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En este trabajo se detalla el desarrollo de una aplicación IoT (Internet of Things) en la nube que sirve para geolocalizar en tiempo real reses de animales ( livestock ) y, de este modo, tener monitorizado al ganado. Por tanto, se trata de una aplicación del ámbito agrícola con tecnología de comunicación inalámbrica de largo alcance (LoRa) con acceso a Internet. La plataforma consta de un nodo microcontrolador Arduino UNO [1] que incorpora la comunicación por radiofrecuencia, la geolocalización GPS y un sensor de temperatura/ humedad. Para el acceso a red se utiliza un enlace LPS8 de Dragino [2], y que está vinculado al servicio de The Things Network (TTN), que proporciona los servicios en la nube para la aplicación web remota. A nivel de hardware, el microcontrolador se encarga de las con guraciones generales, la transducción de las variables físicas (temperatura, humedad y geolocalización) y la transmisión inalámbrica de datos al enlace. Por otra parte, la plataforma en la nube incluye la aplicación web que permite el acceso a usuarios para que puedan saber el estado del nodo y los datos sensados. TTN hace de Edge-IT y gestiona la transferencia de datos entre el enlace y la aplicación en la nube, que ha sido desarrollada con TagoIO [3]. TTN admite varios sistemas de comunicación a nivel de protocolo HTTP (Hypertext Transfer Protocol ), como MQTT (Message Queing Telemetry Transport ) o AMQP (Advanced Message Queuing Protocol ), que son utilizados en este proyecto. La aplicación también incluye la generaci ón y envío de noti caciones al correo electrónico, mensajería instantánea GSM (Global System For Mobile Comunication ), gestión de usuarios y almacenamiento de datos.

En este documento se detalla el desarrollo de una aplicación web para la monitorización de livestock, reses de animales, en tiempo real utilizando tecnología LoRa en una red local de Internet, el documento está formado por varios capítulos. La plataforma desarrollada contiene un sistema de monitorización formado por dos nodos , cada nodo incluye un microcontrolador con su módulo de comunicación inalámbrica LoRa, GPS y sensor de temperatura. Además, el sistema contiene una unidad de proceso Raspberry Pi 4B donde se ha alojado un servidor, que a su vez ha funcionado como pasarela entre los nodo. En cuanto a software, se ha desarrollado la programación de la configuración de los nodos, sensado de variables, y la transmisión inalámbrica de nodo a servidor. A su vez, se ha desarrollado una interfaz web que permite el acceso y visualización de los datos del nodo desde cualquier dispositivo dentro de la red local, la página web incluye la gestión y autenticación de usuarios, gestión de la base de datos de la plataforma, y las configuraciones para el envío de correo electrónico. Finalmente, se ha escrito un breve manual para ayudar al usuario final para poner en marcha esta aplicación, donde abarca configuraciones de los componentes (nodos y puerta de enlace), así como la verificación del correcto funcionamiento de cada uno de ellos, incluyendo sus comunicaciones y GPS. Asimismo, se mostró el funcionamiento de registro de usuarios y la encriptación de contraseñas, y sus validaciones de correo existente

Durant les ultimes dues dècades es indubtable e innegable l’avenç i la importància que està prenent l’intel·ligència artificial(IA) i l’anàlisi de dades en la societat actual. Durant els últims 10 anys, s’han perfeccionat els mètodes de calcul i s’han desenvolupat aparells dotats d’un hardware suficientment potent com per processar arxius audiovisuals fins i tot en temps real i, juntament amb la transmissió de dades gràcies a tecnologies com el 4G i l’imminent revolució que suposarà per l’IoT (internet of things) el 5G, han anat apareixent noves aplicacions per la IA i la ciència de dades que estan donant lloc a una automatització massiva de tasques mecàniques, principalment la detecció i classificació, tant d’objectes com de dades. Precisament, l’anàlisi d’un cas automatitzable com ho és la detecció de semàfors és el tema d’estudi d’aquest Treball de Final de Grau, partint de la creació de la base de dades necessària per l’entrenament fins la validació del funcionament de l’IA. L’estructura del treball es divideix en quatre grans grups, començant per una introducció a les xarxes neuronals, continuant amb la creació d’una base de dades i preparació d’aquestes per entrenar el model, seguida d’un entrenament i test d’una intel·ligència artificial. Per acabar, es presenten els resultats obtinguts i les conclusions de l’estudi

En este proyecto se desarrolla una aplicación IoT para gestionar un invernadero y poder controlarlo de manera remota a través de una página web. El invernadero implementa diversas funciones automatizadas como la gestión de riego que regula la humedad del suelo o la ventilación en función de la temperatura ambiente. Además, monitoriza las variables de estado para que un usuario las visualice via web. El usuario remoto también tiene la posibilidad de accionar remotamente el control del riego y de la ventilación si así lo desea. La instalación completa cuenta con dos nodos controladores al que se conectan los diferentes sensores y actuadores. A ellos se accede via web gracias a que disponen de comunicación inalámbrica, mediante un servidor local conectado a un router doméstico. Este servidor aloja la página web y utiliza protocolo MQQT para la transferencia de datos con los nodos, así como protocolo HTTP para comunicarse remótamente con la interfaz web.. Adicionalmente, se usa un servicio de DynDNS externo para resolver la problemática de las direcciones IP dinámicas. Esto permite acceder al sitio web del invernadero doméstico desde cualquier lugar, ya sea a través de un ordenador personal, portátil, tablet o teléfono móbil independientemente de la plataforma usada: MAC, Android o Windows A modo de manual de puesta en marcha, se indican las instrucciones para poner en marcha la plataforma y los archivos con los scripts de los códigos software de los nodos controladores y el servidor se pueden descargar desde Github

En este proyecto se ha realizado el montaje y configuración de una red privada LoRaWAN (Long Range Wide Area Network), imitando la estructura que esta debería tener para ser implementada en la industria 4.0. Este tiene como principal objetivo establecer los pasos y procedimientos básicos para la implementa- ción de la tecnologia LoRa en el ámbito industrial. También estudia la situación actual de la tecnologia, analizando su grado de implementación en diferentes países y sus ejemplos de uso. El prototipo está formado por tres dispositivos sensores que incorporan tecnología LoRa, una puerta de enlace (gateway), un servidor de red (Network Server) LoRaWAN para gestionar los tres sensores, una aplicación Node-RED, un servidor OPC (Open Platform Communication) y una aplicación SCADA (Super- visory Control And Data Acquistion) de demostración. En esta última, se simula un sistema que monitoriza los sensores situados en un contenedor refrigerado de fruta. Gracias a la fácil modularidad de la plataforma escogida, esta permite escalar fácilmente los proyectos ya que se pueden incorporar o quitar dispositivos de manera modular, pudiendo adaptar cualquier sistema de producción diseñado en planta. Simplemente aumentando o disminuyendo el número de dispositivos y variando su modelo y función, se puede llegar a obtener infinitas instancias de red privada LoRaWAN. Con todo esto, se concluye que la implementación de redes privadas LoRaWAN es una elección de rápido diseño y montaje, con gran utilidad en el establecimiento de comunicaciones no críticas en procesos industriales

E-agriculture, sometimes reffered as 'ICT in agriculture' (Information and Communication technologies) or simply "smart agriculture", is a relatively recent and emerging field focused on the enhacement on agricultural and rural development through improved information and communication processes. This concept, involves the design, development, evaluation and application of innovative ways to use IoT technologies in the rural domain, with a primary focus on agriculture, in order to achieve better ways of growing food for the masses with sustainability. In IoT-based agriculture, platforms are built for monitoring the crop field with the help of sensors (light, humidity, temperature, soil moisture, etc.) and automating the irrigation system. The farmers can monitor the field conditions from anywhere and highly more efficient compared to conventional approaches.