Viernes 12 de noviembre, 15:30 hs
Damián Fernández - Nicolás Jares
"Autoencoder aplicado a la ubicación óptima de sensores de tráfico"
Resumen Conocer el estado del tráfico en una red de transporte es importante para la toma de decisiones y la formulación de políticas de transporte. Una manera de obtener el estado del tráfico es mediante la instalación de cámaras u otro tipo de sensores de tráfico a lo largo de la red de transporte. En contextos de presupuestos acotados surge naturalmente el problema de decidir cuál es la cantidad necesaria de sensores y cuál es la mejor ubicación para cada uno de ellos. En este trabajo se propone una solución para este problema combinando una red neuronal para ubicar los sensores junto a un modelo matemático para estimar el flujo en el resto de la red de transporte.
Bio Damián Fernández es Doctor en Matemática del IMPA (Rio de Janeiro) con posdoctorado en UNICAMP (Campinas), es Investigador Adjunto en CONICET, Profesor Asociado y miembro del Grupo de Análisis Numérico y Computación en FAMAF-UNC. Su área de investigación es Optimización Continua con énfasis en métodos computacionales para problemas de minimización y desigualdades variacionales, desde el análisis de perturbaciones hasta la implementación numérica. Nicolás Jares es becario de CONICET, Profesor Ayudante y estudiante del Doctorado en Matemática en FAMAF-UNC, donde realizó su Licenciatura y formó parte de proyectos de extensión.
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