Técnicas de minería de datos para la reducción de costos en la automatización del proceso de cultivo de tilapia.

Resumen

La inversión económica en tecnología dificulta la automatización de los procesos de las personas dedicadas a actividades agrícolas, ganaderas o pesqueras, debido principalmente al precio elevado de algunos sensores utilizados. En las instalaciones del Centro de Bachillerato Tecnológico Agropecuario No. 14 se realizó la automatización del proceso de cultivo de tilapia con el objetivo de evaluar la ganancia en el peso y tamaño de esta especie usando un sistema mecanizado frente al sistema tradicional. Las variables físicas y químicas que influyen en el desarrollo biológico de estos peces son diversas; sin embargo, el oxígeno disuelto (OD) es el factor que mayor relevancia tiene en el proceso de cultivo.
Desafortunadamente, el costo del sensor requerido para este proceso es caro. Por esta razón se utilizaron técnicas de minería de datos con el fin de determinar un modelo que permita predecir los niveles de oxígeno disuelto a partir de los valores obtenidos por los sensores de turbidez, temperatura y potencial de hidrógeno (pH). Las técnicas utilizadas para este estudio fueron los algoritmos de perceptrón multicapa, M5P y regresión lineal. El modelo matemático que se obtenga permitirá pronosticar el grado del OD sin la necesidad de contar con el sensor correspondiente. El impacto radica en que el modelo podría ser extrapolado a otros proyectos de automatización similares reduciendo con ello sus costos de inversión.