Sistema basado en inteligencia artificial para la clasificación y detección de residuos orgánicos e inorgánicos

• Autores: Castañeda Meza, Angel Jair, Lopez Haro, Nicol’s Alexander
• Formato: tesis de grado
• Fecha de Publicación: 2024
• Institución: Universidad Cesar Vallejo
• Repositorio: UCV-Institucional
• Lenguaje: español
• OAI Identifier: oai:repositorio.ucv.edu.pe:20.500.12692/166643
• Enlace del recurso: https://hdl.handle.net/20.500.12692/166643
• Nivel de acceso: acceso embargado
• Materia: Inteligencia artificial; Tratamiento de desechos; Contaminación; https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.02.04

La gestión de residuos sólidos representa un desafío global debido al constante incremento de desechos y a su inadecuada clasificación, lo que genera graves problemas ambientales. Esta investigación tuvo como objetivo desarrollar un sistema basado en inteligencia artificial (IA) para la clasificación y detección de residuos orgánicos e inorgánicos. El enfoque fue cuantitativo, de tipo aplicada, con un diseño preexperimental. La población estuvo conformada por 1,298 imágenes, utilizando como técnica de recolección de datos la observación. La implementación del sistema evidenció mejoras significativas en sus indicadores clave: precisión, velocidad de detección y reducción de errores. En las pruebas realizadas, se obtuvo un incremento del 11.52 % en precisión, del 23.61 % en velocidad de detección y una disminución del 24.13 % en la tasa de errores. Estos resultados demuestran que el uso de IA puede optimizar significativamente la clasificación de residuos, promoviendo una gestión más eficiente y sostenible. Además, se fomenta la conciencia ecológica en entornos educativos, incentivando a los estudiantes a valorar la importancia del reciclaje. En conclusión, los sistemas basados en inteligencia artificial representan una solución viable y escalable para enfrentar los retos relacionados con la gestión de residuos y contribuir a la sostenibilidad ambiental.