
Un equipo de investigación del departamento de Lenguajes y Ciencias de la Computación de la Universidad de Málaga ha diseñado un sistema capaz de pronosticar, en tiempo real y con gran precisión, determinadas condiciones climatológicas como la temperatura, humedad o dirección del viento.
Este dispositivo, basado en redes de sensores programadas con el algoritmoC-Mantec, ya ha sido instalado y probado con éxito en problemas como la mejora del riego en un campo de golf permitiendo, con ello, un ahorro en el consumo de agua.
La principal novedad del sistema desarrollado por los expertos es que permite a sensores comunes de dimensiones reducidas (del tamaño, por ejemplo, de un sacapuntas) procesar, en tiempo real y de forma más económica, todo tipo de información ambiental procedente del entorno. “Se convierten en dispositivos capaces de medir parámetros como la humedad, temperatura, viento o presión atmosférica”, explica el investigador de la Universidad de Málaga, Leonardo Franco.
No obstante, el especialista apunta que el objetivo final es implantar este tipo de sistemas ‘inteligentes’ en una red de sensores dirigidos a garantizar el confort térmico de las personas en espacios abiertos. “Para ello distribuiremos un conjunto de ellos en lugares estratégicos dentro de las ciudades como calles, azoteas o puntos turísticos”. De este modo, es posible detectar “qué modificaciones desarrollar en el volumen de radiación solar, el viento o la temperatura para mejorar el hábitat de barrios o calles especialmente transitadas”.
En su artículo, publicado en la revista Intelligent Embedded Systems (IES), los científicos han descrito el diseño y posterior instalación de un nuevo sistema, llamado C-Mantec, en sensores de bajo coste y reducido tamaño. “Al ser pequeños pueden desplegarse en cualquier espacio abierto como aeropuertos o campos de golf”, explica el investigador.
Para Franco, es precisamente el reducido tamaño de este tipo de sensores y su precio económico, no superan los 30 euros, lo que hacen aún más “interesantes” las características del sistema, ya que éstas permiten “aumentar aún más la usabilidad y eficiencia –respecto al coste y el tiempo en procesar la información- de estos dispositivos”.
Probado con éxito
Para llegar a estas conclusiones, en primer lugar, los investigadores diseñaron un algoritmo ‘neurocomputacional’ (basado en el funcionamiento de las neuronas en el cerebro humano) capaz de instalarse en pequeños sensores disponibles actualmente en el mercado. “El principal reto era encontrar el modo de que pudieran procesar una gran cantidad de información -existen multitud de elementos en los entornos abiertos- y seleccionar la más relevante, todo ello en tiempo real”, afirma Franco.
A continuación, para medir la capacidad del sistema de adaptarse a las características del entorno los expertos desarrollaron un prototipo completo que instalaron en un campo de golf de la provincia de Málaga. “A través de él, estudiamos las condiciones climatológicas que afectan al riego como la temperatura, velocidad y dirección del viento, humedad y radiación solar”, explica.
Finalmente, emplearon los datos procedentes del sensor para pronosticar la necesidad o no de riego. “La idea es ahorrar el máximo posible de agua al mismo tiempo que mantenemos el césped en el mejor estado”, sostiene el investigador.
Otras aplicaciones
Tras demostrar la aplicabilidad de C-Mantec a la hora de revelar las necesidades de riego en campos de golf, los expertos sostienen que éste también puede ser útil en otro tipo de tareas como la detección de caídas en personas mayores. “Instalamos el sistema en una pulsera y observamos la capacidad del sensor de medir el movimiento y percibir, rápidamente, cuando ocurren este tipo de sucesos en personas mayores”, comenta Franco.
El siguiente paso en la investigación, indican los expertos, es mejorar la habitabilidad o el confort de las ciudades a partir del estudio de ciertos parámetros como la radiación solar, el viento y la temperatura. “Es un proceso complejo ya que al tratarse de espacios abiertos los datos son muy dinámicos, es decir, cambian continuamente”, argumenta Franco.
Estos datos también han permitido a los expertos abrir otras líneas de trabajo principalmente relacionadas con el uso de móviles en el tratamiento de lesiones de carácter crónico. “El facultativo saca una foto de la herida del paciente, ésta se procesa rápidamente y en tiempo real le devuelve una sugerencia sobre cuál es el estado de gravedad de la misma”, apostilla.
Estos resultados son fruto del proyecto de excelencia Modelo neurocomputacional de confort térmico en espacio públicos urbanos, financiado por la Consejería de Economía, Innovación, Ciencia y Empleo de la Junta de Andalucía.
Ref.
F. Ortega-Zamorano, J.M. Jerez, J.L. Subirats, I. Molina, and L. Franco. "Smart sensor/actuator node reprogramming in changing environments using a neural network model". Engineering Applications of Artificial Intelligence, 30, pp. 179-188 (2014)
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