IIGHI   05432
INSTITUTO DE INVESTIGACIONES GEOHISTORICAS
Unidad Ejecutora - UE
congresos y reuniones científicas
Título:
Modelado del riesgo de la vivienda urbana para la salud y empleo de redes neuronales artificiales para su estimación.
Autor/es:
VAZQUEZ, JC; ROJAS, MC; CASTILLO, JJ; CARDENAS, M.
Lugar:
El Calafate
Reunión:
Workshop; XII Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación; 2010
Institución organizadora:
Red UNCI-Universidad Nacional de la Patagonia San Juan Bosco
Resumen:
El presente proyecto se enmarca en una línea de investigación relacionada con la aplicación de técnicas de
aprendizaje automático, a la resolución de problemas de las ciencias sociales. El grupo de investigación
nuclea a investigadores de la UTN y IIGHI-Conicet, y tiene como uno de sus logros la creación de un software
y un modelo computacional que implementa la metodología de estimación del riesgo para la salud de la
vivienda urbana desde el enfoque de la vulnerabilidad social, propuesta por el IIGHI-CONICET. Este
software se ha denominado RVS (por sus siglas de Riesgo, Vivienda y Salud) y esta basado en redes
neuronales artificiales. El dominio del problema del riesgo de la vivienda urbana se supone complejo y no
lineal, y ha sido modelado empleando redes neuronales artificiales que emula una red conceptual de relación
de factores sociales, económicos y demográficos que no se ajusta a los modelos clásicos. El cálculo de un
índice de riesgo permitiría a las autoridades de salud dirigir más acertadamente los fondos disponibles, en la
medida que la metodología sea confirmada por trabajo de campo, tarea que ya está en marcha en varios
países de América Latina.