Se encontraron 3 investigaciones en el año 2024
En esta investigación se propone un modelo de detección temprana, identificación, y análisis de plagas y enfermedades en el cultivo de fresa en el valle de Huaura. Para lograr esto se requiere del diseño de un robot que recorra el campo de cultivo de forma semiautomática, que porte modelos de aprendizaje profundo entrenados con un conjunto de datos e imágenes específicos con las características de los síntomas causados por arañita roja (Tetranychus urticae), y oídio en las hojas y frutos de la fresa. El prototipo robótico a desarrollar contará con un software de aprendizaje profundo y hardware de visión artificial. La captura de imágenes será mediante las tomas fotográficas de las plantas de fresa utilizando la metodología en cultivos de este tipo con el propósito de detectar el ataque de la arañita roja y oídio mediante cámaras multiespectrales, las que portará el robot, para luego ser procesadas a través de un algoritmo diseñado para tal fin con la capacidad de detección temprana, identificación y análisis de la situación fitosanitaria del cultivo.
Participantes:
Instituciones participantes:
Actualmente se ha desarrollado y publicado el estudio de la caracterización de la velocidad de llama del gas natural seco del Perú (DGI-ID-591). En la actualidad el grupo de investigación cuenta con un quemador de llama plana diseñado y fabricado el año 2003 (Unidad: 113.0250) y actualizado por el proyecto DGI-ID-591 el cual se utiliza para caracterizar llamas laminares y determinar su velocidad de propagación durante la combustión del gas licuado de petróleo y gas natural. Siguiendo con los estudios es necesario caracterizar ahora la mezcla del gas natural con el CO2. Su estudio es importante debido a que la mezcla de gases de CH4 y CO2 hacen el biogás que actualmente y a futuro se convertirá en el gas usado energéticamente para sistemas de potencia. Su aporte a la academia es importante debido a diseños que involucran su uso en los sectores mencionados. Adicionalmente, se realizará un modelo matemático que represente el valor experimental. Finalmente, se realizarán los ensayos necesarios para determinar la velocidad de llama de premezcla en el quemador modificado. Se espera caracterizar y obtener resultados favorables que permitan conocer y comparar con otros estudios similares de porcentajes diferentes de mezcla.
Participantes:
Instituciones participantes:
En la última década, el Perú ha perdido posicionamiento como exportador de café arábiga en el mundo. Esto es debido a las recurrentes fluctuaciones en el precio internacional de los granos verdes, y la falta de tecnificación necesaria para producir un café tostado con una calidad homogénea. En este contexto, esta propuesta plantea la preparación e implementación de una serie de sensores de gases orgánicos. Estos volátiles se emiten durante el tostado del café, y proporcionan información sobre el estado del tostado. En particular, la investigación se centrará en el desarrollo de sensores de ácido acético y vainillina. Estos volátiles permiten monitorear el proceso de ruptura de la cáscara de la semilla del café, proceso necesario para determinar el punto de tostado deseado. Los grupos de investigación que participan en esta propuesta han venido desarrollando sensores haciendo ingeniería de las propiedades de óxidos metálicos dopados con metales de transición y tierras raras. Los sensores serán producidos por dos vías: hidrotermal y por pulverización catódica. En particular, se desarrollarán sensores de ZnO dopados con: Al, Cu, y Cr. La sensibilidad, tiempo de respuesta y selectividad de los distintos sensores, será evaluada y contrastada entre ellos bajo distintas concentraciones y temperaturas. Los sensores seleccionados serán incorporados en una cámara previamente diseñada y construida en un proyecto anterior para fines similares. La cámara será acoplada a un tostador de café adquirido específicamente para esta investigación. La respuesta de los sensores se obtendrá en intervalos de un segundo y será analizada mediante 4 técnicas de machine learning: SVM, RF, MLP y CNN. El análisis de los datos permitirá evidenciar la presencia de ácido acético y vainillina, y servirá de guía al operador de tostado para obtener muestras de café con distintas calidades. Para la validación de la calidad del tostado se contratarán los servicios especializados de un maestro tostador.
Participantes:
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