Contribuciones al ahorro de energía en redes de sensores inalámbricos aplicados a la piscicultura

Abstract

La piscicultura requiere de supervisión continua de parámetros como la temperatura y el pH del agua por lo que se hace esencial el uso de tecnologías eficientes en el consumo de energía. Esta tesis busca optimizar el consumo de energía en las redes de sensores inalámbricos utilizadas para la monitorización y la gestión de los peces, sin comprometer la calidad de los datos recopilados ni su bienestar. Para ello, tradicionalmente se han usado las redes de sensores inalámbricos en la piscifactoría y tecnologías de Internet de las cosas. Los nodos de la red de sensores deben tener la capacidad de alternar entre estados de actividad e inactividad para minimizar su consumo de energía. Así los nodos estarían monitorizando continuamente, cuando estén en estado de actividad únicamente. Por ello se debe proveer algún mecanismo que estime los valores de las variables físicas que no se tomen. Nosotros proponemos un mecanismo de interpolación, mediante el cual se estimen, eficazmente, los datos que no se tomen durante los períodos se encuentra en estado de inactividad. Es claro que el ahorro de energía está relacionado con la estimación de datos no tomados en los periodos en que se encuentra en estado de inactividad. Para lograr el máximo ahorro de energía, desarrollamos modelos matemáticos que optimizan la interpolación de las medidas que se toman (sensan) y también consideran la no linealidad del consumo de energía de las baterías. Los modelos permiten minimizar el uso de energía mientras se preserva la precisión de las medidas, utilizando técnicas como la interpolación con funciones spline cúbico para estimar los valores de las medidas en los tiempos que está en estado de inactividad. Analizada la complejidad algorítmica del sistema propuesto, se observó que garantiza que el modelo es viable para su implementación en entornos del Mundo real. Este modelo no solo mejora la eficiencia de los sistemas de monitorización, sino que también promueve la sostenibilidad ambiental a través de la reducción del consumo de energía a lo largo del tiempo. Los resultados experimentales, obtenidos mediante la realización de pruebas en un entorno controlado con un prototipo físico, confirman la efectividad del modelo: el consumo de energía se reduce considerablemente sin comprometer la calidad de los datos recopilados ni el bienestar de los peces.