Trabajo de grado (Ingeniero de Sistemas). Corporación Universitaria Rafael Nuñez. Programa de Ingenieria de Sistemas, 2024.

Incluye bibliografia.

Ingenieria de Sistemas

"La gestión adecuada de los residuos sólidos es uno de los mayores retos medio ambientales a los que nos enfrentamos hoy en día. A medida que la población mundial sigue creciendo y los patrones de consumo se aceleran, la generación de residuos sólidos se ha convertido en un problema crítico que requiere soluciones innovadoras y eficaces. Uno de los principales obstáculos en la gestión de residuos es la falta de separación eficiente entre materiales orgánicos e inorgánicos, lo que dificulta su posterior reciclaje y tratamiento adecuado. En este contexto, el desarrollo de un sistema automatizado de detección de materiales orgánicos e inorgánicos que utilice técnicas de vanguardia como el aprendizaje automático y la visión por ordenador representa una solución prometedora. Aprovechando la potencia de tecnologías avanzadas como Ultralytics YOLOV8, uno de los modelos de detección de objetos más precisos y eficientes actualmente disponibles, este sistema tiene el potencial de optimizar significativamente el proceso de separación de residuos. La implantación de un sistema de detección automatizado no sólo aumentara la precisión y eficacia en la clasificación de materiales, sino que también reducira los errores humanos y los costes asociados a los métodos manuales tradicionales. Además, al facilitar la separación adecuada de residuos orgánicos e inorgánicos, este sistema contribuira a mitigar los impactos medio ambientales negativos, fomentando el reciclaje y la reutilización de materiales valiosos, así como la conservación de los recursos naturales. Más allá de sus aplicaciones en la gestión de residuos, un sistema de detección de materiales basado en Ultralytics YOLOV8 podra tener un impacto significativo en diversos sectores, como la industria, la seguridad alimentaria y la investigación científica. Su capacidad para identificar y clasificar materiales con precisión y en tiempo real abre nuevas oportunidades para optimizar procesos, mejorar la calidad y seguridad de los productos y agilizar los procesos de análisis y descubrimiento."