Centros y grupos de investigación
Espectroscopia NIR con Machine Learning para la predicción del grado de madurez del mango
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Estado: En ejecución
Fuente de financiamiento: Interno
Fecha de inicio: 03/2022
Duración: 12 meses
Campus: Lima Centro
Resumen
El mango es uno de los productos bandera con mayor éxito en el mercado interno y externo. Sin embargo, a lo largo de la cadena productiva se ha detectado ausencia o controles basados en muestreos para determinar la madurez del fruto, siendo la principal limitante, el empleando de análisis que consumen mucho tiempo y son destructivos. Este proyecto se centra en el uso de tecnología Espectroscopía NIR, tecnología rápida y no destructiva, como fuente de información para desarrollar modelos de regresión de componentes principales (PCR) y de mínimos cuadrados parciales (PLSR), para predecir los sólidos solubles totales (SST), firmeza, acidez titulable total (ATT), color interno del fruto y la materia seca o sólidos totales de los mangos. El objetivo es validar la metodología en los cuatro indicadores de madurez del mango y así abrir paso a futuras implementaciones en línea de dicha tecnología.
Equipo de Investigación
- Investigador Principal: Ernesto Alonso Paiva Peredo
- Co-investigadores internos:
- Wiliam Victor Trujillo Herrera
- Diana Elizabeth Quispe Arpasi
- Denis Christian Ovalle Paulino
- Juan Jesús Soria Quijaite
- Asistentes de investigación:
- Renzo Morales Hualla
- Diego Manuel Gonzales Rodríguez
Contacto
epaiva@utp.edu.pe