| 05-07-2022 |
Empleo de técnicas Machine Learning para estimar curvas de características dinámica de sitios
En el marco del proyecto Fondef ID 19i10021 y también bajo el apoyo de CIGIDEN se desarrolló una plataforma para la visualización de mapas multi-amenazas: https://experience.arcgis.com/experience/eedd0b9a835041efbaf04dcaae7bea6f/ Como parte de ese desarrollo, se generaron algoritmos para predecir características escalares de un sitio mediante ML como paso intermedio para estimar escenarios de movimiento sísmico. El objetivo de esta investigación es expandir este enfoque desarrollando y entrenando un modelo que permita predecir atributos vectoriales de un sitio, i.e. curvas que caracterizan de manera mucho más precisas las características de vibrar de un sitio cuando ocurre un evento sísmico. Todo el trabajo de recolección análisis de datos ya se encuentra efectuado, por lo tanto el alcance de esta oportunidad es enfocarse en el desarrollo del modelo ML predictivo propiamente tal.
Prerequisitos:
no tiene.
Tiene un método de evaluación Nota 1-7, con 5 créditos y tiene 1/1 vacantes disponibles |
Mentor(es): Ver en la plataforma |
| 04-07-2023 |
Use of machine learning techniques to predict characteristics curves of dynamic site properties.
In the framework of the Fondef ID 19i10021 project and also with the support of CIGIDEN, a platform for the visualization of multi-hazard maps was developed: https://experience.arcgis.com/experience/eedd0b9a835041efbaf04dcaae7bea6f/ As part of that development, a family of algorithms were generated to predict scalar characteristics of dynamic properties of sites using machine learning techniques. The objective of this research is to expand this approach by developing and training a model to predict vector attributes of a site, i.e. curves that could improve the characterization of the seismic amplification if a site. Data collection and geophysical analysis has already been done, i.e. the scope of this opportunity is to focus on the development of the predictive model.
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 0/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |
| 05-07-2022 |
Prerequisites:
None.
Evaluation method: Nota 1-7, with 1/1 available vacants |
Mentor(s): Open in the plataform |