Diseño de un prototipo basado en inteligencia artificial para el aviso anticipado de problemas meteorológicos y ayuda a la planificación de las actividades de las personas del municipio de Aránzazu
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Fecha
2023
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Editor
Ediciones Universidad Simón Bolívar
Facultad de Ingenierías
Facultad de Ingenierías
Resumen
El objetivo de este artículo es presentar la recopilación de datos meteorológicos mediante el uso de inteligencia artificial y sensores especializados para la creación de un modelo de árboles de búsqueda. Se explora la aplicación de la inteligencia artificial en el ámbito meteorológico, centrándose en variables como la temperatura, la humedad, el viento y el pronóstico del tiempo. Los modelos son validados con estadísticas meteorológicas actuales, y la información se presenta a través de una interfaz visual que se encuentra conectada al sistema de monitoreo de sensores en tiempo real. Además, se ha desarrollado un software optimizado utilizando algoritmos en JavaScript (React y Node.js) para mejorar la visualización de los datos. Se llevaron a cabo pruebas rigurosas para asegurar que el sistema proporcione información en tiempo real y permita un control completo sobre los datos meteorológicos.
The objective of this article is to present the collection of meteorological data using artificial intelligence and specialized sensors to create a decision tree model. It explores the application of artificial intelligence in meteorology, focusing on variables such as temperature, humidity, wind, and weather forecasts. The models are validated with current meteorological statistics, and the information is presented through a visual interface connected to the real-time sensor monitoring system. In addition, optimized software was developed using JavaScript algorithms (React and Node.js) to enhance data visualization. Rigorous testing was conducted to ensure that the system provides real-time information and allows full control over meteorological data.
The objective of this article is to present the collection of meteorological data using artificial intelligence and specialized sensors to create a decision tree model. It explores the application of artificial intelligence in meteorology, focusing on variables such as temperature, humidity, wind, and weather forecasts. The models are validated with current meteorological statistics, and the information is presented through a visual interface connected to the real-time sensor monitoring system. In addition, optimized software was developed using JavaScript algorithms (React and Node.js) to enhance data visualization. Rigorous testing was conducted to ensure that the system provides real-time information and allows full control over meteorological data.
Descripción
Palabras clave
Datos meteorológicos, Inteligencia artificial, Modelo de árboles de búsqueda, Monitoreo de sensores, Visualización de datos, Meteorological data, Artificial intelligence, Decision tree model, Sensor monitoring, Data visualization