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Control de sistemas usando aprendizaje de máquina
Systems control using machine learning
Jesús Martín Miguel Martínez (2023, [Tesis de maestría])
El aprendizaje por refuerzo es un paradigma del aprendizaje de máquina con un amplio desarrollo y una creciente demanda en aplicaciones que involucran toma de decisiones y control. Es un paradigma que permite el diseño de controladores que no dependen directamente del modelo que describe la dinámica del sistema. Esto es importante ya que en aplicaciones reales es frecuente que no se disponga de dichos modelos de manera precisa. Esta tesis tiene como objetivo implementar un controlador óptimo en tiempo discreto libre de modelo. La metodología elegida se basa en algoritmos de aprendizaje por refuerzo, enfocados en sistemas con espacios de estado y acción continuos a través de modelos discretos. Se utiliza el concepto de función de valor (Q-función y función V ) y la ecuación de Bellman para resolver el problema del regulador cuadrático lineal para un sistema mecánico masa-resorte-amortiguador, en casos donde se tiene conocimiento parcial y desconocimiento total del modelo. Para ambos casos las funciones de valor son definidas explícitamente por la estructura de un aproximador paramétrico, donde el vector de pesos del aproximador es sintonizado a través de un proceso iterativo de estimación de parámetros. Cuando se tiene conocimiento parcial de la dinámica se usa el método de aprendizaje por diferencias temporales en un entrenamiento episódico, que utiliza el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos en la sintonización del crítico y descenso del gradiente en la sintonización del actor, el mejor resultado para este esquema es usando el algoritmo de iteración de valor para la solución de la ecuación de Bellman, con un resultado significativo en términos de precisión en comparación a los valores óptimos (función DLQR). Cuando se tiene desconocimiento de la dinámica se usa el algoritmo Q-learning en entrenamiento continuo, con el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos y el esquema de mínimos cuadrados con descenso del gradiente. Ambos esquemas usan el algoritmo de iteración de política para la solución de la ecuación de Bellman, y se obtienen resultados de aproximadamente 0.001 en la medición del error cuadrático medio. Se realiza una prueba de adaptabilidad considerando variaciones que puedan suceder en los parámetros de la planta, siendo el esquema de mínimos cuadrados con mínimos cuadrados recursivos el que tiene los mejores resultados, reduciendo significativamente ...
Reinforcement learning is a machine learning paradigm with extensive development and growing demand in decision-making and control applications. This technique allows the design of controllers that do not directly depend on the model describing the system dynamics. It is useful in real-world applications, where accurate models are often unavailable. The objective of this work is to implement a modelfree discrete-time optimal controller. Through discrete models, we implemented reinforcement learning algorithms focused on systems with continuous state and action spaces. The concepts of value-function, Q-function, V -function, and the Bellman equation are employed to solve the linear quadratic regulator problem for a mass-spring-damper system in a partially known and utterly unknown model. For both cases, the value functions are explicitly defined by a parametric approximator’s structure, where the weight vector is tuned through an iterative parameter estimation process. When partial knowledge of the dynamics is available, the temporal difference learning method is used under episodic training, utilizing the least squares with a recursive least squares scheme for tuning the critic and gradient descent for the actor´s tuning. The best result for this scheme is achieved using the value iteration algorithm for solving the Bellman equation, yielding significant improvements in approximating the optimal values (DLQR function). When the dynamics are entirely unknown, the Q-learning algorithm is employed in continuous training, employing the least squares with recursive least squares and the gradient descent schemes. Both schemes use the policy iteration algorithm to solve the Bellman equation, and the system’s response using the obtained values was compared to the one using the theoretical optimal values, yielding approximately zero mean squared error between them. An adaptability test is conducted considering variations that may occur in plant parameters, with the least squares with recursive least squares scheme yielding the best results, significantly reducing the number of iterations required for convergence to optimal values.
aprendizaje por refuerzo, control óptimo, control adaptativo, sistemas mecánicos, libre de modelo, dinámica totalmente desconocida, aproximación paramétrica, Q-learning, iteración de política reinforcement learning, optimal control, adaptive control, mechanical systems, modelfree, utterly unknown dynamics, parametric approximation, Q-learning, policy iteration INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA CIENCIAS TECNOLÓGICAS TECNOLOGÍA DE LOS ORDENADORES INTELIGENCIA ARTIFICIAL INTELIGENCIA ARTIFICIAL
Current variability by wave propagation in Todos Santos Bay, Baja California
Variabilidad de corrientes por propagación de ondas en bahía Todos Santos, Baja California, México
EFRAIN MATEOS FARFAN SILVIO GUIDO LORENZO MARINONE MOSCHETTO (2017, [Artículo])
The temperature, velocity, and sea level fields for a summer climatological month (August) were analyzed using tridimensional and baroclinic model outputs in Todos Santos Bay (TSB), Baja California, Mexico. The numerical model was forced with wind (nonstationary), heat flux, and California Current System climatology on the open boundary. The 3- to 5-day current variability is related to a baroclinic wave traveling towards the northwest of the bay. Wave travel periodicity was due to the release of accumulated water from the Ensenada–Punta Banda Estuary (E–PBE) region. Local wind stress causes southeastward water flow and, given the TSB geometry, water accumulates in the E–PBE region. Weakening wind stress was the main cause of water release. In addition, complex empirical ortogonal function analysis found that outer TSB disturbances cause sea level variability.
Ondas subinerciales Modelos matemáticos Bahía Todos Santos CIENCIAS FÍSICO MATEMÁTICAS Y CIENCIAS DE LA TIERRA
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
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
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
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
Carlos Geovanni Mendoza Rivas (2023, [Tesis de maestría])
“En el contexto general de las resistencias indígenas frente al modelo extractivista y los procesos de despojo territorial en Guatemala, algunas formas de acción política desplegadas por autoridades comunitarias y especialistas rituales, se encuentran relacionadas a una cosmovisión particular; la Espiritualidad Maya. Constituyendo así la expresión contemporánea de diversas estrategias de lucha contra la imposición de actividades extractivas que amenazan sus territorios, bienes naturales, lugares sagrados y espacios de vida. Tal es el caso de las autoridades indígenas y especialistas rituales del Lago Atitlán, quienes se encuentran organizados alrededor de la Alianza de Autoridades Ancentrales Aj Pop Tinamit Oxlajuj lmox del departamento de Sololá, y quienes se han constituido como el principal actor colectivo en resistencia frente al megaproyecto de infraestructura de manejo de aguas residuales conocido como “megacolector”; megaproyecto hidráulico que a mediados de la segunda década del siglo XXI comenzó a detonar un conflicto socioambiental en el Lago Atitlán. Desde su constitución en el año 2015 por iniciativa del señor Cabecera del Pueblo Tz´utujil de Santiago Atitlán, la Alianza de Autoridades Ancestrales Aj Pop Tinamit Oxlajuj lmox ha tenido como objetivo central la defensa del Lago Atitlán, sus territorios y lugares sagrados frente a la amenaza que representa dicho megaproyecto hidráulico. En la visión de los pueblos tz´utujiles, k´iche´s y kaqchikeles que habitan los territorios del lago, el megacolector representa un proyecto extractivista más de la Guatemala del despojo, que bajo un discurso ambientalista ha sido presentado como la “única solución” al problema de contaminación y afloramiento de cianobacteria por la descarga de aguas residuales producidas en la cuenca. Si bien el problema de contaminación es un problema ecológico reconocido por los habitantes de las localidades del lago, estos denuncian que sus comunidades no han sido consultadas para la formulación de acciones y propuestas que resuelvan dicho problema”.
Atitlán (Lago) - Guatemala. Agua - Abastecimiento - Guatemala. Movimientos ambientalistas en Guatemala. Conflictos en torno al agua - Guatemala. Cosmología indígena - Guatemala. Tesis - Maestría en Antropología Social, CDMX. CIENCIAS SOCIALES SOCIOLOGÍA SOCIOLOGÍA DE LOS ASENTAMIENTOS HUMANOS SOCIOLOGÍA ECOLÓGICA SOCIOLOGÍA ECOLÓGICA
José Javier Ramírez Luna Eduardo Venegas Reyes ULISES DEHESA CARRASCO (2019, [Documento de trabajo])
RD1907.1
En el presente informe se reporta la construcción de un área experimental para la producción de fresa, arándano y aguacate, basados en agua proveniente de un sistema de desalinización alimentado con energía solar. Dicho informe comprende la implementación de un área demostrativa para cultivo de aguacate; el establecimiento de un área demostrativa para cultivo de arándano y fresa; y la puesta en marcha del sistema de desalinización implementado en proyectos productivos.
Riego Desalación Cultivos alimenticios CIENCIAS AGROPECUARIAS Y BIOTECNOLOGÍA
Corales vivos: diseño editorial como medio de divulgación científica en San Miguel, Cozumel
VÍCTOR IVÁN MORENO RODRÍGUEZ (2023, [Otro, Trabajo terminal, especialidad])
La Isla de Cozumel ha sido un lugar de cambios. De ser una isla ritual y de relajación –culto a la
diosa Ixchel– a ser un atractivo turístico. Sin embargo, Cozumel no sólo es objeto de diversión y
relajación, también de una abundante vida científica que ha logrado desarrollarse y coexistir con
la comunidad, formando parte tanto de sus pobladores como de sus visitantes, atrayendo a mucha
gente, no solo por su belleza, sino por su biodiversidad y su quehacer científico.
Hasta mediados de los años cincuenta (1950), la Isla de Cozumel pudiera considerarse poco
explorada y explotada; si bien hay indicios de culturas como la maya que la habían poblado tiempo
atrás (900 D.C.), así como de la intervención española, incluso antes de la llegada de Cortés a
América (1518), solo unos cuántos nativos, descendientes de mestizos escapando de la guerra de
castas la habitaban y explotaban sus recursos con base en la pesca y comercialización del cedro
(Sánchez, 2020).
Se cree que sus playas comenzaron a popularizarse a raíz de las declaraciones del buzo y
oceanógrafo francés Jacques-Yves Cousteau, quien consideraba a Cozumel como uno de los
mejores lugares para ejercer el buceo, ya que sus aguas turquesas otorgaban las condiciones ideales
para la exploración marina, tanto profesional como recreativa. Particularmente, una de las cosas
que más destacaba de Cozumel eran los arrecifes de coral.
Desde principios de los años ochenta, los arrecifes de coral en todo el mundo se encuentran
en una carrera contra reloj por su supervivencia. En particular, la barrera de corales
mesoamericana, de la cual forma parte Cozumel, sufrió episodios importantes del denominado
blanqueamiento o bleaching en 1983, 1998 y 2005, ya que sufrió una pérdida de alrededor del
cincuenta por ciento de corales vivos (Wilkinson, 2008).
A grandes rasgos, esta afección provoca que el pólipo del coral, que es el tejido vivo de la
colonia, se estrese y se vuelva transparente, dejando ver la estructura blanca calcificada (de ahí el nombre). Sin embargo, si las condiciones óptimas se restablecen relativamente rápido, los pólipos,
que conforman la parte superficial y viva del coral, pueden sobrevivir.
Por otro lado, una afección más reciente es la Enfermedad de Pérdida de Tejido de Coral
Duro (Stony Coral Tissue Loss Disease o SCTLD por sus siglas en inglés), documentada
inicialmente en las costas de Florida en 2014 y que se confirmó en las costas de México en 2018.
Dicha enfermedad es similar al blanqueamiento y se puede confundir. No obstante, el SCTLD es
mortal para determinadas especies, algunas de gran importancia ecológica por ser constructoras de
arrecifes, como los corales cerebro (Pseudodiploria strigosa), el coral cuerno de alce (Acropora
Palmata) entre otros, pudiendo matar una colonia entera en cuestión de semanas. Desde 2018 a la
actualidad, esta enfermedad se ha logrado extender por toda la región sur de México, la cual forma
parte del Sistema Arrecifal Mesoamericano (SAM), que se extiende desde la Península de Yucatán
hasta Honduras.
RODRIGO FLORES RESENDIZ (2023, [Tesis de maestría])
La alimentación fue fundamental para el desarrollo de la humanidad por permitir la
satisfacción concreta de alimentarse para reponer vida, es decir, forma parte de las
necesidades básicas para la reproducción de la vida. En principio, la alimentación fue
basada en la recolección de algunas plantas y especies animales, lo que permitió un largo
proceso una acumulación de conocimiento sobre el manejo de la alimentación, originando
un proceso de domesticación basada en las condiciones locales de cada territorio, dando
como resultado múltiples sistemas agroecológicos, los cuales forman parte de la
territorialización del conocimiento sobre el manejo de la alimentación. Por ello, el
alimento es considerado como un producto fundamental.
En esta lógica, la producción de alimentos fue desarrollándose de manera que la
tecnificación de la agricultura permitía la generación de excedentes alimentarios, los
cuales en primera instancia sirvieron como una reserva alimentaria para asegurar su
alimentación. Sin embargo, la producción agrícola en el advenimiento de la revolución
industrial modificó los sistemas agrícolas tradicionales para el aprovechamiento de los
productos agrícolas de monocultivo, el cual origino una transformación económica que
impulsó la agricultura capitalista.
En este sentido, la agricultura dejo de producir alimentos para satisfacer la
necesidad concreta de alimentarse para producir productos agrícolas necesarios para el
mercado mundial, generando un proceso de transformación a una mercancía
fundamental. Es decir, algunas de las determinaciones generales del alimento fueron
absolutizadas, dejando por un lado la satisfacción de una necesidad para la reproducción
de la vida por la acumulación de riqueza; por tanto, el producto de esta transformación se
clasifica como alimento mercancía.