Listado de capacidades

Sistema que permite determinar el estado del centro de la fruta mediante la aplicación de ultrasonido en línea. El mecanismo discrimina las señales recibidas de cada capa interior del producto, logrando detectar sus características de manera instantánea y no destructiva. De esta forma, este mecanismo logra determinar los niveles de maduración en las distintas partes de una fruta (centro y pulpa), con el fin definir los productos que serán comercializados o exportados.

Sistema basado en IoT para el diagnóstico y predicción del estado de operación de sistema de riego por goteo. Mide eficiencia de uso del agua, calidad de fertiirrigación, uniformidad de las aplicaciones y estrés hídrico de las plantas. Este sistema determina las causas de las reducciones en eficiencia empleando técnicas de Inteligencia artificial y genera recomendaciones que permiten reestablecerlas a sus valores de diseño. Se diferencia de los métodos manuales empelados hoy, en que todo el proceso es automático, en tiempo real, no requiere intervención humana y que toda la información está disponible en una plataforma web, que permite gestionar la información de múltiples sistemas de riego en paralelo y visualizar su evolución.

Sistema basado en IoT para el diagnóstico y predicción del estado de operación de sistema de riego por goteo. Mide eficiencia de uso del agua, calidad de fertiirrigación, uniformidad de las aplicaciones y estrés hídrico de las plantas. Este sistema determina las causas de las reducciones en eficiencia empleando técnicas de Inteligencia artificial y genera recomendaciones que permiten reestablecerlas a sus valores de diseño. Se diferencia de los métodos manuales empelados hoy, en que todo el proceso es automático, en tiempo real, no requiere intervención humana y que toda la información está disponible en una plataforma web, que permite gestionar la información de múltiples sistemas de riego en paralelo y visualizar su evolución. Para realizar estos cálculos este sistema mide: * Caudal emitido por los 16 goteros dentro de una subunidad. El caudal es medido, con un sensor, desarrollado a la medida debido a que los caudales utilizados no pueden ser medidos por caudalímetros convencionales por lo bajo de sus niveles. Así, el sensor mide el caudal gota a gota y luego conduce el agua para su análisis de calidad en tiempo real. * Calidad del agua mediante un espectrofotómetro, capaz de identificar algas, turbidez y momento de aplicación del fertilizante y su concentración. * Presión a lo largo de cuatro líneas de goteros, para medir variaciones de presión al interior de la subunidad de riego y dentro de la línea de goteros. * Caudal pasante de las cuatro líneas de goteros. * Caudal entrante a la subunidad * Presión a la entrada de la subunidad * Humedad de suelo en 16 goteros * Parámetros ambientales i.e. temperatura radiación, humedad relativa y velocidad de viento.

Los resultados protegidos y que compondrán el paquete tecnológico que se transferirá al MOP son los siguientes: 1.- Sistema de gestión de riesgo de redes viales ( ** _SiGer-RV)_ **expuestas a amenazas sísmicas, volcánicas e hidro-meteorológicas en base a los modelos de riesgo y mitigación adaptados de la primera etapa de Ciencia Aplicada. El sistema fue desarrollado en una plataforma computacional y será aplicado a una subred por amenaza, representativa de la escala real. El sistema permitirá a las instituciones públicas asignar presupuesto para mitigación y restauración de infraestructura vial, en base al análisis del riesgo físico y la vulnerabilidad social de la red ante cada amenaza, la optimización de las estrategias de mitigación y restauración, y la priorización para la asignación presupuestaria. 2.- Manual de usuario para utilizar el sistema de gestión de riesgo de caminos expuestos a eventos naturales. Concretamente este recibe el nombre de Manual de Usuario del Sistema de Gestión de Riesgo de Redes Viales ( ** _Manual de Usuario de SiGer-RV_ ** ). Este consiste en un total de 6 volúmenes que permiten al usuario de la plataforma computacional Sistema de Gestión de Riesgo de Redes Viales (SiGeR-RV) comprender los modelos que lo componen y resolver dudas en cuanto al uso directo del software. Con un mayor detalle, los volúmenes que componen el Manual son los siguientes: * Volumen 1: Marco Conceptual de SiGeR-RV. En esta parte del documento se presenta el marco conceptual en el que se basa el desarrollo del Sistema y que permite interconectar los diferentes datos de entrada, modelos, procesos y datos de salida. * Volumen 2: Guía de usuario de SiGeR-RV. En este apartado se recoge el paso a paso del uso de la plataforma para facilitar su uso. Se muestran las perspectivas de uso de los diferentes tipos de usuarios: visualizador, analista y administrador. * Volumen 3: Recomendaciones para la recolección de datos. En este volumen se redactan los requisitos necesarios para recopilar los datos necesarios que permitan replicar o actualizar los modelos que conforman el Sistema. * Volumen 4: Marco analítico y descripción de modelos. En este se desarrollan al detalle cada uno de los modelos en los que se sustenta el Sistema. Abarca la modelación de la amenaza, el riesgo, la resiliencia y la optimización, entre otros. * Volumen 5: Ejemplos de aplicación. Recopila diferentes casos de estudio para ejemplificar al usuario las distintas aplicaciones y resultados que se puede encontrar en el Sistema. * Volumen 6: Guía de calibración y adaptación. Este último compila los diferentes modelos de vulnerabilidad.

Sistema de monitoreo de calidad del agua basado en Internet de las Cosas (IoT) con procesamiento en el borde. Este sistema está diseñado específicamente para monitorear el agua subterránea y superficial, considerando las condiciones topográficas y la disponibilidad limitada de energía y recursos de comunicación. El sistema se compone de nodos sensores IoT embebidos que capturan datos de parámetros como la demanda química de oxígeno, la demanda biológica de oxígeno, el oxígeno disuelto, el pH, la profundidad del agua, el flujo, la conductividad eléctrica y los sólidos disueltos totales. Estos nodos están conectados a una red cableada utilizando el protocolo MODBUS, que permite la transmisión de datos y la identificación de la fuente del sensor. La arquitectura del sistema incluye un módulo de adquisición de datos y un bloque de procesamiento, que permite el procesamiento en el borde para la detección de eventos de contaminación en tiempo real. Los datos capturados se almacenan en un "Data Lake" para su posterior procesamiento de acuerdo con modelos de calidad del agua. Además, el sistema utiliza un enfoque de conectividad híbrida, combinando tecnologías de redes inalámbricas de área personal (WPAN) y redes locales inalámbricas (WLAN) para reducir el tráfico de comunicación y el consumo de energía. También se incluye un subsistema de puerta de enlace IoT con cuatro módulos inalámbricos diferentes para proporcionar flexibilidad en las configuraciones y aprovechar las redes locales. En resumen, la tecnología consiste en un sistema de monitoreo de calidad del agua basado en IoT con procesamiento en el borde, diseñado para operar en entornos con recursos limitados, como los pozos de agua subterránea en Chile. Este enfoque innovador permite el monitoreo en tiempo real, la detección de eventos de contaminación, la eficiencia energética y la conectividad flexible.