Framework para el monitoreo de la temperatura de cultivos acuícolas basado en IoT

• Alisson Diane Arteaga Quico ^[1] ; Lenis Rossi Wong Portillo ^[1]
  1. [1] Universidad Nacional Mayor de San Marcos

     Universidad Nacional Mayor de San Marcos

     Perú

     
• Localización: DYNA: revista de la Facultad de Minas. Universidad Nacional de Colombia. Sede Medellín, ISSN 0012-7353, Vol. 88, Nº. 218, 2021, págs. 239-246
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • Framework for monitoring the temperature of aquaculture crops based on IoT
• Enlaces
  • Texto completo (pdf)
• Resumen
  • español

    Una de las preocupaciones actuales en la acuicultura es la gestión del ambiente del cultivo debido al impacto que este genera, en el cultivo a nivel de producción, al ambiente por residuos no controlados y en la seguridad alimentaria, dicha preocupación va en aumento debido a la intensificación de esta actividad en los últimos años la cual genera una alta demanda de alimentos. Actualmente, muchos de los procesos de la acuicultura se dan de forma manual, lo cual demanda costo tanto en tiempo como en recursos. En la presente investigación se propone un framework para el monitoreo de temperatura en tiempo real completo, configurable, escalable y de bajo costo aplicando la tecnología Io T, con el objetivo de optimizar el tiempo de recolección y análisis del estado del cultivo, lo cual permite dar soporte a la toma de decisiones antes de que el cultivo se vea afectado.

  • English

    One of the current concerns in aquaculture is the management of the rearing environment, given the impact it has on the culture at production level, on the environment due to uncontrolled waste, and on food safety. This concern is increasing due to the escalation of the activity in recent years, which generates a high demand for food. Currently many of the aquaculture processes are performed manually, which is costly both in terms of time and resources. Based on the use of technology, this research proposes a complete, configurable, scalable and low-cost framework for real-time temperature monitoring using IoT, in order to optimise the collection time and analysis of the state of the crop, thereby providing support for decision making before the crop is affected.