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HUGO ALATRISTA SALAS

HUGO ALATRISTA SALAS

HUGO ALATRISTA SALAS

Doctor en Informática, UNIVERSITE DE MONTPELLIER

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Master en Ciencias Tecnológicas (UNIVERSITE DE MONTPELLIER)

Ingeniero de Sistemas
DOCENTE ORDINARIO - AUXILIAR
Tiempo parcial por asignaturas (TPA)
Departamento Académico de Ingeniería - Sección Ingeniería Informática

Investigaciones

Se encontraron 7 investigaciones

2017 - 2019

Desarrollo de un sensor electrónico para el análisis de suelos y la fertilización sostenible en los cultivos de frutales para la región andina utilizando técnicas de análisis de big data

Desarrollar e implementar un sensor electrónico con un sistema big data para el análisis de suelos y la fertilización sostenible en los cultivos de frutales.

Participantes:

Instituciones participantes:

  • CONCYTEC - - (Financiadora)
  • Innovaciones Tecnológicas SAC - - (Financiadora)
  • PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DEL PERU - Facultad de ingenieria (Financiadora)
2016 - 2019

DESARROLLO DE UN SISTEMA DE SOPORTE DE DECISIONES CON EL USO DE DRONES PARA LA GESTIÓN, OPTIMIZACIÓN Y CONTROL DE SISTEMAS AGRARIOS ALTOANDINOS FRENTE AL CAMBIO CLIMÁTICO

La amenaza del cambio climático global ha causado preocupación entre los científicos ya que los factores climáticos indispensables para el crecimiento de los cultivos, como son la precipitación y la temperatura, se verán severamente afectados e impactarán sobre la producción agrícola. En muchos países, la población rural más pobre vive en áreas expuestas y marginales, y en condiciones que los hacen muy vulnerables a los impactos negativos del cambio climático. Para estas personas, aun los menores cambios en el clima pueden tener un impacto desastroso en sus vidas y medios de sustento. Las consecuencias pueden ser muy profundas para los agricultores de subsistencia. La agricultura de precisión, se encuentra en plena evolución y despegue a nivel internacional. En Perú, el gobierno y la empresa comienzan a prestarle atención debido a los beneficios que traerá consigo para la productividad y la inversión en este sector productivo. El objetivo de la investigacion es desarrollar un sistema de soporte de decisiones con el uso de drones para la adaptación al cambio climático en la agricultura altoandina. El proyecto que desarrollaremos impacta directa o indirectamente a diversos sectores, tales como el económico, social, agrícola, entre otros. Mediante una alianza estratégica los resultados previstos en esta investigación se quieren implementar en los diferentes ministerios del Perú para que sirva como herramienta de toma de decisiones en la agricultura nacional.

Participantes:

Instituciones participantes:

  • INSTITUTO NACIONAL DE INVESTIGACION AGRARIA - Programa Nacional de Innovación Agraria (Financiadora)
  • PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DEL PERU - Departamento Académico de Ingeniería (Financiadora)
2017 - 2018

Prediction models for Energy Consumption based on Big Data Analytics of Population Density and Spatio-Social activities.

With the growth of urban cities, more and more energy (electricity) is need for daily human activities, such as cooking, heating, watching TV, charging mobile devices. Hence energy consumption and demand estimation is a key activity to plan energetic matrix, upgrade electricity grid, save money, reduce gas emissions, reduce air pollution and even save water. Energy demand estimation and prediction is not a trivial task for energy providers due to different factors linked to local aspects.

Participantes:

Instituciones participantes:

  • CONCYTEC - - (Financiadora)
  • Telecom paris sud - - (Financiadora)
  • UNIVERSIDAD ADOLFO IBANEZ - - (Financiadora)
  • UNIVERSIDAD DEL PACIFICO - FAcultad de ingenieria (Financiadora)
2016

Microscopio inteligente de bajo costo para smartphones: Solución tecnológica para la detección de enfermedades en ganado vacuno

Un sistema óptico de bajo costo y un algoritmo de alto desempeño permitirá evaluar la calidad de la leche y detectar la Mastitis. Dicho sistema consiste en un dispositivo óptico que detecta la fluorescencia del ¿Propidium iodide¿ enlazada a las células de la leche, la cual es colectada por un sistema óptico usando la cámara de un smartphone. El sistema de iluminación consiste en un LED verde que excita la muestra de leche y la señal de fluorescencia es colectada y filtrada por el sistema óptico y detectada por la matriz 2D de pixeles de la camara del smartphone. La preparacion de la muestra supone el uso de un soporte de micro fluidez. Este sistema será además de bajo costo usando componentes opto electrónicos de consumo masivo.

Participantes:

Instituciones participantes:

  • FONDECyT - -- (Financiadora)
  • Grupo de emprendedores - -- (Financiadora)
2015 - 2016

Plataforma bio-informática para el análisis espacio-temporal de imágenes satelitales aplicadas a problemas de salud pública

El presente trabajo de investigación pretende analizar imágenes satelitales asociadas a la zona de la selva peruana, para caracterizar epidemias de malaria

Participantes:

Instituciones participantes:

  • CONSORCIO DE UNIVERSIDADES - piim (Financiadora)
  • PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DEL PERU - Informatica (Financiadora)
  • UNIVERSIDAD PERUANA CAYETANO HEREDIA - bio informatica (Financiadora)
2015 - 2016

Smart Shopping - Herramienta para compra inteligente

El proyecto de innovación pretende responder la siguiente hipótesis: es posible utilizar procesos de análisis de datos e inteligencia artificial para construir en Perú una herramienta que ayude a la población a tomar mejores decisiones de compra (Smart Shopping). Por ello, en base a técnicas de minería web y de textos, se propuso extraer automáticamente la información de los productos en venta de diversos catálogos digitales, para centralizar la información y ofrecer al usuario el rango de precios disponible de los productos que desee comprar, así como productos similares por los que pueda optar al querer realizar una compra.

Participantes:

Instituciones participantes:

  • GERENSIS SISTEMAS GERENCIALES S.A.C. - GERENSIS (Financiadora)
  • MINISTERIO DE LA PRODUCCION - INNOVATE PERÚ (Financiadora)
  • PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DEL PERU - Departamento Académico de Ingeniería (Financiadora)
2014 - 2016

Análisis de patrones y aprendizaje de máquina en bio-imágenes

En el proyecto de investigación que desarrolló el PhD Hugo Alatrista-Salas, se buscó un método algorítmico que permita la extracción de correlaciones espacio-temporales, a partir de datos asociados a epidemias en Perú. Para ello, los métodos de minería de datos aparecen como una herramienta pertinente, ya que permiten la extracción de correlaciones sin plantearse una hipótesis a-priori. Dentro de las técnicas de minería de datos, estamos interesados en una en especial, denominada, patrones secuenciales. Estos patrones, representan la evolución temporal de un conjunto de características (temperatura, humedad, etc.) que representan una zona geográfica (p.e., Loreto, Puno, etc.). Esta técnica es bastante difundida y utilizada, sin embargo, ella puede ser mejorada si se tiene en cuenta el dominio de aplicación sobre el cual la técnica será utilizada. Por ejemplo, puede ser interesante adecuar el algoritmo de manera a que pueda incluir en su búsqueda, requerimientos específicos de los epidemiólogos, si los datos representan una epidemia de dengue por ejemplo. En este sentido, el trabajo de investigación que el PostDoc realizó en la PUCP está enfocada al uso de los patrones secuenciales para el estudio de epidemias de de dengue. El trabajo tiene 3 objetivos principales: 1) buscar un juego de datos que representen un fenómeno complejo, como una epidemia; 2) Utilizar/modificar un algoritmo de extracción de patrones secuenciales; y, 3) Restituir e interpretar los resultados. En el presente informe presentamos toda la información asociada al avance y logros del presente trabajo de investigación.

Participantes:

Instituciones participantes:

  • CONCYTEC - FONDECYT (Financiadora)
  • PONTIFICIA UNIVERSIDAD CATOLICA DEL PERU - Grupo de Inteligencia Artificial IA-PUCP (Financiadora)