FREEZE SENSE : sensor IoT para monitorizar la cadena de frío en el transporte y almacenamiento de alimentos

Mantener y asegurar la cadena del frío en el transporte de alimentos perecederos es uno de los aspectos más importantes que deben tener en cuenta las empresas de logística y cadenas de venta al consumidor. Con el control de la cadena del frío se puede asegurar tanto unos mínimos de calidad como de seguridad del producto en cuestión. Para asegurar el cumplimiento de la cadena de frío en el transporte de alimentos (o medicamentos) existen actualmente multitud de sistemas o dispositivos en el mercado que pueden cumplir perfectamente ese papel. Algunos de ellos son sistemas que únicamente informan al operario en destino si se ha producido una ruptura de la cadena del frío sirviendo como control de calidad previo a la venta de los alimentos, pero por el contrario otros sistemas sí que realizan un control exhaustivo de la cadena de frío en tiempo real dando una mayor capacidad de reacción a la empresa logística o cadena de venta para subsanar cuanto antes esa ruptura en la cadena del frío. Es este tipo de sistemas en el que se va a basar este proyecto. Por ello con la ayuda de la arquitectura IoT se mejorarán las principales ventajas que tienen este tipo de sistemas (funcionalidad) y disminuirán o incluso eliminarán las desventajas que tienen este tipo de sistemas, principalmente coste (objetivo más importante del proyecto) y dificultad de instalación.

Seguimiento automatizado de variables de control en pacientes crónicos

Un sueño escaso o de mala calidad puede tener repercusiones negativas en la vida diaria. Si esta situación se prolonga en el tiempo, puede afectar al estado de ánimo e interferir en el trabajo y la vida social de una persona. Son muchos los factores que determinan la calidad del sueño. No es suficiente con dormir, sino que hay que dormir bien para que el sueño sea realmente reparador y se pueda uno levantar descansado y con energía. Muchos aspectos como la actividad física, las comidas y bebidas, los horarios, pueden alterar la calidad del sueño o generar dificultades para conciliarlo por lo que en los últimos años han salido al mercado varios dispositivos y aplicaciones cuantificadoras que ayudan a monitorizar el sueño. Existen dispositivos que solamente registran el movimiento y la temperatura corporal y aun así generan una gran cantidad de datos. Debido a esto, la información producida puede no ser fácilmente interpretable. En este proyecto usamos un dispositivo de monitorización que ofrece más información (como temperatura y flujo térmico) por lo que queremos mejorar la interpretabilidad de los datos que se generan para ayudar a facilitar el trabajo de los médicos que las utilizan con sus pacientes intentando descubrir trastornos metabólicos. Se aspira a simplificar el trabajo manual que ahora se realiza intentando que sea más automático. Para ello, en este proyecto se utilizan técnicas de minería de datos en series temporales que permiten hacer un análisis exploratorio de los datos y agrupar la información de forma que los resultados se muestren de una forma resumida y concreta y que pueda ser percibida de un vistazo. Utilizando estas técnicas creamos una aplicación que obtiene series temporales de los datos particionadas en distintos tipos de episodios, centrándonos en episodios de sueño y de actividad física, clasificando los episodios de sueño por su similitud y presentando un resumen de la actividad del paciente a lo largo de toda la monitorización.