Trabajos de Grado - Ingeniería de Sistemas y Computación

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Construcción de un prototipo de sistema computacional inteligente para predicción meteorológica en la Universidad de Cundinamarca extensión Facatativá
(2025-06-16) Rojas Hernández, Bryan René; Gutiérrez Alarcón, Nathalia; Andrade Ramírez, Jaime Eduardo
La predicción meteorológica en la Sabana de Occidente presenta limitaciones por la escasa integración tecnológica, lo que afecta la precisión espacial y la adaptación a necesidades locales. Este proyecto responde a dicha problemática mediante el desarrollo de un sistema inteligente para la predicción del microclima en la Universidad de Cundinamarca, extensión Facatativá. Considerando la complejidad geográfica, la variabilidad climática y las restricciones en infraestructura, se diseñó una solución que combina sensores meteorológicos calibrados y protegidos con carcasas 3D resistentes, lógica difusa y software de inteligencia artificial. Se implementó una estación meteorológica de bajo costo equipada con sensores de temperatura, humedad, radiación solar, precipitación y viento, gestionada por un microcontrolador ESP32 que permite capturar, transmitir y analizar los datos en tiempo real. Esta integración mejora sustancialmente la precisión de las mediciones y predicciones locales. Los resultados validan la efectividad del sistema, capaz de generar pronósticos confiables con un horizonte de hasta 72 horas, detectando patrones microclimáticos que no son identificados por los modelos regionales convencionales. Esto abre oportunidades en agricultura de precisión, planificación académica y gestión ambiental. En conclusión, este sistema representa un avance en la autonomía tecnológica para el monitoreo climático local, aportando una alternativa de bajo costo, replicable en otros contextos educativos y productivos. Su implementación promueve una gestión climática más informada y ajustada a las condiciones específicas del entorno. Weather forecasting in the Sabana de Occidente faces limitations due to low technological integration, resulting in poor spatial accuracy and limited adaptation to local needs. This project addresses the issue through the development of an intelligent system for microclimate prediction at the University of Cundinamarca, Facatativá campus. Considering the region’s complex geography, climatic variability, and infrastructure constraints, a solution was designed that combines calibrated meteorological sensors in weather-resistant 3D-printed enclosures, fuzzy logic, and artificial intelligence software. A low-cost weather station was implemented, equipped with sensors for temperature, humidity, solar radiation, precipitation, and wind speed, managed by an ESP32 microcontroller for real-time data capture, transmission, and analysis. This integration significantly enhances the precision of local measurements and predictions. Results confirm the system's effectiveness, generating reliable forecasts up to 72 hours in advance and identifying microclimatic patterns overlooked by conventional regional models. This opens opportunities in precision agriculture, academic planning, and environmental management. In conclusion, this system represents a significant step forward in technological autonomy for local climate monitoring. It offers a low-cost, replicable alternative suitable for other educational and productive contexts. Its implementation promotes more informed and locally adapted climate management.
Diseño, construcción e implementación de una estrategia de incremento de la productividad de las upas de la región sabana occidente a partir de una alternativa tecnológica sostenible basada en un prototipo de sistema acuapónico automatizado “Módulo aplicación local”
(2025-07-21) Pachón Poveda, Juan Diego; Andrade Ramírez, Jaime Eduardo
En la región Sabana de Occidente, la falta de trazabilidad en los procesos agrícolas y acuícolas tradicionales genera pérdidas por la ausencia de registros sistemáticos y monitoreo de variables críticas. Por ello, se desarrolló una aplicación de escritorio local para gestionar, registrar y controlar los procesos de producción de un sistema acuapónico prototipo llamado LESTOMA (Universidad de Cundinamarca, sede Facatativá). Esta herramienta busca apoyar la toma de decisiones oportunas ante desviaciones en parámetros clave, optimizando el uso de recursos como agua y energía, garantizando la supervivencia de plantas y organismos acuáticos, y sirviendo como modelo escalable a otras unidades productivas. La aplicación se construyó bajo la metodología CDIO (Concebir, Diseñar, Implementar y Operar). En la fase de concepción, se identificaron variables críticas a monitorear como temperatura, pH, oxígeno disuelto, turbidez y nivel. En la etapa de diseño, se elaboraron diagramas UML, se modeló una base de datos relacional y se estructuró una arquitectura en N-Capas, que separa claramente las responsabilidades del sistema. Se implementó además un sistema de comunicación MTU-RTU mediante serialización JSON, integrando hardware y software de forma eficiente. Durante la implementación, se desarrolló un servicio en Python para capturar datos de sensores, una API REST para su procesamiento y almacenamiento, y una interfaz en Windows Forms que permite visualizar información en tiempo real, generar alertas automáticas y reportes históricos. Finalmente, se logró la integración de los sistemas y se brindó acompañamiento en las actividades operativas del laboratorio. In the Sabana de Occidente region, the lack of traceability in traditional agricultural and aquacultural processes often leads to significant losses due to the absence of systematic records and continuous monitoring of critical variables. To address this, a local desktop application was developed to manage, record, and control the production processes of a prototype aquaponic system called LESTOMA (at the University of Cundinamarca, Facatativá campus). This tool aims to support timely decision-making when critical parameters deviate, optimize the use of resources such as water and energy, ensure the survival of aquatic organisms and plants, and serve as a scalable model for other production units. The application was built using the CDIO methodology (Conceive, Design, Implement, Operate). In the conception phase, critical variables such as temperature, pH, dissolved oxygen, turbidity, and water level were identified. During the design stage, UML diagrams were created, a normalized relational database was modeled, and an N-Tier architecture was structured to clearly separate system responsibilities. A communication system between MTU and RTU using JSON serialization was also implemented, efficiently integrating hardware and software. During implementation, a Python service was developed to capture sensor data, along with a REST API for processing and storage, and a Windows Forms graphical interface that allows real-time data visualization, automatic alert generation, and customizable historical reports. Finally, the integration of hardware and software systems was achieved in LESTOMA, and ongoing support was provided for many operational activities in the laboratory.

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