Reconocimiento de copépodos mediante redes neuronales artificiales

Abstract

El mundo esta creado de una forma realmente asombrosa todo se encuentra en perfecto equilibrio, parte de esta armonía, en el reino animal se encuentra en la cadena trófica alimenticia, esta cadena se identifica con el refrán que dice: “que el más grande se come al más pequeño”, al diminuto, microscópico en realidad, que muchas veces pasa desapercibido sin merecer la importancia que realmente tiene, este es el caso del copépodo un pequeño, microscópico crustáceo acuático, que protagoniza la presente investigación. El estudio de este microcrustáceo no es sencillo, debido principalmente a su tamaño, por eso mediante la investigación se presenta una solución para su reconocimiento, obteniendo un prototipo basado en redes neuronales artificiales que reconoce las especies de copépodos existentes en los Lagos Titicaca y Poopó, el reconocimiento se realiza por medio de imágenes fotográficas tomadas a través de un microscopio electrónico. El ambiente de trabajo es la Unidad de Limnología de la Carrera de Biología, Facultad de Ciencias Puras y Naturales, de la Universidad Mayor de San Andrés. Para el desarrollo del prototipo se aplican las bases de la ingeniería del software, con la metodología ágil Iconix y para comprobar la calidad del producto software se utilizan métricas de calidad orientadas a objetos, las cuales muestran resultados satisfactorios en su aplicación.