Mejorando el Monitoreo de Colmenas con Tecnología Avanzada

Las poblaciones de abejas están disminuyendo, lo que puede afectar los recursos alimentarios en todo el mundo. Para abordar este problema, muchos apicultores están comenzando a monitorear la salud de sus abejas usando sensores y dispositivos. Este proyecto se centra en mejorar un dispositivo que monitorea la salud de las abejas y sugiere una forma de registrar datos de forma remota para el monitoreo continuo de las colmenas.

Las abejas son esenciales en nuestro entorno y en la producción de alimentos. Polinizan flores y plantas, lo cual es clave para la agricultura. Sin las abejas, muchas plantas no pueden crecer y producir frutas u otros cultivos. La apicultura ha existido durante miles de años, pero las abejas están cada vez más amenazadas por plagas, enfermedades y pesticidas de granjas cercanas.

Por eso es fundamental que los apicultores conozcan la salud y actividad de sus abejas en tiempo real. Si algo parece estar mal con las abejas, los apicultores tienen que actuar rápido. Este proyecto busca mejorar un dispositivo que recopila datos valiosos de las colmenas, permitiendo que esta información se guarde en una base de datos donde se puede mostrar a través de una interfaz sencilla. En el futuro, los datos ayudarán a analizar la salud y el comportamiento de las abejas usando técnicas de aprendizaje automático.

#Dispositivo Original de Adquisición de Datos

El dispositivo actual de recolección de datos se basa en trabajos anteriores. Funciona con una Raspberry Pi, que es una computadora pequeña, y usa un Grove Base Hat para conectar diferentes sensores que miden el clima y las condiciones atmosféricas tanto dentro como fuera de la colmena. También rastrea la cantidad de abejas que entran y salen de la colmena usando una cámara y graba sonidos dentro de la colmena con un micrófono.

#Dispositivo Modificado de Adquisición de Datos

El dispositivo normalmente recoge datos de los sensores y el micrófono cada 15 minutos. Sin embargo, uno de los sensores que mide los niveles de CO2 necesita tomar lecturas cada segundo para obtener resultados precisos. Esta lectura frecuente puede consumir mucha energía de la computadora, la cual es mejor reservar para ejecutar algoritmos de aprendizaje automático que verifican la salud y actividad de las abejas.

Para solucionar esto, se añadió un Raspberry Pico a la configuración. Este dispositivo se conecta a la Raspberry Pi a través de un puerto USB, permitiendo que se comuniquen. El Raspberry Pico recopila los datos climáticos y atmosféricos de los sensores cada segundo. Cuando la Raspberry Pi solicita la información, el Pico calcula un promedio de los datos recogidos durante ese tiempo y lo envía de vuelta. Este cambio libera recursos en la Raspberry Pi para otras tareas y debería mejorar la confiabilidad de la cámara.

Durante estas modificaciones, se actualizó el sensor de temperatura y humedad a una versión más nueva para mejor precisión y rango. También se añadió un sensor de peso para medir los cambios en el peso de las colmenas. La configuración final del dispositivo de recopilación de datos modificado se puede visualizar en un diagrama, mostrando el dispositivo dentro de una caja con túneles para que las abejas pasen.

#Registro de Datos en una Base de Datos

#Conexión a Internet

Una vez que el dispositivo recoge datos útiles de la colmena, necesita enviar esta información por internet a una base de datos. Esto permite que los apicultores verifiquen el estado de sus colmenas sin importar dónde estén. Sin embargo, a menudo las colmenas se colocan en áreas remotas donde las conexiones tradicionales a internet pueden no estar disponibles. Afortunadamente, los lugares elegidos para nuestros dispositivos suelen tener buena cobertura Wi-Fi. En casos donde no hay opción de Wi-Fi, se pueden usar soluciones como módulos GSM o LoRaWAN.

#Mensajes MQTT

El dispositivo guarda todos los datos recopilados en una memoria USB, incluidos muestras de sonido, fotos de las abejas y datos de los sensores meteorológicos. Sin embargo, para evaluar la salud de la colmena, solo se necesita enviar los datos de los sensores climáticos a la base de datos. En el futuro, los datos de modelos de aprendizaje automático que estiman la salud de la colmena y la actividad de las abejas también se incluirán. Dado que solo se necesitan enviar unos pocos datos, se seleccionó el protocolo de mensajería MQTT para este propósito.

MQTT está diseñado para aplicaciones de Internet de las Cosas (IoT) y es ligero, lo que lo hace ideal para dispositivos pequeños. Requiere poca potencia de cómputo y ancho de banda de internet. Hay dos tipos de dispositivos en MQTT: clientes y brokers. Los clientes pueden enviar (publicar) o recibir (suscribirse) mensajes, mientras que el broker gestiona el flujo de estos mensajes. Se puede ilustrar un ejemplo de una red MQTT simple, donde el broker puede estar alojado en la nube o en un dispositivo local.

En este proyecto, el broker MQTT estará alojado en la nube, lo que se considera mejor para nuestras necesidades. Esta configuración no requiere una dirección IP pública ni una VPN para el cliente suscriptor. Nuestro sistema consiste en el dispositivo de adquisición de datos Raspberry Pi como cliente publicador, un broker MQTT basado en la nube, y otra Raspberry Pi que actúa como cliente suscriptor y base de datos.

#Base de Datos InfluxDB

Después de que el dispositivo de adquisición de datos envía mensajes al broker MQTT, los datos recopilados durante un período específico se empaquetan en un solo mensaje guardado como un objeto JSON. El broker MQTT luego reenvía estos mensajes a la Raspberry Pi suscriptora. En este dispositivo, la aplicación Telegraf, que recopila datos, clasifica los mensajes entrantes y guarda los datos en una base de datos InfluxDB.

La base de datos InfluxDB es una base de datos de series temporales, lo que la hace adecuada para nuestra aplicación ya que queremos rastrear los datos de los sensores a lo largo del tiempo. Una vez que los datos de los sensores se almacenan en la base de datos, podemos visualizar los valores de cada sensor a través del tiempo.

Para crear estas visualizaciones, se utilizará Grafana. Grafana es una aplicación web que muestra datos y métricas en formato gráfico. Se ejecutará en la misma Raspberry Pi que InfluxDB y Telegraf, leyendo métricas de sensores directamente de la base de datos y creando gráficos. Los usuarios pueden acceder a Grafana a través de un navegador web en cualquier dispositivo conectado a la misma red local. Además, Grafana tiene características para enviar notificaciones a través de Slack o correo electrónico, lo que será útil cuando se implementen modelos de aprendizaje automático para monitorear la actividad y salud de las abejas. Estas notificaciones pueden alertar a los apicultores sobre cualquier situación de emergencia en la colmena.

#Conclusión y Trabajo Futuro

En este proyecto, mejoramos un dispositivo existente al agregar un Raspberry Pico para recopilar datos de los sensores climáticos, liberando recursos en la Raspberry Pi. También actualizamos un sensor de temperatura y humedad y añadimos un sensor de peso para monitorear los cambios en el peso de las colmenas.

A continuación, implementamos una solución de registro de datos remota usando mensajes MQTT enviados a un broker MQTT en la nube. Estos datos se almacenan en una base de datos InfluxDB y se visualizan a través de Grafana, permitiendo a los apicultores monitorear fácilmente sus colmenas.

Los planes futuros incluyen analizar los datos de los sensores recogidos durante implementaciones reales de colmenas. Este análisis se centrará en agrupar muestras de audio de zumbidos de abejas y aplicar técnicas de aprendizaje automático tanto a los datos de audio como a los de los sensores, permitiendo obtener mejores insights sobre la salud de las abejas y los patrones de actividad.