El origen del IoT es la evolución de tecnologías para conectar computadores entre sí. Sin embargo hay tecnologías como RFID (Identificación por Radio Frecuencia) y el enfoque de comunicación maquina a maquina M2M que conectan objetos o cosas han ayudado a "formar" el paradigma del IoT. M2M permitió que sistemas inalámbricos y cableados se comunicaran con otros dispositivos del mismo tipo.

La comunicación M2M tiene las siguientes características:

❑ M2M se refiere a aquellas soluciones que permiten la comunicación entre dispositivos del mismo tipo y una aplicación específica, todo ello a través de redes de comunicación cableadas o inalámbricas.

❑ Las soluciones M2M permiten a los usuarios finales capturar datos sobre eventos de los activos, como la temperatura o los niveles de inventario.

❑ Normalmente, M2M se implementa para lograr ganancias de productividad, reducir costos y aumentar la seguridad.

❑ M2M se ha aplicado en muchos escenarios diferentes, incluido el monitoreo y control remotos de activos empresariales, o para proporcionar conectividad de dispositivos tipo máquina remotos.

❑ Sin embargo, las soluciones M2M generalmente no permiten compartir datos de manera amplia ni conectar los dispositivos en cuestión directamente a Internet. 

Ejemplos de comunicación M2M en este caso serían las máquinas expendedoras que envían información de inventario o los cajeros automáticos que obtienen autorización para dispensar efectivo.

A medida que las empresas se dieron cuenta del valor de M2M, éste adoptó un nuevo nombre: Internet de las cosas (IoT). IoT y M2M tienen promesas similares: cambiar fundamentalmente la forma en que opera el mundo. Al igual que IoT, M2M permite que prácticamente cualquier sensor se comunique, lo que abre la posibilidad de que los sistemas se monitoreen a sí mismos y respondan automáticamente a los cambios en el entorno, con una necesidad mucho menor de participación humana. M2M e IoT son casi sinónimos; la excepción es que IoT generalmente se refiere a comunicaciones inalámbricas, mientras que M2M puede referirse a dos máquinas cualesquiera, cableadas o inalámbricas, que se comunican entre sí.

En las últimas décadas el desarrollo de diversas tecnologías de comunicación dedicadas para el uso en IoT involucra la colaboración de sistemas basados en microcontroladores, en sistemas embebidos o integrados que, por medio de instrucciones o programas, se puede proporcionar tratamiento a la información detectada, para así luego transferir los datos entre otros dispositivos integrados. Esto último es el escenario de la red de sensores inalámbricos (WSN) donde sus nodos sensores, monitorean condiciones físicas o ambientales en diferentes lugares. Estos sensores se pueden comunicar con un gateway, que tiene capacidad de comunicación con otra red (LAN, WLAN, WPAN) o bien el Internet.

Al respecto el Internet utiliza protocolos orientados a la conexión de aplicaciones, como HTTP (Protocolo de transferencia de hipertexto) y SMTP (Simple Mail Transfer Protocol). La relación entre Internet de las Cosas y M2M (comunicaciones de máquina a máquina) es muy estrecha ya que, en el fondo, IoT no es más que la intercomunicación entre máquinas de manera masiva. Sin embargo, no deben confundirse ambos conceptos, ya que M2M no es IoT, sino que es una parte de éste.

Agentes Inteligentes

 Un agente inteligente es una entidad que toma una decisión, se puede describir como una entidad de software que realiza operaciones en lugar de usuarios o programas después de detectar el entorno. Utiliza actuadores para iniciar acciones en ese entorno. Los agentes inteligentes tienen las siguientes características:

• Tienen cierto nivel de autonomía que les permite realizar determinadas tareas por su cuenta.
• Tienen una capacidad de aprendizaje que les permite aprender incluso mientras se realizan las tareas.
• Pueden interactuar con otras entidades como agentes, humanos y sistemas.
• Los agentes inteligentes pueden acomodar nuevas reglas de forma incremental.
• Exhiben hábitos orientados a objetivos.
• Están basados en el conocimiento. Utilizan conocimientos sobre comunicaciones, procesos y entidades.

Arquitecturas en ecosistema IoT

Dominio de sensores

Los sensores convierten estímulos físicos en señales eléctricas anaógicas o digitales y pueden ser clasificados de acuerdo al tipo de estímulo en: acústicos, eléctricos, magnéticos, ópticos, térmicos y mecánicos, etc. aquí los transductores son instrumentos que transforma una magnitud física en una señal eléctrica. Los transductores necesitan de circuitos adicionales que permitan convertir las señales analógicas medidas en digital. Los transductores son conectados a dispositivos pequeños, alimentados por baterías, con ciertas limitaciones de recursos, pero con la suficiente capacidad de procesar esa señal y transmitirla o recibir comandos remotos para los actuadores. En este dominio de sensores se incluyen también a los actuadores; Estos son dispositivos capaces de proporcionar fuerza para mover/levantar piezas u objetos o bien de “actuar” como un accionamiento para lograr el movimiento de algo por medio de una energía o simplemente conmutar una corriente o un voltaje para que otro dispositivo pueda generar una acción en su entorno de un proceso controlado.  

Capa o dominio de Red 

En el dominio de red, los Gateway y routers  perimetrales, dan solución y soporte a este dominio. Estos ruteadores permiten conectar una red con otra, en este caso la WSN con el Internet. Estos equipo se encuentran en el borde o perimetro de la WSN, es decir el punto de conexión de comunicación extremo de la WSN y a ello se debe su nombre por encontrarse en el “borde” de la red". Los gateways permiten la conexión y comunicación entre dispositivos de una misma red o diferentes redes, traduciendo el protocolo de una red al nuevo protocolo que usan en la otra que deseamos conectarnos. En cambio, IoT necesita de un nuevo tipo de gateway que combine funciones del gateway y border router convencional y que brinde además seguridad, conectividad estable, traslación de protocolos, filtrado y procesamiento del dato, capacidad de almacenamiento y análisis y gestión de acceso de las motas.

Los gateways IoT actuales están basados en Windows o Linux y pueden ser implementados en diferentes plataformas de hardware, desde un teléfono inteligente, una Raspberry Pi o en plataformas propietarias más robustas

Capa o dominio de aplicación

Aquí, los sistemas de IoT se conectan con middleware o software que puede comprender los datos con mayor precisión.

Algunos ejemplos de la capa Aplicación incluyen:

Software de toma de decisiones empresariales

Servicios de monitorización y control de dispositivos

Soluciones de análisis creadas con aprendizaje automático e inteligencia artificial.

Aplicación móvil para interacciones posteriores.

En resumen una vez que el sistema de TI haya procesado y filtrado los datos vitales, debe colocarlos en un almacenamiento accesible. La capa de aplicación de la arquitectura IoT se conectará a la etapa de almacenamiento. Una etapa de almacenamiento es principalmente alojamiento en la nube privada, donde puede almacenar datos de IoT en bases de datos estructuradas. 

Cloud Computing

Es el acceso ubicuo a la red bajo demanda a un conjunto de recursos informáticos configurables como: redes, servidores, almacenamiento, aplicaciones y servicios. Tiene la capacidad de migrar cargas de trabajo entre nubes públicas y privadas. El Instituto Nacional de Normas y Tecnología de Estados Unidos (NIST, National Institute of Standards and Technology) especifica tipos modelos de implementación de cloud o nube:

- Nube pública. A disposición del público en general o de un grupo grande del sector y su propietario es la organización que comercializa servicios en la nube. Es decir es de libre acceso desde cualquier parte del mundo aunque, con posibles restricciones.

- Nube privada. Se implementa dentro de las instalaciones de una empresa (onpremise) y es de su uso exclusivo. Puede ser administrada por la propia organización o un tercero y puede hallarse en las instalaciones o fuera de ellas.

- Nube híbrida. La infraestructura en la nube se compone de dos o más nubes (privada, comunitaria o pública) que, si bien son entidades únicas, están vinculadas por tecnología estandarizada o propia que permite la portabilidad de datos y aplicaciones (p. ej., el uso de una nube pública para proporcionar recursos adicionales según necesidad y equilibrar cargas entre nubes).

Redes WSN de largo alcance

En la figura (pare superior derecho) tanto las motas Lora como lSigfox requieren de un gateway para encapsular los datos de los sensores instalados y poder alcanzar el dominio de aplicacón. Los gateways disponibles actualmente permiten conexión IP por WiFi o Ethernet y otros solo vía USB, en este último caso el gateway debe ser conectado directamente a los servidores de comunicación de la cloud computing. La red WSN-LTE (parte inferior derecha), establece comunicación con la cloud a través de las redes celulares existentes, no requieren el uso de un gateway, por tanto estos motes deben incorporar en su firmware las funciones necesarias para alcanzar la cloud directamente y a diferencia de las redes Lora/Sigfox aquí se debe pagar por el uso del tiempo-aire (airtime). Para la implementación de ambas WSN, se propone el uso del módulo FiPy de la empresa Pycom, el cual es una mota que dispone de cinco redes integradas en el mismo hardware y completamente programables a través de MicroPython. Las redes disponibles son WiFi, Bluetooth Low Energy, Lora, Sigfox y dual LTE-M (Category M1 (CAT-M1) y NarrowBand IoT (NB-IoT)).

Motas aisladas

Existen básicamente dos tipos de motes, los conectados permanentemente, conexión cableada vía Ethernet y aquellos que su mayor parte del tiempo pasan desconectados y ocasionalmente se conectan a un Gateway o aquellos por concepción de diseño nunca se conectan. Un ejemplo de este último son las motas tipo beacon (baliza).

En la figura (integración de redes heterogéneas), en el centro a la izquierda junto al Raspberry Pi zero W, se encuentran motas aisladas en Arduino con una Shield Ethernet. En la misma figura (parte inferior derecha) entre los motes BLE de corto alcance y los motes LTE, se ubican dos ejemplos claáicos de motes aislados. A la izquierda, un mote BLE con un servidor GATT y a la derecha un beacon BLE Eddystone. Ambos motes pueden ser implementados con el kit nRF52-DK. Es importante destacar que para que estos dos motes aislados se integren al sistema de telemetría propuesto, es necesario el uso de un Gateway BLE, típicamente un teléfono inteligente móvil, que al entrar en la zona de cobertura de dichos motes pueden establecer una enlace oportunista y de esta forma los motes podrían establecer conexión con el dominio de aplicaciones. 

Criterio LAN Extendida

Al conjunto de LANs conectadas por medio de bridges o puentes (operan capa 2 del OSI) se les denomina LAN extendida (Extended LAN) En telemetrÍa, las LANS extendidas permiten la conexión a la cloud computing tanto a WSN remotas como motes remotos aislados con capacidad IP y pueden ser implementadas usando radios enlaces de largo alcance una arquitectura de telemetría multipropósito que permite la interconexión de diferentes fabricantes, tecnologías, redes y protocolos de comunicación.

A continuación un escenario de red de largo alcance WSN con protocolo MQTT. como gestor de toda la mensajeíıa entre los dominios de sensores y de aplicación MQTT utiliza el modelo pub/sub (publicador/subscriptor), el cual permite comunicación tanto de tipo uno a varios clientes como uno a uno. Este modelo permite establecer comunicación entre todos los clientes y servidor que estén subscritos a un tópico determinado. Cualquiera que escriba en dicho tópico todos los que este escuchándolo recibirán el mensaje enviado. Esto es muy útil en telemetría, ya que permite el monitoreo de los sensores de muchos clientes conectados a la vez remotamente. MQTT garantizan la entrega de mensajería con 3 diferentes niveles de Quality of Service (QoS), nivel 0, nivel 1 y nivel 2.

El servidor MQTT es denominado broker y el mas popular ha sido sin duda un broker open source denominado Mosquitto, el cual dispone de mecanismos internos para establecer comunicación de forma transparente al usuario entre redes IPV4 con IPV6. Lo cual es típico en IoT, disponer de motes o cosas IPV6 y acceso a la cloud a través de redes IPV4. MQTT integra también recursos de seguridad de mensajer´ıa convirtiéndolo en un sistema de tópicos robusto, con capacidad incluso de comunicación directa con un navegador de Internet y de entrega de mensajes pendientes cuando los clientes se conectan, casos típicos de motes desconectados o con sistemas de dormida profunda para el ahorro máximo de la batería de las cosas. Incluso, existe una variante de MQTT para redes WSN llamado MQTT-SN, la cual reduce considerablemente el overhead de la mensajería IP. La flexibilidad de diseño de la arquitectura permite los siguientes escenarios de conectividad para poder acceder a los servidores IoT del dominio de aplicación:

 Conectividad directa con Capacidad IP y cliente MQTT

1. Motes LTE

2. Motes aislados Ethernet / WiFi

Conectividad via Gateway

1. Via Serial/USB: Lora / Sigfox

2. Via IP - MQTT

Topologías:

a) CLientes MQTT en conexión estrella

b) Clientes MQTT aislados

c) Mesh de servidores MQTT

La conectividad directa la consiguen todos aquellos motes, que disponen de capacidad de comunicación IP y pueden integrar en su firmware un cliente MQTT. Solo por mencionar algunos ejemplos asociados a la arquitectura propuesta, en este grupo se encuentran los motes LTE y a los aislados con módulos de comunicación Ethernet o WiFi, que establecen una conexión tipo estrella entre los clientes MQTT de los motes con el broker MQTT del servidor, como se puede apreciar en la figura siguiente (topología con MQTT). Para el resto de los motes, se necesita en el dominio de red un gateway IoT, capaz de 'hablar' en el lenguaje del mote y disponer de la capacidad IP-MQTT antes mencionada. Estos gateways pueden conectarse a los servidores de la cloud físicamente vía una conexión serial-USB, como son los casos mostrados en la arquitectura para gateways Lora/Sigfox o vía IP, ya sea cableada o inalámbricamente.

En este último grupo se muestran tres formas diferentes adicionales de conectividad lógica con el servidor MQTT mas cercano. En lado izquierdo de figura topología con MQTT se muestra conexión estrella con el broker MQTT del servidor, aquí se hallan tanto a los motes aislados conectados directamente como a todos aquellos que dependen de un gateway móvil. En la figura parte central, se muestra el escenario de una conexión estrella entre el broker MQTT del servidor con los brokers MQTT implementados en los diferentes gateways usados, aquí se recomienda hacer una conexión Bridge disponible en el broker Mosquitto.

CASO: UWSN Redes de Sensores Inalámbricos Submarinos

Si fuese bajo el agua las comunicaciones o maneras de detección con ondas EM no llegaria a muchos metros (20 m. aproximados). En cambio el sonido sí se transmite muy bien bajo el agua y también rebota en los objetos sólidos, por lo que resulta bastante útil para este cometido. Este equipo sería el Sonar, que emplea ondas acústicas. 

Propagación en WSN

En la red de sensores, todos los nodos de sensores detectan las cantidades relevantes, recopilan los datos, monitorean la evaluación y analizan la información. Como el esquema de reenvío de datos depende del patrón de conectividad de las redes, la topología de una red juega un papel clave. La irregularidad de los enlaces inalámbricos es un fenómeno común y significativo en WSN. Da como resultado irregularidades en el rango de radio y variaciones en la pérdida de paquetes en diferentes direcciones. Un ejemplo simplificado se muestra en la Figura

Dada la BS (color amarillo) como emisor/receptor principal, se descubre fácilmente que el rango de radio del emisor no es un círculo perfecto. Aunque todos los receptores/transmisores (rectángulos negros) están en el mismo radio, todavía hay algunos receptores que no pueden recibir el marco espectral del remitente debido a la irregularidad del enlace inalámbrico. El impacto de la irregularidad del enlace inalámbrico en el rendimiento del protocolo se puede investigar a través de un sistema en ejecución. Sin embargo, pocos investigadores han explorado el desempeño de radio debido a entornos no controlados. Como resultado, las técnicas basadas en simulación se tratan como métodos efectivos para evaluar el rendimiento de los protocolos de red..Algo también importante, es conocer que a nivel de WSN las transmisiones operan en bandas de frecuencia sin licencia y en la cual la potencia del Tx son muy bajas.

ISM

(Industrial, Scientific and Medical) son bandas reservadas internacionalmente para uso no comercial de radiofrecuencia electromagnética en áreas industrial, científica y médica. En la actualidad estas bandas han sido popularizadas por su uso en comunicaciones WLAN (Wi-Fi) oWPAN.

El uso de estas bandas de frecuencia está abierto a todo el mundo sin necesidad de licencia, respetando las regulaciones que limitan los niveles de potencia transmitida. Este hecho fuerza a que este tipo de comunicaciones tengan cierta tolerancia frente a errores y que utilicen mecanismos de protección contra interferencias, como técnicas de ensanchado de espectro. Los primeros teléfonos inalámbricos, en sus orígenes operaban en la banda de 900 MHz; aunque esta misma ha ido desplazándose en el espectro debido a la incursión de la telefonía celular hasta alcanzar las bandas de 2.4 GHz y de 5.1 GHz.

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El organismo de control de las telecomunicaciones en un país, debe atribuir las frecuencias y bandas radioeléctricas para uso libre por parte del público en general, en aplicaciones de telemetría, telecomando, telealarmas, telecontrol vehicular, dispositivos de operación momentánea de voz y datos (walkie talkie), que contengan niveles de potencia bajos o intensidad de campo.

Redes LPWA: LORAWAN, SIGFOX, NB-IoT

Proyectos con LORA/WAN

El IoT proporciona una fuente de datos masivos, el Big Data se encarga de almacenar y gestionar esos datos, el Cloud permite el procesamiento escalable de los mismos, y la IA se utiliza para analizar y extraer información valiosa de esos datos. En conjunto, estas tecnologías crean un ecosistema en el que los dispositivos IoT generan datos que son almacenados y procesados en plataformas de Big Data en la nube, y luego se utilizan técnicas de IA para obtener información y conocimiento de valor.

Sin embargo el ecosistema del IoT tienen desafíos como:

   Interoperabilidad: La capacidad de los sistemas de información y de los procedimientos a los que éstos dan soporte, de compartir datos y posibilitar el intercambio de información y conocimiento entre dispositivos heterogéneos. Diferentes tipos de cosas pueden interactuar entre sí fácilmente con la ayuda de los servicios de middleware. La interoperabilidad es de tres tipos: red, semántica y sintáctica. La interoperabilidad de red se ocupa de protocolos de interfaz heterogéneos para la comunicación entre dispositivos. La Interoperabilidad típica se lleva a cabo en 3 niveles; sintáctico, semántico y técnico. La interoperabilidad sintáctica garantiza que las aplicaciones no tengan en cuenta los diferentes formatos, estructuras y codificación de datos. La interoperabilidad semántica trata de abstraer el significado de los datos dentro de un dominio particular. Está inspirado en la web semántica.

Detección y administración de dispositivos: En IoT la infraestructura es principalmente dinámica. Los dispositivos tienen que anunciar su presencia y los servicios que brindan. La solución debe ser escalable porque los dispositivos en una red de IoT pueden aumentar. La mayoría de las soluciones en este dominio se inspiran libremente en tecnologías web semánticas. El middleware proporciona API para enumerar los dispositivos de IoT, sus servicios y capacidades. Además, normalmente se proporcionan API para descubrir dispositivos en función de sus capacidades. Por último, cualquier middleware de IoT debe realizar un equilibrio de carga, administrar dispositivos en función de los niveles de carga de la batería e informar problemas en los dispositivos a los usuarios. En cuanto a la escalabilidad se espera que una gran cantidad de dispositivos se comuniquen en una configuración de IoT. Además, las aplicaciones de IoT deben escalar debido a los requisitos cada vez mayores. Esto debe ser administrado por el middleware mediante la realización de los cambios necesarios cuando la infraestructura se amplíe.

Big data y análisis: los sensores de IoT generalmente recopilan una gran cantidad de datos. Es necesario analizar todos estos datos con gran detalle. Como resultado, se utilizan muchos algoritmos de big data para analizar los datos de IoT. Además, es posible que, debido a la naturaleza endeble de la red, algunos de los datos recopilados estén incompletos. Es necesario tener esto en cuenta y extrapolar los datos utilizando sofisticados algoritmos de aprendizaje automático.

Seguridad y privacidad: las aplicaciones de IoT están relacionadas principalmente con la vida personal de alguien o con una industria. Los problemas de seguridad y privacidad deben abordarse en todos estos entornos. El middleware debería tener mecanismos integrados para abordar estos problemas, junto con la autenticación de usuarios y la implementación del control de acceso.

Detección de contexto: los datos recopilados de los sensores deben utilizarse para extraer el contexto mediante la aplicación de varios tipos de algoritmos. Posteriormente, el contexto se puede utilizar para proporcionar servicios sofisticados a los usuarios.

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Ciencia de los Datos

La Ciencia de Datos es un campo interdisciplinario que involucra la extracción de conocimiento de datos. A través del uso de algoritmos, técnicas estadísticas y aprendizaje automático, los científicos de datos pueden identificar patrones, tendencias y relaciones ocultas en grandes conjuntos de datos. La Ciencia de Datos es fundamental para una variedad de aplicaciones, desde la detección de fraudes y la seguridad cibernética hasta la predicción de tendencias de consumo y el análisis de la efectividad de las campañas de marketing. 

La Ciencia de Datos, Big Data e IoT (Internet de las cosas) son tres de las tecnologías más innovadoras e importantes de la actualidad. Cada una de ellas, por separado, está cambiando la forma en que vivimos, trabajamos y nos comunicamos. Pero juntas, están transformando la forma en que interactuamos con nuestro mundo y están impulsando el desarrollo de soluciones revolucionarias en diferentes sectores.

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Investigación basado en Proyectos: Un inventario de gases contaminantes que genera la ciudad, recuperación del Salado y protección de fauna y flora, entre prioridades ambientales de Guayaqui.

          "Inventario de emisiones de gases contaminantes que genera Guayaquil"

•  “Plan de recuperación progresiva de las riberas del estero Salado”
• "Diseño de corredor biológico para conectar al bosque protector Bosqueira con los cerros Papagayo y Blanco"