[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"doc-detail-122147-es":3,"doc-seo-122147-110":31,"detail-sidebar-cat-0-es-110":84},{"code":4,"msg":5,"data":6},0,"success",{"doc_id":7,"user_id":8,"nickname":9,"user_avatar":10,"doc_module":4,"category_id":11,"category_name":12,"doc_title":13,"doc_description":14,"doc_content":15,"file_id":16,"file_url":17,"file_type":18,"file_size":19,"view_count":20,"is_deleted":4,"is_public":21,"is_downloadable":21,"audit_status":21,"page_count":22,"language":23,"language_code":24,"site_id":25,"html_lang":24,"table_of_contents":26,"faqs":27,"seo_title":28,"seo_description":14,"update_tm":29,"read_time":30},122147,962084928904,"Asher","https://ap-avatar.wpscdn.com/davatar_155a257f0dc6eb9ab79c44ca47cae57d",40,"Salud y Atención Médica","Diseño e implementación de un prototipo electrónico usando machine learning para la identificación del estado de descomposición de carne roja","El proyecto desarrolla un prototipo electrónico que integra técnicas de machine learning para detectar el estado de descomposición en carne roja, orientado a fortalecer la seguridad alimentaria y la sostenibilidad. Se fundamenta en el impacto global de la pérdida de alimentos y en estimaciones de la OMS sobre enfermedades asociadas al consumo de productos en mal estado. En Perú, las limitaciones de refrigeración y conservación—especialmente en zonas rurales y mercados informales—incrementan riesgos. El prototipo usa sensores para adquisición de datos y aplica modelos KNN y SVM para clasificación con alta precisión.","UNIVERSIDAD NACIONAL DE SAN AGUSTÍN DE AREQUIPA FACULTAD DE INGENIERÍA DE PRODUCCIÓN Y SERVICIOS ESCUELA PROFESIONAL DE INGENIERÍA EN TELECOMUNICACIONES  \nDiseño e implementación de un prototipo electrónico usando machine learning para la identificación del estado de descomposición de carne roja  \nTesis presentada por:  \nSantos Apaza, Yordy Williams  \nPara optar el Título Profesional de:  \nIngeniero en Telecomunicaciones  \nAsesor:  \nDr. Huaita Bedregal, Asencio Alejandro  \nArequipa – Perú  \nINFORME DE SIMILITUD N° 774-2024 FIPS/SISGRAD  \nA  \nDe  \n:  \n:  \n\n| Dr. Paul Vicente Tanco Fernandez |\n| --- |\n| Decano(a) de la Facultad de Ingeniería de Producción y Servicios |\n\n\n| Dr. Harold Peter Harry Gómez Cornejo Gonzáles |\n| --- |\n| Director(a) de Unidad de Investigación de la Facultad de Ingeniería de Producción y Servicios |\n\nAsunto : Informe de Similitud  \nExpediente : E-0016451  \nFecha : Arequipa, 30 de Diciembre del 2024  \nMediante el presente cumplo con informar que:  \nYORDY WILLIAMS SANTOS APAZA  \nHa presentado su trabajo de investigación, según el siguiente detalle, a efecto de optar:  \n\n| Denominación |  |\n| --- | --- |\n| Título Profesional | INGENIERO EN TELECOMUNICACIONES |\n\n\n| Modalidad | Título de la tesis |\n| --- | --- |\n| Tesis | Diseño e implementación de un prototipo electrónico usando machine learning para la identificación del estado de descomposición de carne\u003Cbr>roja |\n\nDe la revisión del referido proyecto, haciendo uso del mecanismo de verificación de originalidadinstitucional, TURNITIN; se concluye que cuenta con el siguiente porcentaje de similitud:  \n15%  \nLo que hago de su conocimiento a efecto de proceder con el trámite respectivo.  \nSiendo todo cuanto tengo que informar, me suscribo de usted.  \n\n|  |\n| --- |\n| Dr. Harold Peter Harry Gómez Cornejo |\n\nDedicatoria  \nA Dios, por todo lo que me ha dado, a mi familia, profesores y amigos por sus enseñanzas.  \nAgradecimientos  \nAgradezco a Dios por su amable donde la vida que me posibilitó vivir tantas cosas, incluyendo larealización de esta tesis.  \nAgradezco a mi papá y mamá que díaa día me incentivaron a acabar este trabajo.  \nAsí mismo, agradezco a mi asesor, profesores y amigos que meapoyaron en cumplir mis metas.  \nResumen  \nEl proyecto se centra en el desarrollo de un prototipo electrónico que utilizatécnicas de machine learning para detectar el estado de descomposición en carne roja, abordando un problema relevante en la seguridad alimentaria y la sostenibilidad. A nivel global, la pérdida de alimentos, especialmente en el sector cárnico, genera efectoseconómicos y ambientales negativos, incluyendo emisiones significativas de gases deefecto invernadero. La Organización Mundial de la Salud (OMS) estima que cada añomillones de personas se enferman por el consumo de alimentos en mal estado, lo que subraya la necesidad de tecnologías de detección temprana.  \nEn Perú, el consumo de carne ha crecido en las últimas décadas, y con él, lanecesidad de garantizar su frescura y seguridad. Sin embargo, en el país existen limitaciones en infraestructura de refrigeración y conservación, particularmente en zonas rurales y mercados informales, lo cual incrementa el riesgo de descomposición antes de que la carne llegue al consumidor. En regiones como Arequipa, donde el clima y las condiciones de transporte afectan la calidad de los productos cárnicos, un sistema de monitoreo como el desarrollado en este proyecto puede ser fundamental para reducir riesgos de salud y pérdidas económicas para los pequeños productores.  \nEl prototipo propuesto incorpora sensores electrónicos que miden parámetros, todos ellos indicadores relevantes del estado de descomposición en la carne. Los datos recopilados son procesados mediante un modelo de machine learning, diseñado para identificar patrones de descomposición con alta precisión y en tiempo real. Esto permiteuna respuesta rápida para la identificación de carne en mal estado, minimizando el desperdicio y contribuyendo a la seguridad alim","cbCaisWuufGhW36E","https://ap.wps.com/l/cbCaisWuufGhW36E","pdf",7504587,3,1,171,"Spanish","es",110,"# Resumen\n# Agradecimientos\n# Palabras clave\n# Abstract","[{\"question\":\"Qué modelos de machine learning se usaron y qué precisión alcanzó el sistema?\",\"answer\":\"Se emplearon K-Nearest Neighbor (KNN) y Support Vector Machine (SVM) para la clasificación del estado de la carne. 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