Bioingeniería · 2026

Desarrollo de un sistema inteligente para el monitoreo y predicción de variables críticas en un sistema de recirculación acuícola (RAS) mediante IoT e inteligencia artificial, en la Unidad Académica Investigativa El Remanso (U.D.C.A)

Los sistemas de recirculación acuícola (RAS) se plantean como una alternativa tecnológica para solventar las problemáticas que actualmente enfrenta la industria acuícola, siendo la gestión del recurso hídrico una de las principales. A la fecha, el programa de medicina veterinaria y zootecnia de la universidad de ciencias aplicadas y ambientales (U.D.C.A) cuenta con un (RAS) operativo y funcional ubicado en la Unidad Académica El Remanso. Este sistema, actualmente carece del instrumental tecnológico apropiado para llevar a cabo el monitoreo de los parámetros de calidad del agua de manera eficiente y oportuna. En respuesta a esta necesidad, el presente documento expone el desarrollo de un trabajo que integró el diseño, implementación y evaluación de un sistema inteligente basado en tecnologías IoT e inteligencia artificial, orientado al monitoreo y la predicción de variables críticas en este tipo de sistemas. Para consolidar el desarrollo de este sistema, se adoptó un enfoque integral basado en la metodología CDIO, la cual permitió organizar la ejecución del proyecto en fases jerárquicas. Inicialmente, se identificaron las variables a analizar dentro del RAS objeto de estudio mediante un proceso sistemático que integró la búsqueda, evaluación y selección de información. Posteriormente se diseñó e implementó un prototipo funcional para el monitoreo de las variables identificadas. Para el desarrollo del modelo predictivo, se adoptó una metodología estándar la cual contempló inicialmente el análisis de las necesidades del RAS, posteriormente se procedió a la digitalización de la base de datos, la exploración y el despliegue de las Feature Engineering. Por último, se evaluaron los modelos candidatos y se seleccionó el que mejor desempeño obtuvo en las métricas de validación. Finalmente, se evaluó el funcionamiento del sistema mediante un protocolo basado en pruebas de verificación funcional FAT (Factory Acceptance Test), dando como resultado un prototipo funcional calibrado que cuantifica variables de calidad del agua y transmite los datos hacia una plataforma web donde se puede visualizar su estado actual y futuro.

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