Red neuronal para la identificación de larvas de peces(ICTIOPLANCTON) en su fase inicial

Abstract

Se desarrolló una Red Neuronal inmersa en un sistema de información web, destinada a complementar los procesos desarrollados en el Laboratorio de Ictioplancton del Departamento de Biología Marina de Instituto Oceanográfico de Venezuela, además como parte de la enseñanza a los estudiantes de la Lic. en Biología de la Universidad de Oriente Núcleo de Sucre. La cual tiene como objetivo la identificación de larvas de peces (Ictioplancton) en su fase inicial. Este proyecto fue desarrollado bajo los estándares de la metodología ágil Scrum, con un total de cuatro (4) Sprints; el primero para la recaudación de información sobre el crecimiento de los peces y modelado de los procesos realizados en el Laboratorio de Ictioplancton del Departamento de Biología Marina de Instituto Oceanográfico de Venezuela, el segundo Sprint para la investigación de las familias de larvas de peces presentes en el Golfo de Cariaco y sus características más importantes, además de la creación del conjunto de datos de entrenamiento, mientras que el Sprint 3 para la construcción y desarrollo de la Red Neuronal, en el cual se utilizó el lenguaje de programación Python y librerías como; TensorFlow, Keras, Pandas, NumPy, Matplotlib, Scikitlearn, Sklearn, y por último el cuarto Sprint donde fue conectada la Red Neuronal con un sistema de información web, que tiene como finalidad el control de proyectos de investigación llevados a cabo en el Laboratorio de Ictioplancton del Departamento de Biología Marina de Instituto Oceanográfico de Venezuela, y así además de automatizar el proceso de identificación, también se automatizo la generación de estadísticas de los proyectos. En este último Sprint, se utilizaron diagramas de UML de casos de uso y base de datos, además de MySQL para la base de datos del sistema, el lenguaje de programación Python y el micro framework Flask.