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T1 Clasificación de ondas sísmicas con técnicas de minería de datos
A1 Crespo Jiménez, María de las Mercedes
AB Este proyecto surge de mi interés personal por los terremotos, causas y consecuencias. Tengo una naturaleza sensible y la destrucción de Fukushima en el año 2011 me produjo una fuerte impresión que ha permanecido inalterable hasta el día de hoy. El orden, la solidaridad y la entereza del pueblo japonés frente a la catástrofe me conmovieron. A diferencia, de lo que hubiera cabido esperar, los japoneses no realizaron robos, asesinatos o violaciones; se agruparon, ayudaron y reconstruyeron sus vidas, algunos de ellos prácticamente solos. La prevención de terremotos es una tarea pendiente sobre la que se ha realizado una gran investigación con apenas avances hasta hoy. La capacidad de la que se dispone en la actualidad para almacenar datos y explotarlos no tiene ni punto de comparación con la del siglo pasado. Las técnicas de Minería de Datos serán decisivas en los próximos años para realizar análisis de la actividad sísmica de distintas partes del mundo y realizar nuevos experimentos y plantear hipótesis que puedan ayudar a prevenirlos de manera efectiva. Este trabajo tiene como objetivo proponer una alternativa a un proceso manual dentro de esta área: la clasificación de ondas sísmicas a partir de los registros facilitados por un conjunto de estaciones sismográficas. A partir de los datos de la monitorización volcánica del volcán Puracé en el período que abarca Julio de 2015 a Julio de 2016 facilitados por el Instituto de Geología y Minas de Colombia se estudiará la posibilidad de realizar clasificadores de ondas sísmicas teniendo como única entrada esta información. Tras realizar la correspondiente investigación sobre el dominio, parte de estos datos serán seleccionados y transformados para poder ser empleados por la herramienta de Aprendizaje Automático y Minería de Datos, WEKA. Con ellos, se elaborarán modelos de clasificación y sus resultados se acompañaran de una serie de experimentos de segmentación que refuten la validez de los resultados obtenidos y se obtenga información desconocida del dominio. Por último, se añadirá un apartado con las conclusiones de este trabajo en el que se valorará si el objetivo propuesto se alcanzó y se plantearán futuras líneas de trabajo relacionadas con este proyecto y la Inteligencia Artificial.
YR 2018
FD 2018-12-20
LK https://hdl.handle.net/10016/27839
UL https://hdl.handle.net/10016/27839
LA spa
DS e-Archivo
RD 27 jul. 2024