Sistema de control de riego mediante técnicas de aprendizaje automático aplicadas a la agricultura de precisión (Internet de las cosas agrícolas, IoT

Abstract

Actualmente, diversas tecnologías facilitan la monitorización y el análisis remotos de redes de sensores destinadas a ubicaciones inhóspitas o de difícil acceso. Por lo tanto, es necesario desarrollar investigaciones que permitan profundizar y facilitar dicho análisis y monitorización. El objetivo de esta investigación es el desarrollo de un sistema electrónico para automatizar el riego de cultivos mediante redes neuronales artificiales, utilizando monitoreo remoto con redes de área amplia de baja potencia (LPWAN). Para ello, se plantea la siguiente pregunta de investigación: ¿Cómo contribuye una tecnología como las LPWAN al monitoreo y control remoto de los procesos de riego de cultivos (agricultura de precisión)? ¿Qué tan factible es la aplicación del aprendizaje automático mediante redes neuronales en un sistema para el control automático de dicho proceso? En este contexto, el análisis de cada uno de los escenarios propuestos nos permitirá generar una respuesta a la pregunta planteada. La pregunta de investigación se responde mediante un estudio en la granja “La Pradera” de la Universidad Técnica del Norte, donde se realizarán análisis de campo con el fin de desarrollar diversos escenarios en los que se implementen las tecnologías de redes neuronales y LPWAN para su análisis.