Diseño de un modelo con inteligencia artificial para el diagnóstico del riesgo de contagio de la Covid-19 en viviendas familiares

• Autor: Cabello Azabache, Álvaro Andrés Alonso
• Formato: tesis de maestría
• Fecha de Publicación: 2022
• Institución: Superintendencia Nacional de Educación Superior Universitaria
• Repositorio: Registro Nacional de Trabajos conducentes a Grados y Títulos - RENATI
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:renati.sunedu.gob.pe:renati/3227
• Enlace del recurso: https://renati.sunedu.gob.pe/handle/sunedu/3131276
• Nivel de acceso: acceso abierto
• Materia: Infecciones por coronavirus; Lógica difusa; Riesgo de contagio; Viviendas multifamiliares; Normas técnicas; Habitabilidad; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.01.03

El presente trabajo se enfoca en la necesidad de diagnosticar los riesgos de contagios de la COVID-19 que se producen en las viviendas familiares. Así pues, nos planteamos como objetivo general el diseño de un modelo matemático desarrollado con lógica difusa para el diagnóstico del riesgo de contagio de la COVID-19 en las viviendas familiares. Para ello, en primer lugar, revisaremos el estado del arte y analizaremos las normas técnicas y recomendaciones nacionales e internacionales que se han publicado al respecto. Posteriormente se determinarán las características principales a tener en cuenta para el análisis de riesgos de contagios de la COVID-19 en viviendas. Estas características serán las variables del sistema en el desarrollo con lógica difusa del modelo que nos permitirá hacer el diagnóstico de riesgo de contagio. Una vez establecido el modelo y analizados los resultados de su aplicación, se propondrán recomendaciones para mejorar la habitabilidad y disminuir el riesgo de contagio dentro de cada vivienda.