1/7/2022

La formación de nuevas partículas atmosféricas (FNP) es un fenómeno de gran importancia en el sistema de aerosoles de la Tierra. Las partículas atmosféricas de esta clase son creadas por procesos químicos y físicos complejos, a diferencia de las partículas primarias, como por ejemplo el hollín, el polvo, la ceniza, etc. Su comprensión es limitada en parte por la elaboración de mediciones cuantificadas a partir de los datos medidos de evolución de densidad de partículas de diversos tamaños (incluso nanométricos). El análisis manual de las mediciones hace que los resultados obtenidos dependan fuertemente de la subjetividad humana, aun siguiendo los protocolos de forma estricta. Datos como la frecuencia de tales eventos o la velocidad promedio de formación son altamente variables.

En esta charla se presenta el uso de los Modelos Ocultos de Markov (MOM) para detectar de forma automática los instantes donde efectivamente se produjo un evento de FNP. Los resultados obtenidos muestran que los MOM pueden ser utilizados efectivamente para la detección de este tipo de eventos en forma objetiva y efectiva, con baja complejidad tanto para crear el sistema como para su uso. Las ventajas de una detección automática comparada con la decisión manual serán discutidas de un modo general para su aplicación a otras señales.

Soy ingeniera electrónica y doctora de la UBA, mi especialidad es el procesamiento de señales, en especial el procesamiento de la señal de habla. También dirigí o asesoré tesistas en otras disciplinas como automatización de detección de eventos de formación de partículas atmosféricas, medición de espesor aórtico en pacientes infartados, o determinación de instantes de apoyo de pie en marcha mediante sensores de posición en tórax.