Evaluación de AIoT en modelos computacionales en la nube cloudy en el borde de la red edge

Resumen: A nivel global, el COVID-19 ha provocado graves daños a la salud, se han infectado centenas de millones de personas y ha causado la muerte de millones de ellas. Los programas de vacunación de cada gobierno ha ninfluido en el decaimiento de estos índices; sin embargo, la aparición de nuevas mutaciones del coronavirus, mucho más contagiosas,han causado preocupación sobre la efectividad de las vacunas. Frente a esta situación, el uso de mascarillas sigue siendo eficaz para prevenirla transmisión y contagio del COVID-19. Lo que hagenerado una creciente demanda de servicios de detección automática de mascarillas, que permita recordara las personas la importancia del uso de estas. En este trabajo se plantea un análisis del desempeño de un sistema para la detección del uso correcto, inadecuado y sin mascarilla basado en dos modelos computacionales de cloudy edge;con la finalidad de determinar qué modelo seadecua mejor en un entorno real,en base alastres métricas de evaluación:1) confiabilidad del algoritmo de detección, 2)uso de recursos computacionales, y 3) tiempo de respuesta. Los resultados experimentales demuestran que el algoritmo AIoT alcanzó mejor desempeño en el modelo edge en comparación con el modelo cloud.

• Hlavní autor: Quiñonez Cuenca, Felipe David (author)
• Médium: bachelorThesis
• Jazyk: spa
• Vydáno: 2022
• Témata: Inteligencia artificial; Alo T; Magíster en ciencias y tecnologías de la computación; Tesis y disertaciones académicas
• On-line přístup: http://dspace.utpl.edu.ec/handle/20.500.11962/29494