Arellano-Plaza, MelchorMunguía-Orozco, Hugo2024-02-142024-02-142023-12https://hdl.handle.net/11117/10807En el PAP “Construcción de un modelo basado en redes neuronales profundas de código abierto para el conteo, localización y clasificación de colonias en placas de Petri”, se buscó generar una herramienta innovadora para romper la barrera a las tecnologías de redes neuronales para la tarea repetitiva de conteo de microorganismos. El principal objetivo es otorgar acceso libre a un modelo de software y dispositivo físico que permita automatizar las tareas de microbiología de conteo de colonias en medios sólidos. Se logró la programación en Python de un modelo básico de redes neuronales convolucionales utilizando las librerías Keras y Tensor Flow conteo de células bacterianas basándose en mapas de densidad. El modelo utilizó el error medio cuadrático como función de pérdida. Dicho modelo logró un 95% de exactitud sin presentar sobreajuste a los datos de entrenamiento utilizando un juego de datos sintéticos que emulan células bacterianas observadas mediante microscopía fluorescente. Adicionalmente, se diseñó en OpenSCAD un dispositivo capaz de alojar placas de 35 mm a 90mm para ser leídas mediante una cámara RGB de 1920 × 1080 pixeles y adicionado con iluminación LED para mejorar la obtención de imágenes. Posteriormente, el modelo fue impreso en 3D utilizando filamento de ácido poliláctico blanco para dejar un prototipo físico cuyo costo de producción fue de $475.00 MXN. Finalmente, los recursos de software generados fueron alojados en un repositorio de Github con licencia de uso MIT para facilitar el acceso a la información presentada en este proyecto, así como a futuras actualizaciones.spaSustentabilidad y TecnologíaApoyo a Centros de Investigación Externosinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis