Descripción del proyecto
EL EQUIPO US (COORDINADOR DEL PROYECTO) SE ENCARGA DE DESARROLLAR LOS ALGORITMOS PARA LA DETECCION Y EL SEGUIMIENTO DE LOS CONTAMINANTES DE SUPERFICIE. ESTOS ALGORITMOS, BASADOS EN LOS DATOS RECOGIDOS POR LA FLOTA DE ASV, PRODUCEN MODELOS EN TIEMPO REAL DEL MEDIO ACUATICO, DETECTAN VERTIDOS DE PETROLEO Y PLASTICOS, Y CALCULAN LAS TRAYECTORIAS QUE DEBE SEGUIR LA FLOTA DE ASV EN FUNCION DE ESTA INFORMACION. LA INFORMACION DE LOS SENSORES Y LAS CAMARAS SE UTILIZARA PARA OBTENER MODELOS SUBROGADOS PARA UNA RAPIDA DETECCION DE RESIDUOS. EL EQUIPO US APORTA EXPERIENCIA EN APRENDIZAJE AUTOMATICO, VISION, INTEGRACION DE SENSORES Y COMPUTACION EN LA NUBE.EL SUBPROYECTO 1 PROPONE UTILIZAR LA OPTIMIZACION BAYESIANA (OB) BASADA EN PROCESOS GAUSSIANOS PARA DETECTAR VALORES DE VARIABLES DE CALIDAD DEL AGUA QUE PONGAN EN PELIGRO LA SALUD DE LAS PERSONAS O VALORES POR ENCIMA DE LOS LIMITES LEGALES (POSIBLES SANCIONES). OB TIENE UNA AMPLIA APLICACION EN SISTEMAS DE DECISION SECUENCIAL COMO PLATAFORMAS ROBOTICAS O SISTEMAS AUTONOMOS. LA OB ESTA DEFINIDA POR TRES COMPONENTES (I) MODELO SUSTITUTO; (II) FUNCION DE ADQUISICION O UTILIDAD, QUE DETERMINA CUANTITATIVAMENTE EL APRENDIZAJE OBTENIDO POR LA MEDICION EN NUEVAS ZONAS; Y (III) OPTIMIZADOR, QUE SE ENCARGA DE MAXIMIZAR LA FUNCION DE UTILIDAD EN CADA ITERACION PARA DETERMINAR LA SIGUIENTE ZONA DE INTERES DONDE SE DESPLEGARA LA FLOTA DE VEHICULOS. SE SUELEN UTILIZAR PROCESOS GAUSSIANOS COMO MODELO, YA QUE PERMITEN LA INCLUSION DE CONOCIMIENTO PREVIO (INFERENCIA BAYESIANA) DE LA SITUACION/ESCENARIO A TRAVES DE LA ELECCION DEL KERNEL (MATRIZ DE COVARIANZA) Y SUS PARAMETROS DE CONFIGURACION.EL SUBPROYECTO 1 PROPONE UTILIZAR MODELOS SUBROGADOS BASADOS EN PROCESOS GAUSSIANOS. ESTE SISTEMA PERMITIRA DETECTAR AQUELLOS CONTAMINANTES QUE PUEDAN SER INFERIORES A LOS VALORES DE LOS PARAMETROS DE CALIDAD DEL AGUA, ES DECIR, CONTAMINANTES LIQUIDOS COMO ACEITES Y OTROS VERTIDOS. AUNQUE LA OB HA SIDO AMPLIAMENTE UTILIZADA, SU APLICACION EN SISTEMAS DISTRIBUIDOS COMO EN ESTE CASO PRESENTA MUCHOS RETOS. POR ELLO, LA DEFINICION DE LOS KERNELS O MATRICES DE COVARIANZA DEBE ADAPTARSE A LAS ESPECIFICIDADES DE LAS MISIONES DE VIGILANCIA DEL PROYECTO (MODO DE DETECCION). CON RESPECTO A TRABAJOS ANTERIORES, ESTE PROYECTO NO PRETENDE OBTENER UN MODELO PRECISO DE LAS VARIABLES DE CALIDAD DEL AGUA EN TODO EL RECURSO HIDRICO, SINO OBTENER UNA MAYOR RESOLUCION EN AQUELLAS ZONAS CON VALORES EXTREMOS. DE ESTE MODO, SERA POSIBLE DETECTAR LOS PICOS DE CONTAMINACION Y ACTUAR EN CONSECUENCIA (PLANIFICADOR DE RUTAS).EN CUANTO A LA DETECCION DE RESIDUOS SOLIDOS, ESPECIALMENTE PLASTICOS, SE PROPONE UTILIZAR TECNICAS DE VISION ARTIFICIAL BASADAS EN REDES NEURONALES. PARA ELLO, ES NECESARIO EQUIPAR EL ASV CON CAMARAS DE VISION EN PROFUNDIDAD. LAS REDES NEURONALES PROPUESTAS SE ENTRENARAN CON UN CONJUNTO DE DATOS ESPECIFICO, QUE PERMITIRA DETECTAR LOS DIFERENTES TIPOS DE RESIDUOS PLASTICOS QUE SE ENCUENTRAN NORMALMENTE EN LOS PUERTOS. ADEMAS, ESTE PROYECTO PROPONE LA FUSION DE MODELOS BASADOS EN PROCESOS GAUSSIANOS Y REDES NEURONALES PARA OBTENER MAS INFORMACION DE CONTEXTO QUE PROPORCIONAR AL PLANIFICADOR DE RUTAS. EN CUANTO AL PLANIFICADOR DE RUTAS, SE PROPONE ADAPTAR LAS FUNCIONES DE UTILIDAD UTILIZADAS EN LA OB A LOS OBJETIVOS DEL PROYECTO, DE MANERA QUE SE DEFINIRAN FUNCIONES DE ADQUISICION PARA OBTENER RAPIDAMENTE LOS PICOS DE CONTAMINACION SIN COMPROMETER LA AUTONOMIA DE LOS VEHICULOS. EHICULOS AUTONOMOS DE SUPERFICIE\CONTROL DISTRIBUIDO\OPTIMIZACION BAYESIANA\RUTAS OPTIMAS\MONITORIZACION REACTIVA\ENTORNOS PORTUARIOS\LIMPIEZA DE RESIDUOS\DETECCION DE RESIDUOS