1Tecnológico Nacional de México. Campus Mérida. Departamento de Sistemas y Computación. Km 5 Carretera Mérida-Progreso. A.P. 911, Mérida, Yucatán, México, C.P. 97118.
Autor de correspondencia: le22080759@merida.tecnm.mx (Salvador Eduardo Vallado-Villamonte)
RESUMEN
En el proceso de este trabajo se presenta el desarrollo de un sistema de análisis hídrico con filtros reciclados que detectan valores relacionados con la calidad y contaminación del agua, tales como la turbidez, la resistencia y las partículas por millón. Este sistema funciona junto con una aplicación remota que es conectada a través de un servidor web, el cual muestra los valores en tiempo real cuando se introduce el líquido dentro de los filtros y hace una evaluación aproximada en relación con la cantidad obtenida de los parámetros evaluados para identificar una posible contaminación a través del uso de redes neuronales artificiales para hacer una clasificación aproximada. Los resultados mostraron que se puede analizar el agua para realizar clasificaciones aproximadas dada su naturaleza calculada en los parámetros específicos necesarios a través de este sistema utilizando inteligencia artificial programada en una Raspberry pi en 3 pruebas diferentes respecto al estado físico del líquido.
Palabras clave: Artificial intelligence/Neural networks/Turbidity/Resistance/Analysis
Vallado-Villamonte, S.E., Paredes-Canché, P.E., Rueda-Peréz, F.E., Ulín-Martínez, W., Salas-Santana, Y.G., Baez-Roura, M.R. y Rodríguez-Morayta, M.J. (2024). Sistema de monitoreo remoto del agua basado en TDS y turbidez: evaluación y análisis con implementación de redes neuronales artificiales. Revista el Centro de Graduados e Investigación. Instituto Tecnológico de Mérida, 39(103),66-72
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