Registro de resúmenes

Reunión Anual UGM 2024


GEOH-3

 Resumen número: 0002  |  Resumen aceptado  
Presentación oral

Título:

APRENDIZAJE POR REFUERZO PARA LA GESTIÓN DE CUENCAS HIDROGRÁFICAS Y ACUÍFEROS: UNA PERSPECTIVA A NIVEL NACIONAL EN MÉXICO CON ÉNFASIS EN BAJA CALIFORNIA SUR

Autores:

1 Roberto Ortega ← Ponente
Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, CICESE
ortega@cicese.mx

2 Dana Carciumaru
Centro de Investigación Científica y de Educación Superior de Ensenada, CICESE, Unidad La Paz; CONAHCYT
carciumaru@cicese.mx

3 Alexandra Cazares ED
Universidad Autonoma de Baja California Sur
ad.cazares@uabcs.mx

Sesión:

GEOH Geohidrología Sesión regular

Resumen:

El Aprendizaje por Refuerzo (RL, por sus siglas en inglés) es un método que enseña a los agentes a tomar decisiones informadas en diversos entornos a través de ensayo y error, con el objetivo de maximizar una función de recompensa y descubrir la función Q-learning óptima para la toma de decisiones. En este estudio, aplicamos RL a una simulación de gestión del agua basada en reglas, utilizando un enfoque de aprendizaje profundo para la función de valor Q-learning. El modelo de RL entrenado puede aprender del entorno y tomar decisiones en tiempo real. Nuestro enfoque ofrece un método imparcial para analizar escenarios complejos de cuencas hidrográficas, proporcionando una función de recompensa como métrica analítica al mismo tiempo que se optimiza el tiempo de toma de decisiones. En general, este trabajo subraya el potencial del RL para abordar problemas complejos, que requieren exploración, toma de decisiones secuenciales y aprendizaje continuo. Variables externas como cambios en políticas, que no se integran fácilmente en el modelo, pueden influir sustancialmente en los resultados. Una vez establecido un modelo con los estados y acciones mínimos requeridos, el proceso de aprendizaje subsiguiente es relativamente sencillo, dependiendo de la selección de algoritmos de modelos de RL apropiados. Su aplicación depende del problema específico. El principal desafío en este enfoque de modelado radica en la definición del modelo, específicamente en el diseño de agentes y acciones que se apliquen a escenarios complejos. Nuestro ejemplo específico fue diseñado para abordar los desafíos recientes de toma de decisiones relacionados con la construcción de presas debido a la escasez de agua. Presentamos dos ejemplos: uno desde una perspectiva nacional en México y otro centrado en Baja California Sur, el estado con mayor estrés hídrico. Nuestros resultados demuestran nuestra capacidad para priorizar eficazmente las cuencas hidrográficas para obtener los mayores beneficios, especialmente en la construcción de presas.





Reunión Anual UGM 2024
27 de Octubre al 1 de Noviembre
Puerto Vallarta, Jalisco, México