Internet de las cosas
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El mundo ha cambiado, y con él, la forma en la que las personas nos comunicamos. El nacimiento de ARPANET en los años 60, permitió el desarrollo del mundo tal como lo conocemos en la actualidad. En ese momento de la historia, nadie hubiera podido imaginar las implicaciones y aplicaciones que esta red generarían el futuro. En los 90’s se anuncia formalmente la World Wide Web, y con ella, daría inicio el desarrollo del internet con el que convivimos día a día.
El internet fue concebido para la comunicación de personas por medio de computadoras, sin embargo, esta visión ha ido ajustándose con el paso del tiempo. A lo largo de la vida del internet, no sólo las computadoras (en sus versiones más conocidas) se han comunicado por este medio, sino que paulatinamente otros dispositivos tecnológicos de alto rango, al principio, se fueron conectando, para dar paso a la conexión de prácticamente cualquier dispositivo electrónico y cotidiano a esta red. Más aún, las personas han dejado de ser elementos pasivos dentro de estas redes para irse poco a poco convirtiéndose en elementos activos, que son capaces de enviar información biométrica y de prácticamente cualquier tipo.
Es aquí donde surge el concepto del Internet de las Cosas (IoT, por sus siglas en inglés), nombrado por primera vez en una conferencia en Procter & Gamble impartida en 1999 por Kevin Ashton. El IoT tomo forma en algún momento en 2008 o 2009, cuando por primera vez en la historia, la cantidad de cosas conectadas a Internet superó a la población humana. A partir de ese momento, las “cosas” se han ido conectando cada vez más y más, generando conexiones extensas de comunicaciones entre sólo dispositivos electrónicos.
Actualmente el IoT se ha ido modelando en función de las telecomunicaciones, los sistemas embebidos y los algoritmos de inteligencia artificial y de análisis de datos. El IoT busca que la mayor cantidad de dispositivos se conecten y se comuniquen entre sí, y de esta forma, también ir recolectando la mayor cantidad de datos posibles para su análisis y “toma de decisiones”.
Hoy en día, no es difícil encontrar un electrodoméstico, tal como un refrigerador, que se conecta a internet, pero este refrigerador no sólo se conecta a internet, sino que ha identificado los patrones de consumo de los usuarios dentro del hogar en el que se encuentra. En base a los datos adquiridos, el electrodoméstico puede “concluir”, por medio de IA, que alimentos necesitan ser comprados y solicitados a un distribuidor.
Es indudable que este esquema marcará los próximos años en las tendencias de comunicación y de procesamiento de datos, por lo que ha ido tomando relevancia tecnológica y científica aceleradamente. Se pueden ver las tecnologías, y las direcciones que se espera que este esquema llevara en el futuro en (Atzori et al., 2010) y (Gubbi et al., 2013)
Como se mencionó, la inteligencia artificial juega un papel muy importante en el IoT ya que este puede ser de utilidad en diversas aplicaciones, tales como la detección de intrusión inteligente (Almiani et al., 2020), predicción de tráfico (López et Al., 2019), sistemas de detección de caídas dentro del hogar (Shahada et Al., 2019), sistemas de irrigación (Alomar & Alazzam, 2018), el control de la temperatura (Hang & Kim, 2018), entre muchas otras.
En el aspecto educativo, la generación de diferentes placas de desarrollo o sistemas embebidos de bajo costo y alta facilidad de adquisición, ha permitido que hoy en día, prácticamente cualquier estudiante pueda idear proyectes ingenieriles enfocados a este esquema de comunicación y de análisis de datos. En la literatura científica existen muchos proyectos IoT que tienen como corazón alguna de estas placas de desarrollo, tales como sistemas de monitoreo de pacientes conectados al IoT (Kumar & Rajasekaran, 2016), sistemas de monitoreo de calidad de aire (Kumar & Jasuja, 2017), sistemas de cuidado de la salud (Gupta et al., 2015), sistemas de irrigación (Kamaruddin et al., 209), entre muchos otros proyectos IoT.
El proyecto educativo descrito en esta web, busca que los alumnos de ingeniería, principalmente, estén motivados a realizar proyectos IoT con sistemas de bajo costo y utilizando diferentes algoritmos de IA, logrando que sean posicionados en diferentes foros académicos.
EL IoT es la tendencia más grande en las comunicaciones actuales, por lo que los alumnos de carreras tecnológicas deben conocerlo y adentrarse en él, para posteriormente colocarse como recursos humanos de alta gama.
Referencias
Almiani, M., AbuGhazleh, A., Al-Rahayfeh, A., Atiewi, S., & Razaque, A. (2020). Deep recurrent neural network for IoT intrusion detection system. Simulation Modelling Practice and Theory, 101, 102031.
Alomar, B., & Alazzam, A. (2018, November). A smart irrigation system using IoT and fuzzy logic controller. In 2018 Fifth HCT Information Technology Trends (ITT) (pp. 175-179). IEEE.
Atzori, L., Iera, A., Morabito, G.: The Internet of Things: A survey, Computer networks, 54(15), 2787–2805 (2010)
Gubbi, M., Buyya, J., Marusic, R., Palaniswami, S.: Internet of Things (IoT): A vision, architectural elements, and future directions. Future generation computer systems 29(7), 1645– 1660 (2013)
Gupta, M. S. D., Patchava, V., & Menezes, V. (2015, October). Healthcare based on iot using raspberry pi. In 2015 International Conference on Green Computing and Internet of Things (ICGCIoT) (pp. 796-799). IEEE.
Hang, L., & Kim, D. H. (2018). Enhanced model-based predictive control system based on fuzzy logic for maintaining thermal comfort in IoT smart space. Applied Sciences, 8(7), 1031.
Kamaruddin, F., Abd Malik, N. N. N., Murad, N. A., Latiff, N. M. A. A., Yusof, S. K. S., & Hamzah, S. A. (2019). IoT-based intelligent irrigation management and monitoring system using arduino. Telkomnika, 17(5), 2378-2388.
Kumar, S., & Jasuja, A. (2017, May). Air quality monitoring system based on IoT using Raspberry Pi. In 2017 International Conference on Computing, Communication and Automation (ICCCA) (pp. 1341-1346). IEEE
Kumar, R., & Rajasekaran, M. P. (2016, January). An IoT based patient monitoring system using raspberry Pi. In 2016 International Conference on Computing Technologies and Intelligent Data Engineering (ICCTIDE’16) (pp. 1-4). IEEE.
Lopez-Martin, M., Carro, B., & Sanchez-Esguevillas, A. (2019). Neural network architecture based on gradient boosting for IoT traffic prediction. Future Generation Computer Systems, 100, 656-673.
Shahada, S. A. A., Hreiji, S. M., Atudu, S. I., & Shamsudheen, S. (2019). Multilayer Neural Network Based Fall Alert System Using IOT. International Journal of MC Square Scientific Research, 11(4), 1-15.