Estudio de Sistemas IoT Aplicados a la Agricultura Inteligente

Agricultural management process is essential in countries with a shortage quality of production food. The consequences of climate change and natural phenomena lead to consider the implementation of new measures applying emerging technologies benefiting food production and consumption. Over recent years, several studies aimed to optimize the smart agriculture concept. Commercial sensors for agricultural systems are very expensive, making it impossible for small farmers to implement this type of system. Due to recent advances in IoT technologies, allow to adapt to the producer's needs including automated systems developments. In this article we present the current state of the art in terms of intelligent systems, determining the parameters that can be monitored. In addition, a general description of the nodes and wireless technologies of the IoT system are depicted. Finally, a framework is presented including a test environment for the implementation of the system based on sensors, communication technologies and data processing.La gestión agrícola es fundamental en países con escasez de producción de alimentos de primera calidad. Las consecuencias del calentamiento global y fenómenos naturales llevan a considerar la implementación de nuevas medidas aplicando tecnologías emergentes beneficiando la producción y el consumo de alimentos. Los estudios encaminados a optimizar la agricultura inteligente se han incrementado a lo largo de los últimos años. Los sensores comerciales para sistemas agrícolas son muy costosos, lo que hace imposible que los pequeños agricultores implementen este tipo de sistema. Debido a los recientes avances en tecnologías IoT se pueden aplicar desarrollos de sistemas automatizados adaptados a la necesidad del productor. En este artículo presentamos el estado del arte actual en cuanto a sistemas inteligentes, determinando los parámetros que se pueden monitorear. Además, la descripción general de los nodos y tecnologías inalámbricas de tipo IoT que puede ser implementadas. Por último, se presenta un framework utilizado como entorno de prueba para la implementación del sistema basados en sensores, tecnologías de comunicación y procesamiento de datos

Estado actual del aprendizaje automatizado aplicado al internet de las cosas para automatizar procesos agrícolas

In these latest years, technological advances have been accompanied by the evolution of machine learning which is a branch of artificial intelligence. Its application to different areas of knowledge and day to day lead important advances in the use of automation techniques in agriculture. These advances have created a new concept called “smart agriculture”. One of the main objectives of smart agriculture is to keep crops protected by soil studies and monitor the climate change mitigation. This article contributes with the agricultural sector to face the challenges of sustainable development with the implementation of emerging technologies, allowing the development of new products by applying automatic learning algorithms.En los últimos años los avances tecnológicos han estado acompañados de la evolución del aprendizaje automático que es una rama de la inteligencia artificial. Su aplicación a diferentes áreas del conocimiento y del día a día, han producido importantes avances en el uso de técnicas de automatización en la agricultura. Estos avances han creado un nuevo concepto llamado “agricultura inteligente”. Uno de los objetivos principales de la agricultura inteligente es mantener los cultivos protegidos haciendo estudio de suelos y trazabilidad de los cultivos. El presente artículo trata de contribuir con el sector agrícola a afrontar los desafíos del desarrollo sostenible con la implementación de tecnologías emergentes, permitiendo el desarrollo de nuevos productos aplicando algoritmos de aprendizaje automático

Tecnologías aplicadas al sector agrícola.

El desperdicio de alimentos, la escasez de recursos naturales, el cambio climático y el crecimiento de la población son las cuatro piezas del rompecabezas que, cuando se juntan, nos dan una imagen general del papel que la agricultura juega y jugará en nuestras sociedades en el futuro (Figura 1). Los modelos demográficos predicen que en 2050 habrá que alimentar a casi 10,000 millones de personas en la Tierra. Los retos agrícolas y alimentarios son, por tanto, numerosos. Muchos empresarios famosos están invirtiendo fuertemente en la agricultura, con la esperanza de aprovechar estas oportunidades o con el deseo de perturbar los mercados. La agricultura inteligente es la nueva frontera del sector en respuesta a los retos que afronta nuestro planeta. Aunque todavía existe un verdadero escepticismo y una escasa inversión económica entre el mundo de los agricultores y el de la digitalización y la genómica, la agricultura de precisión (AP) está dando sus frutos en forma de técnicas optimizadas e innovadoras de producción de alimentos en muchas partes del mundo. En este libro, los autores buscaron facilitar las herramientas necesarias a la implementación de prácticas de AP. En el primer capítulo, se trató definir los conceptos claves de la AP y plantear sus contextos, características y aplicaciones. En el segundo capítulo, se desarrolló las particularidades de la inteligencia artificial y del machine learning, incluyendo un histórico, los diferentes tipos de aprendizaje y los aspectos de programación. El tercer capítulo se enfocó en la aplicación de estos métodos a la agricultura, particularmente detallando las especificaciones y diferencias entre la agricultura de precisión y la agricultura inteligente, el uso de las plataformas adecuadas de manera accesible a cualquier usuario interesado en desarrollar este tipo de tecnología. El cuarto capítulo expuso el caso particular de las enfermedades en plantas y de cómo la AP permite anticiparlas y/o detectarlas a tiempo. El quinto capítulo representa una apertura al mundo tecnológico de la AP, describiendo las evoluciones y las diferentes herramientas de la AP, sus usos y niveles de adopción a través de una amplia pero no exhaustiva presentación de casos internacionales

Standardization of PCR technique for detecting Listeria monocytogenes in chicken, beef and pork

ABSTRACT. The aim of this study was to standardize the PCR technique for detecting Listeria monocytogenes (Lm) in chicken, beef and pork. The sensitivity and specificity of PCR and the level of concordance with the microbiological method were evaluated. PCR was standardized using a total of 60 samples of chicken, beef and pork (20 samples per meat type.) Sensitivity and specificity were calculated using the 2 x 2 table and the level of accordance by the Kappa index. The minimum detectable DNA concentration was 3.0 ng μL-1. The PCR showed 100% sensitivity and specificity, and 80, 91 and 100% concordance between the methods was obtained for detecting Lm in chicken, beef and pork samples respectively, with 89.4% similarity between the methods for the three types of meat.RESUMEN. El objetivo fue estandarizar la técnica de PCR para el diagnóstico de Listeria monocytogenes en carne de pollo, res y cerdo. Se evaluó la sensibilidad y especificidad de la PCR y el nivel de concordancia con el método microbiológico. La PCR se estandarizó utilizando un total de 60 muestras de carne de pollo, res y cerdo, (20 muestras por tipo de carne). La sensibilidad y especificidad se calculó utilizando la tabla 2 x 2 y el nivel de concordancia mediante el índice Kappa. La concentración mínima detectable de ADN fue de 3.0 ng μL-1. La PCR mostró 100% de sensibilidad y especificidad, y se obtuvo una concordancia entre los métodos de 80, 91 y 100% en muestras de carne de pollo, res y cerdo, con similitud entre los métodos evaluados del 89.4% para los tres tipos de carne

Standardization of PCR technique for detecting Listeria monocytogenes in chicken, beef and pork

The aim of this study was to standardize the PCR technique for detecting Listeria monocytogenes (Lm) in chicken, beef and pork. The sensitivity and specicity of PCR and the level of concordance with the microbiological method were evaluated. PCR was standardized using a total of 60 samples of chicken, beef and pork (20 samples per meat type.) Sensitivity and specicity were calculated using the 2 x 2 table and the level of accordance by the Kappa index. The minimum detectable DNA concentration was 3.0 ng µL −1 . The PCR showed 100% sensitivity and specicity, and 80, 91 and 100% concordance between the methods was obtained for detecting Lm in chicken, beef and pork samples respectively, with 89.4% similarity between the methods for the three types of meat