Un enfoque desde la ingeniería de software a una solución tecnológica de IoT y aprendizaje automático que permita monitorear y controlar las variables medioambientales en un cultivo de café

• Ruiz Martinez, William ^[1] ; González Gómez, Arnaldo Andrés ^[2]
  1. [1] Docente de investigación
  2. [2] Corporacion Unificada Nacional de Educación superior
• Localización: Ingeniería, ISSN-e 2344-8393, ISSN 0121-750X, Vol. 26, Nº. 3, 2021 (Ejemplar dedicado a: September - December), págs. 465-478
• Idioma: español
• Títulos paralelos:
  • An Approach from Software Engineering to an IoT and Machine Learning Technological Solution that Allows Monitoring and Controlling Environmental Variables in a Coffee Crop
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• Resumen
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    Contexto: La ingeniería de software nos permite abordar el diseño y desarrollo de software desde la aplicación práctica del conocimiento científico. En el caso de esta solución de IoT y el enfoque de aprendizaje automático en el monitoreo y control de las variables medioambientales en un cultivo de café, nos permite visualizar determinados artefactos del sistema en su interacción con los usuarios y en el comportamiento con otros artefactos o dispositivos que integran una solución tecnológica.

    Método: Para el presente trabajo, se plantea la aplicación de la ingeniería del software desde un enfoque conceptual y del comportamiento del sistema. Para cumplir con estos objetivos se optó por emplear el lenguaje unificado de modelado (UML) de forma tal que se pudieran representar los componentes más importantes de la solución tecnológica desde una perspectiva estática a través de los diagramas de casos de uso y desde el punto de vista dinámico a través de los diagramas de secuencia.

    Resultados: Mediante la aplicación del UML, fue posible desarrollar el modelamiento conceptual y del comportamiento de ciertos artefactos y componentes. Este conocimiento permitió identificar la interacción entre componentes y dispositivos físicos (máquina a máquina) y la interacción hombre-máquina, es decir, la relación entre usuarios y procesos que componen la solución tecnológica.

    Conclusiones: A través de la ingeniería de software y más específicamente del UML, pudimos establecer la importancia de conocer los diferentes artefactos que componen un sistema o aplicación desde un enfoque técnico y funcional diferente, pudiendo recopilar información valiosa sobre el comportamiento de ciertos artefactos del sistema, así como de la interacción entre usuarios y procesos.

  • English

    Context:  Software engineering allows us to approach software design and development from the practical application of scientific knowledge. In the case of this IoT solution and the machine learning approach to the monitoring and control of environmental variables in a coffee crop, it allows us to visualize certain artifacts of the system in their interaction with users and their behavior with other artifacts or devices that constitute a technological solution.

    Method: For this work, the application of software engineering from a conceptual approach and the behavior of the system is proposed. To meet these objectives, we decided to use the Unified Modeling Language (UML) in such a way that the most important components of the technological solution could be represented from a static perspective through the use case diagrams, as well as from a dynamic viewpoint through the sequence diagrams.

    Results: Through the application of the UML, it was possible to develop the conceptual and behavioral modeling of certain artifacts and components. This knowledge allowed identifying the interaction between physical components and devices (machine to machine) and human-machine interaction, that is, the relationship between users and the processes that make up the technological solution.

    Conclusions: Through software engineering, and more specifically the UML, we were able to establish the importance of knowing the different software artifacts that make up a system or application from a different technical and functional approach, while being able to collect valuable information about the behavior of certain system artifacts, as well as the interaction between users and processes.