machine learning and deep learning para la clasificación de residuos sólidos

Los residuos sólidos expuestos en el ambiente pueden ocasionar contaminación del aire, agua y suelo y, por ende, ser la causa muchas enfermedades a los seres vivos. Por otro lado, En los últimos años, la academia y la industria han destacado la gestión de residuos sólidos, un área de estudio relativamente joven, para desarrollar aplicaciones de aprendizaje profundo y automático que permitan usar y desarrollar nuevas arquitecturas y conjuntos de datos que logren minimizar costes, tiempo e implicación humana. Es por ello por lo que en este proyecto se pretenden desarrollar dos artículos (una revisión sistemática y un artículo primario) relacionados con la clasificación de residuos sólidos mediante la inteligencia artificial y deep learning. El método aplicado para la revisión sistemática es usar la metodología Kitchenham y Charters y la guía de reporte PRISMA y para el segundo, la creación de un dataset y de una arquitectura de Deep learning para clasificación de residuos sólidos.