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El GDEM participa en el proyecto nacional PLATINO

El GDEM participa en el proyecto nacional PLATINO para la mejora de plataformas distribuidas HW/SW implicadas en el procesamiento inteligente de información multisensorial recogida en grandes espacios naturales.

El grupo de Diseño Electrónico y Microelectrónico (GDEM) del CITSEM participa en el proyecto de investigación coordinado Plataforma HW/SW distribuida para el procesamiento inteligente de información sensorial heterogénea en aplicaciones de supervisión de grandes espacios naturales (PLATINO). Este proyecto busca, en el ámbito de la agricultura inteligente, mejorar las redes multisensoriales con el fin de progresar en el diseño de plataformas hardware/software para el procesamiento inteligente de la información procedente de sensores heterogéneos.

Reunión del proyecto Platino en la ULPGC.
Reunión del proyecto Platino en la ULPGC

 

Los sensores evolucionan y se vuelven cada vez más sofisticados, de tal manera que aumentan su capacidad de recogida de datos, proporcionando así una mayor cantidad de información. Consecuentemente, esto exige un aumento en el esfuerzo computacional a la hora de procesar estos datos y extraer la información que interesa en cada caso en tiempo real. Por ello, resulta fundamental la implementación de novedosos mecanismos de procesamiento inteligente de la información, que optimicen los recursos a la vez que mejoren la calidad y disminuyan el tiempo empleado en el análisis de los datos recolectados por los diferentes sensores.

Ante esta incipiente necesidad, los investigadores del proyecto PLATINO se proponen idear soluciones que potencialmente permitan alcanzar avances significativos en el diseño de redes de sensores con plataformas heterogéneas que garanticen el tratamiento eficiente de enormes cantidades de datos recogidos en grandes espacios naturales. En concreto, el proyecto ha escogido el ámbito de la agricultura inteligente (Smart rural), como demostrador de la viabilidad de las soluciones propuestas.

La gestión de cultivos basada en la agricultura inteligente comprende desde actividades de monitorización hasta herramientas de soporte para la toma de decisiones y la realización de acciones que controlan automáticamente uno o varios sistemas (riego, fertilización, etc.). Esta innovadora gestión de todo el ciclo de los cultivos se desarrolla gracias a sensores heterogéneos ubicados en diversas localizaciones fijas o a bordo de drones que permiten obtener información detallada del cultivo, el suelo y de las variaciones climáticas. Definitivamente, la mejora de las redes de sensores en este ámbito se traducirá en múltiples avances y beneficios en términos de seguridad y producción económica y de calidad de los alimentos.

Este proyecto, coordinado por el Instituto Universitario de Microelectrónica Aplicada (IUMA) de la Universidad de Las Palmas de Gran Canaria, y en el que participan, además de la UPM, las universidades de Cantabria y de Castilla la Mancha, viene financiado por el Ministerio de Economía, Industria y Competitividad y la Agencia Estatal de Investigación a través de la convocatoria Retos Investigación. El subproyecto de la UPM, liderado por Eduardo de la Torre, del Centro de Electrónica Industrial (CEI) y Eduardo Juárez del CITSEM, se ocupa del desarrollo de módulos para la integración de aprendizaje automático (machine learning) en el tratamiento de señales provenientes de sensores.

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