Examinando por Autor "Lujan Piscoya, Jesus Fernando"

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Desarrollo de una aplicación web para la clasificación de la calidad de arroz, mediante inteligencia artificial, en un molino de Ferreñafe
(Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2022) Lujan Piscoya, Jesus Fernando; Lujan Piscoya, Jesus Fernando; Iman Espinoza, Ricardo David
El arroz es el cereal que más se cultiva en el Perú, por lo tanto, la industria molinera debe estar a la altura de la situación. Su valor comercial está directamente relacionado con el grado de calidad del producto, el cual se determina en base a un conjunto de componentes, tales como: granos rojos, tizosos totales, tizosos parciales, granos dañados, mezcla varietal contrastante, materia extraña y granos quebrados. Está investigación aborda la problemática de un molino de la ciudad de Ferreñafe, en dicha empresa, el análisis para determinar la calidad del arroz se realiza manualmente y en base a su experiencia, lo que trae consigo una estimación básica de su valor comercial, además de requerir una inversión considerable de tiempo para su clasificación. Ante esto se propuso una aplicación web que apoye el proceso de producción y que permita clasificar el arroz a partir de su calidad, sirviéndose de la inteligencia artificial. La solución se desarrolló siguiendo la metodología propuesta por Mariño y Primorac, así como Scrum. En cuanto a los objetivos, se logró identificar que el uso de redes neuronales resulta conveniente para resolver la problemática de esta investigación, asimismo, el modelo resultante fue evaluado mediante validación cruzada, al igual que empleando la métrica de “balanced accuracy”, de esta manera se alcanzó una precisión del 99.08% garantizando la fiabilidad de la implementación.
Inteligencia artificial aplicada en la música: una revisión sistemática de la literatura
(Universidad Católica Santo Toribio de Mogrovejo, 2020) Lujan Piscoya, Jesus Fernando; Lujan Piscoya, Jesus Fernando; Reyes Burgos, Karla Cecilia
Hoy en día, la inteligencia artificial es más común de lo que pensamos, cada vez son más las áreas donde se aplica la misma y la música no es la excepción. A raíz de este interés surgen investigaciones, las cuales proponen múltiples maneras de poder emplear los principios de la inteligencia artificial en la música. Por lo cual, la presente revisión sistemática de la literatura pretende reunir dichas investigaciones, en base a una serie de preguntas. El proceso de búsqueda se llevó a cabo en las bases de datos ProQuest Central e IEEE Xplore; la cantidad de trabajos se acotó a partir de filtros, los mismos que recuperaron los resultados automáticamente, además se hizo uso de criterios de inclusión, exclusión y calidad, los cuales demandaron un análisis para su aplicación y posterior selección de documentos. Luego de ello, se pudo contestar las preguntas de investigación planteadas. Las respuestas fueron muy interesantes, ya que, las aplicaciones de la inteligencia artificial en la música son diversas, llegándose a identificar un total de 11. Asimismo, el Machine learning presentó una mayor incidencia en las investigaciones. Finalmente, se llega a la conclusión que, a pesar, de que la música no es el área más popular donde se extrapola la inteligencia artificial, existen investigadores trabajando en proyectos que sirvan de aporte al mundo musical.