+info: https://www.gicom.ar/iot/plataforma-iot

La plataforma funciona con tecnología de contenedores que permite preparar desarrollos en segundos. Una gestión centralizada orquestra los recursos de hardware disponibles para desplegar los servicios que sean requeridos. Flexibilidad, seguridad y disponibilidad son los aspectos clave en los que se focaliza la plataforma.

Las comunicaciones entre los nodos junto a un frontend dedicado a gestionar el tráfico de los usuarios permite definir reglas claras de comunicación entre todos los actores. Estas características son fundamentales para cumplir con los requisitos de seguridad sin perder funcionalidades.

Además, esta plataforma se encuentra disponible para cualquier investigador, alumno o docente que requiera su uso. Inclusive, la misma plataforma que se utiliza para pruebas y desarrollo de prototipos es utilizada para brindar servicios a terceros que tienen convenios con la Universidad.

+info: https://www.gicom.ar/iot/panel-frsn

El objetivo del proyecto es mostrar algunas de las capacidades de IoT, visibilizando diversos parámetros de nuestra Facultad Regional. En el panel se puede ver el estado de los accesos de Internet, el consumo energético, el estado de algunos salones, el estado de algunos dispensers de agua, parámetros de los servicios y se irán agregando nuevos indicadores.

+info: https://www.gicom.ar/iot/gesti%C3%B3n-de-producci%C3%B3n

El objetivo de este proyecto es, mediante un elemento simple, como una balanza, mantener un control de una línea productiva. Se puede inferir la cantidad y tipo de productos que pasan por un punto de la planta, detectar anormalidades y establecer estadísticas de gestión.

Si bien, el proyecto se desarrolló como prueba de concepto y aún hay funcionalidades para agregar, se lo presentó en Expoagro 2019.

+info: https://www.gicom.ar/iot/universidad-inteligente

El objetivo de este proyecto es diseñar un sistema de control para los ambientes de la Facultad Regional que permita mantener un uso eficiente de la energía. Además, gestionar y monitorear integralmente los recursos utilizados por el personal y los alumnos. Este proyecto, a su vez, consta de diversos sub-proyectos que se integran al objetivo general.

Como parte del proyecto de Universidad Inteligente, se diseñó un asistente virtual (chatbot) para todos los alumnos, docentes y visitantes de la Facultad. Este asistente pretende ayudar a las personas en sus actividades diarias dentro de la Universidad. Se puede acceder al asistente por Facebook, Twitter y Google Assistant.

Algunos ejemplos:

• Salones

  • Se puede consultar si en un determinado salón hay personas, si la luz está encendida y la temperatura. Ejemplos:

  • Cómo está la luz del salón de 3ro electrónica?

  • Cuál es la temperatura del salón de 5to electrónica?

  • Hay gente en el salón de 3ro electrónica?

• Horarios

  • Es posible consultar los horarios de las materias.

+info: http://www.frsf.utn.edu.ar/ciudadesinteligentes/eficiencia-energetica-en-edificios.html

El Centro de I+D+i en Ingeniería Eléctrica y Sistemas Energéticos (CIESE) está trabajando en estos tópicos en el marco del Proyecto de I+D “Aplicación del concepto Internet de las Cosas incorporado a un Sistema de Gestión de la Energía en el Edificio de la Facultad Regional Santa Fe.”. Como resultado se ha diseñado e implementado una arquitectura de tres niveles para la Gestión de la Energía.

+info: http://www.frsf.utn.edu.ar/ciudadesinteligentes/inteligencia-en-redes-electricas.html

Es indudable que en los últimos años se ha potenciado el uso masivo y popular de las redes de comunicación, y particularmente de la Internet. Hoy escuchamos casi a diario terminología que, en un pasado no tan lejano, se interpretaba como futurística: inteligencia artificial, dispositivos inteligentes, o Internet de las Cosas (IoT), por mencionar sólo algunos ejemplos. En este contexto, nos podemos también preguntar si es posible brindar “inteligencia” a la red eléctrica de una ciudad.

+info: http://www.frsf.utn.edu.ar/ciudadesinteligentes/movilidad.html

+info: http://www.frsf.utn.edu.ar/ciudadesinteligentes/seguridad-ciudadana.html

+info: http://monwatch.frre.utn.edu.ar

Monwatch es una aplicación web que permite sincronizar y visualizar información de dispositivos FITBIT y está orientada al análisis de variables de salud. Para esto se vale de la Web API que provee Fitbit, en donde previamente se realizó el registro de la aplicación y se generaron las credenciales de acceso. Actualmente es posible obtener los parámetros como pulsaciones por minuto y estados de sueño.

Monwatch está desarrollado usando el framework Django en su versión 2 como backend, con Python 3.6. Los datos se sincronizan desde la aplicación web, ingresando las fechas de inicio y fin, y qué información se requiere (Heart Rate, Sleep). Se realizan las peticiones vía HTTP al web api de Fitbit, y los datos devueltos se almacenan localmente en una Base de datos MySQL. La arquitectura de comunicación entre los componente se observa en la Figura.

+info: http://lora.frre.utn.edu.ar/

El sistema abordado tiene por objetivo la obtención y procesamiento de datos provenientes de sensores instalados en lagunas de la ciudad de Resistencia, Chaco que puede replicarse en otros lugares por sus características. Se desea que la información obtenida sirva como herramienta para mantener registros históricos del estado del recurso hídrico natural de la ciudad, a fin de alertar irregularidades y en caso de detectar desechos tóxicos, informar a las autoridades. Para realizar el sistema se trabajó con el Grupo de Investigación Sobre Temas Ambientales y Químicos (GISTAQ) de la Facultad Regional Resistencia.

+info: https://meteorologia.ecom.com.ar/

El desarrollo del proyecto de I+D+i se encuentra enmarcado dentro de un convenio de transferencia tecnológica entre la UTN Facultad Regional Resistencia y la empresa de telecomunicaciones Ecom Chaco SA. Esta misma se la presentó como una necesidad de solución a un problema existente en el medio y que en el futuro puede ser transferido a otras empresas de telecomunicaciones que deseen monitorear Shelters de Fibra Óptica, Estaciones Meteorológicas u otro propósito ya que sienta las bases de crear soluciones según cualquier necesidad de IoT.

+info: https://www.itu.int/ITU-T/workprog/wp_item.aspx?isn=16666

Se desarrollan investigaciones sobre Seguridad en IoT, hoy en día con el gran crecimiento y adopción que tiene esta tecnología es de suma importancia que trabajemos para mejorar la seguridad de los datos transmitidos por sensores, los datos manipulados por nodos y transmitidos por los diversos tipos redes IoT.

Las líneas investigación en seguridad son las siguientes:

• “Análisis de Frameworks de Seguridad en IoT”: en esta línea de investigación se realizan relevamientos del estado de situación actual, estándares existentes, y nuevas propuestas de investigación. El objetivo conocer el estado de avances en esta materia, y realizar aportes a la comunidad IoT y Seguridad.

• “Seguridad en IoT con Machine Learning”: esta línea de investigación apunta de realizar desarrollo de modelos, sistemas y prototipos de aplicación de algoritmos inteligentes para reconocimiento y análisis de comportamiento de sensores.

Actualmente está en desarrollo el REPORTE TÉCNICO en la UIT de Normalización (ITU-T – International Telecommunication Union - Standardization Sector) dentro del ámbito de la Comisión de Estudio 20 – Question 6 (SG20: Internet of things (IoT) and smart cities and communities (SC&C) – Q6: Security, privacy, trust and identification for IoT and SC&C): “Intelligent Anomaly Detection System for IoT”

+info: https://project.inria.fr/peach/

El objetivo de este proyecto es aumentar drásticamente la previsibilidad de los eventos de heladas en huertos de duraznos mediante el monitoreo denso utilizando la tecnología de redes de malla inalámbrica de baja potencia.

El proyecto incluye:

• Creación de una solución de detección densa basada en redes y productos de detección disponibles.

• desarrollar modelos precisos de predicción de heladas basados en los datos de detección recopilados

• realización de despliegues en el mundo real en plantaciones de duraznos en la región de Mendoza

Consiste en el análisis y evaluación de una red de sensores inalámbricos basada en la norma IEEE 802.15.4, aplicada al entorno agropecuario en el ámbito de agricultura de precisión, con participación de ingenieros e investigadores agrónomos dedicados al tema. Gracias a los desarrollos que se han producido en las redes de sensores inalámbricos en los últimos años, especialmente la miniaturización de los dispositivos, han surgido nuevas tendencias en el sector agrícola como la llamada agricultura de precisión. Esta disciplina cubre múltiples prácticas relativas a la múltiple toma de datos para aplicar en la gestión y toma de decisiones de cultivos y animales. Por medio de sensores estratégicamente situados, se realizará un monitoreo de la temperatura y/o la humedad relativa, con el fin de proveer de gran cantidad de datos confiables para la investigación agronómica.

Tiene como objetivo la optimización del uso energético de una red inalámbrica de sensores (WSN), desarrollada en el contexto de un Proyecto de Investigación y Desarrollo anterior, e instalada en una finca para el monitoreo de parámetros ambientales para el estudio de heladas agronómicas. La WSN está basada en la norma IEEE 802.15.4, que establece el comportamiento a nivel de capa física y de enlace, utilizando la banda libre de 2.4 Ghz. Para la interoperabilidad de estas redes y nodos entre sí, es fundamental la evaluación y estudio de distintos protocolos de comunicación de la Internet de las Cosas, como 6LoWPAN, que permitiría que cada nodo contara con una dirección IPV6. Se está trabajando en el laboratorio en la construcción de una cama de pruebas de sensores inalámbricos en el laboratorio, para comprobar el funcionamiento de los protocolos, métricas de conectividad, y estabilidad del sistema operativo de los nodos (Contiki OS).

Uno de los pilares de los sistemas de gestión es el monitoreo continuo de las variables que afectan la calidad del producto generado.

Este conocimiento en “tiempo real” posibilita anticipar decisiones y ejecutarlas antes que se produzcan las fallas que afectan la calidad del servicio y generan impacto ambiental.