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tesis de maestría
Publicado 2020
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Gold extraction via small scale mining in the Amazon rainforest of Peru has become one of the greatest threats to deforestation and land degradation in the Amazon, especially in the Madre de Dios region which is one of the last biggest remnants of continuous tropical rainforest in the world. Restoration of these degraded ecosystems have become a priority in the last decade but without concrete actions, however, few research has been conducted in response to these restoration activities nor natural regeneration. The significance of this research was to 1) To Analyze how gold mining affects forest structure, species richness and diversity in the Amazon Rainforest of Madre de Dios, Peru. 2) To assess variation on diversity levels in secondary successional forest compared to that found in primary forest 3) to identify variations in the gold extraction methods reported in the region and how i...
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artículo
Publicado 2023
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The health sector around the world faces the continuous challenge of improving the services provided to patients. Therefore, digital transformation in health services plays a key role in integrating new technologies such as artificial intelligence. However, the health system in Peru has not yet taken the big step towards digitising its services, currently ranking 71st according to the World Health Organisation (WHO). This article proposes a learning health system for the management and monitoring of private health services in Peru based on the three key components of intelligent health care: (1) a health data platform (HDP); (2) intelligent technologies (IT); and (3) an intelligent health care suite (HIS). The solution consists of four layers: (1) data source, (2) data warehousing, (3) data analytics, and (4) visualization. In layer 1, all data sources are selected to create a database. ...
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tesis de grado
Publicado 2020
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Las inundaciones son uno de los principales fenómenos naturales que acontecen en el Perú, especialmente en las cuencas ubicadas en el noroeste del país, siendo provocados por precipitaciones extremas, ocasionando daños humanos y económicos. Por esta razón, el desarrollo de modelos para identificar zonas susceptibles a inundaciones es esencial para los tomadores de decisiones. A partir de ello, la presente investigación tiene como objetivo realizar el análisis comparativo entre el modelo generado por el Proceso de Análisis Jerárquico (AHP), con el Random Forest a fin de establecer el método más adecuado para la determinación de zonas susceptibles a inundaciones en la cuenca baja del río Chancay – Lambayeque. Se consideraron seis factores, entre los condicionantes y el desencadenante: geología, suelos, uso actual de suelos, Distancia al río, pendiente y precipitación. Es...
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objeto de conferencia
Publicado 2022
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Dry forests are home to large amounts of biodiversity, are providers of ecosystem services, and control the advance of deserts. However, globally, these ecosystems are being threatened by various factors such as climate change, deforestation, and land use and land cover (LULC). The objective of this study was to identify the dynamics of LULC changes and the factors associated with the transformations of the dry forest in the Tumbes region (Peru) using Google Earth Engine (GEE). For this, the annual collection of Sentinel 2 (S2) satellite images of 2017 and 2021 was analyzed. Six types of LULC were identified, namely urban area (AU), agricultural land (AL), land without or with little vegetation (LW), water body (WB), dense dry forest (DDF), and open dry forest (ODF). Subsequently, we applied the Random Forest (RF) method for the classification. LULC maps reported accuracies greater than ...
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preprint
Publicado 2024
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La falta de información sobre la distribución geográfica de los sistemas de cacao, junto con la diversidad de especies y la influencia de los factores climáticos en los rendimientos, representa desafíos para la gestión agronómica de estas plantaciones y la implementación de políticas agrícolas más efectivas. Este estudio tuvo como objetivo mapear el área de cacao, la diversidad de especies y su respuesta a la variabilidad climática histórica en las provincias de Jaén y San Ignacio, Cajamarca, Perú. Se procesaron datos de PlanetScope y Sentinel-1 en Google Earth Engine utilizando el algoritmo de clasificación Random Forest. Se identificaron 4,338.6 ha de sistemas de monocultivo y agroforestería de cacao, logrando una precisión temática del 85% y un índice kappa de 0.81. Se determinó que Musa sp. predomina en altitudes bajas, mientras que Inga edulis mostró mayor dom...
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artículo
Vascular plants of the headwaters of the Gocta, Chinata and Yumbilla waterfalls, Amazon region, Peru
Publicado 2020
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We present here the diversity of vascular plants from the headwaters of the Gocta, Chinata and Yumbilla Falls, Amazonas region, Peru, 2012. 107 families, 279 genera and 509 species of vascular plants were registered. Pteridophyta presents 19 species in 14 genera and 10 families, Pinophyta, one species; and Magnoliophyta, 489 species in 264 genera and 96 families of this last division; 324 species, 194 genera and 80 families are included in the Magnoliopsida class and 165 species, 70 genera and 16 families are in the Liliopsida class. The Orchidaceae family is the most diverse, with 26 genera and 83 species, followed by the Asteraceae families, with 38 genera and 69 species and Poaceae, with 15 genera and 34 species. The most diverse genera are Epidendrum, with 25 species, followed by Peperomia and Solanum, with 11 species each. 54 species are endemic. The Asteraceae family is the one wit...
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artículo
Vascular plants of the headwaters of the Gocta, Chinata and Yumbilla waterfalls, Amazon region, Peru
Publicado 2020
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We present here the diversity of vascular plants from the headwaters of the Gocta, Chinata and Yumbilla Falls, Amazonas region, Peru, 2012. 107 families, 279 genera and 509 species of vascular plants were registered. Pteridophyta presents 19 species in 14 genera and 10 families, Pinophyta, one species; and Magnoliophyta, 489 species in 264 genera and 96 families of this last division; 324 species, 194 genera and 80 families are included in the Magnoliopsida class and 165 species, 70 genera and 16 families are in the Liliopsida class. The Orchidaceae family is the most diverse, with 26 genera and 83 species, followed by the Asteraceae families, with 38 genera and 69 species and Poaceae, with 15 genera and 34 species. The most diverse genera are Epidendrum, with 25 species, followed by Peperomia and Solanum, with 11 species each. 54 species are endemic. The Asteraceae family is the one wit...
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artículo
Publicado 2022
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In Peru, grasslands monitoring is essential to support public policies related to the identification, recovery and management of livestock systems. In this study, therefore, we evaluated the spatial dynamics of grasslands in Pomacochas and Ventilla micro-watersheds (Amazonas, NW Peru). To do this, we used Landsat 5, 7 and 8 images and vegetation indices (normalized difference vegetation index (NDVI), enhanced vegetation index (EVI) and soil adjusted vegetation index (SAVI). The data were processed in Google Earth Engine (GEE) platform for 1990, 2000, 2010 and 2020 through random forest (RF) classification reaching accuracies above 85%. The application of RF in GEE allowed surface mapping of grasslands with pressures higher than 85%. Interestingly, our results reported the increase of grasslands in both Pomacochas (from 2457.03 ha to 3659.37 ha) and Ventilla (from 1932.38 ha to 4056.26 ha...
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artículo
Publicado 2024
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Dry forests are ecosystems of great importance worldwide, but in recent decades they have been affected by climate change and changes in land use. In this study, we evaluated land use and land cover changes (LULC) in dry forests in Peru between 2017 and 2021 using Sentinel-2 images, and cloud processing with Machine Learning (ML) models. The results reported a mapping with accuracies above 85% with an increase in bare soil, urban areas and open dry forest, and reduction in the area of crops and dense dry forest. Protected natural areas lost 2.47% of their conserved surface area and the areas with the greatest degree of land use impact are located in the center and north of the study area. The study provides information that can help in the management of dry forests in northern Peru.
10
tesis de grado
Publicado 2025
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El sector salud a nivel mundial enfrenta el reto continuo de mejorar los servicios brindados a los pacientes. Por ello, la transformación digital en los servicios de salud juega un papel clave en la integración de nuevas tecnologías como la inteligencia artificial. Sin embargo, el sistema de salud peruano aún no ha dado el gran paso hacia la digitalización de sus servicios, ocupando actualmente el puesto 71 según la Organización Mundial de la Salud. Este artículo propone un sistema de salud inteligente para la gestión y el monitoreo de los servicios de salud privados en Perú, basado en los tres componentes clave de la atención inteligente en salud: health data platform (HDP); intelligent technologies (IT); y intelligent health care suite (HIS). La solución consta de cuatro capas: data source, data warehousing, data analytics, y visualization. En la capa 1, se seleccionan toda...
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tesis de grado
Publicado 2022
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En Perú, el monitoreo de los pastizales es fundamental para apoyar las políticas públicas relacionadas con la identificación, recuperación y manejo de los sistemas ganaderos. En este contexto, en este estudio se evaluó la dinámica espacial de los pastizales en las microcuencas de Pomacochas y Ventilla, Amazonas (Perú). Para ello, se utilizaron imágenes Landsat 5, 7 y 8 e índices de vegetación (índice de vegetación de diferencia normalizada (NDVI), Índice de Vegetación mejorado (EVI) e Índice de Vegetación Ajustado al Suelo (SAVI). Los datos se procesaron en Google Earth Engine para los años 1990, 2000, 2010 y 2020 mediante el uso del algoritmo de clasificación Random Forest (RF). Esto permitió el mapeo superficial de pastizales con presiones superiores al 85% en ambas microcuencas. Por su parte, la dinámica espacial de pastizales para el periodo 1990–2020, estuvo c...
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artículo
Publicado 2024
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Tree diseases contribute to significant economic and food losses in the agricultural sector. Early detection of phytosanitary problems in trees with non-destructive methods is essential to guarantee sustainable orange production. This study presents the findings of a designed methodology conducted to identify diseased orange trees in an orchard situated in the citrus belt of Mexico, specifically in the Rioverde region of San Luis Potosi. To accomplish this, we captured images using a multispectral camera with very high spatial resolution, which was mounted on an unmanned aerial vehicle. These images were used to construct a georeferenced orthomosaic of the orchard. Six thematic classes were established to distinguish various health levels among the trees. We employed several supervised classification algorithms at the pixel level, including Random Forest (RF), K-Nearest Neighbor (KNN), S...
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artículo
Publicado 2024
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In this study, sentiment analysis was developed and applied to technological products in the Twitter/X social network, also, the opinions expressed by customers were determined and finally the most suitable predictive model derived from Machine Learning was identified. For this purpose, 7102 tweets related to Apple and Samsung products were collected, using the methodology proposed by Erl, Khattak and Buhler which facilitated the implementation of its critical phases. The results obtained from sentiment analysis were evaluated using standard metrics such as Accuracy, Precision, Recall and F1-Score, applied to four machine learning models: K-Nearest Neighbors (KNN), Logistic Regression (LR), Random Forest (RF) and CatBoost Classifier (CC). Of these, the CatBoost Classifier proved to be the most effective, achieving 89% in Accuracy, 90% in Precision, 89% in Recall and 88% in F1-Score. It w...
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artículo
This paper analyzes the impact of the variables phone addiction, pornography addiction, number of times the phone is unlocked per hour, and level of confidence in ChatGPT on the academic success of a group of 4278 students from eight universities in Ecuador. The decision trees (DT), random forest (RF), and support vector machine (SVM) methods are used. The results obtained indicate similar levels of precision achieved in the three algorithms; in terms of accuracy, in the case of SMOTE, DT is the algorithm that presents the highest accuracy (accuracy = 0,64); and, in the case of RandomOverSampler, the SVM algorithm had the highest accuracy (accuracy = 0,59).
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artículo
This paper analyzes the impact of the variables phone addiction, pornography addiction, number of times the phone is unlocked per hour, and level of confidence in ChatGPT on the academic success of a group of 4278 students from eight universities in Ecuador. The decision trees (DT), random forest (RF), and support vector machine (SVM) methods are used. The results obtained indicate similar levels of precision achieved in the three algorithms; in terms of accuracy, in the case of SMOTE, DT is the algorithm that presents the highest accuracy (accuracy = 0,64); and, in the case of RandomOverSampler, the SVM algorithm had the highest accuracy (accuracy = 0,59).
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artículo
Forensic microbiology enables, among other applications, the estimation of the post-mortem interval (PMI), the identification of individuals, and the location of crime scenes through microbiome analysis and the geolocation of biological remains. Artificial intelligence (AI), together with new sequencing techniques, has revolutionized this field, markedly improving the accuracy and speed of forensic analyses. In this study, a systematic review was conducted following PRISMA guidelines. Databases such as PubMed, Scopus, Web of Science, and Google Scholar were searched using keywords related to forensic microbiology, IA, and PMI. Inclusion criteria included studies published in English or Spanish, regardless of the publication date. Exclusion criteria included duplicate studies or those that did not address the thanatomicrobiome analysis using AI tools. After the search and selection proces...
17
tesis de grado
Publicado 2025
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El presente trabajo aplica modelos de machine learning para analizar los parámetros que influyen en la calidad del agua en la cuenca del río Chancay - Lambayeque, con especial énfasis en su impacto sobre la agricultura. Se utilizó la metodología CRISP-DM, empleando la plataforma Orange para el modelado y evaluación de distintos modelos de machine learning (multiple linear regression (MLR), support vector machine (SVM), decision tree (DT), random forest (RF), artificial neural network (ANN) y xgboost (extreme gradient boosting)). Los modelos fueron evaluados mediante R2, MAE, MSE y RMSE, destacando el buen desempeño del Random Forest, Decision Tree, ANN para el análisis del OD con un R2 de 0,741, 0714 y 0,785 respectivamente; para el análisis de la DBO los resultados del R2 fueron 0,856, 0,901 y 0,871. Por otro lado, el modelo de XGBoost sólo presentó buenos resultados con la D...
18
tesis de grado
Publicado 2024
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El presente proyecto analiza los principales factores de la deserción universitaria y plantea un modelo de análisis predictivo aplicando Machine Learning para detectar de manera temprana casos de deserción. Actualmente, la deserción universitaria es un problema que no solo afecta al estudiante, sino a las familias, universidad y sociedad. Como consecuencias, la pérdida de un profesional genera pérdidas en las inversiones de las universidad y disminución de investigación y producción científica. Con el apoyo de los algoritmos de Machine Learning, el proyecto identifica casos de deserción con la finalidad que las universidades actúen lo más antes posible. Tras analizar investigaciones similares, se realizó un Benchmarking de los algoritmos potencialmente aplicables. Finalmente, el proyecto desarrolla un modelo de análisis predictivo aplicando el algoritmo Random Forest (RF)....
19
tesis de grado
Publicado 2018
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Actualmente existen muchas técnicas de aprendizaje de máquina efectivas durante la tarea de clasificación. Sin embargo, existe la necesidad de identificar que técnica destaca por encima del resto. Por consiguiente, es necesario evaluar un conjunto de técnicas de aprendizaje de máquina en un escenario desafiante. En particular, el escenario seleccionado en este trabajo corresponde al reconocimiento de edificios a partir de imágenes; el reconocimiento de edificios es una tarea difícil, ya que las imágenes pueden tomarse desde diferentes ángulos, bajo diferentes condiciones de iluminación y un desafío adicional es diferenciar edificios visualmente similares (por ejemplo, imágenes de iglesias). La mayoría de métodos de reconocimiento de edificios utilizan descriptores locales de la imagen para la extracción de características (es decir, luego de aplicar SIFT o SURF, se aplic...
20
tesis de grado
Publicado 2023
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El objetivo de esta investigación se centra en evaluar el etiquetado de tweets mediante Pysentimiento, un modelo transformer especializado para el análisis de texto, y posteriormente utilizar este dataset para entrenar modelos de aprendizaje supervisado no especializados en la tarea del análisis de sentimiento. Para ello se propone la construcción de dos datasets, de escenario político y pandemia, mediante una metodología que incluye a Twint, para la extracción de tweets, y a Pysentimiento, para etiquetar los datos automáticamente. También se incluye una etapa de verificación manual de una porción de los datos, para evaluar el impacto de contar con datos etiquetados manualmente en la fase de entrenamiento de los modelos. En tanto para realizar el análisis de sentimientos, los datos son pre-procesados y transformados previamente a la aplicación de cuatro modelos clasificadore...
