Modelo de predicción de derrames de petróleo utilizando Inteligencia Artificial
DOI:
https://doi.org/10.15381/risi.v15i1.23752Palabras clave:
Inteligencia Artificial, Derrames de Petróleo, Desastres EcológicosResumen
La presente investigación se enfocó en el análisis de las variables que conllevaron a los derrames de petróleo ocurridos durante los años 1900 al 2019 en el estado de New York de Norteamérica. Según la ley y los reglamentos estatales de este país, los derrames que podrían contaminar las tierras o las aguas del estado deben ser informados por el causante del derrame (en algunos casos, por cualquier persona que tenga conocimiento de la contaminación). Cada registro de derrame incluye: información administrativa (región y código único de derrame), tipo de instalación, fecha/hora del derrame, ubicación, factor contribuyente, fuente y causa del derrame, tipo de material derramado, cantidad derramada y recuperada, cuerpos de agua superficiales afectados, fecha de cierre (actividad de limpieza terminada) y Costo Ambiental. Con dicha información se desarrollaron modelos de predicción de Inteligencia Artificial y se determinó, por su mayor exactitud, al modelo de Árbol de Decisión como el predictor más idóneo de futuros desastres ecológicos.
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Derechos de autor 2022 Alexander Inga Alva
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