Ambiente web para la simulación de la producción piscícola en estanques gestionados con aprendizaje automático.

Rojas Prada, Wilder Steven

Ambiente web para la simulación de la producción piscícola en estanques gestionados con aprendizaje automático.

dc.contributor.advisor	Andrade Sosa, Hugo Hernando
dc.contributor.author	Rojas Prada, Wilder Steven
dc.contributor.evaluator	Martínez Carrillo, Fabio
dc.contributor.evaluator	Gómez Prada, Urbano Eliecer
dc.date.accessioned	2025-05-08T16:09:01Z
dc.date.available	2025-05-08T16:09:01Z
dc.date.created	2025-01-15
dc.date.issued	2025-05-08
dc.description.abstract	La piscicultura es una actividad que en Colombia se realiza mayormente de forma artesanal debido a las limitadas herramientas tecnológicas disponibles en las poblaciones que derivan su sustento de este proceso. Este escenario genera dificultades que influyen directamente en la producción, como lo es la necesidad constante de medir el peso de los peces y el desperdicio de alimento por la dificultad de determinar con exactitud la ración requerida. Con el propósito de solucionar estas problemáticas y mejorar la eficiencia de este proceso productivo para las poblaciones menos favorecidas. Se desarrolló un ambiente web de apoyo a la piscicultura a partir de un modelo de Dinámica de Sistemas (DS) de producción piscícola diseñado por el grupo SIMON. Este ambiente incorpora el uso de redes neuronales LSTM que permiten realizar pronósticos del peso de los peces y de la ración de alimento requerida, que les sirven a los productores a la gestión eficiente de sus estanques piscícolas.
dc.description.abstractenglish	The pisciculture is an activity carried out mostly in an artisanal manner in Colombia due to limited technological tools available to communities that derive their livelihood from this process. This situation generates difficulties that directly impact production, such as the constant need to measure the fish weight and feed waste due to the difficulty of accurately determining the required feed ration. In order to solve these problems and improve the efficiency of this production process for disadvantaged populations, a web-based fish farming support environment was developed based on a System Dynamics (SD) model of fish farming production designed by the SIMON group. This environment incorporates the use of LSTM neural networks that allow for forecasting fish weight and required feed rations, which help producers efficiently manage their fish pounds.
dc.description.degreelevel	Pregrado
dc.description.degreename	Ingeniero de Sistemas
dc.format.mimetype	application/pdf
dc.identifier.instname	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.reponame	Universidad Industrial de Santander
dc.identifier.repourl	https://noesis.uis.edu.co
dc.identifier.uri	https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/45412
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Industrial de Santander
dc.publisher.faculty	Facultad de Ingeníerias Fisicomecánicas
dc.publisher.program	Ingeniería de Sistemas
dc.publisher.school	Escuela de Ingeniería de Sistemas e Informática
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.accessrights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.coar	http://purl.org/coar/access_right/c_abf2
dc.rights.creativecommons	Atribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)
dc.rights.license	Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)
dc.rights.uri	other
dc.title	Ambiente web para la simulación de la producción piscícola en estanques gestionados con aprendizaje automático.
dc.title.english	Web environment for simulating fish production in ponds managed with machine learning
dc.type.coar	http://purl.org/coar/resource_type/c_7a1f
dc.type.hasversion	http://purl.org/coar/version/c_b1a7d7d4d402bcce
dc.type.local	Tesis/Trabajo de grado - Monografía - Pregrado