Sistema de alerta temprana de labor de parto en el hato porcino empleando técnicas de redes neuronales convolucionales y LSTM

Abstract

El presente trabajo de titulación tuvo como objetivo desarrollar un sistema de alerta temprana para detectar patrones de parto en las cerdas y emitir una alertar de forma anticipada a los cuidadores del hato porcino indicando que la cerda esta próxima a labor de parto empleando técnicas de inteligencia artificial tales como redes neuronales convolucionales y modelos LSTM (Long Short Term Memory). Para el desarrollo de este trabajo se emplearon dos metodologías CRISP-DM enfocada a la planificación y seguimiento mismo que cuenta con faces tale como: Comprensión del problema, comprensión de datos, preparación de datos, modelado, implementación del modelo; también se empleó la metodología SABOR IBM enfocada netamente al desarrollo de código del proyecto en cuestión. Finalmente, entrenado el modelo se creó un bot de Telegram para emitir la alerta de predicción, después de realizar la respectiva prueba en caliente, se confirmó que el sistema emite alertas efectivas a los cuidadores cuando la probabilidad de parto supera el 70%. Esto asegura una intervención oportuna por parte del equipo a cargo.