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Javier.Huaman.Chavez

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Resumen de aplicaciones de inteligencia artificial usando internet de las cosas.

Mensaje por Javier.Huaman.Chavez » 21 Dic 2022, 12:59

Título: Resumen de aplicaciones de inteligencia artificial usando internet de las cosas.
Autor: JAVIER HUAMAN CHAVEZ.

Descripción: Se revisó 3 investigaciones, y se realizará la breve y concisa descripción de cada una de estas investigaciones. Se denotará a las investigaciones de la siguiente forma: “investigación 1”, “investigación 2”, e “investigación 3”.

Descripción del problema en la “investigación 1”
Se necesita monitorear y controlar, de mejor manera, la contaminación del aire. Para así evitar efectos adversos en la salud de las personas.

Algoritmos y resultados de las pruebas en la “investigación 1”
Algoritmos de aprendizaje automático que incrementan la precisión de los sensores.
Algoritmos de aprendizaje profundo para análisis temporales y espaciales.
Resultado: del compendio de aplicaciones que muestra este artículo, se concluye que la inteligencia artificial sí beneficia a los dispositivos de internet de las cosas, proporcionándole mayor precisión en el cálculo de la calidad del aire. Con esa información, se puede tomar decisiones rápidas y acertadas para mitigar la contaminación del aire.

Herramientas utilizadas en la “investigación 1”
Sensores de calidad del aire. Centro de datos de internet de las cosas (iOT) en la nube. Software de inteligencia artificial para mejorar la calidad del monitoreo de contaminación del aire.

Dataset utilizado en la “investigación 1”
Atributos: todos los tipos de partículas contaminantes del aire en micro micras de diámetro.
Variable de salida: nivel de contaminación del aire.

Descripción del problema en la “investigación 2”
Durante la pandemia del COVID-19, aparece la necesidad de detectar qué personas tienen fiebre, o no tienen mascarillas, en, por ejemplo, una multitud de personas por la ciudad.

Algoritmos y resultados de las pruebas en la “investigación 2”
Algoritmos de inteligencia artificial que detectan aquellas personas con fiebre, o sin mascarillas.
Resultados: las instancias clasificadas correctamente es 99.5%. El ROC área = 0.995.

Herramientas utilizadas en la “investigación 2”
Cámaras térmicas para detectar temperatura de las personas.
Videocámaras para detectar si las personas tienen o no mascarillas.
Software desarrollado de inteligencia artificial para la detección de personas con fiebre.
Software desarrollado de inteligencia artificial para la detección de personas sin mascarillas.

Dataset utilizado en la “investigación 2”
Atributos: imágenes térmicas del rostro de personas, para medir la temperatura. Imágenes de rostros de personas para detectar sin tienen mascarillas.
Variable de salida: Persona tiene fiebre o no. Persona tiene mascarilla o no.

Descripción del problema en la “investigación 3”
Predecir riesgo crediticio.

Algoritmos y resultados de las pruebas en la “investigación 3”
Algoritmo de bosque aleatorio para seleccionar los indicadores de evaluación de riesgo crediticio.
Algoritmo de regla de asociación para extraer información de riesgo financiero.

Herramientas usadas en la “investigación 3”
Software SPSS26.0 para la adecuación de muestreo estadístico.
Motor de búsqueda para obtención de transacciones y tarjetas bancarias.
Software desarrollado de aprendizaje automático y big data, para la evaluación crediticia.

Dataset utilizado en la “investigación 3”
Atributos: datos de transacciones y tarjetas bancarias.
Clase: 4 intervalos de calificación de riesgo.

Conclusiones
La inteligencia y el internet de las cosas son herramientas útiles y beneficiosas en diferentes ámbitos de aplicación. Así por ejemplo, apoya a detectar la calidad del aire (medio ambiente); la temperatura de personas (diagnóstico de potencial portante de COVID-19); o a detectar posibles riesgos crediticios (finanzas).

Referencias
Yang, C., Chen, H., Chang, E., Kristiani, E., Phuong, K. y Chang, J. (2021). Current advances and future challenges of AIoT applications in particulate matters (PM) monitoring and control. Hazardous Materials. 419. https://doi.org/10.1016/j.jhazmat.2021.126442

Barnawi, A., Chhikara, P., Tekchandani, R., Kumar, N. y Alzahrani, B. (2021). Artificial intelligence-enabled Internet of Things-based system for COVID-19 screening using aerial thermal imaging. Future Generation Computer Systems. 124, 119-132. https://doi.org/10.1016/j.future.2021.05.019

Wen, C., Yang, J., Gan, L. y Pan, Y. (2021). Big data driven Internet of Things for credit evaluation and early warning in finance. Future Generation Computer Systems. 124, 295-307. https://doi.org/10.1016/j.future.2021.06.003


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