Estudiantes:
- Felipe Bastarrica
- Emiliano Espíndola
- Fabián Frommel
Tutor:
- Andrés Ferragut
Descripción:
En el presente documento se expone la investigación y desarrollo llevado a cabo para crear un sistema de monitoreo, visualización y pronóstico de variables relacionadas al estado de un terreno controlado, que pretende asistir en la toma de decisiones del riego.
El proyecto surge por la inquietud de incorporar tecnologías de conexión, Internet de las cosas y técnicas de aprendizaje automático para optimizar la manera en que se realiza la agricultura de regadío. Además se busca integrar una interfaz amigable al usuario, que permita conocer, a usuarios no expertos, el estado de su predio y las posibles predicciones a futuro.
Se diseñó y construyó un sistema que posibilita el sensado de variables y recolección de datos para su almacenamiento y procesamiento en la nube, y posterior visualización de los resultados en una interfaz de usuario web.
Para la implementación de las etapas de sensado y recolección se desarrolló una red de terminales sin conexión a Internet y reducido consumo de potencia.
Estas son recibidas por un módulo centralizador de datos con mayor capacidad de procesamiento y acceso a Internet, el cual realiza su subida. La comunicación entre estos nodos se despliega a través de una red mesh inalámbrica, que resuelve problemas de cobertura de señal otorgados por la red celular.
Por su parte, los bloques de almacenamiento y procesamiento de los datos se implementaron a partir de la integración de plataformas estándares disponibles, lo que permite reducir los costos, los riesgos y el tiempo de desarrollo.
Se logró construir un sistema integral para la adquisición de datos de un predio dado y su análisis. Además, se pudo conseguir un conjunto de datos externos suficiente para confirmar la validez de los algoritmos de aprendizaje automático trabajados en el proyecto.