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Autor(es):	Ierache, Jorge Salvador Soligo, Pablo Merkel, Germán
Título:	Aprendizaje automático para el control del estado de salud en sistemas Aeroespaciales
Director(es):	Ierache, Jorge Salvador Soligo, Pablo
Descriptores y temas:	MODELADO DE DATOS EVALUACION DE LA TECNOLOGIA TELECOMUNICACIONES INDUSTRIA AEROESPACIAL
Editor:	Universidad Nacional de La Matanza. Departamento de Ingeniería e Investigaciones Tecnológicas
Referencia sugerida:	Ierache, J. S., Soligo, P. y Merkel, G. (2021). Aprendizaje automático para el control del estado de salud en sistemas Aeroespaciales (Informe C-230). Universidad Nacional de La Matanza. http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/1993
Resumen y filiaciones:	El presente proyecto demuestra el potencial del aprendizaje automático para la detección temprana de anomalías mediante el control del estado de salud en sistemas Aeroespaciales. En muchos casos estas no pueden ser detectadas con un simple control de límites y el aprendizaje automático, sensible al contexto, los estados y las consecuentes correlaciones pueden ser un aliado de valor. La nula disponibilidad de conjuntos de datos etiquetados y la ausencia de datos históricos en misiones de nanosatélites ha sido el principal obstáculo a la hora de profundizar en estas técnicas. La selección de modelos ha sido un proceso manual, aunque si se pudo automatizar la parametrización sobre un modelo en particular. Fil: Ierache, Jorge Salvador. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina. Fil: Soligo, Pablo. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina. Fil: Merkel, Germán. Universidad Nacional de La Matanza; Argentina.
URI:	http://repositoriocyt.unlam.edu.ar/handle/123456789/1993
Aparece en las colecciones:	Investigaciones

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