Este trabajo contribuye a avanzar en estrategias de energía sostenible y gestión de residuos al investigar la conversión termoquímica de biomasa basada en alimentos a través de la pirólisis, destacando el papel de la inteligencia artificial (IA) en la mejora de la precisión del modelado de procesos y la eficiencia de optimización. El objetivo principal es explorar el potencial de recursos de biomasa subutilizados como los posos de café (SCGs) y las semillas de dátil (DS) para la producción sostenible de hidrógeno. Específicamente, busca optimizar el proceso de pirólisis mientras evalúa el rendimiento de estos recursos tanto de manera individual como en mezclas. Se realizaron análisis proximales, finales, de fibra, TGA/DTG, cinéticos, termodinámicos y Py-Micro-GC para DS puro, SCG y mezclas (75% DS-25% SCG, 50% DS-50% SCG, 25% DS-75% SCG). La Mezcla 3 ofreció un potencial de rendimiento de hidrógeno superior, pero tuvo la energía de activación más alta (Ea: 313.24 kJ/mol), mientras que la Mezcla 1 mostró el mejor valor de energía de activación (Ea: 161.75 kJ/mol). El modelado cinético basado en métodos isoconversionales (KAS, FWO y Friedman) identificó a KAS como el más preciso. Estos enfoques trabajan juntos para proporcionar una comprensión detallada del proceso de pirólisis con un énfasis particular en la integración de la inteligencia artificial (IA). Un modelo LSTM entrenado con datos lignocelulósicos predijo curvas de TGA con una precisión excepcional (R2: 0.9996-0.9998).