Monitoreo UV en tiempo real con IoT
Utilizando IoT, Python e inteligencia artificial para supervisar la radiación ultravioleta, un sensor ML8511 conectado a un ESP32 recopila datos de radiación UV, que se envían a una Raspberry Pi mediante el protocolo de comunicación MQTT. En el servidor, estos datos se procesan y categorizan en tiempo real. La interfaz gráfica, desarrollada en Tkinter, muestra los datos al usuario. Mientras tanto, un modelo de IA basado en GPT-3.5 aplica técnicas de NLP (Procesamiento de Lenguaje Natural), incluyendo técnicas de prompt engineering como "few-shot learning", para generar recomendaciones de salud personalizadas. Esta técnica permite al modelo adaptar sus respuestas a partir de ejemplos limitados, ajustando las recomendaciones según los niveles de radiación UV. Las recomendaciones se comunican mediante una voz artificial generada con la API de ElevenLabs, proporcionando una experiencia interactiva y accesible. El sistema maneja posibles errores y presenta los datos de manera visual y auditiva, garantizando que la información sea clara y precisa. Al finalizar el monitoreo, se generan gráficos que resumen los datos recopilados, ofreciendo una visión completa del entorno.