Resolución de la I convocatoria de la Cátedra Telefónica de la UEx a los mejores TFG, TFM y PFC de la UEx relacionados con proyectos IoT en el sector agroganadero
Una vez evaluados los proyectos TFG, TFM y PFC presentados a esta convocatoria se resuelve otorgar los siguientes premios:
- Jacobo Conejo Lima – GIIIS – “Control y monitorización de drones mediante análisis del contexto”, Junio de 2016.
La mayoría de los drones no incorporan por defecto ningún sistema para evitar daños (tanto del propio dron como de otras personas u objetos) ni, tampoco, para garantizar el cumplimiento de la normativa vigente. La falta de este tipo de sistemas hace que no pueda asegurarse la ausencia de incidentes en la realización de tareas peligrosas o que de otra forma supondrían un mayor coste, como pueden ser el apoyo en misiones de salvamento y extinción de incendios o la toma de imágenes aéreas. Un sistema de monitorización del entorno aumentaría la seguridad en el uso de estos dispositivos. Para cumplir los objetivos mencionados, el sistema propuesto en este Trabajo de Fin de Grado permite definir una serie de reglas organizadas por niveles a partir de datos tomados del entorno.
En concreto, se ha desarrollado un sistema de reglas con 3 niveles: el nivel más importante contiene las reglas que se encargan de que el dron cumpla con la normativa vigente; en el siguiente, van las que se encargan de asegurar la auto-preservación del mismo; y, en el último, las que se refieren a tareas periódicas o puntuales que el dron debe llevar a cabo. Para conseguir esto, se hace uso de, además del propio dron, un ordenador de a bordo que analiza los datos de un conjunto de sensores que miden las condiciones del entorno.
El sistema desarrollado en el TFG puede ser de gran utilidad en el campo de la agricultura y la ganadería. El dron puede programarse para llevar a cabo una determinada ruta de vigilancia en la que, programando algunas reglas para detectar patrones que puedan resultar interesantes (por ejemplo, que la humedad sea muy baja o que haya un nivel muy elevado de algún tipo de gas, como monóxido de carbono o nitrógeno), lleve a cabo alguna acción en respuesta a los mismos, ya sea accionando algún actuador, o enviando un mensaje a una persona u otra máquina a través de Internet para que actúe en consecuencia.
- Daniel Llanos Martín – GIIIC – “Ecogram: captura y comparte”, Julio de 2016
Dentro del campo de la Inteligencia Artificial, la captura y creación de datasets para entrenamiento de los clasificadores es uno de los pasos previos más costosos e importantes del proceso. En este trabajo se propone crear un sistema de accesibilidad universal y bajo coste para obtener, almacenar y clasificar datos relacionadas con procesos agrotecnológicos. El medio para la toma de imágenes es el teléfono móvil sobre Android, para el que el usuario podrá descargar la aplicación aquí desarrollada y con ella proceder a la captura de bloques de información georreferenciados a un mismo lugar y compuestos por imágenes, texto y voz, aunque otras modalidades son ampliables en el futuro. Las aplicaciones inmediatas de este trabajo son el conteo de bellotas a partir de imágenes tomadas desde el móvil para estimar la carga de fruto del árbol en diferentes momentos de la temporada, o la detección y diagnóstico de plagas y enfermedades mediante fotografías de las hojas afectadas.
El sistema podría ser configurado de forma remota por personal especializado y podría dar indicaciones al operario para asegurar la máxima calidad en la captura de muestras. Los paquetes de datos, tomados desde un terminal móvil, se enviarán al servidor remoto de almacenamiento cuando las circunstancias de conectividad sean más favorables. Una vez allí se almacenarán y quedarán a disposición de los investigadores que podrán acceder a ellos y crear clasificadores estadísticos y otras herramientas de evaluación automática.
Desde la Cátedra Telefónica de la Universidad de Extremadura, nuestra más sincera enhorabuena a los ganadores.
Enhorabuena a los ganadores por el esfuerzo yn el trabajo realizado.