Sistema integrado y distribuido para el análisis de agua en cultivos hidropónicos – CROP.AI

Este Proyecto de Fin de Grado desarrolla un sistema IoT integral y modular diseñado para optimizar el proceso de riego en una variedad de cultivos, adaptándose tanto a métodos hidropónicos como a la agricultura tradicional. El objetivo principal es ofrecer una solución que mejore significativamente la eficiencia en el uso del agua y la energía, y que además sea fácil de integrar y operar en diferentes entornos agrícolas y acuáticos. Esta propuesta surge como respuesta a la necesidad creciente de prácticas agrícolas más sostenibles y eficientes, en un contexto donde el cambio climático y la escasez de recursos naturales son desafíos cada vez más apremiantes. El sistema utiliza un dispositivo IoT basado en el entorno de desarrollo ESP-IDF y los microcontroladores ESP32, que proporcionan la base tecnológica para un prototipo autónomo y configurable. Gracias a ello, este dispositivo puede analizar e identificar datos críticos del estado del agua. Su capacidad de configuración, tanto en componentes tecnológicos como físicos, permite su instalación en una diversidad de escenarios, incluyendo piscinas, parques y floristerías, así como en cultivos interiores y exteriores. Esta flexibilidad asegura que el sistema pueda ser adaptado a las condiciones específicas y necesidades de cada tipo de cultivo, garantizando así una solución versátil y eficiente para diversas aplicaciones. El desarrollo del producto incluye un sistema de monitoreo que se integra con facilidad en infraestructuras de riego existentes, empleando tecnologías y sensores IoT para el análisis en tiempo real mediante el sistema operativo freeRTOS. Entre los sensores utilizados se incluyen un sensor de oxígeno disuelto, un sensor de temperatura, un sensor de sólidos y turbidez, y un sensor de pH, los cuales son cruciales para obtener mediciones precisas del estado del agua. Además, el sistema incorpora otros sensores y actuadores para asegurar el correcto funcionamiento, como un sensor de nivel de agua para evitar lecturas en vacío, un purgador automático de aire y una válvula de bola para asegurar el flujo en áreas con baja presión o escaso caudal de agua. Todos estos sensores están dispuestos en un formato vertical a lo largo de la tubería, con su posición meticulosamente estudiada para optimizar su función. Para facilitar la configurabilidad y adaptabilidad del sistema al entorno, se ha diseñado una interfaz de usuario intuitiva alojada en un servidor web. Los usuarios pueden recibir alertas remotas a través de Telegram, permitiendo a los suscriptores del analizador de agua tomar decisiones informadas o investigar los últimos datos de riego. Esta combinación de tecnologías asegura que los usuarios puedan mantenerse informados y tomar decisiones basadas en datos precisos y actualizados, mejorando así la eficiencia general del sistema de riego. El sistema es completamente escalable, desde su fabricación hasta su reciclaje y desarrollo. Los programadores pueden probar y actualizar remotamente toda la red física de Crop.AI gracias a la tecnología de GitHub Actions y, a la fabricación del dispositivo, que garantiza la homogeneidad a través de los planos detallados de diseño hardware realizados con KiCad y fabricados con JLCPCB. Esta capacidad de actualización y mantenimiento remoto asegura que el sistema permanezca a la vanguardia de la tecnología, ofreciendo siempre un rendimiento óptimo. La sostenibilidad es un pilar fundamental de este proyecto. Al reducir el consumo de agua y energía, Crop.AI no solo ayuda a mejorar la eficiencia de los cultivos, sino que también promueve prácticas agrícolas más responsables y respetuosas con el medio ambiente. Este enfoque sostenible es esencial en un mundo donde la conservación de los recursos naturales es vital para garantizar la seguridad alimentaria y la salud del planeta a largo plazo. La evaluación del sistema se lleva a cabo a través de pruebas piloto en diversos tipos de cultivos y condiciones ambientales, confirmando su efectividad en la mejora de la salud de los cultivos. Los resultados demuestran que el sistema no solo es funcional y eficiente, sino que también fomenta la sostenibilidad y la conservación de recursos en el sector agrícola. De esta manera, Crop.AI contribuye a la disminución del gasto descontrolado de agua que se genera en la producción agrícola. Este proyecto amplía la literatura existente sobre tecnologías sostenibles en la agricultura y presenta una solución innovadora y escalable para afrontar los desafíos del manejo eficiente del agua en contextos agrícolas y urbanos, destacando su aplicabilidad y relevancia en el actual panorama de sostenibilidad. Con Crop.AI, se demuestra cómo la integración de tecnologías avanzadas en la agricultura puede llevar a una gestión más eficiente de los recursos, promoviendo un futuro más sostenible y equitativo. Abstract: This Final Degree Project develops a comprehensive and modular IoT system designed to optimise the irrigation process in a variety of crops, adapting to both hydroponic methods and traditional agriculture. The main objective is to offer a solution that significantly improves the efficiency of water and energy use, and that is also easy to integrate and operate in different agricultural and aquatic environments. This proposal comes in response to the growing need for more sustainable and efficient agricultural practices, in a context where climate change and scarcity of natural resources are increasingly pressing challenges. The system uses an IoT device based on the ESP-IDF development environment and ESP32 microcontrollers, which provide the technological basis for an autonomous and configurable prototype. As a result, this device can analyse and identify critical water status data. Its configurability, both in technological and physical components, allows it to be installed in a variety of scenarios, including swimming pools, parks and flower shops, as well as indoor and outdoor cultivation. This flexibility ensures that the system can be adapted to the specific conditions and needs of each type of crop, guaranteeing a versatile and efficient solution for various applications. The product development includes a monitoring system that is easily integrated into existing irrigation infrastructures, employing IoT technologies and sensors for real-time analysis using the freeRTOS operating system. The sensors used include a dissolved oxygen sensor, a temperature sensor, a solids and turbidity sensor, and a pH sensor, which are crucial for obtaining accurate measurements of water status. In addition, the system incorporates other sensors and actuators to ensure proper operation, such as a water level sensor to avoid empty readings, an automatic air vent and a ball valve to ensure flow in areas with low water pressure or low water flow. All these sensors are arranged in a vertical format along the pipe, with their position meticulously studied to optimise their function. To facilitate the configurability and adaptability of the system to the environment, an intuitive user interface hosted on a web server has been designed. Users can receive remote alerts via Telegram, allowing water analyser subscribers to make informed decisions or research the latest irrigation data. This combination of technologies ensures that users can stay informed and make decisions based on accurate and up-to-date data, thus improving the overall efficiency of the irrigation system. The system is fully scalable, from manufacturing to recycling and development. Programmers can remotely test and update the entire Crop.AI physical network thanks to GitHub Actions technology and device fabrication, which ensures consistency through detailed hardware design drawings made with KiCad and manufactured with JLCPCB. This remote upgradeability and maintainability ensures that the system remains at the cutting edge of technology, always delivering optimal performance. Sustainability is a key pillar of this project. By reducing water and energy consumption, Crop.AI not only helps improve crop efficiency, but also promotes more responsible and environmentally friendly farming practices. This sustainable approach is essential in a world where the conservation of natural resources is vital to ensure food security and the long-term health of the planet. The evaluation of the system is carried out through pilot tests in various crop types and environmental conditions, confirming its effectiveness in improving crop health. The results demonstrate that the system is not only functional and efficient, but also promotes sustainability and resource conservation in the agricultural sector. In this way, Crop.AI contributes to the reduction of uncontrolled water wastage in agricultural production. This project extends the existing literature on sustainable technologies in agriculture and presents an innovative and scalable solution to address the challenges of efficient water management in agricultural and urban contexts, highlighting its applicability and relevance in today's sustainability landscape. With Crop.AI, it demonstrates how the integration of advanced technologies in agriculture can lead to more efficient resource management, promoting a more sustainable and equitable future.