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@Barny-Claus
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Introducción:

En la era actual de crecimiento urbano acelerado, donde se estima que la población urbana mundial alcanzará los 6.800 millones de personas en 2050, el concepto de Ciudades Inteligentes cobra cada vez más importancia. Estas ciudades, como Singapur, considerada una de las más avanzadas del mundo, implementan tecnologías avanzadas como sistemas de transporte inteligentes y sensores para optimizar el consumo de energía, con el objetivo de mejorar la calidad de vida de sus habitantes y asegurar la sostenibilidad ambiental. Un aspecto fundamental en este contexto es el monitoreo ambiental en tiempo real, que provee información crucial para la toma de decisiones informadas y la implementación de políticas efectivas. Los datos del monitoreo ambiental en tiempo real pueden ser utilizados

Imagen ilustrativa

imagen1.jpg

Objetivo

Crear un sistema que mida en tiempo real la calidad del aire, ruido, agua y otros datos ambientales en una ciudad inteligente

Limitantes

Costo elevado: La instalación y mantenimiento de la red de sensores es costosa.

Dificultad de energía: Suministrar energía constante a los dispositivos en áreas urbanas es complejo.

Conectividad inconsistente: La red puede ser inconsistente en algunas áreas, afectando la comunicación de los dispositivos.

Seguridad crucial: Proteger los datos ambientales sensibles contra accesos no autorizados y ciberataques es fundamental.

Calibración regular: Los sensores deben calibrarse para asegurar la precisión de los datos.

Falta de interoperabilidad: Dificulta la comunicación entre diferentes sistemas.

Preocupaciones sobre la privacidad: La recopilación de datos genera dudas sobre la privacidad de los ciudadanos.

Lenguajes

Python:

Python es un lenguaje de programación versátil y ampliamente utilizado en aplicaciones IoT. Se puede utilizar para el desarrollo de aplicaciones de servidor, análisis de datos, integración de API y scripting. Además, cuenta con una amplia variedad de bibliotecas disponibles para trabajar con datos, IoT y análisis estadístico.

JavaScript:

JavaScript es esencial para el desarrollo de aplicaciones web interactivas y paneles de visualización de datos. Frameworks como React.js o Vue.js pueden ser útiles para crear interfaces de usuario dinámicas y amigables.

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