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Docentes y estudiantes de la FP-UNA presentaron trabajos en la 9th IEEE LA-CCI Latin America Conference on Computational Intelligence

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Docentes y estudiantes de la Facultad Politécnica de la Universidad Nacional de Asunción (FP-UNA) presentaron dos trabajos de investigación en la 9th IEEE LA-CCI Latin America Conference on Computational Intelligence, realizada el pasado 30 de octubre del 2023 en Recife, Brasil.

Comparative Analysis of Statistical and Recurrent Neural Network Models for Short-Term River Level Forecasting in the Paraguay River fue el primer trabajo presentado por el estudiante Gustavo Amarilla, investigador en formación del Grupo de Investigación en Cambio Climático (GICC) y del Grupo de Investigación de Operaciones e Inteligencia Artificial (GIOIA). Además, el equipo de investigadores y guías de este trabajo estuvo integrado por el Prof. Dr. Diego Pinto, director de la Dirección de Investigación de la FP-UNA; el Lic. Max Pastén de la Sede Central Grupo de Investigación en Ciencias del Cambio Global y el Dr. Diego Stalder, investigador externo. Este trabajo abordó la mitigación de riesgos de inundaciones y sequías a través de la predicción a corto plazo del nivel de los ríos, así como el apoyo a la conservación de ecosistemas, las redes de transporte y la producción nacional. El estudio aplicó varios modelos estadísticos y de aprendizaje profundo a datos de series temporales para predecir los niveles de agua en el río Paraguay, específicamente en el puerto de Asunción. Los resultados experimentales indicaron la superioridad de los modelos de base recurrente, como LSTM y GRU, sobre el modelo estadístico ARIMA tradicional.

El segundo trabajo, titulado Routing and Spectrum Assignment in Elastic Optical Networks through a Hybrid Approach based on K-Shortest Paths and Q-Learning, fue presentado por el Ing. Iván Ismael Ríos Villalba, investigador del Grupo de Investigación de Operaciones e Inteligencia Artificial (GIOIA). Otros autores del trabajo fueron Luis Ayala, Santiago Arce y el Dr. Diego Pinto. Este estudio abordó el desafío del enrutamiento y asignación de espectro en redes ópticas elásticas, utilizando un enfoque híbrido basado en K-Shortest Paths y Q-Learning.

La conferencia buscó proporcionar un escenario y foro internacional para que científicos, investigadores, ingenieros y educadores compartan sus últimos resultados de investigación y discutan las futuras direcciones en sistemas neuronales y de aprendizaje, modelado difuso y estocástico, computación evolutiva y de enjambre, y sus aplicaciones relacionadas.

Referencias

[1] G. Amarilla, D. Pinto, D. Stalder, M. Pasten, “Comparative Analysis of Statistical and Recurrent Neural Network Models for Short-Term River Level Forecasting in the Paraguay River” presentado en la 9th IEEE LA-CCI Latin America Conference on Computational Intelligence, Oct. 2023, Recife, Brasil.

[2] I. Ríos, L. Ayala, S. Arce, D. Pinto, “Routing and Spectrum Assignment in Elastic Optical Networks through a Hybrid Approach based on K-Shortest Paths and Q-Learning” presentado en la 9th IEEE LA-CCI Latin America Conference on Computational Intelligence, Oct. 2023, Recife, Brasil.

 

Nota: Karen Colmán

Fotografías: gentileza

Lunes, 6 de noviembre de 2023

 

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