Modelo basado en Redes Neuronales para medir la huella de carbono en emprendimientos ecuatorianos

Resumen

La presente investigación se centra en el diseño de un modelo basado en redes neuronales para cuantificar la huella de carbono de 150 emprendimientos en Jipijapa, Manabí. El objetivo principal es desarrollar una herramienta que permita medir la huella de carbono en los emprendimientos ecuatorianos y, a partir de estos datos, implementar estrategias efectivas para su reducción, promoviendo así la sostenibilidad ambiental y mejorando el rendimiento económico y la reputación en el mercado. La metodología del estudio incluyó la selección de los emprendimientos y la definición del problema, estableciendo variables relevantes para la medición de la huella de carbono. Se recolectaron datos de fuentes confiables y se realizó un preprocesamiento que abarcó limpieza y normalización. Los datos se dividieron en conjuntos de entrenamiento y prueba, utilizando un algoritmo de redes neuronales para entrenar el modelo, ajustando sus parámetros y evaluando su rendimiento mediante métricas como el error cuadrático medio y validación cruzada. Los resultados mostraron que la huella de carbono promedio de los emprendimientos es considerablemente alta, siendo el consumo de energía y los combustibles utilizados los factores más influyentes. Se destacó que los emprendimientos con certificaciones ambientales lograron reducir su huella, mientras que un manejo inadecuado de residuos aumentó las emisiones. La medición y gestión de la huella de carbono se ha vuelto crucial en la agenda ambiental global, y los hallazgos del estudio subrayan la necesidad de políticas que fomenten prácticas sostenibles, promoviendo un desarrollo más responsable alineado con las metas de sostenibilidad globales.