facilitar el análisis de la calidad de los recursos hídricos y atmosféricos a partir de datos públicos del medio ambiente. Se describen los sistemas de calidad del aire y del agua que el software permite integrar en las visualizaciones. Se explica el procedimiento de extracción de los datos desde cinco plataformas de datos abiertos. El software se distribuye en formato open source para facilitar su extensión, por ejemplo, en la visualización de datos generados por soluciones de IoT o recolectados mediante el uso de drones equipados con sensores.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Predicción de incendios forestales mediante modelos de machine learning

La severidad de los incendios forestales ha llegado a niveles preocupantes tanto a nivel internacional como nacional. No obstante, gracias al avance de la tecnología es posible predecir su ocurrencia y magnitud a través de modelos de Machine Learning especialmente desarrollados para tal fin. En línea con diversas investigaciones realizadas en materia de predicción espaciotemporal de incendios forestales, en el presente trabajo el objetivo fue desarrollar un modelo de Machine Learning que contribuya a la prevención de incendios forestales en el Partido de Pinamar. Para ello se entrenaron diversos modelos utilizando registros de incendios históricos de la zona, alcanzando una sensibilidad del 88.4% para predecir la ocurrencia de incendios forestales a través de un árbol de decisión. Gracias al desarrollo de un pipeline de datos y el entrenamiento automatizado de modelos se sentaron las bases necesarias para posibilitar la predicción de incendios forestales en localidades vecinas.XXIII Workshop Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informátic

Glaciar: software de visualización de datos de recursos hídricos y atmosféricos

Se desarrolló un software de visualización para facilitar el análisis de la calidad de los recursos hídricos y atmosféricos a partir de datos públicos del medio ambiente. Se describen los sistemas de calidad del aire y del agua que el software permite integrar en las visualizaciones. Se explica el procedimiento de extracción de los datos desde cinco plataformas de datos abiertos. El software se distribuye en formato open source para facilitar su extensión, por ejemplo, en la visualización de datos generados por soluciones de IoT o recolectados mediante el uso de drones equipados con sensores.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Automatización del armado del repertorio de aperturas de ajedrez

El estudio de la primera fase del juego de ajedrez, conocida como la Apertura, es fundamental para el jugador y su progreso, pues permite conocer los principales planes del juego en base a partidas pasadas, y así evitar cometer errores conocidos. Sin embargo, armar un repertorio de aperturas de ajedrez puede ser una tarea muy compleja, especialmente para los jugadores inexpertos. El presente trabajo plantea una solución para generar automáticamente un repertorio de aperturas para el jugador de ajedrez, considerando su estilo y el nivel de juego. El aporte de simplificar la tarea de armar un repertorio de aperturas permite que el jugador de ajedrez se enfoque en comprender los planes detrás de las variantes que lo componen, para mejorar la calidad de su juego.Short Paper - AlumnosRed de Universidades con Carreras en Informátic

StopFire: Alertas de incendios forestales en Argentina usando IoT y machine learning

Los incendios forestales son devastadores para un ambiente y sus efectos se miden en cientos de miles de hectáreas. Para contribuir en la prevención de incendios forestales, se desarrolla una solución de monitoreo por imágenes de las zonas en riesgo basada en IoT, y la utilización de modelos de Machine Learning con Redes Neuronales Convolucionales para identificar en las imágenes la presencia del fuego. La solución se completa con un tablero de monitoreo de los dispositivos de IoT y una aplicación móvil para reportar el riesgo de incendio enviando imágenes geolocalizadas.Short Paper - AlumnosRed de Universidades con Carreras en Informátic

Marine mammal bycatch by the industrial bottom trawl fishery at the Río de la Plata Estuary and the adjacent Atlantic Ocean

Fisheries interactions with non-target marine vertebrates are a worldwide problem. The impact of coastal bottom trawl fisheries on marine mammals has never been evaluated before in the Río de la Plata Estuary and the adjacent Atlantic Ocean. Our aim was estimating the bycatch per unit effort (BcPUE) and incidental mortality rates of marine mammals caused by the industrial coastal bottom trawl fisheries fleet. We evaluated the mortality of three species (i.e., franciscana dolphin Pontoporia blainvillei, South American sea lion Otaria flavescens, and the South American fur seal Arctocephalus australis); these species are facing conservation problems either at the regional or local scale. We conducted an onboard data collection program of marine mammals' bycatch involving crew members of 10 vessels (30%) of the Uruguayan coastal bottom trawl fleet between January 2009 and April 2012. A total of 102 marine mammal individuals were bycaught during 490 fishing trips involving 2,398 fishing days. Mortalities estimated for franciscana dolphin were the highest among the species affected, with values adding up to ~100 individuals for year (with scenarios of population decline in the area), followed by South American sea lion with ~77 individuals by year (0.8% of local population) and the South American fur seal with an annual mortality estimate of ~25 individuals (~0.02% of local population). BcPUE showed significant temporal variation, with franciscana dolphin BcPUE varying seasonally and those of otariids according to their breeding season. Our estimates of marine mammal bycatch by bottom trawl fisheries should constitute an important input for the sustainable management of fisheries and the conservation of marine biodiversity in the southwestern Atlantic Ocean.Fil: Franco Trecu, Valentina. Universidad de la República; UruguayFil: Szephegyi, María Nube. Universidad de la Republica; UruguayFil: Doño, Florencia. Universidad de la Republica; UruguayFil: Forselledo, Rodrigo. Universidad de la Republica; UruguayFil: Reyes, Federico. Universidad de la Republica; UruguayFil: Passadore, Cecilia. Universidad de la Republica; Uruguay. Flinders University; AustraliaFil: Crespo, Enrique Alberto. Universidad Nacional de la Patagonia "San Juan Bosco"; Argentina. Consejo Nacional de Investigaciones Científicas y Técnicas. Centro Científico Tecnológico Conicet - Centro Nacional Patagónico. Centro para el Estudio de Sistemas Marinos; ArgentinaFil: Inchausti, Pablo. Universidad de la República; Urugua

Marine mammal bycatch by the industrial bottom trawl fishery at the Río de la Plata Estuary and the adjacent Atlantic Ocean.

Fisheries interactions with non-target marine vertebrates are a worldwide problem. The impact of coastal bottom trawl fisheries on marine mammals has never been evaluated before in the Río de la Plata Estuary and the adjacent Atlantic Ocean. Our aim was estimating the bycatch per unit effort (BcPUE) and incidental mortality rates of marine mammals caused by the industrial coastal bottom trawl fisheries fleet. We evaluated the mortality of three species (i.e., franciscana dolphin Pontoporia blainvillei, South American sea lion Otaria flavescens, and the South American fur seal Arctocephalus australis); these species are facing conservation problems either at the regional or local scale. We conducted an onboard data collection program of marine mammals’ bycatch involving crew members of 10 vessels (30%) of the Uruguayan coastal bottom trawl fleet between January 2009 and April 2012. A total of 102 marine mammal individuals were bycaught during 490 fishing trips involving 2,398 fishing days. Mortalities estimated for franciscana dolphin were the highest among the species affected, with values adding up to ~100 individuals for year (with scenarios of population decline in the area), followed by South American sea lion with ~77 individuals by year (0.8% of local population) and the South American fur seal with an annual mortality estimate of ~25 individuals (~0.02% of local population). BcPUE showed significant temporal variation, with franciscana dolphin BcPUE varying seasonally and those of otariids according to their breeding season. Our estimates of marine mammal bycatch by bottom trawl fisheries should constitute an important input for the sustainable management of fisheries and the conservation of marine biodiversity in the southwestern Atlantic Ocean

Stable isotopes reveal long-term fidelity to foraging grounds in the Galapagos sea lion (Zalophus wollebaeki)

Most otariids have colony-specific foraging areas during the breeding season, when they behave as central place foragers. However, they may disperse over broad areas after the breeding season and individuals from different colonies may share foraging grounds at that time. Here, stable isotope ratios in the skull bone of adult Galapagos sea lions ( Zalophus wollebaeki ) were used to assess the long-term fidelity of both sexes to foraging grounds across the different regions of the Galapagos archipelago. Results indicated that the stable isotope ratios ( δ 13 C and δ 15 N) of sea lion bone significantly differed among regions of the archipelago, without any significant difference between sexes and with a non significant interaction between sex and region. Moreover, standard ellipses, estimated by Bayesian inference and used as a measure of the isotopic resource use area at the population level, overlapped widely for the sea lions from the southern and central regions, whereas the over- lap of the ellipses for sea lions from the central and western regions was small and non- existing for those from the western and southern regions. These results suggest that males and females from the same region within the archipelago use similar foraging grounds and have similar diets. Furthermore, they indicate that the exchange of adults between regions is limited, thus revealing a certain degree of foraging philopatry at a regional scale within the archipelago. The constraints imposed on males by an expanded reproductive season (~ 6 months), resulting from the weak reproductive synchrony among females, and those imposed on females by a very long lactation period (at least one year but up to three years), may explain the limited mobility of adult Galapagos sea lions of both sexes across the archipelag