{"id":177183,"date":"2025-06-02T09:32:28","date_gmt":"2025-06-02T15:32:28","guid":{"rendered":"https:\/\/tecscience.tec.mx\/es\/?post_type=divulgacion-ciencia&p=177183"},"modified":"2025-06-02T10:11:41","modified_gmt":"2025-06-02T16:11:41","slug":"sensores-inteligentes-ambientales","status":"publish","type":"divulgacion-ciencia","link":"https:\/\/tecscience.tec.mx\/es\/divulgacion-ciencia\/sensores-inteligentes-ambientales\/","title":{"rendered":"\u00bfEst\u00e1 ocupado? Los sensores inteligentes usan temperatura, humedad y presi\u00f3n para detectar si un espacio est\u00e1 vac\u00edo"},"content":{"rendered":"\n

Por Alma Rosa Mena Mart\u00ednez \/ CIENCIA AMATEUR<\/p>\n\n\n\n

Autores revisores Joanna Alvarado-Uribe<\/a> y H\u00e9ctor G. Ceballos<\/a><\/p>\n\n\n\n

\u00bfRecuerdas el momento en el que estabas buscando en el sistema de reservaciones una sala de reuniones disponible para tener una sesi\u00f3n con un potencial colaborador y todos los espacios cercanos a tu lugar de trabajo aparec\u00edan como ocupados? <\/p>\n\n\n\n

Al paso de los d\u00edas te percatas que una de las salas que siempre aparece reservada realmente no se ocupa, pero no hay forma de cancelar la reservaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n

Este problema se presenta en todos los lugares de trabajo que tienen un sistema de reservaci\u00f3n en l\u00ednea para sus espacios de reuniones, de colaboraci\u00f3n o de trabajo individual, lo cual, adem\u00e1s de afectar a los usuarios por la aparente falta de estos espacios disponibles, tambi\u00e9n impacta a la empresa. <\/p>\n\n\n\n

Una soluci\u00f3n propuesta y probada en diferentes espacios cerrados en M\u00e9xico y Reino Unido se basa en Inteligencia Artificial (IA) con sensores ambientales y del Internet de las Cosas para estimar niveles de ocupaci\u00f3n en \u00e1reas cerradas. <\/p>\n\n\n\n

Sensores ambientales<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

En los \u00faltimos a\u00f1os, un grupo multidisciplinario de investigadores y estudiantes del Tecnol\u00f3gico de Monterrey ha explorado el uso de m\u00e9todos indirectos (no intrusivos), como los sensores ambientales, para recolectar datos que permitan estimar el nivel de ocupaci\u00f3n en espacios cerrados, cuyo uso sea abierto (bajo reserva) para cualquier estudiante, colaborador o personal en cualquier instituci\u00f3n. <\/p>\n\n\n\n

Esta exploraci\u00f3n se valid\u00f3 al aplicar algoritmos de IA para identificar presencia\/ausencia de personas y determinar si la ocupaci\u00f3n de un espacio estaba en un nivel bajo, medio o alto. <\/p>\n\n\n\n

Al usar IA junto y sensores no intrusivos se asegur\u00f3 que la soluci\u00f3n cuide la privacidad de las personas y sea f\u00e1cil de instalar\/transportar. A esto se suma que este modelo es de bajo costo, en comparaci\u00f3n con otras soluciones similares en el mercado.<\/p>\n\n\n\n

Consumo energ\u00e9tico <\/strong><\/h2>\n\n\n\n

En M\u00e9xico, los edificios (residenciales y no residenciales) son el mayor consumidor de energ\u00eda el\u00e9ctrica, excediendo el consumo de electricidad de la industria en un 11% [1]. A menudo las salas de juntas permanecen iluminadas y climatizadas incluso cuando no est\u00e1n en uso. <\/p>\n\n\n\n

Las soluciones actuales provocan preocupaci\u00f3n en los usuarios, ya que hacen uso de sensores intrusivos, como c\u00e1maras de video y micr\u00f3fonos, que recolectan datos que pueden usarse para vigilancia personal y digital [2-5]. <\/p>\n\n\n\n

La propuesta que se dise\u00f1\u00f3 en el Tec es un dispositivo del Internet de las cosas (siglas en ingl\u00e9s IoT) con sensores de temperatura del aire (\u00baC), humedad relativa (%) y  presi\u00f3n barom\u00e9trica (hPa)<\/strong> que detectan cambios en las condiciones interiores del ambiente que var\u00edan de acuerdo a la presencia de personas [8]. <\/p>\n\n\n\n

Dicho modelo se prob\u00f3 en la oficina \u201cInnovar\u201d, ubicada en el edificio de Rector\u00eda del Tecnol\u00f3gico de Monterrey, Campus Monterrey, as\u00ed como en aulas de la University of the West of England Bristol<\/em> de Reino Unido. <\/p>\n\n\n\n

La recolecci\u00f3n de datos se realiz\u00f3 de forma continua y el procesamiento de estos datos siguieron una metodolog\u00eda [9] probada en ambas universidades.<\/p>\n\n\n\n

La estimaci\u00f3n del nivel de ocupaci\u00f3n (vac\u00edo, bajo, medio, alto) se estim\u00f3 con algoritmos de aprendizaje autom\u00e1tico.<\/p>\n\n\n\n

M\u00e1s all\u00e1 de la tecnolog\u00eda, esta iniciativa plantea una nueva forma de relacionarnos con los espacios que compartimos<\/strong>: una cultura basada en el uso consciente, la responsabilidad colectiva y la toma de decisiones informada, pues gestionar mejor lo que ya tenemos no solo es m\u00e1s eficiente, tambi\u00e9n es m\u00e1s inteligente.<\/p>\n\n\n\n

Nota:<\/em><\/strong> Los autores trabajan en el desarrollo de un tablero de visualizaci\u00f3n para el usuario final, cuyo prop\u00f3sito es apoyar la toma de decisiones en la gesti\u00f3n \u00f3ptima de estos espacios de trabajo. Tambi\u00e9n buscan escalar esta soluci\u00f3n a espacios m\u00e1s grandes, con modelos de aprendizaje autom\u00e1tico que no requieran datos etiquetados para su entrenamiento en conjunto con t\u00e9cnicas de fusi\u00f3n de datos. <\/em><\/p>\n\n\n\n

Actualmente, se sigue un proceso de Solicitud de Patente con No. MX\/a\/2022\/016112 \u201cSistema de monitoreo no intrusivo de niveles de ocupaci\u00f3n en espacios cerrados\u201d para poder distribuir esta tecnolog\u00eda. Al momento, la solicitud de patente ha sido publicada en la Gaceta del IMPI en julio de 2024.<\/em><\/p>\n\n\n\n

En este proyecto participaron los estudiantes Andree Vela, Gerardo Tadeo P\u00e9rez, Carlos David Toapanta Noro\u00f1a, Angelo Ovando, Blanca Agostini, Erick Martini, Diego Barahona, Valeria Mart\u00ednez, Valeria Viridiana Pineda Romero, Nina Sep\u00falveda, Sergio Sep\u00falveda, Eduardo Villalpando, H\u00e9ctor Eduardo Garza Fraga. As\u00ed como los colaboradores Paola Gabriela Mej\u00eda Almada, Alejandra Quintanilla yJorge Avenda\u00f1o<\/em>.<\/p>\n\n\n\n

Referencias<\/strong><\/h5>\n\n\n\n
    \n
  1. Diego Chatellier Lorentzen, Michael McNeil. Consumo de electricidad de edi\ufb01cios no residenciales en M\u00e9xico: la importancia del sector de servicios, 2019<\/a>. Cuadernos de la CONUEE , No. 3 , p. 1-11<\/li>\n\n\n\n
  2. S. Boovaraghavan et al. \u201cMites: Design and deployment of a general-purpose sensing infrastructure for buildings\u201d. <\/a>ACM Digital Library. Accedido el 26 de octubre de 2023. <\/li>\n\n\n\n
  3. \u201cUniversity using ceiling scanners to count students and staff in attendance – Leiden University\u201d<\/a>. Studentenwebsite – Universiteit Leiden. Accedido el 26 de octubre de 2023. <\/li>\n\n\n\n
  4.  \u201cSpace planning live density program<\/a>\u201d. UC San Diego Facility Services. Accedido el 26 de octubre de 2023.<\/li>\n\n\n\n
  5. H. Parkers. \u201cWatching me, watching you: Worker surveillance in the UK after the pandemic\u201d.<\/a> IPPR. Accedido el 26 de octubre de 2023.       <\/li>\n\n\n\n
  6. Vela, A.; Alvarado-Uribe, J.; Davila, M.; Hernandez-Gress, N.; Ceballos, H.G. Estimating Occupancy Levels in Enclosed Spaces Using Environmental Variables: A Fitness Gym and Living Room as Evaluation Scenarios<\/a>. Sensors 2020, 20, 6579.                                                                               <\/li>\n\n\n\n
  7. Mena, A.R.; Ceballos, H.G.; Alvarado-Uribe, J. Measuring Indoor Occupancy through Environmental Sensors: A Systematic Review on Sensor Deployment<\/a>. Sensors 2022, 22, 3770. <\/li>\n\n\n\n
  8. Viani, \u00abOpportunistic occupancy estimation in museums through wireless sensor networks<\/a>\u00ab. Microw. Opt. Technol. Lett., vol. 57, no. 8, pp. 1975\u20131977, Aug. 2015. <\/li>\n\n\n\n
  9. Mena-Martinez A., Alvarado-Uribe J., Davila M., Ceballos H. Methodology to Monitor and Estimate Occupancy in Enclosed Spaces Based on Indirect Methods and Artificial Intelligence: A University Classroom as a Case Study<\/a>. Innovative Mobile and Internet Services in Ubiquitous Computing, (2024), 213-225. <\/li>\n<\/ol>\n\n\n\n

    .<\/p>\n\n\n\n

    Autora<\/h5>\n\n\n\n

    Alma Rosa Mena Mart\u00ednez<\/strong>. Estudiante de doctorado en Ciencias Computacionales en el Tecnol\u00f3gico de Monterrey. Su investigaci\u00f3n est\u00e1 enfocada en estimar niveles de ocupaci\u00f3n en lugares cerrados utilizando sensores ambientales, Aprendizaje Autom\u00e1tico semi-supervisado, fusi\u00f3n de datos y dispositivos del Internet de las cosas.<\/p>\n\n\n\n

    Revisores<\/h5>\n\n\n\n

    Este art\u00edculo fue supervisado por la investigadora Joanna Alvarado-Uribe y H\u00e9ctor G. Ceballos, director del Living Lab & Data Hub del Institute for the Future of Education del Tecnol\u00f3gico de Monterrey<\/a>. <\/em><\/p>\n\n\n\n

    Joanna Alvarado-Uribe<\/strong>. L\u00edder del Data Hub en el Living Lab & Data Hub del Institute for the Future of Education en el Tecnol\u00f3gico de Monterrey. Actualmente adscrita al Grupo de Investigaci\u00f3n de la l\u00ednea estrat\u00e9gica en Inteligencia Artificial, en calidad de profesor adscrito, de dicha instituci\u00f3n. Adem\u00e1s, es investigadora Nivel I del Sistema Nacional de Investigadoras e Investigadores, miembro adherente de la Academia Mexicana de Computaci\u00f3n y miembro de la Red Tem\u00e1tica en Inteligencia Computacional Aplicada en calidad de Investigador.<\/p>\n\n\n\n

    H\u00e9ctor G. Ceballos. <\/strong>Miembro del grupo de investigaci\u00f3n en Modelos de Aprendizaje Enganchantes y Motivantes del IFE y miembro del Sistema Nacional de Investigadores. Su l\u00ednea de investigaci\u00f3n es la aplicaci\u00f3n de t\u00e9cnicas de Ciencia de Datos y Aprendizaje Autom\u00e1tico aplicado a Anal\u00edticas de Aprendizaje y Cienciometr\u00eda.<\/p>\n\n\n\n

    <\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    El Tec de Monterrey dise\u00f1\u00f3 un dispositivo con sensores ambientales inteligentes que detectan ocupaci\u00f3n sin invadir la privacidad.<\/p>\n","protected":false},"author":18,"featured_media":177218,"menu_order":0,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":true,"_eb_attr":"","footnotes":""},"categories":[975],"tags":[114,244],"class_list":["post-177183","divulgacion-ciencia","type-divulgacion-ciencia","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-ciudades-y-comunidades-prosperas","tag-escuela-de-ingenieria-y-ciencias","tag-inteligencia-artificial"],"acf":[],"yoast_head":"\nSensores ambientales inteligentes: qu\u00e9 son | TecScience<\/title>\n<meta name=\"description\" content=\"El Tec de Monterrey dise\u00f1\u00f3 un dispositivo con sensores ambientales inteligentes que detectan ocupaci\u00f3n sin invadir la privacidad.\" \/>\n<meta name=\"robots\" content=\"index, follow, max-snippet:-1, max-image-preview:large, max-video-preview:-1\" \/>\n<link rel=\"canonical\" href=\"https:\/\/tecscience.tec.mx\/es\/divulgacion-ciencia\/sensores-inteligentes-ambientales\/\" \/>\n<meta property=\"og:locale\" content=\"es_ES\" \/>\n<meta property=\"og:type\" content=\"article\" \/>\n<meta property=\"og:title\" content=\"\u00bfEst\u00e1 ocupado? 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