Designing a Project for Learning Industry 4.0 by Applying IoT to Urban Garden

J. Hormigo and A. Rodríguez, "Designing a Project for Learning Industry 4.0 by Applying IoT to Urban Garden," in IEEE Revista Iberoamericana de Tecnologias del Aprendizaje, vol. 14, no. 2, pp. 58-65, May 2019. doi: 10.1109/RITA.2019.2922857),The fast evolution of technologies forces teachers to trade content off for self-learning. Project-based learning (PBL) is one of the best ways to promote self-learning and simultaneously boost motivation. In this paper, we present our experience of designing a PBL course for Industrial Informatics. We provide all the designing details that could help other teachers to reproduce a similar experience. Furthermore, we report on the impact that this project has on student satisfaction and motivation. The new Industry 4.0 topic allows us to carry out complete projects, integrating different technologies and tools. Moreover, the selection of open-source and standard free technologies makes easy and cheap the access to hardware and software platforms used. Surveys taught us that tuning the courses towards developing real projects on the field, has a large impact on acceptance, learning objectives achievements and motivation towards the course content.This work has been supported by project TIN2016-80920-R, from the Spanish Government and by Project PIE17/085 from Universidad de Málaga

Exploración de Python en contextos no científicos

Python es un lenguaje de programación que permite la creación de programas robustos en forma rápida y sencilla gracias a su simpleza, en combinación con una comunidad activa que constantemente desarrolla nuevas bibliotecas y frameworks. Este trabajo presenta distintas aplicaciones del lenguaje Python en ámbitos específicos al desarrollo web y la manipulación de imágenes. También detalla las bibliotecas y los frameworks utilizados (por ejemplo, PyGame, Pillow y Django, entre otras). El objetivo es demostrar la versatilidad y facilidad del lenguaje para el desarrollo de software más allá del contexto académico. El enfoque del trabajo es más bien didáctico, permite visualizar la amplia utilización de Python, su fuerte presencia en los cursos universitarios de programación, y su gran potencial para crear aplicaciones robustas en pocas líneas de código.Sociedad Argentina de Informática e Investigación Operativ

Desarrollo de algoritmos de procesamiento de imágenes agrícolas obtenidas por drones para la detección de plantas faltantes en cultivos de maíz

Desarrollar algoritmos de procesamiento de imágenes agrícolas obtenidas por drones para la detección de plantas faltantes en cultivos de maíz.La investigación realizada en el presenta artículo se basa en la detección de plantas faltantes dentro de los cultivos de maíz, debido a que muchos agricultores gastan gran cantidad de recursos y tiempo para poder realizar el monitoreo por medios tradicionales. En muchos países extranjeros ya han comenzado por utilizar la tecnología dentro del campo de la agricultura como, por ejemplo, el uso de los vehículos aéreos no tripulados (UAV) para la aplicación dentro de la agricultura de precisión. El objetivo de la investigación fue el desarrollo de algoritmos utilizando la técnica de visión por computador para detectar estas plantas faltantes, para lo cual se utilizó imágenes capturadas por drones con distancias de 5, 10 y 15 metros de altura con respecto al suelo. Para el desarrollo de los algoritmos se utilizó Matlab con la versión 2017 b. Se aplicó la metodología de cascada con la finalidad de cumplir con todos los entregables durante cada una de las fases. Además, se empleó uno de los capítulos de la guía de Swebok para validar los resultados. Los resultados obtenidos se hicieron en base a la precisión, sensibilidad y eficiencia de los algoritmos. Durante varias pruebas se determinó que el algoritmo óptimo para la detección de plantas faltantes dentro de los cultivos de maíz es el de 10 metros de altura.Ingenierí