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Como es sabido, el tráfico en Lima genera muchos inconvenientes a la ciudad. Por citar sólo algunos está el estrés causado a choferes y peatones, las horas hombres pedidas en los viajes a horas punta, la contaminación ambiental y sonora por el uso indiscriminado del claxon, etc. Un componente importante para solucionar este problema es abordar el reordenamiento del transporte público. El presente proyecto busca generar un sistema óptimo de rutas que atienda la demanda de transporte de la población de la ciudad de Lima. Este sistema consiste en tener un conjunto de líneas de transporte público que permita cubrir la necesidad de movilización de la población de cada par origen-destino de la ciudad reduciendo la congestión vehicular. Para resolver este problema se intentará minimizar el tiempo promedio de viaje por persona tomando en cuenta algunas restricciones como la capacidad de las vías (cantidad de carriles de calles y avenidas) y la distribución de paraderos asignados por línea. Para ello se creará un algoritmo metaheurístico (proveniente de las técnicas de inteligencia artificial para la resolver problemas complejos) que nos permita reorganizar las rutas de transporte público, generando nuevas o modificando actuales. Además, se diseñará la estructura de información que permita, con los beneficios del Big Data, analizar y tomar decisiones sobre el tránsito en Lima.
Participantes:
Instituciones participantes:
En los últimos años se ha visto un rápido aumento en el tamaño de las colecciones de imágenes digitales. Todos los días, centros militares y sociales generan miles de gigabytes de imágenes. En el aspecto médico, gracias al desarrollo de computadoras con mayores capacidades de procesamiento y almacenamiento, hoy se disponen de técnicas altamente sofisticadas de adquisición de imágenes tales como resonancia magnética y tomografía computarizada que pueden producir cientos de imágenes por examen. Así, un hospital puede producir muchos terabytes de imágenes médicas digitales. Actualmente el almacenamiento ya no es un problema, pero el uso adecuado y efectivo de los bancos de imágenes médicas de gran escala todavía es un problema que requiere de una solución innovadora. La propuesta del siguiente proyecto consiste en investigar y desarrollar técnicas de programación con algoritmos paralelos para agilizar el procesamiento de imágenes médicas, siendo que el resultado final será crear una plataforma computacional que permita la recuperación de imágenes por contenido, es decir que busque las imágenes más similares a una imagen de consulta.
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