Cliente: Universidad de Colombia
Ubicación: Colombia
Monitoreo de condiciones agrícolas en cultivos de invernadero mediante Edge Computing e IoT
Desarrollamos un software de predicción con inteligencia artificial para la predicción y gestión de tareas para el funcionamiento de una planta solar.
Desarrollamos una tecnología de monitoreo con IoT y Edge Computing para una mejor gestión de los recursos agrícolas
Nuestra tecnología integra algoritmos de aprendizaje automático con sistemas expertos, permitiendo un análisis profundo y detallado de múltiples variables y escenarios.
En el contexto de la agricultura moderna, la optimización de los recursos y la maximización del rendimiento de los cultivos son desafíos cruciales. Nuestro proyecto aborda estos desafíos mediante el desarrollo de un sistema avanzado de monitoreo utilizando tecnologías de Internet de las Cosas (IoT) y Edge Computing.
El sistema de monitoreo con IoT y Edge Computing desarrollado proporciona una herramienta poderosa para la gestión eficiente de recursos agrícolas. La integración de tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático y los sistemas expertos permite un análisis profundo y una toma de decisiones informada, mejorando significativamente los resultados de los cultivos y contribuyendo a la sostenibilidad agrícola.
Eficiencia ecológica
El propósito de este proyecto es brindar una herramienta poderosa para la recopilación y el análisis de datos en tiempo real, permitiendo una gestión precisa de los cultivos en invernaderos.
Los resultados iniciales son más que prometedores: nuestro sistema proporciona una visión completa del estado de los parámetros, lo que facilita una toma de decisiones más informada y eficiente.
Este proyecto es un testimonio de nuestro compromiso con la innovación tecnológica y su aplicación práctica en beneficio de la comunidad agrícola y el sector agroindustrial. Estamos ansiosos por continuar colaborando en proyectos innovadores que tengan un impacto positivo en nuestro mundo.
Sensores IoT
Tipos de Sensores: Humedad del suelo, temperatura, luminosidad, pH, niveles de nutrientes.
Funciones: Recolectar datos en tiempo real de las condiciones ambientales y del suelo.
Edge Computing
Procesamiento Local: Los datos recolectados son procesados localmente en nodos Edge para reducir la latencia y la carga en la red.
Algoritmos de Aprendizaje Automático: Aplicación de modelos de machine learning para preprocesamiento y análisis inicial.
Servidor Central
Almacenamiento y Procesamiento: Los datos procesados localmente son enviados a un servidor central para un análisis más profundo.
Sistemas Expertos: Integración con sistemas expertos para proporcionar recomendaciones específicas y alertas.
Interfaz de usuario
Acceso Remoto: Los usuarios pueden acceder al sistema y sus datos a través de una interfaz web o móvil.
Alertas y Notificaciones: Los usuarios reciben alertas y notificaciones en tiempo real sobre condiciones críticas.
Componentes
del sistema
Flujo de trabajo
Recopilación de datos
Los sensores IoT instalados en los campos recolectan datos sobre las condiciones ambientales y del suelo.
Procesamiento en el Edge
Los datos recolectados son procesados en dispositivos Edge cercanos para una respuesta rápida y eficiente.
Envío al servidor central
Los datos preprocesados son enviados al servidor central donde se realiza un análisis más exhaustivo.
Análisis y toma de decisiones
Los algoritmos de aprendizaje automático y los sistemas expertos analizan los datos y generan recomendaciones.
Interacción del usuario
Los usuarios acceden a la información procesada y reciben alertas, permitiendo una gestión proactiva de los cultivos.
Beneficios
Poder conectar
tu cultivo a la red
Información en
tiempo real
Mejor eficiencia
energética
El sistema de monitoreo con IoT y Edge Computing desarrollado proporciona una herramienta poderosa para la gestión eficiente de recursos agrícolas. La integración de tecnologías avanzadas como el aprendizaje automático y los sistemas expertos permite un análisis profundo y una toma de decisiones informada, mejorando significativamente los resultados de los cultivos y contribuyendo a la sostenibilidad agrícola.