Tecnologías habilitadoras para automatizar la monitorización de blooms de cianobacterias
- Besada-Portas, Eva 1
- Risco-Martín, José Luis 1
- Esteban San Roman, Segundo 1
- Girón-Sierra, José María 1
- Pajares, Gonzalo 1
- López-Orozco, José Antonio 1
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Universidad Complutense de Madrid
info
- Ramón Costa Castelló (coord.)
- Manuel Gil Ortega (coord.)
- Óscar Reinoso García (coord.)
- Luis Enrique Montano Gella (coord.)
- Carlos Vilas Fernández (coord.)
- Elisabet Estévez Estévez (coord.)
- Eduardo Rocón de Lima (coord.)
- David Muñoz de la Peña Sequedo (coord.)
- José Manuel Andújar Márquez (coord.)
- Luis Payá Castelló (coord.)
- Alejandro Mosteo Chagoyen (coord.)
- Raúl Marín Prades (coord.)
- Vanesa Loureiro-Vázquez (coord.)
- Pedro Jesús Cabrera Santana (coord.)
Editorial: Servizo de Publicacións ; Universidade da Coruña
ISBN: 9788497498609
Año de publicación: 2023
Páginas: 6-11
Congreso: Jornadas de Automática (44. 2023. Zaragoza)
Tipo: Aportación congreso
Resumen
Los blooms de cianobacterias son procesos biológicos dinámicos, peligrosos para los habitantes y usuarios de los recursos hídricos, ya que reducen el oxigeno y el alcance de la luz de las masas del agua, y pueden producir toxinas altamente dañinas. La monitorización y la predicción automática de los blooms pueden permitir a las autoridades detectarlos y anticipar la toma de decisiones para mitigar los riesgos que éstos conllevan. El uso de tecnologías como el Modelado & Simulación, los Vehículos Autónomos de Superficie inteligentes, el Internet de las Cosas con computación en el borde, los Gemelos Digitales y la Inteligencia Artificial facilita tanto la monitorización como la predicción y la gestión basada en el conocimiento de la situación real de las masas de agua. Este artículo presenta diferentes avances y proyectos de investigación en estos campos del grupo de Ingeniería de Sistemas, Control, Automatización y Robótica de la Universidad Complutense de Madrid.