Cómo el seguimiento de la actividad de las mascotas inspiró una aplicación móvil de IoT empresarial

Para los dispositivos portátiles y conectados, el mercado de las mascotas es interesante y está en aumento. Ya sea para evaluar la salud, la actividad o la seguridad de su mascota, se pueden emplear varias tecnologías de IoT, desde sensores RFID hasta rastreadores GPS y Bluetooth. Noticias de IoT revisó uno de esos productos, PoochPlay, en 2018.

Es este último el que PixelPlex, una empresa de desarrollo y consultoría enfocada en tecnologías blockchain, inteligencia artificial (IA) y IoT entre otras, utilizó en un proyecto con un líder de la industria. El proyecto es para una aplicación móvil de IoT empresarial más amplia y una solución de recopilación de datos, pero tiene un caso de uso de ejemplo para rastrear la actividad y los datos de movimiento de las mascotas.

Los usuarios pueden recopilar los datos de movimiento de su mascota, con la aplicación móvil que les permite ajustar los conjuntos de recopilación y crear campos personalizados, como nombre, peso, altura, raza, antes de la captura de datos.

El objetivo principal de la solución de IoT era "no simplemente recopilar varios conjuntos de datos de movimiento, sino extraer tipos específicos de información de todos los datos recopilados", señala PixelPlex. "Era importante habilitar este proceso antes de la carga de datos para un uso mucho más complejo, como el modelado de patrones de movimiento, el aprendizaje automático y la ciencia de datos", agrega la compañía.

La solución consta de tres pasos y utiliza tecnología Bluetooth Low Energy (BLE). En primer lugar, el sensor de movimiento captura y envía datos que provienen principalmente de un acelerómetro y un giroscopio. Esta es la fase de configuración de la recopilación de datos. La segunda fase se refiere a la captura de conjuntos de datos; esto puede incluir cualquier patrón de movimiento, como velocidad, duración y frecuencia. Además de los datos de los dos sensores principales, los conjuntos de recopilación también pueden incluir datos, imágenes, videos y archivos de sonido impulsados ​​por GPS.

La tercera fase consiste en cargar paquetes de datos. Cuando un paquete de recopilación está listo, la aplicación verifica si la calidad de los datos registrados es adecuada antes de cargarlos en la nube o sugerir que se debe realizar otra captura.

“Este fue un proyecto bastante interesante”, explica Alexei Dulub, fundador y CEO de PixelPlex. “La idea era conectar sensores e integrar los datos de esos sensores y usarlos para rastrear rutas y generar muchos conjuntos de datos para su posterior procesamiento por parte de la IA, creando conjuntos de datos de aprendizaje automático. En esencia, era un mecanismo de seguimiento del comportamiento ".

“El principal desafío fue comprimir todos estos datos, porque existen limitaciones de cuánto se puede transmitir y crear este mecanismo para recopilar la mayor cantidad de datos posible y transmitirlos lo más rápido posible”, agrega Dulub.

El bajo consumo de energía de BLE y el bajo uso de la batería son aspectos positivos de la tecnología, pero pueden causar limitaciones en términos de limitar la tasa de transferencia de datos. PixelPlex utilizó "varios algoritmos de transmisión y compresión" para solucionar este problema. "Encontramos un par de enfoques técnicos sobre cómo empaquetar todo sobre la marcha, enviarlo a la nube y desempaquetarlo allí, y aplicar todos los algoritmos de aprendizaje automático para los datos", explica Dulub.

El proyecto fue entregado satisfactoriamente al cliente una vez finalizado para su posterior desarrollo. Puede obtener más información sobre la aplicación IoT aquí.

Nota del editor: este artículo está asociado con PixelPlex.

(Foto de Karsten Winegeart en Unsplash)

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