Integración de IoT y Machine Learning para la estimación de la calidad del vino - Trabajo de titulación previo a la obtención del título de Magíster en Computación, mención Sistemas Inteligentes

Aug 4, 2026

Subir por Riley

El trabajo de titulación presenta la integración de IoT y técnicas de Machine Learning para estimar la calidad del vino a partir de datos del proceso de fermentación. Se fundamenta la dinámica de la fermentación y los parámetros fisicoquímicos relevantes, para luego revisar el marco metodológico CRISP-DM y sus fases de comprensión del negocio y datos, preparación, modelado, evaluación y despliegue. Finalmente, se propone una arquitectura de IoT/ML, definiendo objetivos, hipótesis y una metodología orientada a la predicción y al control del proceso.

IdiomaSpanish

CategoríaInvestigación e Informes

FormatoPDF

Páginas96

Tiempo de lectura2 h 28 min

AccesoGratis para descargar

Tabla de contenidos

Introducción

Presentación

Problema de Investigación

Preguntas de investigación

Objetivo General

Objetivos Específicos

Justificación

Hipótesis

Marco Teórico

Fundamentos de la Fermentación

Definiciones

Elaboración de Vinos Tintos

Proceso de Fermentación

Control de la Fermentación Alcohólica

Parámetros fisicoquímicos del vino durante la fermentación

Evaluación de la calidad del vino tras la fermentación

Modelo CRISP-DM

Comprensión del negocio

Comprensión de los datos

Preparación de datos

Modelado

Evaluación

Despliegue

Aplicaciones de IoT/ML en el proceso de fermentación del vino

Revisión de bibliografía

Técnicas de IoT/ML propuestas

Arquitectura de IoT

Propuesta

Integración IoT/ML para la predicción de la calidad de vino

Comprensión del negocio

Comprensión de los datos

Preparación de los datos

Modelado

Evaluación

Despliegue

Metodología

Enfoque

ESCUELA POLITÉCNICA NACIONAL DEPARTAMENTO DE INFORMÁTICA Y CIENCIAS DE LA COMPUTACIÓN INTEGRACIÓN DE IOT Y MACHINE LEARNING PARA LAESTIMACIÓN DE LA CALIDAD DEL VINO TRABAJO DE TITULACIÓN PREVIO A LA OBTENCIÓN DEL TÍTULO DE MAGISTER EN COMPUTACIÓN MENCIÓN SISTEMAS INTELIGENTES CRISTINA ELIZABETH SANGUCHO MOROCHO DIRECTOR: IVÁN MARCELO CARRERA IZURIETA Quito, agosto 2024 AVAL Certifico que el presente trabajo fue desarrollado por Cristina Elizabeth Sangucho Morocho, bajo mi supervisión. IVÁN MARCELO CARRERA IZURIETA DIRECTOR DEL TRABAJO DE TITULACIÓN DECLARACIÓN DE AUTORÍA Yo, Cristina Elizabeth Sangucho Morocho, declaro bajo juramento que el trabajo aquí descrito es de mi autoría; que no ha sido previamente presentado para ningún grado o calificación profesional; y, que he consultado las referencias bibliográficas que se incluyen en este documento. A través de la presente declaración dejo constancia de que la Escuela Politécnica Nacional podrá hacer uso del presente trabajo según los términos estipulados en la Ley, Reglamentos y Normas vigentes. Cristina Elizabeth Sangucho Morocho DEDICATORIA Dedico este proyecto a los constructores de conocimiento, cuya pasión por la verdad y lacuriosidad insaciable mejoran nuestro mundo. AGRADECIMIENTO Agradezco profundamente a Dios, cuya divinidad me guía y acompaña en cada paso demi camino. Su presencia me sostiene en los momentos de necesidad, ilumina mi camino en la oscuridad, me otorga paz en medio de la tempestad, permitiéndome avanzar con confianza y determinación en cada desafío. ÍNDICE DE CONTENIDO 1 INTRODUCCIÓN ............................................................................................. 1 1.1 Presentación ............................................................................................ 1 1.2 Problema de Investigación ....................................................................... 3 1.2.1 Preguntas de investigación........................................................................................... 3 1.3 Objetivo General ...................................................................................... 4 1.4 Objetivos Específicos ............................................................................... 4 1.5 Justificación ............................................................................................. 4 1.6 Hipótesis .................................................................................................. 5 2 MARCO TEÓRICO .......................................................................................... 6 2.1 Fundamentos de la Fermentación ........................................................... 6 2.1.1 Definiciones .................................................................................................................. 6 2.1.2 Elaboración de Vinos Tintos ......................................................................................... 7 2.1.3 Proceso de Fermentación ............................................................................................. 9 2.1.4 Control de la Fermentación Alcohólica ........................................................................ 9 2.1.5 Parámetros fisicoquímicos básico del vino durante la fermentación ........................ 10 2.1.6 Como evaluar la calidad del vino después del proceso de fermentación .................. 17 2.2 Modelo CRISP-DM (CRoss Industry Standard Process for Data Mining) 20 2.2.1 Comprensión de l negocio ........................................................................................... 20 2.2.2 Comprensión de los datos .......................................................................................... 20 2.2.3 Preparación de datos.................................................................................................. 21 2.2.4 Modelado .........................................................................

Preguntas frecuentes

Cuál es el objetivo del trabajo sobre IoT y Machine Learning?

Integrar IoT y Machine Learning para estimar la calidad del vino, enfocándose en la predicción a partir del proceso de fermentación y sus variables relevantes.

Qué marco metodológico se utiliza para el desarrollo del proyecto?

Se emplea el modelo CRISP-DM, abordando comprensión del negocio y de los datos, preparación, modelado, evaluación y despliegue.

Cómo se aborda la calidad del vino en relación con la fermentación?

Se estudian los fundamentos de la fermentación y se consideran parámetros fisicoquímicos; luego se plantea cómo evaluar la calidad una vez finalizado el proceso de fermentación.

Aug 4, 2026

Subir por Riley