Uso de técnicas de IA para optimizar la gestión de recursos en la estrategia de distribución de alimentos

Cossio, Edgar Gonzalo Franco; Quintero, Franco Pablo

Publicación:
Uso de técnicas de IA para optimizar la gestión de recursos en la estrategia de distribución de alimentos

dc.contributor.author	Cossio, Edgar Gonzalo Franco
dc.contributor.author	Quintero, Franco Pablo
dc.date.accessioned	2024-11-29T20:00:09Z
dc.date.available	2024-11-29T20:00:09Z
dc.date.issued	2024-11-06
dc.description.abstract	La Organización de las Naciones Unidas (ONU), a través de los Objetivos de Desarrollo Sostenible (ODS), particularmente en el objetivo 2: Hambre cero, contempla un mundo libre de hambre para el 2030. A pesar de que se trata de un objetivo con un alto sentido de humanidad, no se ha logrado al 100% y esto dada la complejidad, entre otros aspectos, como la producción, la logística de distribución y cadena de suministro de los alimentos. La presente propuesta tiene como objetivo coadyuvar a la estrategia de distribución holística de alimentos para el Banco de Alimentos, utilizando técnicas de inteligencia artificial (IA) para optimizar la gestión de los recursos y maximizar el impacto social. El análisis de pertinencia, así como la curaduría de los datos se incluyen como etapas elementales en el entrenamiento y pruebas del modelo propuesto el cual incluye un benchmarking (para identificar el algoritmo óptimo) entre redes neuronales, árboles de decisión y máquinas de soporte vectorial, algoritmos de aprendizaje automático a través de los cuales es posible entender y predecir patrones en los datos, cada uno con su propio estilo. Las redes neuronales funcionan de manera similar al cerebro humano, permitiendo procesar información compleja. Por otro lado, los árboles de decisión dividen los datos en secciones más simples y comprensibles, mientras que las máquinas de soporte vectorial se enfocan en encontrar la mejor forma de separar diferentes grupos en un espacio multidimensional.
dc.description.filiation	Fil: Cossio Franco, Edgar Gonzalo. Universidad del Valle de Atemajac (UNIVA). Profesor en la Universidad del Valle de Atemajac y en el Centro de Investigación en Tecnología Avanzada; México.
dc.description.filiation	Fil: Quintero, Franco Pablo. Universidad Católica de La Plata. Jefe de trabajos prácticos de la materia Ingeniería en Sistemas de Información I y II y Compiladores correspondientes a la carrera Lic. en Sistemas UCALP – FACEI; Argentina.
dc.format	application/pdf
dc.identifier.uri	https://repositorio.ucalp.edu.ar/handle/UCALP/804
dc.language.iso	spa
dc.publisher	Universidad Católica de La Plata
dc.publisher.country	AR
dc.rights	info:eu-repo/semantics/openAccess
dc.rights.uri	https://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
dc.subject	INTELIGENCIA ARTIFICIAL
dc.subject	DISTRIBUCIÓN DE ALIMENTOS
dc.subject	REDES NEURONALES
dc.subject.ocde	http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.02
dc.subject.ocde	http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.03
dc.subject.ocde	http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.02.01
dc.title	Uso de técnicas de IA para optimizar la gestión de recursos en la estrategia de distribución de alimentos
dc.type	info:eu-repo/semantics/conferenceObject
dc.type.version	info:eu-repo/semantics/publishedVersion
dspace.entity.type	Publication