Examinando por Materia "Fuzzy Logic"

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    PublicaciónAcceso abierto
    Diseño E Implementación de un Sistema de Semaforización, Utilizando Inteligencia Artificial, en una Zona de la Ciudad de Medellín
    (Universidad EIA, 2015) Jaramillo Chavarriaga, Nicolás; Laverde Botero, Camilo Andrés
    En los últimos años el parque automotor de Medellín ha crecido sustancialmente, pero la red vial no ha aumentado en la misma intensidad, lo cual hace que hoy en día la movilidad en la ciudad de Medellín sea un problema. A pesar de algunos esfuerzos realizados para la mejora y automatización de la red vial, todavía no es suficiente, ni resuelve el problema de la movilidad. Algunos factores que lo impiden, son por supuesto los recursos limitados para este sector todavía no son suficientes y la limitante geográfica que no permite la fácil ex-pansión. Teniendo en cuenta los avances tecnológicos con que se cuenta en estos momentos en la Secretaría de Movilidad y las limitaciones antes expuestas, se hace necesario pensar en soluciones adicionales para poder mejorar la situación de la red vial actual con menos re-cursos y en menor tiempo. El objetivo de este proyecto, precisamente, es presentar una solución alternativa a la pro-blemática actual de la movilidad en la ciudad de Medellín. El presente trabajo se centra en una propuesta de automatizar los semáforos, para que estos de manera autónoma, basa-dos en los datos de tráfico en tiempo real, redefinan tiempos de ciclo, tiempos en verde y rojo de cada uno. Para esto, se utilizaron diferentes métodos de Inteligencia Artificial pro-gramados en el software Matlab®, como Lógica Difusa y Redes Neuronales. Para la simu-lación de tráfico se utilizó el software PTV Vissim®. Con esta simulación se obtuvieron resultados interesantes, pues se puede ver que en cier-tas intersecciones, y dependiendo de la hora del día, hay mejoras hasta del 90% en Longi-tud de Cola y hasta 50% más de velocidad promedio. Estos resultados hacen posible pen-sar en la incorporación de esta solución para la ciudad.
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    PublicaciónAcceso abierto
    Modelado de Entornos Cerrados por Medio de un Sensor de Rango 3d
    (Universidad EIA, 2014) Vera Toro, Lucas
    Los avances en la tecnología han hecho posible lo que antes pensábamos imposible: que de la robótica de servicio se pudiera desarrollar un robot autónomo, capaz de evadir obstáculos por sí mismo, así como identificar su entorno e interactuar con él. En este proyecto se explora el campo de la robótica móvil, de la visión computacional y la lógica difusa, aplicando conocimientos de Mecatrónica para lograr diseñar y construir un robot móvil autónomo de configuración diferencial, e implementar algoritmos de evasión de obstáculos valiéndose de la información arrojada por un sensor de rango 3D. Para iniciar con el proyecto, primero se diseña y construye un robot móvil autónomo de configuración diferencial, se realiza todo el diseño conceptual y diseño de detalle. Después, se construye el primer prototipo del robot y se pone en marcha. Luego se realizaron una serie de simulaciones usando el software MATLAB para simular el comportamiento del robot ante varias situaciones. Luego, se realiza el diseño del sistema difuso para la evasión de obstáculos valiéndose de la librería de libre configuración fuzzylite. Por último, se evalúa la tarea de regreso a punto de origen homing. Se escogió el software de libre distribución Processing para la implementación de los algoritmos en el robot, los cuales arrojaron resultados positivos y el robot recorrió su entorno sin colisionar con algún obstáculo. Se encontraron diferencias entre la medida del sensor con la medida real, lo cual se debe a que este sensor lo afecta la luz, entre otros factores. Como posibles trabajos futuros se señala la implementación de un seguimiento de trayectorias y el diseño de un sistema SLAM (en inglés: Simultaneous Mapping And Localization).
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    PublicaciónSólo datos
    Sistema basado en inteligencia artificial para la evaluación de impactos financieros generados por riesgos climáticos de transición en organizaciones del sector alimentos procesados en Colombia
    (Universidad EIA, 2024) Pérez Pérez, Juan Fernando; Bonet Cruz, Isis; Sánchez-Pinzón, Maria Solange; Lochmuller, Christian
    RESUMEN: el cambio climático es uno de los fenómenos más importantes en la era actual y a su vez es un reto al que se enfrentan las organizaciones. La evaluación de los riesgos climáticos está tomando cada vez más relevancia. Para las organizaciones identificar, evaluar y gestionar los riesgos relacionados con el clima es un reto, ya que estos proceden de múltiples fuentes y poseen diferentes probabilidades de que ocurran. Esta investigación identifica y evalúa los principales riesgos climáticos de transición en una empresa del sector de alimentos procesados en Colombia. Por una parte se emplea Fuzzy Logic para la clasificación de los riesgos identificados, este enfoque permite el uso de expresiones lingüísticas para la priorización de los riesgos. Por otra parte, se emplean técnicas de inteligencia artificial para pronosticar variables que influyen en el análisis de los riesgos climáticos de transición, los cuales se pueden clasificar en regulatorios, tecnológicos y de mercado, empleando datos macroeconómicos y microeconómicos. Los resultados de esta investigación son un aporte en la comprensión de los impactos financieros generados por los riesgos climáticos de transición al desarrollar un factor de ajuste de riesgos climático de transición que captura los potenciales impactos de diferentes trayectorias climáticas o escenarios climáticos, dando la posibilidad de generar escenarios financieros para la organización. Finalmente, se propone un proceso metodológico para cuantificar el valor en riesgo, como un percentil de las pérdidas agregadas de los riesgos climáticos de transición en términos de un Climate Transition Value at Risk (CTVaR), suministrando a la organización del caso de estudio la posibilidad de gestionar e influir activamente en las potenciales pérdidas esperadas por la transición a una economía baja en carbono y mejorar con este indicador los procesos de toma de decisiones empresariales