dc.contributorSoto Cordova, Martin Moises
dc.date.accessioned2020-11-24T22:29:10Z
dc.date.accessioned2023-05-31T19:05:44Z
dc.date.available2020-11-24T22:29:10Z
dc.date.available2023-05-31T19:05:44Z
dc.date.created2020-11-24T22:29:10Z
dc.date.issued2020
dc.identifierhttp://repositorio.uch.edu.pe/handle/uch/521
dc.identifier.urihttps://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/6495821
dc.description.abstractLa radiación ultravioleta (UV) que incide sobre la superficie terrestre es un componente importante para la formación de la fotosíntesis en las plantas y contribuye en la formación de la vitamina D en los seres humanos. Sin embargo, elevados niveles de esta radiación y sobre todo una exposición prolongada, sin protección apropiada, puede llevar a un riesgo para la salud humana; generando cáncer de piel, alteraciones oculares y otros. Por ello, con la finalidad de asociar los riesgos sea establecido rangos o niveles del denominado Índice de Radiación Ultravioleta (IUV). La presente tesis consiste en el diseño y la implementación de un sistema electrónico para realizar la medición y el pronóstico de la evolución de los niveles de la radiación ultravioleta, utilizando para ello la tecnología de Internet de las cosas (IoT) y los algoritmos de Machine Learning (ML). Para ello, se utiliza un sensor especializado para medir la intensidad de la radiación UV y entregar una señal analógica correspondiente a la intensidad a un microcontrolador con capacidad de comunicaciones de datos. Contando así con una plataforma de adquisición y transmisión de datos por Internet a un servidor web de IoT en la nube donde se almacena los datos en determinados periodos prefijados y se analizan mediante un algoritmo de modelado predictivo. Finalmente, cabe señalar que bajo este proyecto se obtiene un pronóstico a corto plazo sobre el índice de radiación ultravioleta, para alertar y tomar medidas de prevención y así evitar o reducir algunos problemas de salud ocasionados por esta radiación.
dc.languagespa
dc.publisherUniversidad de Ciencias y Humanidades
dc.relationinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis
dc.rightshttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/2.5/pe/
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.sourceUNIVERSIDAD DE CIENCIAS Y HUMANIDADES
dc.sourceRepositorio Institucional - UCH
dc.subjectÍndice de Radiación Ultravioleta (IUV)
dc.subjectInternet de las cosas (IoT)
dc.subjectWeMos D1 mini ESP8266
dc.subjectMachine Learning (ML)
dc.subjectAlgoritmo de modelado predictivo
dc.titleDiseño e implementación de un sistema de medición y pronóstico de radiación ultravioleta utilizando Internet de las cosas y Machine Learning
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/bachelorThesis


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