Optimización de sistemas hidropónicos basados en Inteligencia Artificial

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dc.contributor.advisorYovine, Sergio Fabián
dc.contributor.advisorMayr Ojeda, Franz
dc.contributor.tribunalBraberman, Victor Adrian
dc.contributor.tribunalCarrasco Piaggio, Matías
dc.creatorWürth Castelli, Mateus
dc.date.issued2023
dc.descriptionIncluye bibliografía y anexos.
dc.description.abstractEl presente desarrollo de tesis presenta una investigación que busca extender y brindar inteligencia a un prototipo de hardware desarrollado previamente por el mismo autor para su proyecto de Ingeniería en Sistemas. Este es un sistema de control de plantas hidropónico y autónomo basado en inteligencia artificial, el cual contempló la integración de sensores y actuadores electrónicos que interactuarán con el fin de optimizar el crecimiento de estas. A lo largo de este trabajo se profundizó en la virtualización de dicho ambiente, además de la generación de modelos de inteligencia artificial con aprendizaje por refuerzo, logrando optimizar el crecimiento de las plantas.
dc.format.extent83 p. il, grafs.
dc.identifier.citationWürth Castelli, M. (2023). Optimización de sistemas hidropónicos basados en Inteligencia Artificial (Desarrollo de Tesis). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería.
dc.languageEspañol.
dc.publisherUniversidad ORT Uruguay
dc.relation.otherhttps://sisbibliotecas.ort.edu.uy/bib/94171
dc.subjectPROYECTOS-MI
dc.subjectINTELIGENCIA ARTIFICIAL
dc.subjectCULTIVO HIDROPÓNICO
dc.subjectRASPBERRY Pi
dc.subjectARDUINO
dc.subjectAPRENDIZAJE POR REFUERZO
dc.titleOptimización de sistemas hidropónicos basados en Inteligencia Artificial
dc.typeTrabajo final de carrera
ort.thesis.careerFI - Master en Ingeniería - MI
ort.thesis.degreegrantorFacultad de Ingeniería
ort.thesis.degreelevelMaster
ort.thesis.degreenameMaster en Ingeniería
ort.thesis.degreetypeDesarrollo de Tesis
ort.thesis.noteDesarrollo de Tesis (Master). Universidad ORT Uruguay, Facultad de Ingeniería
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