Modelo de Acuicultura 4.0 bajo la integración de modelos Inteligencia Artificial, IoT, Robótica y Diseño adaptativo para optimizar la producción en Piscigranjas

Rodríguez Lévano, Danny

Modelo de Acuicultura 4.0 bajo la integración de modelos Inteligencia Artificial, IoT, Robótica y Diseño adaptativo para optimizar la producción en Piscigranjas

dc.contributor.advisor	López Gonzales, Javier Linkolk
dc.contributor.author	Rodríguez Lévano, Danny
dc.date.accessioned	2025-06-18T22:01:42Z
dc.date.available	2025-06-18T22:01:42Z
dc.date.embargoEnd	2027-06-16
dc.date.issued	2025-06-16
dc.description.abstract	El propósito de esta investigación fue desarrollar un modelo de acuicultura de presición, que combine tecnologías de la Industria 4.0, como Internet de las cosas, Robótica, modelos de Inteligencia Artificial y diseño adaptativo, con el fin de optimizar procesos críticos en la producción acuícola continental. Este enfoque responde a la necesidad de tecnificar las piscigranjas mediante soluciones accesibles, eficientes y escalables, capaces de mejorar el monitoreo ambiental, la identificación de mortalidad y la toma de decisiones basada en datos. Para ello, se desarrollaron tres estudios complementarios. El primero describe la implementación de una boya multiparamétrica autónoma equipada con sensores de pH, oxígeno disuelto, temperatura y conductividad, integrados a un sistema IoT con comunicación LoRaWAN. Esta solución permite recolectar datos ambientales en tiempo real, mejorando el control de la calidad del agua. El segundo estudio consistió en una revisión sistemática de literatura entre 2020 y 2024, donde se identificaron los principales procesos donde se aplica IA en acuicultura (alimentación, monitoreo, clasificación y predicción de biomasa), así como los modelos más precisos, entre ellos CNN, Random Forest y YOLO. Finalmente, se entrenó un modelo YOLOv11 para la detección automática de peces muertos, alcanzando un desempeño sobresaliente (mAP@0.5 = 99,1%; AUC > 97%). Los resultados validan el potencial de un enfoque híbrido y adaptativo basado en inteligencia artificial para transformar la acuicultura tradicional, mejorar la eficiencia operativa y avanzar hacia una producción sostenible, resiliente y digitalmente gestionada.
dc.description.escuela	Escuela de Posgrado
dc.description.lineadeinvestigacion	Tecnologías de Información e innovación tecnológica
dc.description.sede	Lima
dc.format	application/pdf
dc.identifier.uri	https://hdl.handle.net/20.500.12840/8839
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Peruana Unión
dc.publisher.country	PE
dc.rights	info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rights.uri	http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
dc.subject	Acuicultura 4.0
dc.subject	Inteligencia Artificial
dc.subject	Visión computacional
dc.subject.ocde	http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#2.00.00
dc.title	Modelo de Acuicultura 4.0 bajo la integración de modelos Inteligencia Artificial, IoT, Robótica y Diseño adaptativo para optimizar la producción en Piscigranjas
dc.type	info:eu-repo/semantics/doctoralThesis
renati.advisor.dni	46071566
renati.advisor.orcid	https://orcid.org/0000-0003-0847-0552
renati.author.dni	42094674
renati.discipline	612076
renati.juror	López Gonzales, Javier Linkolk
renati.juror	Quinteros Zúñiga, Dámaris Susana
renati.juror	Turpo Chaparro, Josué Edison
renati.juror	Soria Quijaite Juan Jesús
renati.juror	Sánchez Garcés, Jorge Alejandro
renati.level	https://purl.org/pe-repo/renati/level#doctor
renati.type	http://purl.org/pe-repo/renati/type#tesis
thesis.degree.discipline	Doctor en Ingeniería de Sistemas
thesis.degree.grantor	Universidad Peruana Unión. Facultad de Ingeniería y Arquitectura
thesis.degree.name	Doctorado en Ingenieria de Sistemas