Sistema de apoyo a la toma de decisiones utilizando aprendizaje automático para determinar aplicaciones nutricionales y medicinales del patrimonio vegetal nativo del cantón La Maná


Abstract:

Las comunidades que habitan en las zonas rurales han planteado iniciativas para llevar a cabo proyectos para conocer las especies nativas. En este trabajo se muestra la contribución realizada en uno de los proyectos de vinculación en que ha decidido apoyar la Universidad de las Fuerzas Armadas por medio de sus Departamentos de Ciencias de la Vida y Ciencias de la Computación. El trabajo desarrollado presenta un aplicativo móvil y web. La app móvil permite recolectar la información biológica de cada una de las especies vegetales, las fotos de sus partes y coordenadas geográficas de ubicación. En las zonas donde se recopilan los datos no se dispone de internet, por lo que se guardan temporalmente en la memoria local del dispositivo y se sincronizan con la base de datos una vez acceda a Internet. La aplicación web recupera la información recopilada en campo, registra las características morfológicas y metabolómicas que se obtienen de la muestra estudiada en laboratorio. Para desarrollar los aplicativos se utilizó la metodología SCRUM, técnicas de aprendizaje automático y herramientas como Node.js, Ionic, Angular y Python. Se implementó la identificación de especies vegetales a partir de las imágenes recopiladas y la clasificación por el tipo de uso. Para validar los aplicativos se realizaron pruebas con el personal que participa en el proyecto. Ellos puntuaron con una media de 4.65/5 en la usabilidad. La puntuación de los usuarios demuestra la utilidad y la validez de los aplicativos en beneficio de las comunidades que impulsan proyectos para valorar la biodiversidad.

Año de publicación:

2022

Keywords:

  • RECONOCIMIENTO
  • APLICACIÓN MÓVIL Y WEB
  • Especies nativas
  • PLANTAS

Fuente:

rraaerraae

Tipo de documento:

Bachelor Thesis

Estado:

Acceso abierto

Áreas de conocimiento:

  • Ciencia agraria
  • Nutrición
  • Aprendizaje automático

Áreas temáticas:

  • Salud y seguridad personal
  • Funcionamiento de bibliotecas y archivos
  • Temas específicos de la historia natural de las plantas