Browsing by Author "Zambrano Varela, Francisco Alexander"

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    Modelo predictivo en telemetría mediante técnicas de aprendizaje automático para anticipar degradación del agua en acuicultura
    (Quevedo:UTEQ, 2024) Zambrano Varela, Francisco Alexander; Salinas Buestan, Néstor Rafael
    La presente investigación introduce una estrategia innovadora para mejorar la gestión de la calidad del agua en entornos de acuicultura mediante el empleo de métodos de aprendizaje automático. Se utilizó un sistema telemétrico para la recolección y monitoreo de datos ambientales tales como pH, temperatura, turbidez y tds. La pieza central de este estudio es el desarrollo de un modelo predictivo basado en la telemetría, el cual aprovecha estos datos para prever cambios en la calidad del agua. Se pusieron a prueba varios algoritmos de aprendizaje automático, incluyendo Random Forest, Gradient Boosting, Regresión Polinomial, Regresión Lineal y k-Nearest Neighbors. Tras exhaustivas pruebas, se determinó que Random Forest destacó como el algoritmo más eficaz, logrando una precisión extraordinaria de 0.999 con un tiempo de entrenamiento de apenas 12 segundos. Este modelo permite la detección proactiva de condiciones que podrían conducir a la degradación del hábitat acuático, posibilitando la alerta temprana sobre posibles incidentes. Al anticipar estos eventos, los administradores de recursos acuícolas pueden tomar medidas correctivas de manera oportuna, reduciendo los riesgos asociados con la degradación del agua.