Técnicas de IA para el estudio de datos geomagnéticos y su implementación como precursores sísmicos: estado del arte

Palabras clave: precursor-sísmico, IA, geomagnetismo, aprendizaje-automático

Resumen

Este trabajo presenta los resultados del desarrollo de un estado del arte con temas relacionados con el análisis de sistemas inteligentes utilizando datos geomagnéticos, presentes en la ionosfera, implementando técnicas de IA (Inteligencia Artificial) para el desarrollo de posibles precursores sísmicos; el trabajo mencionado tiene como objetivo la revisión de técnicas y/o algoritmos de IA, lenguajes de programación, parámetros de interés y bases de datos.

Como resultado de la investigación, se obtuvieron 106 documentos conformados por tesis, artículos de revistas, y exposiciones en congresos por medio de carteles, de carácter nacional e internacional; se concluyó que dentro de las técnicas y/o algoritmos investigados destacan las Redes Neuronales Convolucionales (ANN), Máquina Vectores de Soporte (SVM), Árboles de decisión y K-MEANS, estas técnicas son de utilidad para observar el comportamiento de los datos y encontrar patrones en la información.

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Publicado
2023-03-18
Cómo citar
Murillo Vargas, J. A., Gámez, E. D. la C., Hernández Hernández, M., Gutiérrez Mata, F. J., & Rodríguez Rosales, A. A. (2023). Técnicas de IA para el estudio de datos geomagnéticos y su implementación como precursores sísmicos: estado del arte. Ciencia Latina Revista Científica Multidisciplinar, 7(1), 9439-9451. https://doi.org/10.37811/cl_rcm.v7i1.5150
Sección
Artículos

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