Internet de las Cosas: fundamentos y evolución
La obra arranca describiendo la historia del IoT, que pasó de sistemas M2M en los años 90 a ecosistemas masivos soportados por IPv6, 5G y edge computing.
Explica la tríada Percepción-Red-Aplicación que domina las arquitecturas actuales y resalta la función del técnico: instalar dispositivos, configurar redes y mantener pasarelas que enlazan sensores con servicios cloud.
Se detallan los protocolos ligeros que posibilitan comunicaciones eficientes en hardware austero: MQTT, con su modelo de publicación-suscripción y niveles de QoS; CoAP, inspirado en REST pero sobre UDP; y AMQP, orientado a mensajería fiable en entornos críticos.
Al mismo tiempo, repasa los estándares ISO, IETF y W3C que garantizan interoperabilidad y el cumplimiento de normativas de privacidad. Con ejemplos de ciudades inteligentes, Industria 4.0 y agricultura de precisión, el ebook muestra cómo la baja latencia del 5G, combinada con inteligencia artificial en el borde, habilita vehículos autónomos, telemedicina y fábricas conectadas.
Varios organismos internacionales y consorcios industriales han desarrollado estándares específicos para diferentes capas del ecosistema IoT que debes tener en cuenta al momento de tu desarrollo.
Sensores, microcontroladores y redes
El segundo bloque profundiza en la electrónica práctica. Enumera los sensores de temperatura, humedad, presión, calidad de aire y movimiento más populares, destacando sus rangos, precisión, alimentación y salidas (analógicas, I²C, SPI, UART).
Expone la diferencia operativa entre sensores resistivos, capacitivos y MEMS, y ofrece criterios para seleccionar encapsulados IP67 aptos para el campo argentino. Continúa con los actuadores, desde relés hasta servos PWM, subrayando la necesidad de drivers, optoacopladores y protección EMI para evitar sobrecargas.
En microcontroladores, compara clásicos como Arduino UNO con plataformas Wi-Fi como ESP8266 y ESP32, valorando su RAM, flash, consumo en deep-sleep y soporte en el ecosistema Arduino-PlatformIO.
Complementa con redes LoRaWAN para largo alcance rural, Zigbee y BLE para mallas domésticas, Wi-Fi para alta tasa de datos, y 5G para mMTC y URLLC. Cada tecnología se analiza respecto a consumo energético, costo, alcance y ancho de banda, brindando ejemplos de uso: medidores inteligentes, balizas BLE y gateways industriales.
Se remarcan buenas prácticas de diseño de PCB, aislamiento de ruidos y documentación exhaustiva de código de error y rutinas de mantenimiento preventivo.
Existen shields como los de Arduino que incorporan más de un sensor, en este caso un DHT 11, Sensor LDR de luz, Potenciómetro, Receptor IR, Led RGB, Led rojo y azul, Sensor LM35 y Buzzer.
Nube, inteligencia artificial y seguridad
La sección final articula la capa de servicios que convierte la telemetría en valor de negocio. Explica cómo AWS IoT Core, Azure IoT Hub y Google Cloud IoT permiten ingestar, almacenar y visualizar millones de eventos, mientras plataformas open-source como ThingsBoard facilitan dashboards personalizables y microservicios.
Describe patrones de edge y fog computing para procesar datos cerca de la fuente, reducir latencia y costos de ancho de banda, e introduce modelos de machine learning que corren en microcontroladores capaces de reconocimiento de anomalías o clasificación de imágenes.
El ebook aborda la ciberseguridad: métodos de autenticación basados en X.509 y OAuth 2.0, cifrado TLS/DTLS, firmas de firmware OTA y uso del campo LWT de MQTT para detectar caídas de nodos. Se analizan amenazas típicas—botnets, spoofing, inyección de comandos—y se proponen estrategias de hardening, pruebas de penetración y monitoreo continuo.
Finalmente, se discuten retos sociales y laborales derivados de la adopción del IoT, desde la necesidad de perfiles técnicos versátiles hasta la regulación de datos personales en América Latina.
Con lenguaje claro, casos de estudio y actividades de autoevaluación, esta publicación se erige como manual indispensable para técnicos, estudiantes y emprendedores que buscan crear soluciones IoT robustas, seguras y orientadas al mercado argentino y latinoamericano.
NVIDIA Jetson es una plataforma de computación integrada diseñada para aplicaciones de IA en el borde, como robots, drones, y sistemas de visión artificial, se compone de módulos de hardware, como los Jetson Nano, Xavier, y Orin, junto con el SDK JetPack para acelerar el desarrollo de software de IA.
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