El estado del arte parte de la indagación a través de diversos motores de búsqueda (IEEEXplore, Google Scholar, Springer, Scielo), en los que se discriminaron artículos mediante los operadores lógicos AND y OR, con las siguientes palabras: Agricultura 4.0, Internet de las cosas, aplicaciones agrícolas, Industria 4.0, plataformas de monitoreo, agricultura digital, herramientas de uso libre. Así mismo, las publicaciones se limitaron a los últimos cinco años. A continuación, se presentan los artículos encontrados en el estado del arte para el presente estudio (Tabla 1).

Tabla 1

La selección partió de un conjunto de parámetros para identificar las ventajas y desventajas de las tecnologías IoT, establecidos a partir de la información del estado del arte. Los trabajos encontrados diferencian en su gran mayoría una arquitectura para las plataformas IoT en agricultura, en las que se diferencian tres capas: percepción, red e implementación [22].

A partir de esto se distinguieron cuatro tecnologías en dos capas (percepción y red), que se tomaron como base para discriminar los parámetros. Las tecnologías definidas son: tarjetas de desarrollo, placas de tamaño reducido, protocolos de comunicación y software. De estos cuatro elementos se diferenciaron los siguientes parámetros para evaluar su rendimiento y ventajas:

Tarjetas de desarrollo (TD). Consumo energético (CE), memoria (M), tamaño (T), facilidad de programación (FP), costo (C), procesamiento de datos (PD).

Placas de tamaño reducido (PTR). Consumo energético (CE), memoria (M), tamaño (T), costo (C), velocidad de procesamiento (VP), cantidad de periféricos que puede utilizar (CP).

Protocolos de comunicación (PC). Volumen de envío de información (VEI), consumo energético (CE), nodos de conexión (NC), costo (C), radio de alcance (RA).

Software (S). Facilidad de uso del lenguaje (FUL), conexión a la nube (CN), recurrencia de uso (RU)./

Con base en lo anterior se definieron unas funciones parametrizadas, diferenciando tres posibles relaciones: lineal, exponencial y parte entera. Estas relaciones surgen del análisis de los valores o puntajes asociados a los parámetros, en los que en algunos casos no fue posible evaluar las puntuaciones de manera proporcional, por lo cual se definieron comportamientos exponenciales. En otros casos las ponderaciones se asignaron con valores cualitativos, cuya dependencia es exclusiva de una puntuación subjetiva, razón por la cual sólo es posible relacionar con un valor de 0 a 10 (donde 0 indica que no tiene ventajas y 10 que tiene la mayor ventaja respecto a otras tecnologías).

Por otra parte, para identificar el tipo de función (F) que corresponde a cada parámetro (P) de los cuatro grupos se elaboró una tabla (Tabla 2), discriminando cada característica por tecnología (T). Las funciones que fueron distinguidas se dividieron entre lineal (L), exponencial (E) y parte entera (PE).

Tabla 2

La función lineal corresponde a la ecuación 1

Ecuación 1

La función exponencial se detalla en la ecuación 2

Ecuación 2

Por último, la función parte entera se describe en la ecuación 3

Ecuación 3

Una vez estimados todos los parámetros y sus probabilidades asociadas se generaron las tablas para cada grupo de tecnologías y se graficaron los resultados mediante el uso de agrupamientos, con el fin de identificar las tecnologías con los mejores puntajes. El criterio de rechazo-inclusión se fundamentó en la comparación de la probabilidad del parámetro p(P) y la probabilidad conjunta de las demás características p(OC X ) , en el que el subíndice X corresponde al parámetro asociado de comparación P.

Así mismo, como cada parámetro tiene un peso diferente al momento de seleccionar las tecnologías para aplicaciones IoT se estableció un promedio ponderado para estimar p(OC X ) , asignando un peso a cada probabilidad (m 1 ). En la ecuación 4 se observa la función de promedio ponderado.

Ecuación 4

En la siguiente tabla se observa un ejemplo de cálculo de las probabilidades para el parámetro CE de la tecnología TD (Tabla 3). Finalmente, y de acuerdo con los resultados obtenidos de las probabilidades conjuntas y el análisis de agrupamientos, se define el esquema de Agricultura 4.0, identificando la relación entre sus componentes.

Tabla 3

Con los datos obtenidos de la Tabla 5 se realizaron los 6 agrupamientos que se presentan en las Figuras 1 a 6. Se observa que la TD con mayor ventaja es la más cercana a la coordenada (1,1) en los diferentes agrupamientos.

Tabla 5

Figura 1

Figura 2

Figura 3

Figura 4

Figura 5

Figura 6

Con los datos de la Tabla 6 se realizaron los 5 agrupamientos que se observan en las Figuras 7 a 11. Se puede observar que el PC con mayor ventaja es el más cercano a la coordenada (1,1) en los diferentes agrupamientos.

Tabla 6

Figura 7

Figura 8

Figura 9

Figura 10

Figura 11

Con los datos de la Tabla 7 se realizaron los 3 agrupamientos que se observan en las Figuras 12 a 14. De este análisis se observa que el PC con mayor ventaja es el más cercano a la coordenada (1,1) en los diferentes agrupamientos.

Tabla 7

Figura 12

Figura 13

Figura 14

Con base en los datos de la Tabla 8 se realizaron los 6 agrupamientos que se observan en las Figuras 15 a 20. Se observa que el PTR con mayor ventaja es el más cercano a la coordenada (1,1) en los diferentes agrupamientos.

Tabla 8

Figura 15

Figura 16

Figura 17

Figura 18

Figura 19

Figura 20

Finalmente, se asignaron pesos ponderados a cada parámetro, de acuerdo con la experiencia previa y la información recolectada en la revisión del estado del arte. Se calculó la ponderación total de cada tipo de tecnología (Tabla 9).

Tabla 9

En la Tabla 9 se detallan los puntajes de mayor valor para cada caso (resaltados en negrilla), de lo cual se puede deducir que para la tecnología TD la placa con mayor ventaja para aplicaciones de IoT se identifica con el índice TD2. Esta tecnología corresponde a la tarjeta TTGO, obteniendo un puntaje de 0,85. La tecnología TD más cercana en puntaje es el índice TD3 (tarjeta Teensy) con 0,78, y el índice TD11 (tarjeta NodeMCU) con 0,79. Lo anterior concuerda con lo que algunos autores mencionan en sus trabajos y en la utilización de estas tarjetas para el desarrollo de aplicaciones [22].

Para el caso de la tecnología PC, el protocolo de comunicación con mayor ventaja es el índice PC8, que corresponde al protocolo Sigfox, cuyo puntaje fue de 0,78, obteniendo un amplio margen sobre las demás tecnologías. El protocolo más cercano fue el índice PC5 (protocolo Neul) con 0,51. Los demás protocolos no alcanzaron el 0,50 de puntaje, lo cual permite deducir que sus características en conjunto no alcanzan a tener un potencial como el protocolo Sigfox. Sin embargo, cabe mencionar que varios autores recomiendan la utilización del protocolo LoRa cuando se trabaja en distancias de corto alcance [9], [13], [22].

En cuanto a la tecnología S, hay dos posibilidades de uso: con índice S1 (Python) y con índice S2 (Java), cuyo puntaje es de 0,88. Esto permite deducir que con cualquiera de las dos tecnologías se podría generar un software apropiado acorde a las prestaciones del IoT. La tecnología que le sigue a estos dos lenguajes de programación es la S3 (JavaScript), con un puntaje de 0,72.

Finalmente, para el caso de la tecnología PTR, se encontró que el índice PTR1 (placa Raspberry Pi), con un puntaje de 0,82, es el más adecuado para las aplicaciones IoT. No obstante, el índice PTR2 (placa BeagleBone) es una tecnología alterna que podría suplir las mismas necesidades, dado que obtuvo un puntaje de 0,80. Por consiguiente, se deben tener consideraciones adicionales para seleccionar el adecuado. Se definió, entonces, que el índice PTR1 tiene mayores ventajas respecto al índice PTR2, ya que la cantidad de periféricos que se le podrían conectar y la velocidad de procesamiento asociada es mayor en el primer caso. Además, de acuerdo con las Figuras 19 y 20, el índice PTR1 supera por un amplio margen al índice PTR2.

Con los resultados de la Tabla 9 se consolida la propuesta para el esquema de Agricultura 4.0, conforme a las tecnologías seleccionadas y en coherencia con sus prestaciones y principales características. Se generó una posible interacción entre las tecnologías seleccionadas con el estadístico numérico, cuyo fin es proporcionar una plataforma para agricultura digital que permita poner en práctica el paradigma de IoT en desarrollos para pequeños productores del campo (Figura 21).

Figura 21