WiFish: Plataforma de monitoreo de acuicultura basada en IoT y cloud computing con cifrado AES-128
DOI:
https://doi.org/10.24054/rcta.v2i46.4140Palabras clave:
Internet de las cosas, Monitoreo Ambiental, Computación en la Nube, Ecosistemas Acuáticos, Acuicultura, Seguridad de Datos, Seguridad InalámbricaResumen
El objetivo principal de esta investigación es mejorar la gestión acuícola mediante el desarrollo de un sistema inteligente que supere las ineficiencias del monitoreo tradicional de la calidad del agua. Este estudio presenta y valida WiFish, una solución integral diseñada para la supervisión en tiempo real de parámetros acuáticos en varias escalas de operación, desde pequeños acuarios de prueba hasta grandes granjas comerciales de peces. La metodología se basa en un marco de Internet de las cosas, utilizando microcontroladores ESP32 integrados con sensores de alta precisión para medir continuamente el pH, la temperatura y la salinidad del agua. Todos los datos recopilados están protegidos con cifrado AES-128 y se transmiten a través de Wi-Fi a una infraestructura de Huawei Cloud DataArts Studio para su procesamiento, almacenamiento y análisis avanzados. El acceso remoto para el monitoreo y las alertas se proporciona a través de una aplicación móvil personalizada y un bot de Telegram. Las pruebas empíricas en entornos acuícolas operacionales arrojaron resultados significativos, demostrando una tasa de precisión del 98 por ciento en las mediciones. La implementación del sistema condujo a una reducción del 75 por ciento en la necesidad de supervisión manual y una optimización del consumo de recursos, incluida una disminución del 30 por ciento en el uso de alimentos y productos químicos. La principal ventaja de WiFish es que representa una plataforma escalable, segura y altamente efectiva que impulsa la productividad y promueve la sostenibilidad. Demuestra con éxito que la integración de la computación en la nube segura y la tecnología de Internet de las cosas puede transformar profundamente la gestión de los recursos hídricos en la industria acuícola moderna.
Descargas
Citas
G. M. Vega, “Desarrollo de un sistema de monitoreo meteorológico de bajo costo basado en tecnología IoT.,” 2024.
A. Dubey and S. K. Yadav, “Basics of Internet of Things,” INTERANTIONAL JOURNAL OF SCIENTIFIC RESEARCH IN ENGINEERING AND MANAGEMENT, vol. 08, no. 10, pp. 1–6, Oct. 2024, doi: 10.55041/ijsrem37970.
A. Alshami, E. Ali, M. Elsayed, A. E. E. Eltoukhy, and T. Zayed, “IoT Innovations in Sustainable Water and Wastewater Management and Water Quality Monitoring: A Comprehensive Review of Advancements, Implications, and Future Directions,” IEEE Access, vol. 12, pp. 58427–58453, 2024, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3392573.
F. Cuzme-Rodríguez, “Intelligent Monitoring System for fry rearing using Fuzzy Logic.”
G. A. Lopez-Ramirez and A. Aragon-Zavala, “Wireless Sensor Networks for Water Quality Monitoring: A Comprehensive Review,” IEEE Access, vol. 11, pp. 95120–95142, 2023, doi: 10.1109/ACCESS.2023.3308905.
K. L. Tsai, Y. L. Huang, F. Y. Leu, I. You, Y. L. Huang, and C. H. Tsai, “AES-128 based secure low power communication for LoRaWAN IoT environments,” IEEE Access, vol. 6, pp. 45325–45334, Jul. 2018, doi: 10.1109/ACCESS.2018.2852563.
M. Armbrust et al., “A view of cloud computing,” Apr. 01, 2010. doi: 10.1145/1721654.1721672.
P. Trunfio, “Infrastructures for high-performance computing: Cloud computing,” in Encyclopedia of Bioinformatics and Computational Biology: ABC of Bioinformatics, vol. 1–3, Elsevier, 2018, pp. 236–239. doi: 10.1016/B978-0-12-809633-8.20373-7.
S. Dave, S. Nadukuru, S. Singiri, O. Goel, O. Tharan, and A. Jain, “Scalable Microservices for Cloud Based Distributed Systems,” DIRA, vol. 12, no. 3, pp. 776–809, 2024.
D. C. Decimavilla-Alarcón and P. Fernando Marcillo-Franco, “CONTAINER-BASED MICROSERVICES ARCHITECTURE FOR AGILE DEPLOYMENT OF IOT APPLICATIONS IN THE CLOUD.” [Online]. Available: https://orcid.org/0000-0002-0375-0216
B. Barua and M. S. Kaiser, “A Methodical Framework for Integrating Serverless Cloud Computing into Microservice Architectures,” Oct. 07, 2024. doi: 10.20944/preprints202410.0494.v1.
W. Khuen Cheng, J. Cheng Khor, W. Zheng Liew, K. Thye Bea, and Y. L. Chen, “Integration of Federated Learning and Edge-Cloud Platform for Precision Aquaculture,” IEEE Access, vol. 12, pp. 124974–124989, 2024, doi: 10.1109/ACCESS.2024.3454057.
L. Bo, Y. Liu, Z. Zhang, D. Zhu, and Y. Wang, “Research on an Online Monitoring System for Efficient and Accurate Monitoring of Mine Water,” IEEE Access, vol. 10, pp. 18743–18756, 2022, doi: 10.1109/ACCESS.2022.3151244.
L. Manjakkal et al., “Connected Sensors, Innovative Sensor Deployment, and Intelligent Data Analysis for Online Water Quality Monitoring,” Sep. 15, 2021, Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc. doi: 10.1109/JIOT.2021.3081772.
A. Jehangir, S. M. Majid Ashraf, R. Amin Khalil, and N. Saeed, “ISAC-Enabled Underwater IoT Network Localization: Overcoming Asynchrony, Mobility, and Stratification Issues,” IEEE Open Journal of the Communications Society, vol. 5, pp. 3277–3288, 2024, doi: 10.1109/OJCOMS.2024.3401745.
N. Adam, M. Ali, F. Naeem, A. S. Ghazy, and G. Kaddoum, “State-of-the-Art Security Schemes for the Internet of Underwater Things: A Holistic Survey,” IEEE Open Journal of the Communications Society, vol. 5, pp. 6561–6592, 2024, doi: 10.1109/OJCOMS.2024.3474290.
Y. B. Lin and H. C. Tseng, “FishTalk: An IoT-Based Mini Aquarium System,” IEEE Access, vol. 7, pp. 35457–35469, 2019, doi: 10.1109/ACCESS.2019.2905017.
Descargas
Publicado
Cómo citar
Número
Sección
Licencia
Derechos de autor 2025 Andrés Joshue Cuenca Luna, Rony David Quelal Villarreal, Fabricio Sebastián Donoso Martínez, Fabián Geovanny Cuzme Rodríguez, Pablo David Muñoz Criollo

Esta obra está bajo una licencia internacional Creative Commons Atribución-NoComercial 4.0.