Instituto Tecnológico de Hermosillo 2020, Año de Leona ...Av. Tecnológico S/N Col. El Sahuaro C.P. 83170 Hermosillo, Sonora Tel. 01 (662) 2-606500, Ext. 136 e-mail: [email protected]

Av. Tecnológico S/N Col. El Sahuaro C.P. 83170 Hermosillo,

Sonora

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Instituto Tecnológico de Hermosillo

“2020, Año de Leona Vicario, Benemérita Madre de la Patria”

Propuestas de temas de doctorado Enviar copia al Dr. Héctor Guerra Crespo, para que tome nota en las reuniones: [email protected]

No exceder de 3 páginas:

Título: (max 120caracteres): Sistema inteligente de control de calidad del agua en estanque de

granja camaronícola mediante aprendizaje máquina e IoT.

Descripción: (estado del arte, incluir al menos 2 referencias del proponente):

La industria camaronícola es una importante rama económica dentro de la acuicultura, incluso se ha

llegado a considerar como preponderante por el volumen económico que representa, principalmente

en el golfo de california [1]. En el plano internacional se ha observado que la industria de cultivo de

camarón ha superado a la captura del mismo, situación a la cual México no es ajena [2]. No obstante

las amplias zonas costeras del país, y aun cuando México se ha posicionado entre los principales

productores de camarón a nivel mundial, su participación en esa industria es relativamente baja para

su verdadera capacidad [3], por lo que tiene un alto potencial de crecimiento [4]. En el caso

particular del golfo de california, la cría de camarón en cautiverio ha representado un importante

sector que ha traído efectos económicos positivos en la región, con especial énfasis en Sinaloa y

Sonora [5].

La siembra y cultivo de camarón no es una actividad sencilla, pues se ve afectada por

múltiples factores que pueden provocar la desaparición de las granjas donde son cultivados, desde

situaciones debidas a la oferta y demanda del producto, hasta situaciones de operatividad de las

granjas, pasando por problemas ambientales y enfermedades, como ha sucedido recientemente con

granjas en el estado de Sinaloa [6].

De acuerdo a [3], entre las principales áreas de investigación sobre la industria del camarón

se encuentran la nutrición y desarrollo de mejor alimentación, optimización de las condiciones para

cada especie cultivada, mejora de la supervivencia de las larvas, mejora genética, y patología,

centrándose en las enfermedades víricas y bacteriales del camarón; pero es también de gran interés

la sustentabilidad de esta industria así como la reducción de sus efectos contaminantes [7]. En

términos de sustentabilidad es necesario mantener bajo control diversos parámetros, así como

implementar distintas estrategias, tales como tomas de carga y descarga de agua evaluando la

disponibilidad y calidad del agua, consideración de condiciones climáticas, patrones de marea y

flujos de agua, manejo preciso del recambio de agua, entre varias otras [7].

En años recientes se han comenzado a realizar proyectos que buscan proveer tecnologías que

apoyen en la reducción de varios de los problemas que enfrentan las granjas camaronícolas. Por

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Sonora





ejemplo, el uso de visión artificial para el conteo de crías de camarón [8]; pero en su mayoría, se

centran en el desarrollo de sistemas para la medición, monitoreo y/o control de variables relativas a

la calidad del agua, tales como el oxígeno disuelto, temperatura, pH, entre otras i.e. [9], [10],

algunas de ellas con un enfoque hacia el uso del Internet de las Cosas para la transmisión de la

información [11]–[15].

De los trabajos anteriores se observa la importancia de considerar las condiciones específicas

del lugar en el que se deberán implementar las propuestas tecnológicas para su correcto diseño y

funcionamiento, sobre todo debido a que este tipo de desarrollos se encuentran aún en etapas

experimentales, lo que deja muchas preguntas aún abiertas. Por otra parte, si bien existe

investigación sobre la industria camaronícola en la costa de Sonora y Sinaloa, esta se ha enfocado en

aspectos económicos, biológicos y ambientales, no tanto en desarrollo de tecnología, lo que ha

provocado que la gran mayoría del trabajo en dichas granjas se realice aun de manera manual. Por

ejemplo, el control de la calidad del agua en un estanque requiere que una persona tome muestras

del agua cada determinado tiempo y las analice en un laboratorio, para posteriormente determinar si

es necesario abrir las compuertas de algún estanque, en que momento y por cuanto tiempo, lo que

implica que otra persona debe realizar este proceso, que puede ser riesgoso, pues las personas

pueden caer al agua, incluso en horarios nocturnos lo que puede derivar en una tragedia.

En este proyecto se busca reducir los problemas y riesgos derivados del control de la calidad

del agua en estanques de granja camaronícola en la costa de Sonora, mediante el diseño y desarrollo

de un sistema inteligente que controle la calidad del agua de los estanques mediante el desarrollo de

un algoritmo de aprendizaje máquina para predicción y el uso de dispositivos del internet de las

cosas que permitan monitorear y controlar variables y compuertas para mantener el agua de los

estanques en condiciones adecuadas. Se buscará aprovechar los conocimientos que hemos adquirido

en trabajos relacionados con sistemas de control inteligente y dispositivos del internet de las cosas

para captura de datos en procesos [16]–[20]. Adicional a lo anterior, se buscará que el sistema de

sensado y control que se diseñe y desarrolle, permita la captura y almacenamiento de datos a largo

plazo que puedan ser utilizados posteriormente, pues son datos que pueden contribuir en la

realización de estudios diversos, como la alimentación de modelos para aumentar la producción

[21], o para evaluar el impacto económico [22] de las granjas.

Objetivo:

General:

Diseñar y desarrollar un sistema inteligente para controlar la calidad del agua en estanques para

granja camaronícola en la costa de Sonora, mediante el uso de algoritmos de aprendizaje de máquina

y dispositivos del internet de las cosas.




Sonora





Específicos:

Identificar las variables que influyen en la calidad del agua en los estanques de granja

camaronícola en la costa de Sonora.

Desarrollar un modelo para controlar la calidad del agua en estanques de granja

camaronícola en la costa de Sonora, mediante la predicción y control de tendencias en el

comportamiento de las variables que influyen en la calidad del agua.

Implementar el modelo de control mediante el uso de algoritmos de aprendizaje máquina.

Diseñar un dispositivo dentro del contexto del Internet de las Cosas para la implementación

del algoritmo que permita controlar de forma automática la calidad del agua en los

estanques.

Desarrollar un sistema informático que recopile y almacene los datos obtenidos del sensado,

y las acciones tomadas por el dispositivo para su almacenamiento a largo plazo.

Diseñar un esquema de interconexión para el dispositivo que permita integrar los diversos

componentes del sistema bajo condiciones específicas de operación en granja camaronícola

de la costa de Sonora.

Validar el sistema inteligente propuesto mediante la instalación y prueba de un prototipo

funcional en un ambiente real controlado.

Metas (número papers, congresos, patentes….):

2 artículos en extenso en memorias de congreso internacional

1 artículo publicado en revista indexada en el Journal Citation Report

1 artículo sometido a revista indexada en el Journal Citation Report en el cuartil 3 o superior.

1 solicitud de patente

1 registro de derechos de autor de software

Referencias:

[1] M. Norzagaray Campos, P. Muñoz Sevilla, L. Sánchez Velasco, L. Capurro Filograsso, and

O. Llanes Cárdenas, “Acuacultura: estado actual y retos de la investigación en México,”

Aquat. Rev. electrónica Acuic., no. 37, pp. 20–25, 2012.

[2] M. Téllez Castañeda, “Perspectivas en la industria del cultivo de camarón en México (I),” El

Economista, Ciudad de México, 13-Feb-2019.

[3] F. Amezcua and M. F. Soto, “Current State of Aquaculture in México,” Fisheries, vol. 39, no.

11, pp. 481–572, 2014.

[4] M. Téllez Castañeda, “Perspectivas en la industria del cultivo de camarón en México (II),” El

Economista, Ciudad de México, 14-Feb-2019.




Sonora





[5] R. E. Vargas, “Sinaloa y Sonora, con el mayor desarrollo de camarón en cautiverio,” La

Jornada, Ciudad de México, 14-Feb-2019.

[6] M. Toledo, “Por incosteabilidad acuícola, ponen en venta granjas de camarón en Sinaloa,” El

Sol de Mazatlán, Mazatlán, Sinaloa, 15-Jun-2019.

[7] L. R. Martínez-Córdova, M. Martínez-Porchas, and E. Cortés-Jacinto, “Camaronicultura

Mexicana y Mundial: ¿Actividad Sustentable o Industria Contaminante?,” Rev. Int. Contam.

Ambient., vol. 25, no. 3, pp. 181–196, 2009.

[8] R. Kesvarakul, C. Chianrabutra, and S. Chianrabutra, “Baby Shrimp Counting via Automated

Image Processing,” in Proceedings of the 9th International Conference on Machine Learning

and Computing - ICMLC 2017, 2017, vol. Part F1283, pp. 352–356.

[9] K. Galajit et al., “Prediction of Dissolved Oxygen Concentration for Shrimp Farming Using

Quadratic Regression and Artificial Neural Network,” in 2018 International Joint Symposium

on Artificial Intelligence and Natural Language Processing, iSAI-NLP 2018 - Proceedings,

2018, pp. 1–6.

[10] V. A. Wardhany, H. Yuliandoko, Subono, M. U. Harun Ar, and I. G. P. Astawa, “Fuzzy

Logic Based Control System Temperature, pH and Water Salinity on Vanammei Shrimp

Ponds,” in 2018 International Electronics Symposium on Engineering Technology and

Applications, IES-ETA 2018 - Proceedings, 2019, pp. 145–149.

[11] I. D. Oviedo, C. A. Altamirano, M. E. Millan, N. X. Arreaga, and V. S. Padilla,

“Development of a prototype of an automatic system for shrimp farming using telecontrol as

a viable proposal for small producers,” in Proceedings - 2017 European Conference on

Electrical Engineering and Computer Science, EECS 2017, 2018, pp. 477–483.

[12] A. Rerkratn and A. Kaewpoonsuk, “ZigBee based wireless temperature monitoring system

for shrimp farm,” ICCAS 2015 - 2015 15th Int. Conf. Control. Autom. Syst. Proc., no. lCCAS,

pp. 428–431, 2015.

[13] P. S. Sneha and V. S. Rakesh, “Automatic monitoring and control of shrimp aquaculture and

paddy field based on embedded system and IoT,” in Proceedings of the International

Conference on Inventive Computing and Informatics, ICICI 2017, 2018, no. Icici, pp. 1085–

1089.

[14] M. Somantri, A. Sofwan, M. Arfan, V. E. Herawati, and H. Abdurrasyiid, “Design of Water

Quality Control for Shrimp Pond Using Sensor-Cloud Integration,” in Proceedings - 2018 5th

International Conference on Information Technology, Computer and Electrical Engineering,

ICITACEE 2018, 2018, pp. 331–335.

[15] N. T. K. Duy, N. D. Tu, T. H. Son, and L. H. D. Khanh, “Automated monitoring and control

system for shrimp farms based on embedded system and wireless sensor network,” in

Proceedings of 2015 IEEE International Conference on Electrical, Computer and




Sonora





Communication Technologies, ICECCT 2015, 2015.

[16] E. A. Hinojosa-Palafox, O. M. Rodríguez-Elías, J. A. Hoyo-Montaño, and J. H. Pacheco-

Ramírez, “Towards an Architectural Design Framework for Data Management in Industry

4.0,” in 7th International Conference in Software Engineering Research and Innovation

(CONISOFT), 2019, p. 10.

[17] E. A. Hinojosa-Palafox, O. M. Rodríguez-Elías, J. A. Hoyo-Montaño, and J. H. Pacheco-

Ramírez, “Trends and Challenges of Data Management in Industry 4.0,” in 9th International

Conference on Logistics, Informatics and Service Sciences (LISS), 2019, p. 6.

[18] A. Vázquez Gálvez, O. M. Rodríguez Elias, G. Valencia Palomoa, and G. A. Ruiz

Domínguez, “Implementation of an Intelligent Algorithm in a PLC: A Practical Approach,”

DIFU100 i@. Rev. electrónica Ing. y Tecnol. Univ. Autónoma Zacatecas, vol. 7, no. 2, pp.

46–53, 2013.

[19] L. A. Madrid Hurtado, O. M. Rodríguez-Elias, G. Valencia Palomo, and G. A. Ruiz

Domínguez, “Monitoreo de variables críticas en procesos industriales mediante una

arquitectura multiagente,” Res. Comput. Sci., vol. 55, pp. 187–198, 2012.

[20] R. C. Gutiérrez-Urquídez, G. Valencia-Palomo, O. M. Rodríguez-Elías, F. R. López-Estrada,

and J. A. Orrante-Sakanassi, “On the selection of tuning parameters in predictive controllers

based on NSGA-II,” Stud. Comput. Intell., vol. 785, pp. 138–157, 2019.

[21] C. K. Gómez Cancino, “Incentivan producción de camarón con modelos matemáticos,”

CienciaMX Noticias, Tepic, Nayarit, 09-Aug-2016.

[22] O. Valdenebro-Ruíz, “Simulación bio-económica para la competitividad de las granjas

camaroneras de México,” Ciencia, Tecnol. e innovación para el Desarro. México, vol. 2, no.

31, p. 2009, 2009.

Vinculación:

Para la realización del proyecto de tesis doctoral, se buscará la vinculación con al menos una de las

granjas de camarón que se encuentran operando en la costa del municipio de Hermosillo en el estado

de Sonora.

Financiamiento:

El financiamiento para el desarrollo del proyecto se realizará mediante recursos en especie

existentes en los laboratorios de la maestría en Ciencias de la Computación y maestría en Ingeniería

Electrónica del Instituto Tecnológico de Hermosillo. Se proveerán recursos también de los proyectos

que se logre obtener por parte del cuerpo académico de Tecnologías de Software de la Industria 4.0,




Sonora





y se buscará también obtener recursos de las convocatorias para proyectos de investigación del

Tecnológico Nacional de México.

Línea de Investigación:

Instrumentación y control en energías

Sistemas mecatrónicos

Sistemas inteligentes en agroindustrias X



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