SENSÓRICA
Monitorización de Calidad de Aguas
Sistema integral de análisis y clasificación mediante aprendizaje automático
Proyecto innovador que combina análisis de datos en tiempo real y algoritmos de Machine Learning para la monitorización continua de la calidad del agua en instalaciones acuícolas.
Objetivos del Proyecto
- Detección temprana de contaminación
- Clasificación automática de tipos de agua
- Optimización de recursos de mantenimiento
- Cumplimiento normativo automatizado
Fases del Proyecto
Un enfoque sistemático de 7 fases para la monitorización integral de la calidad del agua
🔍
1ª FASE
Búsqueda de fuentes de contaminación
Estudio ambiental de fuentes potenciales de contaminación
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💧
2ª FASE
Definir Tipos de Agua
Clasificación de tipos de aguas en base a la diversidad ambiental
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📡
3ª FASE
Sensórica y Caracterización
Selección de sensores adecuados para caracterización de tipos de agua
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⚙️
4ª FASE
Sistema de Control y Medida
Integración de sensores en sistema de toma de muestras programable
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🗄️
5ª FASE
Base de datos
Infraestructura de almacenamiento seguro en servidor VPS dedicado
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🤖
6ª FASE
Clasificación
Modelos de Machine Learning para clasificación de tipos de agua
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🌐
7ª FASE
Plataforma Web
Aplicación web con acceso seguro para visualización y análisis
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Stack Tecnológico
Combinación de tecnologías de vanguardia para un sistema robusto y escalable
Hardware
- Sensores multiparamétricos
- Transmisores 4G
- PLCs industriales
- Sistema de limpieza automático
Software
- Next.js / React
- FastAPI
- Python / Scikit-learn
- PostgreSQL
Machine Learning
- XGBoost
- Random Forests
- SVM
- K-Nearest Neighbors
- AdaBoost
Infraestructura
- VPS dedicado
- Protocolos SSL/TLS
- Sistema de backup
- Monitoreo 24/7