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Caso de Uso: Monitoreo de Animales

Resumen ejecutivo

Alcanzar el objetivo de desarrollo sostenible de la ONU de un “mundo con hambre cero” para 2030 requerirá ser más productivo, eficiente, sostenible, inclusivo, transparente y resiliente. Este objetivo requiere una transformación urgente del sistema actual de agricultura, ganadería y alimentación en general.

La Industria 4.0 está transformado muchas industrias con tecnologías disruptivas como #Blockchain, Internet de las Cosas, Inteligencia Artificial. En el sector agrícola y alimentario #SmartAgro, la difusión de tecnologías móviles, #BigData, #IoT y #Edge computing, ya están mejorando el acceso de los pequeños productores a desarrollos innovadores que les mejora su operatoria.

En #54cuatro estamos convencidos que el gran desafío de empresas como la nuestra es lograr democratizar el acceso a estas tecnologías que hasta hace poco eran exclusividad de grandes corporaciones.

En el mundo existen distintas soluciones que permiten monitorear todo tipo de elementos y por supuesto, animales. Se pueden monitorear animales de todos los tipos, desde vacas, toros, ovejas, caballos, inclusive animales salvajes o de agua.

Así como existe la comunicación entre equipos industriales de tipo #M2M (machine to machine), asumimos este desafío de armar un sistema de comunicaciones que denominamos #A2M (Animal to Machine).

Nuestra metodología a diferencia de productos standard, implica un desarrollo a medida teniendo en cuenta problemáticas puntuales.

En esta nota vamos a desarrollar el enfoque utilizado para el proyecto de Monitoreo de Búfalos en la provincia de Chaco, República Argentina.


Problemática

La situación que encontramos tiene que ver con perdidas económicas de unos USD 300.000 debido a la falla en la localización de los animales y la falla en la detección de celo, lo que generaba que las Bufalas no fuesen preñadas. La complejidad adicional provenía del hecho que el campo es de 6.000 hectáreas.


Análisis

Rodeo de los bufalos

Monitorear en granjas pequeñas y delimitadas es simple, pero ante tanto terreno tuvimos que cambiar el enfoque del proyecto. Lo primero que hicimos fue investigar el comportamiento del bubalino. Gracias a distintas entidades como el International Buffalo Federation, detectamos los siguientes patrones:

•El bubalino tiene 150 glándulas sudoríparas por cm2 a diferencia de la vaca que tiene 1500. Esto hace que necesite si o si del agua para enfriarse. Esta informacion nos sirve para detectar zonas de ubicación frecuente basados en la temperatura.

•Vive en promedio 25 años a diferencia de la vaca que vive 10, y puede dar 16 crías contra 6 que da la vaca. Esto nos marca la importancia de ubicar a las hembras para evitar perder de ciclos de celo.

•Cuando la Búfala esta en celo se deja perseguir por el macho o lo deja que se apoye sobre la grupa. Podemos detectar síntomas de celo teniendo en cuenta el comportamiento de sus movimientos.

•El animal enfermo o con riesgo de muerte, se aleja del grupo. Esto es importante para controlar la causa de mortandad y recuperar los sensores.


Diseño de Solución

Con esos patrones comenzamos a diseñar 3 cosas. Por un lado la cobertura de red para detectar la posición del animal. En segundo lugar el tipo de sensor, dado que por como se comporta el animal, no podíamos usar un sensor común porque no aguantaría tanto tiempo sumergido, porque el animal se lo rozaría contra arboles para quitárselo, etc. Y por otro lado, patrones de reportes que nos permitan detectar ubicación, posibles condiciones de celo, enfermedad, etc.

Diseñamos el sensor basados en el comportamiento. Lo que hicimos fue probar diseños sobre modelos 3D.

Para la conectividad instalamos:

• 3 Mástiles de comunicaciones a 3 vientos completos de 36 Metros de alto, estrella antirotor, baliza. Obra civil: anclajes elevados, cerco de protección de campo con puertas, y ahi montamos 3 Gateways LoRa.

• Radioenlaces para transporte IP Ubiquiti y Routers Mikrotik PoE en Gabinetes de exterior de 10U, Autónomos mediante Energía solar (paneles y baterías de 100ah).

Parte del modelo impreso 3D

Cada animal se transformo en un nodo de trasmision. Usamos la plataforma de geolocalización desarrollada por Odea para determinar el posicionamiento y cruzar los datos del #GPS con los datos del Ear Tag que contiene:

  • UID Stick
  • ID Posicionamiento
  • Nombre
  • Genero
  • Fecha Nacimiento
  • Posición
  • Estado Servicio
  • Vacunación
  • Peso

Adicionalmente incorporamos otros tipos de Datapoints que eran de nuestro interés, como por ejemplo factores climáticos y cronogramas de sanidad.

App mobile con seguimiento de cada animal

Finalmente para reducir los tiempos de detección del estado del animal, adoptamos un dron dotado con plan de vuelo, plan de vuelo multiespectral, y con un gran rango visual, gracias a la gente de Runco quienes nos ayudaron a encontrar el mejor equipo para lo que necesitábamos.

Vista del dron en RGB y NDVI

Resultados

Con la implementación de nuestra solución, la plataforma se estará dotando de insights provenientes de cada nodo, lo que nutrirá nuestros catálogos de datos y nos permitirán ir ajustando algoritmos de detección de patrones. Esos patrones detectados deben posibilitar algunos resultados claves:

  • Encontrar a cada animal
  • Detectar señales de celo
  • Entender el comportamiento según temperatura, humedad, lluvias, etc.
  • Optimizar el control del peso de cada animal y la alimentación en base a los controles.
  • Disminuir riesgos y mortandad

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¿Que (y para que) es EDGE Computing?

Nota publicada originalmente en Linkedin

Hace unos días, mientras esperaba en el aeropuerto, escribí una nota #Industria 4.0. Para seguir profundizando en el ecosistema de #I4.0, voy a hacer entradas complementarias para no hacer la entrada original muy larga.

En este caso para escribir sobre #EDGEComputing, o Procesamiento de Borde. Algo fundamental para Industria 4.0 y de lo que se esta hablando mucho.

Edge Computing

Sabemos que la cantidad de dispositivos crece exponencialmente, y junto a ello la cantidad de datos que se generan (y que queremos analizar). Por tal motivo se empieza a hablar cada vez mas de Edge, y de un formato de arquitectura tecnológica donde el procesamiento de la informacion se acerca cada vez mas a los orígenes de los datos (datacenters descentralizados, lineas de producción, almacenes, robots, etc) para brindar una rápida respuesta en pos de obtener informacion de valor de los datos generados. Procesar en origen (o cerca de el) evita transportar los datos a centros de cómputos o proveedores de nube, disminuyendo sustancialmente su tiempo de análisis, realizando la tarea casi en tiempo real. Este es quizás el mayor beneficio, no solo por mejorar el procesamiento, sino también por generar un ahorro significativo del consumo de ancho de banda.

Algunos especialistas pronostican que Edge sera un nuevo modelo de procesamiento, AT&T lo definió como una supercomputadora inalámbrica.

Y es importante destacar que no se trata de elegir si #EDGE o #Cloud. Son ambas. Una arquitectura #IIoT (#Industrial IoT) de alto nivel debe considerar un modelo de que abarque el procesamiento EDGE y Cloud, para unir el mundo de las operaciones tradicionales (OT) con la TI empresarial. Macario Namie de Cisco deja una gran frase en esta nota: Uno de las mejores resultados de conectar “cosas” es el acceso sin bloqueos a datos en tiempo real. Lo siguiente es convertir esos datos en información, y lo que es más importante, acciones que impulsan el valor comercial. Al tratar de hacerlo, las empresas se encuentran saturadas de datos. Tanto es así que ha surgido la demanda de grandes necesidades de computo y almacenamiento, muy bien administrada por los proveedores de nube pública. Pero el costo del transporte y la velocidad de procesamiento también han aumentado, lo cual es un desafío para muchos casos de uso como los servicios de misión crítica.

El tema del trasporte es un detalle a considerar. En gran medida el avance de este modelo vendrá impulsado por despliegue de la red #5G, y todas las ventajas operacionales que esto tendrá aparejado como por ejemplo la baja latencia. #Cisco, #Dell, #Intel, #Microsoft entre otros armaron un consorcio llamado #OpenFog, para trabajar en el concepto de #FOG computing, una capa de red por debajo de las nubes que permita incrementar la conectividad del mundo.

Para simplificarla un poco: FOG tiene que ver con el transporte, EDGE tiene que ver con el procesamiento.

Para finalizar el post, me quedo con esta frase de Tony Antoun, SVP de GE Digital:

“Para habilitar la transformación digital, debe desarrollar el lado EDGE de la informática y conectarlo con la nube; es un viaje desde EDGE a la nube y viceversa”.

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