Estrategia metodológica para la aplicación de inteligencia artificial en la optimización de la inspección del control de calidad de la textura del filete de pescado fresco envasado al vacío

Abstract

El estudio sobre la "Estrategia metodológica para la aplicación de inteligencia artificial en la optimización de monitoreos, inspecciones y control de calidad de la textura del filete de pescado fresco envasado al vacío" involucra la evaluación de variables clave como textura firme, elasticidad y consistencia, tanto en condiciones ideales como prácticas. Según los enfoques científicos y filosóficos, el trabajo se fundamenta en teorías de importantes pensadores como Ayn Rand, quien defiende el racionalismo y el valor del individuo en el contexto de la ciencia y la tecnología, y Comte, quien propuso el positivismo y la importancia de la observación empírica para la mejora tecnológica. Los resultados presentados reflejan cómo la inteligencia artificial, en su aplicación práctica, puede acercarse a los ideales teóricos. Para la textura firme, el valor ideal es 10 N, mientras que el resultado real es de 9.6 N, con una mejora de 0.04 N en el proceso automático virtual. En cuanto a la elasticidad, el indicador ideal es del 80%, pero se obtiene un 78.5% en la práctica, con un incremento del 0.02% en el sistema automatizado. Finalmente, la consistencia muestra una variación entre el valor ideal de 5 N/cm² y los 4.8 N/cm² reales, mejorando en 0.03 N/cm² con el uso de la IA. Estos resultados destacan la efectividad del uso de la inteligencia artificial para optimizar los procesos de monitoreo y control de calidad, siguiendo los principios de la eficiencia en la ciencia aplicada. De acuerdo con Minsky, la tecnología, como la inteligencia artificial, puede ser una herramienta poderosa para mejorar la productividad y calidad en los procesos industriales, contribuyendo a la eficiencia de los sistemas productivos. The study on the "Methodological Strategy for the Application of Artificial Intelligence in the Optimization of Monitoring, Inspections, and Quality Control of the Texture of Vacuum-Packed Fresh Fish Fillet" evaluates key variables such as firmness, elasticity, and consistency, under both ideal and practical conditions. Thinkers like Ayn Rand, who advocates rationalism and the value of individual achievement in science and technology, and Comte, who emphasized positivism and empirical observation for technological advancement, inspire the scientific and philosophical foundations of this work. The results show how artificial intelligence in practice can approximate theoretical ideals. For firmness, the ideal value is 10 N, while the practical result is 9.6 N, with an improvement of 0.04 N in the automated virtual process. For elasticity, the ideal value is 80%, but the practical result is 78.5%, with a 0.02% increase using automation. Lastly, consistency shows a variation between the ideal value of 5 N/cm² and the actual 4.8 N/cm², improving by 0.03 N/cm² with AI application. These results highlight the effectiveness of artificial intelligence in optimizing monitoring and quality control processes, aligning with the principles of efficiency in applied science. According to Minsky, technology, like AI, can be a powerful tool to improve productivity and quality in industrial processes, contributing to system efficiency.