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dc.contributor.author | Baltodano Zamora, Jefry | |
dc.contributor.author | Irias Méndez, Didier | |
dc.date.accessioned | 2024-03-25T17:50:07Z | |
dc.date.available | 2024-03-25T17:50:07Z | |
dc.date.issued | 2024-03 | |
dc.identifier.uri | xmlui/handle/123456789/496 | |
dc.description.abstract | La gestión eficiente de residuos sólidos sigue siendo un desafío a nivel mundial, así como en Costa Rica, a pesar de los avances en sostenibilidad. Los sistemas municipales de recolección inadecuados y la eliminación inadecuada de desechos persisten como problemas. Este proyecto responde al desafío introduciendo una solución innovadora, consistente en un modelo de Inteligencia Artificial (IA) que utiliza visión por computadora. El modelo se centra en clasificar con precisión los residuos domésticos, como plásticos, cartón, vidrio, latas y papel, para mejorar la eficiencia del reciclaje proporcionando beneficios económicos y sociales. La capacidad del modelo de IA para validar la calidad de los residuos brinda un aporte importante que permite a las empresas y los hogares tomar decisiones informadas sobre la gestión de residuos. El estudio evalúa el rendimiento y la eficacia del modelo en entornos de usuarios específicos. El entrenamiento de modelos implica un cuidadoso preprocesamiento de imágenes y transferencia de aprendizaje con la red neuronal convolucional MobileNetV2, con aumento del conjunto de datos para enriquecer su comprensión de diversos escenarios de desechos. Métricas como la matriz de confusión, F1-Score, precisión y pérdida garantizan una evaluación integral. La implementación del sistema incluye la preparación de datos, la construcción de modelos y el desarrollo de una interfaz amigable utilizando React Native para dispositivos móviles. Los resultados de la evaluación del modelo de IA, junto con los conocimientos de las pruebas controladas con voluntarios, contribuyen a comprender la aplicabilidad y la aceptación por parte de los usuarios de los modelos de IA en la gestión de residuos. | es_MX |
dc.language.iso | es | es_MX |
dc.publisher | Universidad Cenfotec | es_MX |
dc.subject | Aumento de datos | es_MX |
dc.subject | Clasificación de residuos | es_MX |
dc.subject | Gestión de residuos sólidos | es_MX |
dc.subject | MobileNetV2 | es_MX |
dc.subject | Redes convolucionales | es_MX |
dc.subject | Transfer learning | es_MX |
dc.title | PIA02: Desarrollo de un sistema de inteligencia artificial para clasificar el estado de los residuos domésticos reciclables | es_MX |
dc.type | Article | es_MX |