Inteligencia computacional en ciudades inteligentes: modelo práctico aplicando tecnologías convergentes y predicción de erosión costera

Autores
Molina, Daniel; Valdéz, Jorge; Villagra, Andrea; Pandolfi, Daniel Raúl; Leguizamon, Gisela
Año de publicación
2026
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
Este artículo presenta dos líneas de investigación orientadas a la aplicación de inteligencia computacional en problemáticas urbanas y ambientales de la región patagónica. La primera propone un modelo práctico que combina una arquitectura para ciudades inteligentes y tecnologías convergentes —IoT, Edge Computing, Big Data e inteligencia computacional— para estimar el impacto de su implementación en ámbitos urbanos, guiado por los indicadores de rendimiento (KPI) propuestos por la Unión Internacional de Comunicaciones (UIT). La segunda desarrolla un sistema predictivo de erosión costera que integra imágenes satelitales SAR de la misión SAOCOM (CONAE) con datos oceanográficos nacionales mediante arquitecturas híbridas de redes neuronales convolucionales y memoria a largo-corto plazo (CNN-LSTM), orientado a anticipar cambios morfológicos críticos en las costas patagónicas, especialmente en el Golfo San Jorge. Ambas líneas convergen en el uso de la inteligencia computacional como herramienta central para la gestión inteligente y sustentable.
Red de Universidades con Carreras en Informática
Materia
Ciencias Informáticas
Ciudades inteligentes
Inteligencia computacional
Ecosistema tecnológico convergente
Erosión costera
SAOCOM
Aprendizaje profundo
CNN-LSTM
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
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description Este artículo presenta dos líneas de investigación orientadas a la aplicación de inteligencia computacional en problemáticas urbanas y ambientales de la región patagónica. La primera propone un modelo práctico que combina una arquitectura para ciudades inteligentes y tecnologías convergentes —IoT, Edge Computing, Big Data e inteligencia computacional— para estimar el impacto de su implementación en ámbitos urbanos, guiado por los indicadores de rendimiento (KPI) propuestos por la Unión Internacional de Comunicaciones (UIT). La segunda desarrolla un sistema predictivo de erosión costera que integra imágenes satelitales SAR de la misión SAOCOM (CONAE) con datos oceanográficos nacionales mediante arquitecturas híbridas de redes neuronales convolucionales y memoria a largo-corto plazo (CNN-LSTM), orientado a anticipar cambios morfológicos críticos en las costas patagónicas, especialmente en el Golfo San Jorge. Ambas líneas convergen en el uso de la inteligencia computacional como herramienta central para la gestión inteligente y sustentable.
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