Browsing by Author "Chapilliquen Nicolas, Daniel Alexander"

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    Algoritmo basado en inteligencia artificial para el procesamiento de libros caja manuscritos y su conversión a archivos de datos estructurados
    (Universidad de Piura, 2024-03) Chapilliquen Nicolas, Daniel Alexander; Quinde Li Say Tan, Mario José
    La digitalización de libros antiguos es una tarea que es aún desafiante en la actualidad, a pesar del avance tecnológico. No toda la información disponible en el mundo ha sido digitalizada, por ende, aún se desconocen varios hechos importantes de la historia. Ante esto, la inteligencia artificial es una herramienta que nos permite convertir texto escrito o impreso en un formato digital manejable, el Reconocimiento Óptico de Caracteres (OCR por sus siglas en inglés). Sin embargo, esta herramienta no entrega un resultado legible si no se tiene en cuenta la estructura de la información a procesar. La tesis tiene como objetivo diseñar y validar un algoritmo basado en inteligencia artificial para el procesamiento de libros caja manuscritos de la empresa Duncan-Fox de los años 1881-1889 y su conversión a archivos de datos estructurados. La solución propuesta es una herramienta que permitiría estudiar la historia económica de Piura mediante la influencia de la casa comercial Duncan-Fox, empresa de gran participación en el mercado piurano entre los siglos XIX – XX. Para la metodología de esta investigación se analizó la precisión de lectura de diversas OCR disponibles en internet, algunas de paga y otras gratuitas, con el fin de encontrar la más adecuada para las características de los libros. Por otra parte, fue necesario el uso de materiales como cámara profesional, guantes quirúrgicos y copy stand para la digitalización de las páginas de los libros caja. Así como el empleo de redes neuronales para diseñar modelos de detección que permitan identificar la estructura de las páginas para, posteriormente estructurar la información mediante programación. El algoritmo diseñado se define en una secuencia de seis pasos: digitalización de libro, normalización, detección de líneas verticales, detección de líneas horizontales, detección de texto y estructuración. Este algoritmo fue validado cumpliendo con el objetivo planteado y sembrando ideas de trabajo a futuro para expandir la investigación.
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    Diseño de un algoritmo de clasificación de imágenes usando redes neuronales para la correcta clasificación de residuos en la I.E. 15122 El Puente Quiroz
    (Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas. Proyectos, 2022-11-24) Cabellos Román, Leslie Fiorella; Chapilliquen Nicolas, Daniel Alexander; Jaramillo Córdova, Dorita del Carmen; Mau Niquen, Bruno Mauricio; Sánchez Huamán, Luis Alberto; Guerrero Chanduví, Dante A.; Universidad de Piura. Facultad de Ingeniería. Departamento de Ingeniería Industrial y de Sistemas.
    Debido a las alarmantes cifras que los datos sobre la contaminación ambiental en el mundo nos arrojan cada año, es indispensable que se implementen medidas que aletargan dicho avance, y con mayor deseo, poder revertirlo. En nuestro país, un problema de interés nacional está relacionado con la inefectividad de los procesos de aprovechamiento de residuos sólidos de todo tipo, cuyo volumen no es nada despreciable. Por esto, hemos detectado un problema de concientización nacional, ya que el ciudadano peruano promedio no recicla, no tiene interés por hacerlo o simplemente no tiene conocimiento sobre cuáles son las formas en cómo se debe realizar este proceso adecuadamente qué residuos se pueden reciclar y cuáles no, cómo se deben clasificar la basura en depósitos, etc. Ante la última situación, el equipo de trabajo decidió que la mejor forma de concientización sobre temas de educación ambiental se debe realizar desde una temprana edad, especialmente a estudiantes de nivel primario, con el fin de que dichos conocimientos básicos puedan ser llevados con responsabilidad social hasta la adultez. De esta forma, teniendo en cuenta que al 2018 el MTC dio a conocer un plan de recomendaciones para la implementación de proyectos, en miras al desarrollo de Ciudades Inteligentes, se ideó la propuesta SMART BIN, un prototipo basado en inteligencia artificial que permitiría a estudiantes de educación primaria a conocer y aprender sobre métodos de reciclaje a través de un sistema interactivo. El área de estudio para este proyecto fue la institución educativa N 15122 El Puente Quiroz, en el distrito de Suyo, Piura que cuenta con 53 alumnos del nivel primario el motivo de la elección fue debido a la deficiencia en la aplicación de los conocimientos referidos a temas de reciclaje por parte de los niños que estudian en este colegio. En relación con los objetivos del proyecto se planeó dos grupos de productos el software que usaría un prototipo físico SMART BIN, que base su ingeniería en la clasificación de residuos y documentos informativos que contienen las encuestas tanto a alumnos como docentes, con el fin de medir el impacto que supone la implementación del diseño en la concientización de los alumnos sobre el reciclaje de desechos. Cabe destacar el potencial socioambiental del proyecto SMART BIN como iniciativa a otros proyectos de sostenibilidad, por lo que se ha realizado evaluaciones financieras e incluso presupuestos estimados para programas derivados que puedan realizarse en un futuro. De esta forma se alienta al desarrollo sostenible no solo de la ciudad de Piura, sino también de todo el país.