Internet de las cosas (IoT) es la interconexión de dispositivos físicos que pueden comunicarse entre sí a través de Internet. Los dispositivos físicos como microcontroladores, microprocesadores, actuadores y sensores no se comunicarán directamente con Internet; lo hacen mediante una puerta de enlace de IoT(gateway). Toda esta infraestructura se conoce como infraestructura de IoT.
La mejora del campo agrícola se ha convertido en el mayor desafío para países como el Perú, por lo que se deben adoptar nuevas tecnologías. La granja inteligente, integrada con sistemas de IoT, podría denominarse granja conectada, que puede admitir una amplia gama de dispositivos de diversos fabricantes de dispositivos agrícolas. Esto sería una gran ayuda a los agricultores que deben realizar arduas tareas de ir hasta el campo día a día para realizar el riego y otras actividades, por ello la implementación eficiente ayuda a la agricultura, una autodisciplina, así como la reducción del trabajo humano y el aumento de los cultivos. Con esto los agricultores tendrán conocimiento en tiempo real la visualización de datos, por ejemplo la temperatura, humedad, cantidad de luz que le cae a las plantas, entre otras; generación de alertas y predicción de valores futuros.
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- IoT
Se pueden utilizar diferentes sensores como por ejemplo sensor de temperatura, sensor de lluvia sensor de luz, sensor de movimiento, etc. Estos sensores se instalan en el campo de la agricultura para recopilar los datos y estos datos deben enviarse al agricultor de alguna manera, por ello estos sensores pueden estar interconectarse a un arduino, o una raspberry o mediante un gateway, para que se puedan conectar a internet o en el caso del arduino utilizar un GSM Shield, para enviar los datos al agricultor y este pueda visualizar mediante su celular, tablet o pc los datos en tiempo real. Así el agricultor puede tener una visualización de datos en tiempo real, con la ayuda del análisis de Matlab o Python, el agricultor puede visualizar también la predicción de los valores futuros de los parámetros. Al tener conocimiento de los valores futuros por ejemplo el valor de la humedad, el usuario puede tener control sobre el campo agrícola usando un MQTT(protocolo de comunicación de máquina a máquina que se basa en el servicio pub-sub), enviando comandos. O en otras investigaciones muestran que los sistemas mismos, sin necesidad de que el agricultor realice algunos comandos, realizarían el cese del riego.- Rasp.JPG (22.28 KiB) Visto 111 veces
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- Machine Learning
Las aplicaciones del aprendizaje automático machine learning en la agricultura, proporciona una mayor perspectiva para la toma de decisiones y acciones con el principal objetivo de mejorar la producción de cultivos sanos y sostenibles, que permitan una seguridad alimentaria en distintas comunidades y espacios, teniendo en cuenta la relación e impacto que recibe este sector por el cambio climático y crecimiento demográfico desigual y acelerado. Existen distintas aplicaciones de redes neuronales artificiales, variaciones semiparamétricas, algoritmos de clasificación, trabajo con satélites agrícolas para procesar imágenes para seguimiento de color y bordes, siendo la integración de estos desarrollos tecnológicos y de programación con la agricultura un punto focal para la aplicación de distintas herramientas de innovación que peritan una actuación a tiempo, eficiente y con futura asequibilidad a grandes, medianos y pequeños productores.
Los sistema desarrollados para monitorear la temperatura, la humedad y otros datos para los agricultores se muestran a través de un navegador web, un celular o tablet. El sistema almacena datos y ha sido desarrollado y probado en el campo de una granja agrícola. Los sistema funcionan bien y almacenar datos además de mostrar los resultados como gráficos de temperatura y humedad sin detener el trabajo. El sistema debe operar durante períodos largos para cubrir la vida de la planta y para medir las estadísticas del crecimiento de las plantas.
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La mejora de la productividad de los cultivos es un gran desafío en los países como India, la mejora tecnológica es un trabajo obligatorio para mejorar la productividad de los cultivos para apoyar y sostener la necesidad de una población siempre verde de nuestro país. En el pasado, se han propuesto varias redes impulsadas por sensores para monitorear con éxito el gran campo agrícola. Sin embargo, la mayor parte de la tecnología no ofrece la técnica de minería de datos y el análisis predictivo, lo que limita el uso de datos al estado preciso del campo y el cultivo. Proponemos una novedosa tecnología mediante la cual se mitigan en la nube los datos recolectados de los dispositivos de detección física, donde una técnica de aprendizaje automático podría producir en tiempo real no solo las alertas correspondientes al estado actual del medio ambiente y del cultivo sino al mismo tiempo. el tiempo puede ofrecer un análisis predictivo del estado futuro del medio ambiente y de los cultivos.
La arquitectura basada en IoT también ofrece la realización y el análisis en tiempo real de datos que se pueden utilizar en todo el mundo junto con el parámetro que se ha monitoreado en otras partes del mundo para comprender el comportamiento anormal del tipo similar de cultivo. Nuestro resultado muestra que el sistema propuesto tiene una latencia muy óptima para controlar el sistema, así como altas tasas de entrega de paquetes y precisión para mitigar los datos. El sistema se puede mejorar aún más incorporando nuevas técnicas de autoaprendizaje que podrían implementarse en la nube para comprender el comportamiento de los datos de detección y tomar decisiones autónomas.
5. Referencias
- DOI: 10.18178/joaat.6.4.241-245
- Digital Object Identifier (DOI) : 10.14569/IJACSA.2019.0100402