Browsing by Author "Porras Garzon, Andres Felipe"

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Caracterización del crecimiento y asimilación de nutrientes mediante herramientas de software para establecer modelos matemáticos para la mejora de la productividad.
(2024-11-19) Porras Garzon, Andres Felipe; Bravo Bohórquez, Angelica
Los sistemas de producción alimentaria en el sector agrícola, en su gran mayoría presentan datos de producción basados en percepciones humanas y en otros casos registrados en forma manual para la generalidad de las variables, lo cual desencadena en errores de producción y manejo que influyen en el buen desempeño del sistema; por lo tanto, en este trabajo se propone la estimación de modelos matemáticos basados en software inteligente como herramienta de estimación y registro de variables críticas en un proceso de producción acuapónica (cultivo de lechugas) para gestionar y mejorar la toma de decisiones frente a los resultados del proceso y la precisión de dichas medidas; se llevará a cabo una metodología de investigación mixta, donde se contemplarán fases que inician con el análisis del estado del arte y levantamiento de requerimientos, seguidamente, se considera el diseño del sistema de registro, medición, trazabilidad y control, luego, se generarán modelos matemáticos de crecimiento, asimilación y comparativos de las variedades mediante correlaciones de los datos obtenidos, simultáneamente se desarrolla el software considerando algunos aspectos de la metodología ágil scrum, después, se realiza la implementación de los modelos matemáticos, finalmente, se integrarán las mediciones en tiempo real con el desarrollo de software para validar el modelo matemático y se realiza la puesta en marcha del sistema de estimación y se realiza un análisis comparativo y basado en conceptos de expertos. Food production systems in the agricultural sector largely rely on production data based on human perceptions and, in some cases, manual recording for most variables. This leads to production and management errors that impact the system's performance. Therefore, this paper proposes the estimation of mathematical models based on intelligent software as a tool for estimating and recording critical variables in an aquaponic production process (lettuce cultivation) to manage and improve decision-making regarding process outcomes and measurement accuracy. A mixed research methodology will be employed, starting with a review of the state of the art and requirement gathering. This will be followed by designing a system for recording, measurement, traceability, and control. Mathematical models for growth, assimilation, and variety comparisons will be generated using data correlations. Simultaneously, software development will incorporate aspects of the agile Scrum methodology. The implementation of mathematical models will follow, and real-time measurements will be integrated with the software development to validate the mathematical model. The system will then be launched, and a comparative analysis based on expert concepts will be conducted.