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Facultad de Ciencias de la Ingeniería

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https://repositorio.uteq.edu.ec/handle/43000/1

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Browsing Facultad de Ciencias de la Ingeniería by Subject "Acuicultura"

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    Internet de las cosas basado en cadenas de bloques para el cultivo de peces”
    (2024) Beltrán Espinoza, Kevin Andrés
    En el cultivo de peces en la universidad técnica estatal de Quevedo específicamente el campus la María cuenta con dispositivos basado en internet de las cosas donde sus operaciones son enviadas a una base de datos en la nube generando problemas de integridad y seguridad, por lo tanto , el objetivo de la presente investigación fue la Integración del Internet de las cosas y las cadenas de bloques para la recolección y gestión de datos en cultivos de peces incrementando la eficiencia operativa y la sostenibilidad del proceso. La metodología adoptada fue cualitativa con un diseño aplicado, centrada en integrar y evaluar un sistema de almacenamiento descentralizado basado en cadenas de bloques para dispositivos de internet de las cosas en la acuicultura. Este enfoque busca soluciones prácticas para los problemas de seguridad y eficiencia en la industria acuícola. Mediante esta metodología se logró determinar el tipo de almacenamiento más adecuado para esta investigación: un sistema basado en cadenas de bloques utilizando un servidor para conectar la base de datos alojada en Firebase con las cadenas de bloques de Ganache. La verificación de los datos almacenados en Ganache se realizó a través de una AppWeb. En ese contexto se concluye que una solución de almacenamiento híbrido, que combina la escalabilidad de la nube con la integridad y confiabilidad de las cadenas de bloques, es óptima para la gestión de datos en acuicultura. Este sistema híbrido proporciona un equilibrio ideal entre escalabilidad, seguridad e integridad de los datos en el sector acuícola.
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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.