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Huaita Bedregal, Asencio Alejandro
Santos Apaza, Yordy Williams
2024-12-20T15:17:57Z
2024-12-20T15:17:57Z
2024
https://hdl.handle.net/20.500.12773/19151
El proyecto se centra en el desarrollo de un prototipo electrónico que utiliza técnicas de machine learning para detectar el estado de descomposición en carne roja, abordando un problema relevante en la seguridad alimentaria y la sostenibilidad. A nivel global, la pérdida de alimentos, especialmente en el sector cárnico, genera efectos económicos y ambientales negativos, incluyendo emisiones significativas de gases de efecto invernadero. En Perú, el consumo de carne ha crecido en las últimas décadas, y con él, la necesidad de garantizar su frescura y seguridad. Sin embargo, en el país existen limitaciones en infraestructura de refrigeración y conservación, particularmente en zonas rurales y mercados informales, lo cual incrementa el riesgo de descomposición antes de que la carne llegue al consumidor. El prototipo propuesto incorpora sensores electrónicos que miden parámetros, todos ellos indicadores relevantes del estado de descomposición en la carne. Los datos recopilados son procesados mediante un modelo de machine learning, diseñado para identificar patrones de descomposición con alta precisión y en tiempo real. Esto permite una respuesta rápida para la identificación de carne en mal estado, minimizando el desperdicio y contribuyendo a la seguridad alimentaria. El prototipo consta principalmente de sensores de gas MQ 2,5,7 y 135 y el sensor de color TCS3200, para la adquisición de datos de la carne. Para la implementación del algoritmo se utilizó los modelos de machine learning K-Nearest Neighbor (KNN) y Support Vector Machine (SVM), obteniendo una precisión de clasificación del prototipo de 98.90625%. (es_PE)
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Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa (es_PE)
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http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/ (es_PE)
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa (es_PE)
Repositorio Institucional - UNSA (es_PE)
Machine learning (es_PE)
descomposición de carne (es_PE)
internet de las cosas (IoT) (es_PE)
Diseño e implementación de un prototipo electrónico usando machine learning para la identificación del estado de descomposición de carne roja (es_PE)
info:eu-repo/semantics/bachelorThesis (es_PE)
Universidad Nacional de San Agustín de Arequipa.Facultad de Ingeniería de Producción y Servicios (es_PE)
Ingeniería en Telecomunicaciones (es_PE)
Ingeniero en Telecomunicaciones (es_PE)
PE (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.05 (es_PE)
https://purl.org/pe-repo/renati/level#tituloProfesional (es_PE)
29309784
https://orcid.org/0000-0003-2819-1745 (es_PE)
71504356
613096 (es_PE)
Borja Murillo, Juan Guillermo
Orihuela Ordoñez, Nancy Ivon
Huaita Bedregal, Asencio Alejandro
https://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis (es_PE)
Pública



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