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Métodos de Clasificación y Análisis para una Nariz Electrónica enfocada en la Detección de Materia Orgánica F. Jacob Ávila Camacho jacob@avilacamacho.com Proyecto •  Proyecto de invesIgación en Inteligencia ArIficial y Reconocimiento de Patrones –  Métodos de Clasificación y Análisis •  Forma parte de un proyecto que esta parIcipando: –  Certamen de Innovación Tecnológica 2013 –  Feria Mexicana de Ciencias e Ingenierías –  Programa de Jóvenes en la InvesIgación CienUfica Separación de la Basura • 
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ConcienIzación de la población Beneficios para el medio ambiente Reducción de Contaminantes Calentamiento Global Aprovechamiento de la materia orgánica Reforestación Bote de Basura Inteligente Métodos y Herramientas •  Detectar materia orgánica •  Diferenciar entre la materia orgánica de la inorgánica –  Detección de aromas, olores y gases •  Medicina •  Industria de los alimentos •  CosméIcos –  Detectores de Gases implementados como Nariz Electrónica Problema a Resolver •  Detección de la materia orgánica en los desechos de basura •  Detección y clasificación de gases emiIdos por la materia orgánica Detector de Aromas •  Nariz Electrónica Nariz Electrónica •  Arreglo de sensores •  So[ware de reconocimiento de patrones –  Aplicaciones •  Control Ambiental •  DiagnósIcos médicos •  Calidad en las frutas •  Maduración en los jitomates Nariz Electrónica •  Una nariz electrónica es un disposiIvo desarrollado con la intención de detectar y clasificar automáIcamente olores, sabores, vapores y gases. •  Un sistema de nariz electrónica está conformado principalmente por un arreglo de sensores de gases y un sistema de reconocimiento de patrones Ipo red neuronal arIficial (Keller, 1995) Proceso Detector ObjeIvos •  Analizar los métodos y las técnicas de clasificación y agrupamiento de la información presentadas por la nariz electrónica y determinar las técnicas adecuadas para el reconocimiento de patrones. •  Evaluar la capacidad de las narices electrónicas para medir los cambios en las emisiones voláIles de la materia orgánica contenida en los desechos de basura. ObjeIvos •  El propósito final es implementar un sistema detector de materia orgánica uIlizando una nariz electrónica específica basada en un arreglo de sensores químicos y la implementación del sistema de reconocimiento de patrones basado en los métodos de clasificación y agrupamiento seleccionados. Tipos de Sensores •  El sensor ideal que se debe integrar en la nariz electrónica debe cumplir con los siguientes criterios: –  alta sensibilidad de los compuestos químicos, lo que la hace similar a la nariz humana (por debajo de 10-­‐12 g/mL), –  baja sensibilidad a la humedad y la temperatura, –  selecIvidad media, debe responder a diferentes compuestos presentes en la muestra, –  alta estabilidad, –  alta confiabilidad y reproducibilidad, –  Iempos cortos de reacción y recuperación, –  robusta y durable, –  fácil calibración, –  de fácil procesamiento de los datos de salida y dimensiones pequeñas. –  temperatura de trabajo mínima con bajo consumo de energía Procesamiento de la Información •  Métodos estadísIcos convencionales •  Redes Neuronales ArIficiales •  Modelos Neuromórficos Métodos estadísIcos • 
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PCA – Análisis de Componentes Principales PLS – Mínimos Cuadrados DA – Análisis Discriminantes DFA – Análisis Discriminante Factorial CA – Análisis de Agrupamiento Redes Neuronales ArIficiales •  Las Redes Neuronales ArIficiales son un paradigma de aprendizaje y procesamiento automáIco inspirado en la forma en que funciona el sistema nervioso de los animales. •  Se trata de un sistema de interconexión de neuronas que colaboran entre sí para producir un esImulo de salida. Redes Neuronales Red neuronal arIficial percepción mulIcapa con n neuronas de entrada, m neuronas en su capa oculta y una neurona de escape Propiedades •  Se compone de unidades llamadas neuronas •  Cada neurona recibe una serie de entradas a través de interconexiones y emite una salida: –  La salida viene dada por tres funciones: •  Una función de propagación o función de excitación •  Una función de acIvación que modifica a la anterior. •  Una función de transferencia. Que se aplica al valor devuelto por la función de acIvación. Generalmente viene dada por la interpretación dada a la salida. Aplicación •  Al combinar una RNA con un conjunto de sensores, el número de compuestos químicos detectados es mayor. •  Se pueden entonces, uIlizar sensores menos selecIvos. •  Requiere de un entrenamiento para reconocer el Ipo de compuesto químico. Entrenamiento de olores Mapa auto organizado de olores representando sus relaciones topológicas Conclusiones •  FacIbilidad para el uso de una Nariz Electrónica en la Detección de Materia Orgánica. •  Arreglo de Sensores •  Implementación de una Red Neuronal ArIficial •  ProtoIpo del Bote de Basura Inteligente