REAL TIME EMBBEDED RGB-D SLAM USING CNNS FOR DEPTH ESTIMATION AND FEATURE EXTRACTION

Marcos Renato Rocha Hernández (2023, [Tesis de maestría])

"A robust and efficient Simultaneous Localization and Mapping (SLAM) system is essential for intelligent mobile robots to work in unknown environments. For visual SLAM algorithms, though the theoretical framework has been well established for most aspects, feature extraction and association is still empirically de signed in most cases, and can be vulnerable in complex environments. Also, most of the most robust SLAM algorithms rely on special devices like a stereo camera or depth sensors, which can be expensive and give more complexity to the system, that is why monocular depth estimation is an essential task in the computer vision community. This work shows that feature extraction and depth estimation using a monocular camera with deep convolutional neural networks (CNNs) can be incorporated into a modern SLAM framework. The proposed SLAM system utilizes two CNNs, one to detect keypoints in each im age frame, and to give not only keypoint descriptors, but also a global descriptor of the whole image and the second one to make depth estimations from a single image frame, all using only a monocular camera."

SLAM Inteligencia Artificial CNN Sistemas embebidos Redes neuronales Cámara monocular INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTELIGENCIA ARTIFICIAL

Red neuronal artificial base radial en la estimación de la evapotranspiración de referencia

ROCIO CERVANTES OSORNIO RAMON ARTEAGA RAMIREZ MARIO ALBERTO VAZQUEZ PEÑA WALDO OJEDA BUSTAMANTE (2012, [Artículo])

En la agricultura resulta importante conocer con cierto grado de anticipación algunas variables climáticas tal como la evapotranspiración de referencia, variable primordial en la planeación y distribución del recurso agua en los distritos de riego. En el presente trabajo se utilizaron métodos convencionales y modelos de redes neuronales artificiales, específicamente feedforward backpropagation, con las mismas variables de entradas que sus homólogos modelos empíricos, para estimación de la evapotranspiración de referencia, esto se realizó para la estación Santa Rosa 1 III AC, ubicada en el Distrito 075, Valle del Fuerte, Los Mochis, Sinaloa. Los resultados obtenidos mostraron que las redes neuronales artificiales representan una alternativa de modelo confiable en la estimación de la evapotranspiración de referencia.

Planificación del riego Distritos de riego Evapotranspiración Redes neuronales artificiales INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Predicción de la evapotranspiración de referencia mediante redes neuronales artificiales

JUAN MANUEL GONZALEZ CAMACHO ROCIO CERVANTES-OSORNIO WALDO OJEDA BUSTAMANTE IRINEO LORENZO LOPEZ CRUZ (2008, [Artículo])

La evapotranspiración de referencia (ETo) es una variable climática esencial para el cálculo de los requerimientos hídricos de los cultivos. Su previsión a corto plazo es importante para programar la distribución de volúmenes de agua en las zonas de riego. En este trabajo se presenta la aplicación de un modelo de Red Neuronal Artificial (RNA) tipo feedforward backpropagation para predecir la ETo a partir de datos diarios de temperatura del aire, radiación solar, humedad relativa y velocidad del viento. La arquitectura adoptada del modelo de RNA contiene cuatro neuronas en la capa intermedia, una neurona en la capa de salida y funciones de activación tangente hiperbólica en ambas capas. Este modelo fue aplicado a un conjunto de datos climáticos con cinco años de observaciones de la red agroclimática “Valle del Fuerte” del distrito de riego 075, localizada en el norte de Sinaloa, México. El algoritmo de entrenamiento supervisado de Levenberg-Marquardt permitió obtener un buen desempeño de la red en términos del error cuadrático medio y del coeficiente de determinación R2 para estimar la ETo en los diferentes escenarios considerados. Las predicciones de las RNA fueron comparadas con las predicciones de modelos de regresión lineal múltiple y lineal por partes; los resultados muestran que ambos modelos presentan niveles de ajuste muy similares a los datos experimentales.

Evapotranspiración Requerimientos de riego Variables climáticas Distritos de riego Regresión no lineal Redes neuronales artificiales CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

Comparación de modelos para estimar la presión real de vapor de agua

ROCIO CERVANTES OSORNIO RAMON ARTEAGA RAMIREZ MARIO ALBERTO VAZQUEZ PEÑA WALDO OJEDA BUSTAMANTE Abel Quevedo Nolasco (2013, [Artículo])

La presión real de vapor de agua es una variable básica para estimar la evapotranspiración de los cultivos, uno de los componentes del ciclo hidrológico. Sin embargo, es difícil y cara de medir de forma directa, por lo que, en la práctica, se recurre a estimaciones basadas en la temperatura y relaciones sicrométricas. El objetivo del presente trabajo fue realizar una comparación de diferentes métodos convencionales para el cálculo de la presión real de vapor y compararlos con las estimaciones realizadas con dos tipos de redes neuronales artificiales: feedforward backpropagation y radial basis function. Se usaron datos meteorológicos de cuatro estaciones del Distrito 075, localizadas en el Valle del Fuerte, al norte de Sinaloa, México. Los resultados indican que la red neuronal artificial tipo radial basis function (escenario E4) mostró ser el mejor método en la estimación de la presión actual de vapor de agua.

Humedad atmosférica Déficit de presión de vapor Distritos de riego Redes neuronales artificiales CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA

La inteligencia artificial y sus modelos de redes neuronales

Alejandro E. Rodríguez-Sánchez (2024, [Artículo, Artículo])

Este artículo revisa qué son los modelos en la inteligencia artificial (IA), con especial énfasis en las redes neuronales artificiales y su capacidad para simular y predecir fenómenos complejos. Ejemplifica la aplicación multidisciplinaria de la IA en campos como la astronomía, destacando la imagen del primer agujero negro, y en biología molecular, con los avances de AlphaFold. Se resalta la necesidad de entender los modelos de IA más allá de su función técnica, subrayando su contribución al progreso científico. Concluye que la IA, a través de sus modelos, desempeña un papel crucial en el estudio de las regularidades de la naturaleza y de la sociedad.

Inteligencia artificial Redes neuronales artificiales Modelos cientificos Tecnología INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Tránsito de avenidas en cauces mediante redes neuronales artificiales

FRANCISCO JAVIER APARICIO MIJARES JUAN PABLO MOLINA AGUILAR (2006, [Artículo])

Los métodos hidrológicos comúnmente utilizados para el tránsito de avenidas presentan limitantes

en el análisis de problemas complejos como, por ejemplo, los casos de trenes de avenidas, la presencia de flujos laterales o las uniones de ríos, principalmente en los casos en que no se cuenta con medición hidrométrica de toda la red hidrológica. Las características de las redes neuronales artificiales las convierten en una posibilidad para su aplicación al tránsito de avenidas, pues presentan diversas ventajas respecto a los métodos hidrológicos tradicionales. La aplicación de redes neuronales artificiales a distintos casos muestra que, contando con información y seleccionando la topología adecuada, es posible obtener resultados con una precisión similar a los métodos hidráulicos e hidrológicos con datos habitualmente disponibles en registros hidrométricos, que son escasos para la aplicación de dichos métodos. La aplicación de redes neuronales artificiales de arquitecturas simples en el caso de avenidas reales aisladas y trenes de avenidas en la región hidrológica 30, así como en registros anuales en la confluencia de los ríos Manso y Cajones, que forman el río Tesechoacán, muestra claramente las bondades de su utilización.

Tránsito de avenidas Métodos hidrológicos Redes neuronales artificiales CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA

Redes neuronales artificiales en la estimación de la evapotranspiración de referencia

Artificial neural networks in the estimation of reference evapotranspiration

ROCIO CERVANTES OSORNIO RAMON ARTEAGA RAMIREZ MARIO ALBERTO VAZQUEZ PEÑA WALDO OJEDA BUSTAMANTE ABEL QUEVEDO NOLASCO (2011, [Artículo])

Las redes neuronales artificiales representan un vasto campo de investigación, puesto que han demostrado tener aplicación en varios campos de la ciencia, su capacidad de lidiar con no linealidades en diversos fenómenos, y los diferentes trabajos realizados en la estimación y/o pronóstico para predecir variables climáticas, que inciden directa e indirectamente en la evapotranspiración de referencia y la propia evapotranspiración ha originado el desarrollo de este trabajo. El objetivo fue presentar una revisión de literatura sobre redes neuronales artificiales, para la estimación de la evapotranspiración de referencia y variables relacionadas, que incluye: la teoría y fundamentos de las redes neuronales artificiales y el algoritmo backpropagation; algunas similitudes y diferencias entre los modelos estadísticos tradicionales y las redes neuronales artificiales; aplicaciones de las redes neuronales artificiales en la estimación de la evapotranspiración de referencia; y variables que se asocian con las perspectivas de las redes neuronales artificiales en la predicción de variables agroclimáticas

Evapotranspiración Redes neuronales artificiales Predicción INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA

Environmental Nanoparticles Reach Human Fetal Brains

LILIAN OFELIA CALDERON GARCIDUEÑAS ANGEL AUGUSTO PEREZ CALATAYUD ANGELICA GONZALEZ MACIEL RAFAEL REYNOSO ROBLES Héctor Gabriel Silva Pereyra Andrea Ramos Morales RICARDO TORRES JARDON Candelario de Jesús Soberanes Cerino Raúl Carrillo Esper JESÚS CARLOS BRIONES GARDUÑO Yazmin del Socorro Conde Gutiérrez (2022, [Artículo])

"Anthropogenic ultrafine particulate matter (UFPM) and industrial and natural nanoparticles (NPs) are ubiquitous. Normal term, preeclamptic, and postconceptional weeks(PCW) 8–15 human placentas and brains from polluted Mexican cities were analyzed by TEM and energy-dispersive X-ray spectroscopy. We documented NPs in maternal erythrocytes, early syncytiotrophoblast, Hofbauer cells, and fetal endothelium (ECs). Fetal ECs exhibited caveolar NP activity and widespread erythroblast contact. Brain ECs displayed micropodial extensions reaching luminal NP-loaded erythroblasts. Neurons and primitive glia displayed nuclear, organelle, and cytoplasmic NPs in both singles and conglomerates. Nanoscale Fe, Ti, and Al alloys, Hg, Cu, Ca, Sn, and Si were detected in placentas and fetal brains. Preeclamptic fetal blood NP vesicles are prospective neonate UFPM exposure biomarkers. NPs are reaching brain tissues at the early developmental PCW 8–15 stage, and NPs in maternal and fetal placental tissue compartments strongly suggests the placental barrier is not limiting the access of environmental NPs. Erythroblasts are the main early NP carriers to fetal tissues. The passage of UFPM/NPs from mothers to fetuses is documented and fingerprinting placental single particle composition could be useful for postnatal risk assessments. Fetal brain combustion and industrial NPs raise medical concerns about prenatal and postnatal health, including neurological and neurodegenerative lifelong consequences."

Environmental medicine Placental impairment Neurodevelopmental disorders Fetal brains Erythroblasts Preeclampsia Nanoparticles NPs extracellular vesicles Petrochemical pollution Villahermosa Tabasco BIOLOGÍA Y QUÍMICA QUÍMICA BIOQUÍMICA BIOQUÍMICA

The generation challenge programme platform: Semantic standards and workbench for crop science

Richard Bruskiewich Guy Davenport Mathieu Rouard Reinhard Simon Samart Wanchana Trushar Shah Victor Jun Ulat Andrew Farmer Pankaj Jaiswal Mark Wilkinson David Marshall Alyssa Collins (2008, [Artículo])

CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA CROP IMPROVEMENT GENETIC RESOURCES PLANT BREEDING BIODIVERSITY COMPUTER APPLICATIONS DIGITAL TECHNOLOGY DATA PROCESSING

Estudio de la factibilidad ambiental, desarrollo sustentable, urbano, social y legal para el desarrollo de estrategias participativas y de mediación social para la construcción de sistemas de humedales artificiales (SHA) para el saneamiento del aporte del Río Amanalco a la Presa Valle de Bravo

Ricardo Víctor López Mera Jóse luis Martínez Ruiz Eduardo López Ramírez Gemma Cristina Millán Malo Denise Soares (2018, [Documento de trabajo])

Este proyecto ha tenido como objetivo general identificar, mediante un estudio social y legal, la factibilidad de adquirir los predios donde se implementarán los sistemas de humedales artificiales, así como determinar los posibles impactos sociales asociados a su construcción, operación y mantenimiento, con el fin de proponer estrategias de mitigación y lograr la aceptación por parte de las comunidades seleccionadas en el estudio.

Humedales Factores socioeconómicos Calidad de vida Estudios de factibilidad CIENCIAS SOCIALES