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Detection and Classification of Fish Species Through Hydroacoustics Using Artificial Intelligence: A Systematic Literature Review
Full text linkEsta revisión sistemática tiene como objetivo identificar y analizar estudios que han utilizado IA para la detección y clasificación de especies de peces a través de la hidroacústica. Se recopilaron y evaluaron investigaciones recientes para comprender las técnicas de IA aplicadas, los tipos de datos hidroacústicos utilizados, los desafíos enfrentados y las soluciones propuestas en este campo emergente.En este artículo se han revisado en la literatura científica las publicaciones referidas al uso de IA para la detección de especies de peces utilizando técnicas hidroacústicas.En el proceso de análisis de los artículos se observó un uso escaso de bancos de sonidos existentes y la inexistencia de frameworks de desarrollo para la detección de especies acuáticas.This systematic review aims to identify and analyze studies that have used AI for the detection and classification of fish species through hydroacoustics. Recent research was collected and evaluated to understand the AI techniques applied, the types of hydroacoustic data used, the challenges encountered, and the proposed solutions in this emerging field.This article reviews scientific publications related to the use of AI for fish spe-cies detection using hydroacoustic techniques.During the analysis of the articles, a limited use of existing sound databases was observed, as well as the absence of development frameworks for the detection of aquatic species
Comparison between evolutionary algorithms and Reinforcement Learning for workflow autoscaling on Cloud
Full text linkEn los últimos años, muchos experimentos científicos son realizados por medio de workflows científicos. Estas tecnologías facilitan la realización de experimentos que son computacionalmente intensivos, y que muchas veces requieren ser ejecutados en Clouds públicas. Esto hace que optimizar la ejecución de estas aplicaciones sea un problema desafiante debido a que la virtualización de recursos en Cloud crea necesidades de planificación a la vez de representar incertidumbre en la ejecución. Por este motivo, se han usado heurísticas y metaheurísticas para este problema. En particular, se ha intentado resolver el problema usando técnicas de Aprendizaje por Refuerzo y algoritmos evolutivos. En este trabajo se presenta un problema markoviano de decisión para resolver este problema desde el punto de vista de Aprendizaje por Refuerzo. En conjunto con este modelado, se presenta también una variación que permite abordar el mismo problema como un algoritmo evolutivo multiobjetivo. Estas dos estrategias son comparadas usando 4 workflows de referencia de la literatura, utilizando el simulador CloudSimPlus y máquinas virtuales presentes en Amazon. Para este análisis se estudia el costo monetario de ejecución, el tiempo total de ejecución (makespan) y la norma L2 de estas dos métricas.In recent years, many scientific experiments have been performed using scientific workflows. These technologies facilitate the performance of computationally intensive experiments, which often require to be executed on public Clouds. Optimizing these applications becomes a challenging problem since resource virtualization demands scheduling needs to be satisfied, at the same time it has to deal with uncertainties during execution. For this reason, heuristic and metaheuristic solutions have been proposed to this problem. Indeed, Reinforcement Learning and evolutionary algorithms have been used to tackled this problem. This paper presents a Markovian Decision Problem that can be used to solve this problem using Reinforcement Learning. Additionally, a variation of this modeling is introduced to solve the same problem using multi-objective evolutionary algorithms. These two strategies are compared using 4 benchmark workflows using the simulator CloudSimPlus and virtual machines present on Amazon public clouds. Total monetary cost of the execution, total execution time (i.e. makespan), and the L2 norm of these two quantities are used for the comparative analysis
Automatic Voice Disorder Detection from a Practical Perspective
Full text linkLos trastornos de la voz, como la disfonía, son frecuentes y en muchos casos, no reciben tratamiento hasta que se vuelven graves. Facilitar su detección podría contribuir a un diagnóstico temprano y a un tratamiento oportuno. En este estudio, abordamos los aspectos prácticos de la detección automática de trastornos de la voz (AVDD). Los datos anotados para trastornos de la voz suelen ser escasos debido a los desafíos involucrados en la recolección y anotación de dichos datos. Sin embargo, existen algunos conjuntos de datos relativamente grandes disponibles para un número reducido de dominios. En este con- texto, proponemos el uso de una combinación de datos fuera del dominio y dentro del dominio para entrenar un sistema AVDD basado en redes neuronales profundas, y ofrecemos orientación sobre la cantidad mínima de datos dentro del dominio necesarios para lograr un rendimiento aceptable. Además, proponemos el uso de una métrica basada en cos- tos, el costo esperado normalizado (EC), para evaluar el rendimiento de los sistemas AVDD de manera que refleje de cerca las necesidades de la aplicación. Como beneficio adicional, las decisiones óptimas para el EC pueden tomarse de forma fundamentada mediante la teoría de decisión de Bayes. Finalmente, argumentamos que, para aplicaciones médicas como AVDD, las decisiones categóricas deben ir acompañadas de puntuaciones interpretables que reflejen la confianza del sistema. Aquí mostramos que añadir una etapa de calibración entrenada con una pequeña cantidad de datos dentro del dominio puede mejorar estos modelos y apoyar a los profesionales en su toma de decisiones.Voice disorders, such as dysphonia, are common and often go untreated until they become severe. Assisting the detection of voice disorders could facilitate early diagnosis and subsequent treatment. In this study, we address the practical aspects of automatic voice disorders detection (AVDD). Data annotated for voice disorders is usually scarce due to challenges involved in data collection and annotation of such data. However, some relatively large datasets are available for a reduced number of domains. In this context, we propose using a combination of out- of-domain and in-domain data for training a deep neural network-based AVDD system and offer guidance on the minimum amount of in-domain data required to achieve acceptable performance. Further, we propose the use of a cost-based metric, the normalized expected cost (EC), to evaluate performance of AVDD systems in a way that closely reflects the needs of the application. As an added benefit, optimal decisions for the EC can be made in a principled way given by Bayes decision theory. Finally, we argue that for medical applications like AVDD, the categorical decisions need to be accompanied by interpretable scores that reflect the confidence of the system. Here, we show that adding a calibration stage-trained with a small amount of in-domain data can improve these models and support professionals in their decision-making
Visual search on natural images: Incorporating noise as a model of human variability
Full text linkLa búsqueda visual es fundamental en la interacción cotidiana entre los humanos y su entorno que involucra movimientos oculares secuenciales. Diversos modelos computacionales intentan emular este comportamiento imitando los mecanismos cognitivos involucrados en la percepción de imágenes naturales. A pesar de los avances en neurociencia, la búsqueda visual sigue siendo un proceso complejo y no completamente caracterizado. Un aspecto clave de la cognición humana que suele pasarse por alto es el papel del ruido, especialmente en tareas de exploración y toma de decisiones. Distintas fuentes de ruido generan variabilidad en los tiempos de respuesta, provocan errores y podrían explicar diferencias individuales entre participantes. En este trabajo proponemos una versión modificada del modelo Entropy Limit Minimization (ELM) que, si bien es determinista, introduce aleatoriedad mediante semillas derivadas tanto de la imagen de entrada como del participante para capturar mejor dicha variabilidad humana. Exploramos distintas estrategias de inyección de ruido, incluyendo agregado de ruido a la prior de la imagen, al mapa de ganancia de información y al desplazamiento aleatorio de las fijaciones. La evaluación con métricas del benchmark VISIONS mostró que alterar el prior fue la estrategia que más se acercó a la variabilidad humana.Visual search is crucial in daily human interaction with the environment, involving sequential eye movements. Computational models attempt to replicate this behavior by mimicking cognitive mechanisms used during natural image perception. Despite advances in neuroscience, visual search remains complex and not fully characterized. One key aspect of human cognition often overlooked is the role of noise, particularly in exploration and decision-making. Different sources of noise cause variability in response times, provoke mistakes, and may also explain individual differences between participants. We propose a modified version of the Entropy Limit Minimization (ELM) model to better capture human variability in visual search. Although deterministic, our model introduces randomness through seeds derived from both the input image and the participant. We explore several noise injection strategies to the model, including adding noise to the image prior, the information gain map, and the overshooting of saccades via random offsets. To evaluate variability, we use metrics from the VISIONS benchmark, repeating model runs with different seeds. Notably, adding noise in the prior of the model yielded the closest approximation to human variability. However, the results show that adding different types of noise helps the model approximate human variability in most cases
Análisis de variabilidad climática en Paraje Kilka y Campo de Veranada: Degradación de suelos e incidencia sobre actividades regionales
No full textEl trabajo se realizó en el sector centro occidental de la provincia de Neuquén. El Paraje Kilka es un asentamiento de trashumancia ubicado a más de treinta kilómetros al este de Villa Pehuenia. En el paraje convergen los Arroyos Cochico Chico y Grande, cuyas aguas provienen del deshielo de cabeceras ubicadas dentro de un gran valle de origen fluvial socavado originalmente por las últimas glaciaciones del Pleistoceno. En este trabajo, se realiza el estudio, mediante propiedades magnéticas de dos testigos tomados en el área, para validar los datos extraı́dos del análisis magnético y compararlos con datos climáticos obtenidos de estaciones meteorológicas instaladas en la zona. Por último, se correlacionan los resultados con el análisis geoquı́mico de los testigos
Estudio de sensibilidad de la precipitación mensual esperada en años El Niño
Full text linkEl análisis estadı́stico de la señal climática de un forzante remoto en una determinada región puede estar influenciado por el perı́odo de estudio, la base de datos utilizada, etc. En este trabajo se evalúa la sensibilidad del análisis de composites de las anomalı́as de precipitación en el Sudeste de Sudamérica según las distintas fases del fenómeno de El Niño-Oscilación del Sur. Para ello se llevó a cabo un análisis comparativo a partir de distintas bases de datos; para la escala trimestral y mensual; y para distintas intensidades del ı́ndice El Niño Oceánico (ONI, por sus siglas en inglés). A su vez, se analizó la variabilidad año a año y la sensibilidad a la ocurrencia de algún evento extremo puntual. Entre los principales resultados se destaca que las regiones con mayor señal presentan mayor robustez en los composites, principalmente en cuanto a las bases de datos y el perı́odo utilizado. La diferencia entre el análisis a escala mensual y trimestral resulta de especial reunión importancia para los sectores productivos en los que un cambio de anomalı́as durante el trimestre analizado puede cambiar las decisiones de los usuarios
Ajuste del caudal máximo anual con la función general de valores extremos en contexto no-estacionario
Full text linkLa variabilidad climática y el cambio climático desafı́an los supuestos de estacionariedad, dando lugar al desarrollo de nuevos métodos para la estimación de los parámetros de las funciones de distribución. El objetivo es identificar la presencia de no-estacionariedad en una serie temporal de caudal máximo anual regional y modelar los extremos hidrológicos en un contexto no estacionario. Para ello, se emplearon diversas técnicas estadı́sticas de detección de tendencia y saltos abruptos. Se ajustó la función general de valores extremos mediante el método de máxima verosimilitud, considerando la anomalı́a de temperatura superficial del mar en la región 3.4 del océano Pacı́fico ecuatorial como co-variable. Se identificó una tendencia significativa y saltos en los años 1971 y 2007. El modelo no estacionario presentó un mejor ajuste de los datos observados, y los cuantiles estimados representan la variabilidad interanual de la serie. Estos resultados aportan información para la planificación de los recursos hı́dricos en un contexto de variabilidad climática
Distribución de nutrientes en marismas de la Reserva Natural Bahı́a San Blas
Full text linkLas marismas constituyen uno de los principales humedales costeros cuyo funcionamiento hidrológico está ı́ntimamente ligado a los flujos mareales. Uno de los principales servicios ecosistémicos de estos humedales es la regulación del contenido de macro y micronutrientes. La Reserva Natural Bahı́a San Blas es un área protegida que comprende ambientes de planicies intermareales asociados a ambientes de marismas producto de la evolución geomorfológica del área durante el Cuaternario. La hidrologı́a del área está condicionada tanto por los aportes desde flujos mareales como por las variables climáticas asociadas a la evapotranspiración. El objetivo del trabajo fue caracterizar la distribución de nutrientes en las planicies intermareales asociadas a ambientes de marismas. Se diseñó una red de monitoreo que comprende puntos de muestreo de agua superficial y subterránea somera ubicados en los distintos sectores del humedal (planicie intermareal y zonas adyacentes a esta) y agua de mar. Durante el muestreo se determinó en campo el pH y conductividad eléctrica (CE) del agua con un equipo portátil. En las muestras extraı́das se determinó el contenido de fósforo total (Pt), fósforo reactivo soluble (Ps), nitrato (NO3-), nitrito (NO2-) y amonio (NH4+). Los resultados expuestos evidencian que el humedal costero constituye un ambiente intermareal con marismas asociadas donde los aportes de N y P derivarı́an no solo de fuentes antrópicas sino también de fuentes naturales como la atmosférica y la degradación de la materia orgánica propia del ambiente y en el caso de la marisma y planicie fangosa también del flujo mareal y descarga de agua subterránea. Los resultados obtenidos constituyen una base de datos de importancia para la gestión de estas áreas de humedales costeros que alojan reservas naturales
Implementación de tecnología en los procesos de orientación dentro de la orientación costarricense
Full text linkThis article examines the use of technologies in guidance processes during 2020, a year marked by a pandemic that drove an educational reinvention based on digital tools. With a qualitative approach and a phenomenological design, interviews were conducted with 11 guidance professionals. The information was organized and coded to identify actions, methods, and benefits related to technological incorporation. Interventions focused on vocational guidance, information dissemination and the creation of online communities, using tools such as WhatsApp, Teams, videos, images, and large-scale virtual activities. Strengths included self-directed learning, overcoming challenges, and cost reduction. However, limitations also emerged, such as technological unfamiliarity, lack of human contact, and the digital divide. The main purpose was to promote well-being, communication, and connection with the student population. While the potential of technology in guidance is recognized, the need to evaluate the effectiveness of these strategies is emphasized. Significant challenges persist, such as overcoming the digital divide and ensuring a balance between technological use and human contact, key elements for more effective implementation in the future.Este artículo analiza el uso de tecnologías en los procesos de orientación durante 2020, un año marcado por una pandemia que impulsó una reinvención educativa basada en herramientas digitales. Con enfoque cualitativo y diseño fenomenológico, se realizaron entrevistas a 11 profesionales en orientación. La información se organizó y codificó para identificar acciones, métodos y beneficios relacionados con la incorporación tecnológica. Las intervenciones se centraron en orientación vocacional, distribución de información y creación de comunidades en línea, utilizando herramientas como WhatsApp, Teams, videos, imágenes y actividades masivas virtuales. Entre las fortalezas se destacan el aprendizaje autodidacta, la superación de desafíos y la reducción de costos. No obstante, surgieron limitaciones, como el desconocimiento tecnológico, la falta de contacto humano y la brecha digital. El propósito principal fue promover bienestar, comunicación y conexión con la población estudiantil. Si bien se reconoce el potencial de la tecnología en la orientación, se enfatiza la necesidad de evaluar la efectividad de estas estrategias. Persisten desafíos significativos, como superar la brecha digital y garantizar un equilibrio entre el uso tecnológico y el contacto humano, elementos clave para una implementación más eficaz en el futuro
Responsabilidad social empresarial, principios Ruggie y Buen Vivir en la Agenda del Desarrollo Sostenible: Un análisis con perspectiva de género(s) y derechos humanos
Full text linkThe present analysis aims to critically explore the intricate relationship between human rights and business activities, focusing on corporate social responsibility, the Ruggie principles and Good Living as possible parameters of legal and political analysis for the Development agenda. Sustainable. To achieve this objective, we will qualitatively explore, using bibliographic resources and a dialectical method, a paradigmatic case resolved by the Inter-American Court of Human Rights under the title "Employees of the Santo Antônio de Jesus Fire Factory and their Relatives vs. Brazil." Through its examination, we will reflect on different theoretical and practical categories that are important in this area: gender (in)equalities, employment discrimination, the theory of Drittwirkung, the Ruggie principles, the theory of Stakeholders, Good Living and the human right to sustainable development.El presente análisis se propone explorar de manera crítica la intrincada relación entre los derechos humanos y las actividades empresariales, centrándose en la responsabilidad social empresarial, los principios Ruggie y el Buen Vivir como posibles parámetros de análisis jurídico y político para la Agenda del Desarrollo Sostenible. Para lograr este objetivo exploraremos cualitativamente con recursos bibliográficos y método dialéctico, un caso paradigmático resuelto por la Corte Interamericana de Derechos Humanos bajo el título “Empleados de la Fábrica de Fuegos de Santo Antônio de Jesus y sus Familiares vs. Brasil”. A través de su examen reflexionaremos sobre distintas categorías teóricas y prácticas que revisten importancia en este ámbito: (des)igualdades de género, discriminación laboral, la teoría de la Drittwirkung, los principios Ruggie, la teoría de los Stakeholders, el Buen Vivir y el derecho humano al desarrollo sostenible