Diseño de una red neuronal recurrente para la estimación de la variable peso para aplicaciones en el sector avícola y apícola

Abstract

La producción avícola en Colombia ha crecido a buen ritmo en los últimos años, tanto que se ha convertido en el tercer mayor productor de pollos y de huevos en Latinoamérica, de acuerdo con la base de datos de empresas líderes de IndustriaAvicola.net (https://www.industriaavicola.net/directorio-de-companias/). Igual forma se presenta un crecimiento en el sector apícola, siendo Antioquia el departamento que lidera la producción de miel de abejas a nivel nacional, debido al incremento del número de colmenas instadas, principalmente en el Oriente Antioqueño, Córdoba pasa al segundo puesto y Meta ha venido escalando posiciones debido al aumento de colmenas en la región, según reporte del consejo nacional CPAA y comités departamentales, 2018 (https://sioc.minagricultura.gov.co/Apicola/Documentos/2020-03-31%20Cifras%20Sectoriales.pdf). Como resultado de la propuesta de investigación se presenta el diseño de una arquitectura de red neuronal recurrente para la estimación de la variable peso, con aplicación en el sector avícola y apícola; a partir de esta predicción el personal encargado podrá establecer medidas de corrección modificando las condiciones de alimentación y estadía. La base de datos con la cual se diseñarán los algoritmos se obtienen de dos proyectos desarrollados por el semillero de investigación Instrumentación y Control – SIMKTK, adscrito al grupo de investigación de Control y Mecatrónica: Desarrollo de un sistema de análisis de variables críticas en galpones de aves de corral y Prototipo electrónico para la medición de variables físicas de una colmena artificial de abejas apis melífera.