Resumen

El logro de la medición de precisión es altamente deseado en una actual revolución industrial donde un aumento significativo en los estándares de vida incrementó los residuos sólidos municipales. Los estándares actuales de la industria 4.0 requieren sensores de computación de borde precisos y eficientes para la clasificación de residuos sólidos. Por lo tanto, si los desechos no son gestionados adecuadamente, traerían consigo un impacto adverso en la salud, la economía y el medio ambiente global. Todos los involucrados necesitan comprender sus roles y responsabilidades en la generación y reciclaje de residuos sólidos. Para asegurar que el reciclaje sea exitoso, los desechos deben ser separados de manera correcta y eficiente. El rendimiento de los dispositivos de computación de borde es directamente proporcional a la complejidad computacional en el contexto de la clasificación de desechos no orgánicos. La investigación existente sobre clasificación de desechos se realizó utilizando la arquitectura CNN, por ejemplo, AlexNet, que

• Materias:Comunicación inalámbrica Dispositivos móviles Seguridad de la información Algoritmo de inteligencia Sensor inteligente
• Subjects:Wireless communication Mobile devices Information security Algorithm intelligence Intelligent sensor
• Palabras claves:Medición de precisión; Revolución industrial; Sensores de computación en el borde; Clasificación de residuos sólidos; Reciclaje; Modelo de aprendizaje profundo
• Keywords:Precision measurement; Industrial revolution; Edge computing sensors; Solid waste classification; Recycling; Deep learning model