Revisión sistemática sobre cómo la innovación tecnológica puede mejorar la Industria del cacao
Descripción del Articulo
Se están implementando varias innovaciones, como inteligencia artificial, aprendizaje profundo y tecnologías de automatización, en los procesos de cultivo, producción y logística de la industria del cacao para mejorar la calidad del producto mediante la optimización de procesos y la sostenibilidad d...
| Autores: | , , , |
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| Formato: | objeto de conferencia |
| Fecha de Publicación: | 2024 |
| Institución: | Universidad Tecnológica del Perú |
| Repositorio: | UTP-Institucional |
| Lenguaje: | español |
| OAI Identifier: | oai:repositorio.utp.edu.pe:20.500.12867/14425 |
| Enlace del recurso: | https://hdl.handle.net/20.500.12867/14425 https://doi.org/10.18687/LACCEI2024.1.1.1069 |
| Nivel de acceso: | acceso abierto |
| Materia: | Innovación tecnológica Sostenibilidad Cacao https://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.11.04 |
| Sumario: | Se están implementando varias innovaciones, como inteligencia artificial, aprendizaje profundo y tecnologías de automatización, en los procesos de cultivo, producción y logística de la industria del cacao para mejorar la calidad del producto mediante la optimización de procesos y la sostenibilidad de los recursos. Esta revisión sistemática tiene como objetivo revisar los aportes de la literatura científica sobre las innovaciones realizadas para mejorar el proceso de transformación del cacao mediante la implementación de innovaciones y prácticas sostenibles. Para ello se decidió utilizar la estrategia de búsqueda de artículos PICO, logrando recolectar 3221 artículos en total, realizada en las bases de datos Scopus, Emerald Insight, Science Direct e IEEE Xplore realizando el proceso de cribado y selección por criterios como según año, idiomas, acceso abierto y por criterios de exclusión e inclusión, se logró obtener 25 artículos para la realización de la Revisión Sistemática de la Literatura (RSL). Los resultados encontrados fueron que la utilidad de la tecnología de drones 4k permite identificar el estado del fruto en los cultivos. Por el contrario, las tecnologías e-tongue y e-nose reconocen los aromas y sabores del producto. Se concluyó que tecnologías como YOLOv5, tecnologías WSN e Lot, 4K DRONE, SCANET y UW son aplicables en procesos productivos utilizando tecnologías como CNN AND DNN, ANN, KNN, CIBER, E-NOSE, E-TONGUE, HSI. En el proceso de la cadena de suministro, los modelos y tecnologías DAVIS y blockchain orientados a la sostenibilidad son sistemas ANFIS. |
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Nota importante:
La información contenida en este registro es de entera responsabilidad de la institución que gestiona el repositorio institucional donde esta contenido este documento o set de datos. El CONCYTEC no se hace responsable por los contenidos (publicaciones y/o datos) accesibles a través del Repositorio Nacional Digital de Ciencia, Tecnología e Innovación de Acceso Abierto (ALICIA).
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