Detección de hidrógeno en aire por medio de redes neuronales y sensores semiconductores - Villalobos Arias, Nícolas 1996- (2023)
En el presente trabajo se implementan y se prueban modelos de redes neuronales que son capaces de detectar con buena precisión la presencia de hidrógeno en aire, a partir de la respuesta de un sensor de hidrógeno, dentro de un sistema de pruebas creado en el laboratorio de ingeniería eléctrica de la sede de Guanacaste de la UCR. Este sistema posee una cámara de gas donde el sensor semiconductor MQ-8 se expone a varias concentraciones de hidrógeno en aire; el hidrógeno se genera utilizando reacciones químicas en el laboratorio y se manipula utilizando una serie de válvulas de paso y jeringas; los datos que se obtienen del sensor se reciben por medio de una interfase digital para luego ser almacenados en una computadora, y seguidamente ser utilizados como entrada en un archivo de código en Python. Las redes se entrenan utilizando los datos producidos por los investigadores Krivetskiy et al. (2018); Efitorov et al. (2020); Krivetskiy et al. (2021). Estos datos fueron crearon en un laboratorio utilizando equipo y sensores de uso profesional; los datos de entrenamiento recompilados son agregados utilizando código para luego ser utilizados por las redes neuronales propuestas. Se utiliza código en Python para crear las redes neuronales haciendo uso de las librerías de Keras, y se utilizan varios pre-procesamientos previos para los datos. Inicialmente se realiza una normalización para todos los modelos y luego se incorporan pre-procesamientos como PCA, PCF y DWT, los modelos también se dividen según el tipo de prueba a realizar, en modelos binarios y modelos multiclase. Como método de búsqueda de los mejores parámetros de la red pulmonal, se utiliza la librería KerasTuner, que obtiene las mejores precisiones de entrenamiento para los diferentes modelos, al modificar los parámetros de la red neuronal de forma dinámica Como método de validación, se utiliza un porcentaje del total de los datos de investigaciones pasadas, para verificar...