Manizales es una ciudad que presenta una topografía abrupta, además de diversos patrones climáticos. Estos factores detonan en desastres
naturales relacionados con eventos meteorológicos. Por tal motivo, la ciudad se ha convertido en objeto de estudios climáticos y se ha
implementado una red meteorológica e hidrometeorológica que monitorea distintas variables climáticas con el fin de emitir alertas tempranas. En
este sentido, la identificación de diferentes zonas climáticas, que permitan la caracterización de microclimas en la ciudad, permitirá tener
predicciones de precipitación diferenciadas para las diferentes áreas, en contraste con el sistema del IDEAM. En la actualidad no existe un sistema
de predicción de precipitación que se ajuste a las características climáticas de la ciudad. Esta caracterización permitirá desarrollar un prototipo de
predicción de precipitación en Manizales, que favorecería el desarrollo futuro de sistemas predictivos para la prevención de desastres ocasionados
por fenómenos meteorológicos. En una ciudad como Manizales, que presenta un alto índice de vulnerabilidad en cuanto a desastres producidos
por estos fenómenos, un sistema predictivo de precipitación puede significar poder alertar a la comunidad sobre posibles riesgos y mejorar la
capacidad de gestionarlos. Esta propuesta investigativa pretende desarrollar, mediante técnicas de Inteligencia Artificial, un prototipo de software
para la caracterización de microclimas y predicción de precipitación en la ciudad de Manizales.
Desarrollo de un prototipo de software para la caracterización de microclimas y aplicación de técnicas de predicción de precipitación en la ciudad de Manizales mediante el uso de algoritmos de inteligencia artificial
- Código: 49288
- Fecha del proyecto: Desde octubre 23 de 2020 hasta octubre 30 de 2023
- Financiado por: Universidad Nacional de Colombia - Sede Manizales
Proyecto de investigación
Equipo participante en este proyecto
Néstor Darío Duque Méndez
Investigador SeniorDoctor en Ingeniería
Cvlac
Orcid
Google Schoolar
Research Gate
Par del MEN
Par Minciencias
ndduqueme@unal.edu.co
Profesor Titular de la Universidad Nacional de Colombia. Coordinador del Grupo de Investigación de Ambientes Inteligentes Adaptativos GAIA. Doctorado en Ingeniería de la Universidad Nacional de Colombia con tesis doctoral obtenida con mención Cum Laude. Áreas de investigación Inteligencia artificial, análisis de datos, aplicaciones sociales de ICT and informática educativa. Autor de numerosos artículos en revistas científicas y capítulos de libros. Ponente en importantes eventos nacionales e internacionales; líder en formulación y desarrollo de proyectos de investigación nacionales e internacionales, miembro de comités académicos de una decena de revistas nacionales e internacionales; evaluador académico en programas académicos de posgrados y eventos académicos especializados. Ha recibido varios premios académicos en la Universidad Nacional de Colombia: Investigación Meritoria y Academia la Medalla al Mérito Universitario de la Universidad Nacional de Colombia.
Grupos de Investigación
- Grupo de Investigación en Ambientes Inteligentes Adaptativos GAIA (lider de grupo)
Líneas de investigación
- Análisis y Minería de Datos (coordinador de línea)
- Inteligencia Artificial (coordinador de línea)
- Tecnologías Asistivas
- TIC en Educación y Sistemas Adaptativos
Proyectos
- Desarrollo de un prototipo de software para la caracterización de microclimas y aplicación de técnicas de predicción de precipitación en la ciudad de Manizales mediante el uso de algoritmos de inteligencia artificial (responsable del proyecto)
- Diseño y validación de dispositivos electrónicos E-SPPB para la evaluación de la capacidadfuncional en adultos mayores del departamento de Caldas (responsable del proyecto)
- Prototipo para Detección de ataques de DDoS (Denegación de Servicios Distribuida)basado en aprendizaje de máquina en una arquitectura orientada a servicios en la nube (responsable del proyecto)
- Sistema de apoyo para alertas tempranas de posibles contagios mediante técnicas de análisis de datos. (responsable del proyecto)
- Tecnologías para apoyo a procesos de aprendizaje en la Universidad Nacional de Colombia -Sede Manizales (responsable del proyecto)
- Aplicación de Inteligencia Artificial a la Inversión en el Mercado de Valores, a través deActivos de Renta Variable
- Construcción de una herramienta tecnológica para detección y atención de estudiantes con dificultades específicas de aprendizaje.
- Entorno informático inclusivo para el apoyo a niños con dificultades específicas de aprendizaje
- Fortalecimiento docente desde la Alfabetización Mediática Informacional y la CTel, como estrategia didáctico-pedagógica y soporte para la recuperación de la confianza del tejido social afectado por el conflicto.