CARACTERIZACIÓN DE PANC, ORIENTADA POR APRENDIZAJE PROFUNDO

Resumen

Este estudio tiene como objetivo caracterizar plantas alimenticias no convencionales (PANC) utilizando Aprendizaje Profundo para promover su aceptación en la dieta brasileña. Uno de los enfoques principales es el desarrollo de una aplicación que utiliza Inteligencia Artificial (IA) para identificar y caracterizar estas plantas. Se recopilaron 1.354 imágenes de tres PANC: ñame, ora-pro-nóbis e hibisco. La IA fue entrenada con Redes Neuronales Convolucionales (CNN), obteniendo una precisión entre el 91,16% y el 99,91% en la clasificación. La aplicación facilita la identificación de las PANC y ofrece recetas y orientaciones sobre su uso. El proyecto Osiris busca tener un impacto social y ambiental, promoviendo la preservación de la biodiversidad y fomentando prácticas agrícolas sostenibles. Al valorizar productos locales, también puede crear oportunidades económicas y reducir la dependencia de alimentos importados. La investigación destaca la importancia de aumentar el volumen de datos para mejorar la eficacia del modelo de IA y sugiere la inclusión de más especies de PANC. La participación de especialistas es esencial para mejorar la caracterización de las plantas. El proyecto refuerza la importancia de las PANC en la alimentación y la necesidad de concienciar a la población sobre sus beneficios. La aplicación desarrollada ofrece una plataforma accesible para promover una dieta más diversa y saludable. El proyecto Osiris innova al transformar la percepción de las PANC y fortalece la conexión entre las personas y el medio ambiente.