Estudio de un algoritmo basado en redes neuronales convolucionales para la detección de fallas eléctricas
CÓDIGO DE PROYECTO #PE501084375-2023
Información General
Numero de Subvención
PE501084375-2023
Líder de Proyecto
Descripción
Resumen
La pasantía tiene como objetivo estudiar y evaluar un algoritmo basado en redes neuronales convolucionales para la detección de fallas eléctricas y su implementación en dispositivos embebidos. Motivo por el cual, se considera al equipo MAE del Instituto Jean Lamour por ser una de las entidades internacionales especialistas en la generación, test, simulación y desarrollo de sistemas de detección de fallas eléctricas AC y DC, el cual es respaldado por sus alianzas con empresas como Hager Group y AirBus en Europa.
Objetivo General
Estudiar y desarrollar un algoritmo basado en redes neuronales convolucionales para la detección de fallas eléctricas y su implementación en dispositivos embebidos.
Palabras Clave
Redes neuronales, Inteligencia artificial, detección de fallas, sistemas embebidos, PROCIENCIA-CONCYTEC
Tipo de intervención
Intervención
MOVILIZACIONES
Convenio
PROCIENCIA
Entidad ejecutora
Nombre de la Organización
LEZAMA CALVO ,JINMI GREGORY
Dependencia / Unidad
Región
CUSCO
Tipo de organización
PERSONA NATURAL
País
PERÚ
Entidades Asociadas
No aplica para este tipo de intervención.
Equipo Técnico
ROL:
RESPONSABLE TÉCNICO
ENTIDAD:
LEZAMA CALVO ,JINMI GREGORY
Datos actualizados al 31/12/2024
Información Adicional
Área / Subárea OCDE
INGENIERÍA Y TECNOLOGÍA / INGENIERÍAS ELÉCTRICA, ELECTRÓNICA E INFORMÁTICA
País ejecución
FRANCIA
Región ejecución
Periodo de Ejecución
20/12/2023
al 19/08/2024
Disciplina OCDE
TELECOMUNICACIONES
Monto total
Monto total
S/ 33,750.00
Publicaciones
No se encontraron resultados.
Propiedad Intelectual
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Tesis
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Presentaciones Orales
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Datos actualizados al 12/05/2026