We introduce a data-driven approach to aid the repairing and conservation of archaeological objects: ORGAN, an object reconstruction generative adversarial network (GAN). By using an encoder-decoder 3D deep neural network on a GAN architecture, and combining two loss objectives: a completion loss and an Improved Wasserstein GAN loss, we can train a network to effectively predict the missing geometry of damaged objects. As archaeological objects can greatly differ between them, the network is conditioned on a variable, which can be a culture, a region or any metadata of the object. In our results, we show that our method can recover most of the information from damaged objects, even in cases where more than half of the voxels are missing, without producing many errors. / Tesis

Memoria para optar al título de Ingeniero Civil Industrial / 16/11/2020

La presente investigación responde al siguiente problema principal ¿Cómo formular el modelo de un sistema multisensorial para la supervisión y seguridad industrial aplicando tecnología de inteligencia artificial para las empresas de nuestro país, considerando las variables más importantes del sistema? El diseño del proyecto, fue desarrollado en una empresa de manufactura, en donde no existia un ambiente de seguridad industrial, lo cual aumentó la probabilidad en los trabajadores de sufrir riesgos y accidentes en el trabajo. El objetivo del presente proyecto fue diseñar un modelo del sistema multisensorial de seguridad industrial, para lo cual se aplicaron conceptos de redes industriales RS-485 por las múltiples ventajas que representa, así como dispositivos programables con características de inteligencia artificial y elementos sensores de diversas señales físicas. Para obtener un diagnóstico luego de un periodo de observación, y como estrategia para probar la utilidad del modelo electrónico planteado se consideró implementar en una empresa piloto, específicamente en el departamento de producción considerando las instalaciones, la maquinaria, los trabajadores. Para las evaluaciones fueron elaborados recopilación de información con el objeto de analizar las informaciones obtenidas. Se realizaron evaluaciones técnicas para determinar las zonas de riesgos de accidentalidad en la empresa piloto en mención. Se pretende que éste modelo de seguridad industrial sea desarrollado en diversas empresas, como recurso para reducir el índice de accidentalidad laboral así como mejorar el factor costo-beneficio. / Tesis

Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Expone una solución para el problema del diagnóstico de enfermedades periodontales. Este es un problema que resuelven, en base a la experiencia adquirida a lo largo de los años y al conocimiento alcanzado, los profesionales en ciencias de la salud, en este caso los médico-cirujano dentistas y/o odontólogos con conocimientos en enfermedades periodontales, por lo cual se contará con la participación de un experto en los temas relacionados en lo previamente mencionado. El caso de estudio en mención será llevado a cabo, e implantado posteriormente, en las instalaciones de la Facultad de Odontología de la Universidad Nacional Mayor de San Marcos - UNMSM. Los elementos y componentes, que requerirán de una previa revisión y análisis comparativo de sus beneficios, que participarán en la solución, tales como son los sistemas expertos y las metodologías de construcción y desarrollo de este tipo de tecnologías de la información que serán base fundamental en el desarrollo de la tesis, serán descritos y definidos para una adecuada comprensión. El resultado final del trabajo será el diseño de un sistema experto que pueda realizar, recolectando previamente información acerca de los síntomas de un paciente, un diagnóstico de forma acertada de tal manera que represente una solución eficiente. / Trabajo de suficiencia profesional

We introduce a data-driven approach to aid the repairing and conservation of archaeological objects: ORGAN, an object reconstruction generative adversarial network (GAN). By using an encoder-decoder 3D deep neural network on a GAN architecture, and combining two loss objectives: a completion loss and an Improved Wasserstein GAN loss, we can train a network to effectively predict the missing geometry of damaged objects. As archaeological objects can greatly differ between them, the network is conditioned on a variable, which can be a culture, a region or any metadata of the object. In our results, we show that our method can recover most of the information from damaged objects, even in cases where more than half of the voxels are missing, without producing many errors. / Tesis

Publicación a texto completo no autorizada por el autor / Contribuye con un diagnóstico de cáncer de mama más efectivo, construyendo una herramienta de apoyo al diagnóstico médico, que permita un análisis más eficiente de las mamografías, aportando a disminuir el índice de error en el diagnóstico de cáncer de mama. Esta herramienta utiliza la técnica de máquina de soporte vectorial multinivel por ser la que mejor desempeño tiene según el análisis de diversos estudios que se ha realizado, superando a las clásicas técnicas estadísticas, técnicas de redes neuronales, algoritmos genéticos. De esta investigación se concluye que entre las técnicas de análisis de imágenes, las técnicas que tienen un mejor desempeño son las máquinas de aprendizaje híbrido, que son resultado de mezclar técnicas clásicas propias de la inteligencia artificial generando de esta manera nuevas técnicas que tienen en algunos casos mejor desempeño. / Trabajo de suficiencia profesional

La presente Investigación aborda la importancia de la creación de escenarios futuros de los Agentes Virtuales Cognitivos en el proceso del aprendizaje, a través del uso la prospectiva en los planes de gestión de la innovación en el marco del uso de las aplicaciones de la computación cognitiva, que permitan relacionar la información, tecnología, personas y la ciencia cognitiva. Actualmente se sobreestima el uso de las nuevas tecnologías, no se pueden cuantificar los beneficios a largo plazo como las verdaderas necesidades, ni el contexto en que se pueden desenvolver; como la relación de las personas y las máquinas. El potencial que se puede aprovechar o desaprovechar al generar nuevo conocimiento que puede beneficiar a los diferentes actores involucrados en el proceso del proceso del aprendizaje, estimando esfuerzo y valiosos recursos que pueden ser aprovechados. Este trabajo se desarrolla bajo el marco de la disciplina prospectiva, usando la construcción de escenarios, tomando como referencia las metodologías en la investigación del futuro como el análisis de drivers, paneles de expertos, análisis estructural, construcción de escenarios. Los resultados obtenidos mostrarán los escenarios posibles que servirán en un futuro, como base en la definición de un plan estratégico en la gestión de la innovación entre los agentes cognitivos y el proceso de aprendizaje permitiendo la inclusión de las tecnologías de la Inteligencia artificial en general, en el campo de la cognición. Mejorando el entendimiento y la transferencia de un conocimiento claro y preciso adoptando estos proyectos basados en tecnologías con un carácter disruptivo, donde la única premisa es la adaptabilidad al cambio. Siendo los únicos beneficiados la sociedad en general en todos los sectores no sólo los que trabajan en una entidad estatal, sino todos los peruanos que accedamos a un servicio bajo estas tecnologías de la ciencia cognitiva. / This Research addresses the importance of the creation of future scenarios of Cognitive Virtual Agents in the learning process, through the use of prospective in innovation management plans within the framework of the use of cognitive computing applications, that allow relating information, technology, people and cognitive science. Currently the use of new technologies is overestimated, the long-term benefits cannot be quantified as the true needs, nor the context in which they can be developed; like the relationship of people and machines. The potential that can be exploited or wasted when generating new knowledge that can benefit the different actors involved in the learning process, estimating effort and valuable resources that can be used. This work is developed under the framework of the prospective discipline, using the construction of scenarios, taking as a reference the methodologies in future research such as the analysis of drivers, panels of experts, structural analysis, construction of scenarios. The results obtained will show the possible scenarios that will serve in the future, as a basis for defining a strategic plan in the management of innovation between cognitive agents and the learning process, allowing the inclusion of artificial intelligence technologies in general, in the field of cognition. Improving the understanding and transfer of clear and precise knowledge by adopting these projects based on technologies with a disruptive nature, where the only premise is adaptability to change. The only beneficiaries being society in general in all sectors, not only those who work in a state entity, but all Peruvians who access a service under these cognitive science technologies.

La empresa en estudio pertenece al sector de acuicultura en el Perú, con presencia en la región de toda Latinoamérica, desde México, Honduras, Costa Rica Panamá, Ecuador y finalmente Perú. Tiene más de 20 años en la industria y es gran competidora entre los mayores productores de alimento para camarones del mundo. Debido al fuerte aumento de la demanda de alimento en los últimos cinco años la organización se enfrenta a nuevos retos en su cadena de suministro, en la forma en cómo planifica la demanda y cómo manejar los inventarios frente a clientes que constantemente solicitan mayores volúmenes de producto terminado. La cadena de suministro de las organizaciones tiene muchos y diferentes frentes, por lo que el presente trabajo tiene como objetivo proponer mejoras específicamente en el proceso de planificación de demanda, la estimación de los pronósticos y la reducción del inventario promedio. Para alcanzar estos objetivos, se utilizaron conceptos de herramientas para diagnóstico, gestión de inventarios, técnicas de proyección de la demanda convencionales y técnicas de Machine Learning y Deep Learning. Se elaboró una propuesta de mejora en la cual se escoge el mejor modelo de estimación de demanda para cada geografía en la que opera la organización. De tal forma que se tiene una solución personalizada para cada una. Con ello, se obtuvo una reducción del costo de inventario promedio que se traduce en un gran ahorro para la organización. El proyecto evaluado con un Costo Capital de 14.23% y un WACC de 9.87% devolvió un VAN de S./ 465 320.00, un TIR de 116.05% y un B/C de 1.98, por lo que se afirma que el proyecto resulta viable. Finalmente, se concluye que la propuesta contribuye a resolver el problema de planificación de la demanda para tener pronósticos más precisos, además se mejora la gestión de los inventarios y se optimiza el proceso de planificación.