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

Efecto del polvo de romero (Rosmarinus officinalis) en el crecimiento, actividad enzimática y composición proximal de juveniles de lobina rayada (Morone saxatilis)

Effect of rosemary powder (Rosmarinus officinalis) on growth, enzyme activity, and proximal composition of juvenile stripped bass (Morone saxatilis)

Erick Adolfo Barrios García (2023, [Tesis de maestría])

La acuicultura intensiva ha experimentado un rápido crecimiento en las últimas décadas. Sin embargo, la intensificación de los cultivos acuícolas ha ocasionado problemas como el estrés en los organismos, desarrollo de enfermedades y un menor crecimiento. Se ha explorado el uso de plantas aromáticas como el romero (Rosmarinus officinalis) por su efecto como antibiótico, antiestresante y estimulante de la secreción de enzimas digestivas y el crecimiento. El objetivo de este estudio fue evaluar la adición de polvo de romero en la dieta de la lobina rayada (Morone saxatilis) y determinar su efecto en la supervivencia, crecimiento, actividad enzimática (tripsina, quimiotripsina, lipasa, amilasa y proteasas alcalinas totales -PAT-) y composición proximal. Se realizó un bioensayo durante 70 días en un sistema de recirculación de agua de mar donde se probaron cuatro dietas experimentales con diferentes cantidades de polvo de romero: control (TC), 2.5 (T2.5), 5 (T5) y 10 (T10) g kg-1 de dieta. Cada tratamiento se realizó por triplicado con 20 peces por réplica con un peso inicial de 19.59 ± 2.43 g. Las lobinas se alimentaron tres veces al día al 4% de su biomasa. Al final del bioensayo, el peso final de los peces en T5 y T10 fue significativamente menor en comparación con el TC. No se observaron diferencias significativas en parámetros de crecimiento y eficiencia alimenticia. El índice hepatosomático en el T10 fue significativamente mayor en relación con TC. En el intestino, la actividad de la tripsina fue significativamente menor en el T10 y las PAT en T2.5 y T10. En ciegos pilóricos, la actividad de la tripsina fue significativamente menor en el T10, la lipasa en T2.5, T5 y T10 y las PAT en T2.5 y T10. La inclusión de polvo de romero en la dieta de lobina en concentraciones de 5 y 10 g kg-1 disminuye el crecimiento y la actividad de tripsina, PAT y lipasa en intestino y ciegos pilóricos. Se requiere investigar la composición química del romero y su efecto como inhibidor de enzimas digestivas y modulador de la microbiota intestinal, además de incluir otros indicadores para conocer de forma integrada el desempeño fisiológico de la especie.

Intensive aquaculture has experienced a very rapid growth in recent years. However, the intensification of aquaculture has led to issues such as stress in organisms, the development of diseases, and reduced growth. The use of aromatic plants, such as rosemary (Rosmarinus officinalis), has been explored due to its antibiotic, anti-stress, and digestive enzyme secretion-stimulating effects, as well as its growth-promoting properties. The objective of this study was to evaluate the addition of rosemary powder to the diet of striped bass (Morone saxatilis) and determine its effect on survival, growth, enzyme activity (trypsin, chymotrypsin, lipase, amylase, and total alkaline proteases -PAT-), and proximate composition. A 70-day bioassay was conducted in a recirculating seawater system, testing four experimental diets with varying amounts of rosemary powder: control (TC), 2.5 (T2.5), 5 (T5), and 10 (T10) g kg-1 of diet. Each treatment was performed in triplicate with 20 fish per replicate, with an initial weight of 19.59 ± 2.43 g. The striped bass were fed three times a day at 4% of their biomass. At the end of the bioassay, the final weight of fish in T5 and T10 was significantly lower compared to TC. There were no significant differences in growth parameters and feed efficiency. The hepatosomatic index in T10 was significantly higher compared to TC. In the intestine, trypsin activity was significantly lower in T10, and PAT in T2.5 and T10. In the pyloric caeca, trypsin activity was significantly lower in T10, lipase in T2.5, T5, and T10, and PAT in T2.5 and T10. The inclusion of rosemary powder in striped bass diets at concentrations of 5 and 10 g kg-1 reduces growth and the activity of trypsin, PAT, and lipase in the intestine and pyloric caeca. Further research is imperative to delve into the intricate chemical composition of rosemary, explore its role as a potent digestive enzyme inhibitor, and its potential as a modulator of the intestinal microbiota. This endeavor should also encompass the incorporation of various additional indicators, aiming for a holistic grasp of the species' physiological performance.

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