Grado obtenido: Ingeniero/a Electrónico de la Universidad de Buenos Aires]]> Disciplina: Ingeniería Electrónica]]> Fil: Pérez Fogwill, Germán. Universidad de Buenos Aires. Facultad de Ingeniería]]> Calificación: 10 (Diez)]]> La formación de nuevas partículas (FNP) en la atmósfera es un fenómeno de gran importancia en el sistema climático de la Tierra. Para estudiar este fenómeno, se debe medir la concentración numérica de partículas de varios tamaños (incluso nanométricos) durante largos períodos de tiempo. Tradicionalmente, el análisis de los datos requiere una inspección visual manual de las observaciones siguiendo protocolos preestablecidos. Un paso crítico en este análisis es detectar los momentos en los que ocurrieron los eventos de FNP. El análisis manual de las mediciones hace que los resultados obtenidos sean fuertemente subjetivos, incluso si se siguen estrictamente los protocolos establecidos. Por lo tanto, los resultados obtenidos, como la frecuencia de ocurrencia de tales eventos, o la tasa promedio de formación de nuevas partículas, pueden ser muy variables. Para disminuir estas incertidumbres, se desarrollará una nueva metodología para automatizar la detección de los eventos de FNP. En este trabajo se presenta un sistema basado en Modelos Ocultos de Markov (MOM) para detectar automáticamente en largas series de datos los instantes donde ocurrieron eventos de FNP. Se mostrará que es posible construir un sistema de clasificación automático capaz de detectar eventos de FNP de forma objetiva, eficaz y con baja complejidad.]]> Pérez Fogwill, Germán]]>