Prototipo funcional para la estimación de la densidad de biomasa de cacao haciendo uso de técnicas de aprendizaje automático

La propuesta de este proyecto se enfoca en el desarrollo de un prototipo en entorno web para la estimación de la densidad de biomasa de cacao utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Se estructura en cuatro objetivos específicos, cada uno con actividades detalladas. El primer objetiv...

Full description

Autores:: Hernández Gómez, Juan Antonio

Tipo de recurso:: Trabajo de grado de pregrado

Fecha de publicación:: 2025

Institución:: Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNAB

Repositorio:: Repositorio UNAB

Idioma:: spa

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topic	Systems engineer Technological innovations Benchmarking Biomass Python Sustainability Prototype development Machine learning Data mining Neural networks (Computer science) Ingeniería de sistemas Innovaciones tecnológicas Desarrollo de prototipos Aprendizaje automático (Inteligencia artificial) Minería de datos Redes neuronales (Computadores) API Biomasa FAO Sostenibilidad Evaluación comparativa
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description	La propuesta de este proyecto se enfoca en el desarrollo de un prototipo en entorno web para la estimación de la densidad de biomasa de cacao utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Se estructura en cuatro objetivos específicos, cada uno con actividades detalladas. El primer objetivo busca caracterizar la toma de decisiones en los tratamientos agrícolas del cacao, a través de la revisión de literatura gris, culminando en un documento de síntesis. El segundo objetivo es diseñar un prototipo conceptual que incluya un modelo de toma de decisiones basado en esta caracterización, resultando en un prototipo inicial. El tercer objetivo se centra en desarrollar módulos en Python con una metodología incremental para crear módulos eficientes e integrados. Finalmente, el cuarto objetivo es evaluar las funciones del prototipo en un ambiente controlado con datos sintéticos, apuntando a validar la funcionalidad y precisión del prototipo, y ajustarlo según sea necesario. Los resultados del proyecto incluyen la validación de algoritmos para la estimación precisa de la producción de biomasa de cacao, la identificación de variables clave que influyen en esta producción, y el desarrollo de modelos predictivos robustos.
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Colombia ha aumentado su oferta exportadora en los productos agropecuarios, alimentos y bebidas (en línea). https://www.dnp.gov.co/Prensa_/Noticias/Paginas/colombia-ha-aumentado- su-oferta-exportadora-en-los-productos-agropecuarios,-alimentos-y- bebidas-concluye-estudio-del-dnp.aspx Epquin, M. (2022). Impactos ambientales en fincas de cacao mediante el balance de carbono y nutrientes, región Amazonas. Revista Científica UNTRM: Ciencias Naturales E Ingeniería, 5(1), 70–74. https://doi.org/10.25127/ucni.v4i3.811 García, F., & García, A. (2020). Ingeniería de Software I – Introducción a la Ingeniería de Software. Universidad de Salamanca. 113p. Gil, A., Monroy, A., & González, J. (2019). Minería de datos espacial en la agricultura en Latinoamérica - Una aproximación conceptual. Pensamiento y Acción, (28), 19–33. https://doi.org/10.19053/01201190.n28.2020.10976 Hardesty, L. (2017). Explained Neural Networks (en línea). 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Evaluación de las mejoras tras la implementación de la Norma de Buenas Prácticas Agrícolas reglamentada por el Instituto Colombiano Agropecuario En la producción de cacao (Theobroma Cacao) y pimienta (Piper nigrum) en el Valle del Guamuez [Universidad de Manizales]. https://ridum.umanizales.edu.co/bitstream/handle/20.500.12746/4042/Trabaj o%20de%20Grado%20Jehann%20Mu%c3%b1oz%20Evaluacion%20Res% 2020009%20de%202016%20%20.pdf?sequence=1&isAllowed=y Oliva, B. (2020). Análisis de series de tiempo – Guía de Clase (en línea). Universidad Nacional Autónoma de México. http://herzog.economia.unam.mx/ea20201/MATEMATICAS/OLIVA_VAZQU EZ_B_SERIESDETIEMPO.pdf Organización de Naciones Unidas – ONU. (2015). Colombia: Objetivos de Desarrollo Sostenible (en línea). https://colombia.un.org/es/sdgs Real Academia Española. (2024). Diccionario de la lengua española [Dictionary of the Spanish Language] (23rd ed.). 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spelling	Talero Sarmiento, Leonardo Hernán52f3ced8-d447-4a4d-a30c-74958c9587aaMoreno Corzo, Feisar Enrique39fad5f7-20f9-47a5-99d6-b2c6d2a32224Hernández Gómez, Juan Antonioaf29e66c-0274-4674-8124-6ef3616a2467Talero Sarmiento, Leonardo Hernán [31387]Moreno Corzo, Feisar Enrique [0001499008]Moreno Corzo, Feisar Enrique [jz75nEcAAAAJ]Talero Sarmiento, Leonardo Hernán [0000-0002-4129-9163]Moreno Corzo, Feisar Enrique [0000-0002-5007-3422]Moreno Corzo, Feisar Enrique [Feisar-Enrique-Moreno-Corzo-2169498891]Talero Sarmiento, Leonardo Hernán [leonardo-talero]Moreno Corzo, Feisar Enrique [feisar-enrique-moreno-corzo]Talero Sarmiento, Leonardo Hernán [leonardo-talero-sarmiento]Moreno Corzo, Feisar Enrique [feisar-moreno]Santander (Colombia)UNAB Campus Bucaramanga2025-05-22T15:52:58Z2025-05-22T15:52:58Z2025-05-21http://hdl.handle.net/20.500.12749/29265instname:Universidad Autónoma de Bucaramanga - UNABreponame:Repositorio Institucional UNABrepourl:https://repository.unab.edu.coLa propuesta de este proyecto se enfoca en el desarrollo de un prototipo en entorno web para la estimación de la densidad de biomasa de cacao utilizando técnicas avanzadas de aprendizaje automático. Se estructura en cuatro objetivos específicos, cada uno con actividades detalladas. El primer objetivo busca caracterizar la toma de decisiones en los tratamientos agrícolas del cacao, a través de la revisión de literatura gris, culminando en un documento de síntesis. El segundo objetivo es diseñar un prototipo conceptual que incluya un modelo de toma de decisiones basado en esta caracterización, resultando en un prototipo inicial. El tercer objetivo se centra en desarrollar módulos en Python con una metodología incremental para crear módulos eficientes e integrados. Finalmente, el cuarto objetivo es evaluar las funciones del prototipo en un ambiente controlado con datos sintéticos, apuntando a validar la funcionalidad y precisión del prototipo, y ajustarlo según sea necesario. Los resultados del proyecto incluyen la validación de algoritmos para la estimación precisa de la producción de biomasa de cacao, la identificación de variables clave que influyen en esta producción, y el desarrollo de modelos predictivos robustos.RESUMEN.............................................................................................................13 INTRODUCCION...................................................................................................14 1 PROBLEMA DE INVESTIGACIÓN.................................................................16 1.1 ANTECEDENTES DEL PROBLEMA........................................................16 1.2 PLANTEAMIENTO DEL PROBLEMA.......................................................16 1.3 FORMULACIÓN DEL PROBLEMA ..........................................................17 2 OBJETIVOS....................................................................................................19 2.1 OBJETIVO GENERAL..............................................................................19 2.2 OBJETIVOS ESPECÍFICOS.....................................................................19 3 JUSTIFICACIÓN.............................................................................................20 4 MARCO DE REFERENCIA ............................................................................22 4.1 MARCO TEÓRICO ...................................................................................22 4.2 MARCO CONCEPTUAL...........................................................................24 4.3 MARCO ESPACIAL..................................................................................25 4.4 MARCO LEGAL........................................................................................25 5 DISEÑO METODOLÓGICO ...........................................................................28 5.1 TIPO DE INVESTIGACIÓN ......................................................................28 5.2 MÉTODO DE INVESTIGACIÓN ...............................................................28 5.3 FUENTES Y TÉCNICAS DE RECOLECCIÓN DE INFORMACIÓN .........28 5.4 DELIMITACIÓN Y ALCANCE...................................................................29 5.5 POBLACIÓN Y MUESTRA.......................................................................29 6 DESARROLLO DE LA PROPUESTA.............................................................30 6.1 DESARROLLO OBJETIVO ESPECÍFICO 1 .............................................30 6.2 DESARROLLO OBJETIVO ESPECÍFICO 2 .............................................44 6.3 DESARROLLO OBJETIVO ESPECÍFICO 3 .............................................55 6.4 DESARROLLO OBJETIVO ESPECÍFICO 4 .............................................82 7 CONCLUSIONES...........................................................................................90 8 RECOMENDACIONES...................................................................................94 9 BIBLIOGRAFÍA...............................................................................................95PregradoThe proposal of this project focuses on the development of a web-based prototype for estimating cocoa biomass density using advanced machine learning techniques. It is structured around four specific objectives, each with detailed activities. The first objective aims to characterize decision-making in cocoa agricultural treatments through a review of gray literature, culminating in a synthesis document. The second objective is to design a conceptual prototype that includes a decision-making model based on this characterization, resulting in an initial prototype. The third objective focuses on developing Python modules using an incremental methodology to create efficient and integrated modules. Finally, the fourth objective is to evaluate the prototype’s functions in a controlled environment using synthetic data, aiming to validate the functionality and accuracy of the prototype and adjust it as necessary. The project outcomes include the validation of algorithms for accurately estimating cocoa biomass production, the identification of key variables influencing this production, and the development of robust predictive models.Modalidad Presencialapplication/pdfspahttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/co/Abierto (Texto Completo)Atribución-NoComercial-SinDerivadas 2.5 Colombiahttp://purl.org/coar/access_right/c_abf2Prototipo funcional para la estimación de la densidad de biomasa de cacao haciendo uso de técnicas de aprendizaje automáticoFunctional prototype for estimating cocoa biomass density using machine learning techniquesIngeniero de SistemasUniversidad Autónoma de Bucaramanga UNABFacultad IngenieríaPregrado Ingeniería de SistemasISI-1791info:eu-repo/semantics/bachelorThesisTrabajo de Gradohttp://purl.org/coar/resource_type/c_7a1finfo:eu-repo/semantics/acceptedVersionhttp://purl.org/redcol/resource_type/TPSystems engineerTechnological innovationsBenchmarkingBiomassPythonSustainabilityPrototype developmentMachine learningData miningNeural networks (Computer science)Ingeniería de sistemasInnovaciones tecnológicasDesarrollo de prototiposAprendizaje automático (Inteligencia artificial)Minería de datosRedes neuronales (Computadores)APIBiomasaFAOSostenibilidadEvaluación comparativaAcerca de \| FAO \| Organización de las Naciones Unidas para la Alimentación y la Agricultura. (2024). AboutFAO. https://www.fao.org/about/about-fao/es/Boxwell, R. J. (1995). Benchmarking para competir con ventaja.Castorena, J., Silva, A., Domínguez, A., & Rodríguez, D. (2018). El uso de herramientas tecnológicas de minería de datos en el análisis de datos climatológicos. Revista Iberoamericana de las Ciencias Computacionales e Informáticas, 7(13), 1-18. https://doi.org/10.23913/reci.v7i13.75Compañía Nacional de Chocolates S.A.S. (2019). BPA BUENAS PRACTICAS AGRICOLAS EN EL CULTIVO, BENEFICIO y COMERCIALIZACION DE CACAO (3.a ed.).Departamento Nacional de Planeación. (2022). Colombia ha aumentado su oferta exportadora en los productos agropecuarios, alimentos y bebidas (en línea). https://www.dnp.gov.co/Prensa_/Noticias/Paginas/colombia-ha-aumentado- su-oferta-exportadora-en-los-productos-agropecuarios,-alimentos-y- bebidas-concluye-estudio-del-dnp.aspxEpquin, M. (2022). Impactos ambientales en fincas de cacao mediante el balance de carbono y nutrientes, región Amazonas. Revista Científica UNTRM: Ciencias Naturales E Ingeniería, 5(1), 70–74. https://doi.org/10.25127/ucni.v4i3.811García, F., & García, A. (2020). Ingeniería de Software I – Introducción a la Ingeniería de Software. Universidad de Salamanca. 113p.Gil, A., Monroy, A., & González, J. (2019). Minería de datos espacial en la agricultura en Latinoamérica - Una aproximación conceptual. Pensamiento y Acción, (28), 19–33. https://doi.org/10.19053/01201190.n28.2020.10976Hardesty, L. (2017). Explained Neural Networks (en línea). Massachusetts Institute of Technology. https://news.mit.edu/2017/explained-neural-networks-deep- learning-0414Hernández, S. (2015). Análisis de series de tiempo (en línea). CEPAL. https://www.cepal.org/sites/default/files/courses/files/01_1_conociendo_una _serie_de_tiempo.pdfJodha, R. (2023, 12 junio). KDD in data mining- scaler topics. Scaler Topics. https://www.scaler.com/topics/kdd-in-data-mining/Letelier, P. (2006). 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