EXHIBICIONES
UNJBG
Nariz electrónica
"Nariz electrónica", como herramienta sensorial para la estimación de la calidad del aceite de oliva virgen empleado ML.
Este proyecto busca desarrollar un modelo computacional en la región de Tacna para estimar la calidad del aceite de oliva virgen, integrando una nariz electrónica y algoritmos de Machine Learning. La iniciativa surge ante la necesidad de superar las limitaciones de los métodos tradicionales, los cuales suelen ser costosos, lentos y propensos a la subjetividad humana. A través de la captura de compuestos volátiles y el procesamiento de señales mediante inteligencia artificial, se pretende implementar un sistema capaz de clasificar y predecir la calidad del producto de manera automatizada y precisa. El proceso incluye desde el diseño del sistema de adquisición de datos hasta la validación del modelo con muestras locales, comparando diversos algoritmos para garantizar un rendimiento óptimo.
La implementación de esta tecnología permitirá optimizar la competitividad de los productores olivícolas de Tacna al reducir significativamente los costos operativos asociados a las evaluaciones de calidad. Al sustituir procesos manuales por un modelo computacional, se obtendrán resultados rápidos, objetivos y reproducibles, lo que facilita un control de calidad más eficiente y escalable. Este avance tecnológico contribuirá directamente al crecimiento del sector, fortaleciendo la posición del aceite de oliva como producto estratégico regional y fomentando la adopción de metodologías emergentes en la industria local.
