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Trabajo Fin de Grado

dc.contributor.advisorMartín Prats, María de los Ángeleses
dc.creatorSánchez Sánchez, Esdrases
dc.date.accessioned2021-06-25T17:59:55Z
dc.date.available2021-06-25T17:59:55Z
dc.date.issued2021
dc.identifier.citationSánchez Sánchez, E. (2021). Automatización de diagnósticos mediante el uso de técnicas de Machine Learning. (Trabajo Fin de Grado Inédito). Universidad de Sevilla, Sevilla.
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11441/114873
dc.description.abstractEl avance de los estudios realizados en el campo de la Inteligencia Artificial, así como su implementación directa en la industria está suponiendo un cambio inminente. En la industria aeronáutica la seguridad es un pilar fundamental. Los accidentes aéreos se producen debido tanto al factor humano como al fallo de la maquinaria. Aquí donde el Machine Learning tiene la oportunidad de detectar estos errores y mitigarlos. Algunas de las aplicaciones pueden ser usadas para predecir el mantenimiento de ciertas partes del avión, otras para liberar de carga de trabajo al piloto a la hora de tomar decisiones en situaciones de elevado estrés mediante la indicación por parte de la máquina de la acción más favorable que debe realizar. Mediante el empleo de estas técnicas se puede reducir potencialmente el número de accidentes. En una situación similar a la del piloto se encuentra la tarea de un médico, que también se encarga de proteger y salvar vidas, y para ello la toma de decisiones es fundamental. La motivación del presente trabajo es abordar problemas cercanos a las personas, del día a día. Esto se llevará a cabo mediante el empleo de técnicas de aprendizaje automático, también conocido como Machine Learning.es
dc.description.abstractThe advance of the studies carried out in the field of artificial intelligence as well as the direct implementation in the industry is assuming an imminent change. In the aeronautical industry, safety is a fundamental. Air accidents occur due to both the human factor and the failure of machinery. This is where Machine Learning has the opportunity to detect these errors and mitigate them. Some of the examples may be for the maintenance of certain parts of the aircraft or to relieve the pilot of workload when making decisions in highly stressing situations by indicating him the most favorable action he should take. Through the use of these techniques, the number of accidents can potentially be reduced.A situation which is similar to aircrafts pilots is the role of a doctor, who is also in charge of protecting and saving lives, and for this, decision-making in critical situations is essential. The motivation of this project is to solve problems close to day-to-day life through the use of Machine Learning.es
dc.formatapplication/pdfes
dc.format.extent110es
dc.language.isospaes
dc.rightsAttribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional*
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/*
dc.titleAutomatización de diagnósticos mediante el uso de técnicas de Machine Learninges
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesises
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/publishedVersiones
dc.rights.accessRightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses
dc.contributor.affiliationUniversidad de Sevilla. Departamento de Ingeniería Electrónicaes
dc.description.degreeUniversidad de Sevilla. Grado en Ingeniería Aeroespaciales
dc.publication.endPage90 p.es

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