Implementación de redes neuronales artificiales (RNA) para clasificar niveles de pm2.5 en un sistema de alarma ambiental

Las enfermedades respiratorias

Autores/as

Palabras clave:

Arduino, PM2.5, Prototipo, Redes Neuronales Artificiales, Sensor

Resumen

En respuesta a la creciente conciencia ambiental en la sociedad mexicana y las prácticas emergentes en este ámbito, se plantea llevar a cabo una investigación sobre el impacto del material particulado PM2.5 en la salud y el medio ambiente. Basándose en estos hallazgos, se desarrolla un prototipo de alarma ambiental utilizando tecnología Arduino. El objetivo principal de este proyecto radica en el uso de un sensor de la marca Sharp, modelo GP2Y1010AU0F junto con otros materiales de bajo costo y fácil acceso. Esto permite que tanto los usuarios interesados como las autoridades responsables de monitorear los niveles de contaminación del aire puedan tomar medidas proactivas para salvaguardar la salud pública.

Biografía del autor/a

Mauricio Luna Calva, Tecnológico de Estudios Superiores de Ecatepec (TESE)

Egresado del Tecnológico de Estudios Superiores de Ecatepec (TESE) en la carrera de Ingeniería Informática (2017 - 2022).

Actualmente es estudiante en la Maestría en Ingeniería en Sistemas Computacionales (MISC) por la misma casa de estudios (2023-2025).

Adolfo Meléndez Ramírez, Tecnológico de Estudios Superiores de Ecatepec (TESE)

Docente en el Tecnológico de Estudios Superiores de Ecatepec (TESE).

Citas

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Publicado

18-07-2024

Cómo citar

Luna Calva, M., & Meléndez Ramírez, A. (2024). Implementación de redes neuronales artificiales (RNA) para clasificar niveles de pm2.5 en un sistema de alarma ambiental: Las enfermedades respiratorias. RICT Revista De Investigación Científica, Tecnológica E Innovación, 2(Especial 1), 63–73. Recuperado a partir de https://revista.ccaitese.com/index.php/ridt/article/view/104