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Un sistema domótico conecta dispositivos con “decisiones inteligentes” como bajar una persiana si tenemos una ventana abierta y llueve

La herramienta puede instalarse en el hogar y controlar la iluminación, la climatización, alarmas y filtro de aire, entre otros dispositivos. - FUNDACIÓN DESCUBRE

Es una herramienta de aplicación en el hogar pero también servirá para monitorizar los procesos de la agricultura

Cerramos la puerta de casa y, a medio camino al trabajo, nos asalta la duda: ¿He apagado la hornilla? ¿Habré dejado las puertas abiertas? ¿Cerré el grifo después de regar las macetas? Qué fácil sería tener un mando que nos ayudara a confirmar todo y a solucionarlo desde la distancia… Suena a desea casi inalcanzable, pero es una realidad mucho más cercana de lo que podría parecer.

Un equipo de investigación de la Universidad de Almería ha desarrollado un sistema que conecta dispositivos para tomar decisiones ‘inteligentes’ en el entorno doméstico. En concreto, han diseñado un método que permite a diferentes aparatos físicos conectados a Internet, como sensores de alarma y de control de la luminosidad, ‘comunicarse’ entre sí y actuar con los datos obtenidos de la vivienda.

De este modo, los dispositivos pueden ‘trabajar juntos’ de manera más eficiente, con el objetivo de ahorrar energía, automatizar tareas como la climatización y mejorar la seguridad del hogar o gestionar el hogar en remoto, es decir, indicarle desde el teléfono al sistema nuevos parámetros, como encender las luces siempre que se pase por un sitio determinado o mantener cierta temperatura en una habitación concreta.

Según ha explicado la Fundación Descubre en una nota, el sistema está diseñado para que, si un sensor climático detecta que va a llover y la ventana está abierta, una persiana pueda ‘decidir’ bajarse para evitar que entre agua, según han detallado a modo de ejemplo.

La novedad que presenta este sistema informático es que genera un código que ejerce como ‘traductor’ para integrar tanto sensores (que recopilan datos) como actuadores (que ejecutan órdenes en función a esos datos). Esto permite que se comuniquen entre sí, se coordinen de forma inteligente y tomen decisiones.

“Por ejemplo, si un sensor detecta que hay un ladrón en el hogar, los actuadores instalados en las puertas y ventanas pueden ‘decidir’ bloquearse para que éste no escape hasta que llegue la Policía”, han explicado. En contraste, las alarmas tradicionales simplemente emitirían una alerta o tendrían impuesto el bloqueo de puertas y ventanas automático.

Los expertos proponen esta herramienta de aplicación en el hogar, donde puede instalarse para controlar ventanas, el agua, alarmas, el sistema de climatización, filtro de aire e iluminación, entre otros.

El sistema también serviría para monitorizar los procesos de la agricultura, como regular la calidad del aire, temperatura y riego en los invernaderos. Asimismo, sugieren que podría utilizarse en la industria, para automatizar procesos.

“Además de en un hogar, lo hemos probado en calderas de esterilización para limpiar botellas y puede controlar la presión en el interior de las mismas para prevenir accidentes”, ha explicado el investigador de la Universidad de Almería Darwin Alulema.

Tal y como explican en el estudio ‘SI4IoT: A methodology based on models and services for the integration of IoT systems’ publicado en Future Generation Computer Systems, el sistema informático diseñado por los investigadores está basado en el concepto IoT (Internet de las cosas), que es la interconexión entre objetos cotidianos, desde persianas hasta relojes, a través de Internet.

Normalmente, cuando se finaliza la instalación de un sistema de domótica en el hogar, este es un circuito cerrado donde no se pueden añadir más sensores y actuadores o hacerlo supone la reconfiguración de los mismos y un coste añadido.

Otra ventaja que presenta la propuesta de los investigadores almerienses es que se pueden integrar sensores de distinto tipo, es decir, que el sistema es ‘abierto’. Para elaborar su propuesta, los investigadores crearon modelos informáticos que representan los dispositivos y sistemas IoT que querían integrar.

Estos determinan qué función tienen, cuáles son sus características y cómo van a relacionarse con otros dispositivos. La herramienta se compone, por un lado, de un servidor ‘ubicado’ en la nube –un entorno online para guardar información– que sirve como base de datos, donde los sensores envían la información que recopilan.

Por otro lado, de los actuadores, que tienen unos parámetros establecidos, como que la temperatura no sobrepase los 25 grados centígrados, y que ejercen su función en relación a esa información almacenada en la nube. “Por ejemplo, un usuario ha establecido que cuando se esté haciendo de noche, se bajen las persianas. Para ello, hay instalado un sensor de luz que recopila datos sobre la iluminación dentro y fuera del hogar, y una persiana ‘inteligente'”.

El sensor envía los datos a la nube, donde está el sistema, y cuando este detecta que anochece, toma una decisión y envía la orden a la persiana para que se baje. “En definitiva, lo que hacen estos modelos es mejorar la ‘comprensión’ y la colaboración entre los dispositivos y permiten su comunicación y coordinación“, detalla Alulema.

Clasificación de frutas, el siguiente paso

Para ensayar este sistema, los científicos emplearon este sistema en un hogar ‘inteligente’. Concretamente, en la vivienda de uno de los investigadores, donde se instalaron distintos sensores y actuadores que controlaban la televisión, la climatización, la iluminación, la energía eléctrica del hogar y detectores de los niveles de CO2 en el ambiente y seísmos.

El siguiente paso de los investigadores del grupo Informática Aplicada de la Universidad de Almería es desarrollar un sistema automático para la clasificación de frutas. El objetivo es diseñar un robot que trabaje con vídeo y bases de datos para detectar los ejemplares sanos, diferencie los distintos tipos y garantice la seguridad del alimento.

“Podría tomar decisiones complejas por sí solo, como eliminar las frutas en mal estado”, añade Alulema. Este trabajo ha sido financiado por el Fondo de Desarrollo Regional Europeo y el Ministerio de Ciencia e Innovación bajo el proyecto CoSmart y el proyecto regional CEIJ-C0.2 coordinado por la Universidad de Almería y la Universidad de Cádiz por el consorcio Ceimar.

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