Crédito: Kaitlyn Johnson/Texas A&M Engineering
Las cámaras de timbre ya se usan para la seguridad del hogar. Pero, ¿qué pasaría si pudieran ahorrarle dinero en su factura de agua?
Investigadores de la Universidad de Texas A&M han desarrollado un innovador sistema de riego que combina cámaras de timbre e inteligencia artificial (IA) para hacer que el riego de césped sea más eficiente. Su reciente papel Detalla este sistema de riego sostenible, llamado Eric por los investigadores. El trabajo se publica en la revista ACM Transactions en redes de sensores.
El sistema ERIC hace que el riego del hogar sea más inteligente, lo que lleva a una mayor eficiencia y sostenibilidad. El estudio muestra que Eric puede ayudar a los usuarios a ahorrar hasta $ 29 por mes en costos de servicios públicos y hasta 9,000 galones de agua por mes para una sola casa residencial, lo que demuestra un potencial significativo para la conservación del agua.
“Construimos Eric con dos componentes clave, una cámara de timbre existente instalada en la casa residencial y un controlador inteligente de riego de bajo costo”, dijo Tian Liu, Ph.D. Estudiante en el Departamento de Informática e Ingeniería. “Eric analiza las imágenes de la cámara utilizando modelos de aprendizaje automático para determinar cuánto ha caído la lluvia y ajusta automáticamente el riego en consecuencia”.
El sistema de riego analiza la estimación de la lluvia y luego ajusta automáticamente el programa de riego y la duración de una propiedad. Este horario de riego más preciso reduce el exceso de uso y costos del agua.
Este nuevo enfoque aborda un problema de larga data en la conservación del agua: datos de lluvia inexactos. La mayoría de los sistemas comerciales dependen de datos imprecisos de estaciones meteorológicas o simples sensores de lluvia que detectan la aparición de lluvia pero no la cantidad. Por el contrario, Eric ofrece una estimación de lluvia hiperlocal y precisa utilizando un análisis de video con IA: los propietarios de viviendas ahorran agua, dinero y tiempo.
“Nuestro objetivo era hacer que el riego en el hogar sea más inteligente y más sostenible”, dijo Liu. “Y hemos demostrado que incluso el hardware asequible y fácilmente disponible, como las cámaras de timbre, se pueden reutilizar para lograr eso”.
El Dr. Radu Stoleru y Charles Swanson, coautores del artículo, colaboraron en un proyecto de Iniciativa de Subvención de Semillas de Agua de Texas A&M en 2017 para desarrollar tecnologías de eficiencia del agua mejoradas para mejorar el Programa de sandía. El programa, fundado por Swanson y el Dr. Guy Fipps en 2012, tiene como objetivo simplificar el riego de césped para los propietarios proporcionándoles recomendaciones semanales de riego por correo electrónico, texto o aplicación móvil.
Swanson, un especialista en el Programa de Extensión Agrilife de Texas A&M, y Stoleru, profesor en el Departamento de Ciencias e Ingeniería de la Computación, se propuso resolver varios desafíos, incluido el uso de datos de las estaciones meteorológicas locales, para el programa de sandía, lo que lleva al desarrollo del sistema de riego ERIC.
El sistema ERIC también puede resolver el desafío de que los usuarios necesiten ajustar manualmente sus horarios de rociadores basados en datos semanales de lluvia. Gracias a un tipo de IA llamado aprendizaje automático, el sistema de riego puede ajustar automáticamente los sistemas de riego de los usuarios.
“El mayor desafío que enfrentamos fue recopilar suficientes datos de lluvia diversos de casas reales para desarrollar y evaluar modelos precisos”, dijo Liu. “Debido a la escasez de precipitaciones, pasamos más de dos años recopilando datos y entrenando y validando modelos”.
Este estudio se expande en un anterior papel Presentado por investigadores en la 11ª Conferencia Internacional de ACM sobre sistemas para edificios, ciudades y transporte de eficiencia energética (Buildsys ’24). El documento, que detalla el diseño básico del sistema de riego Eric, ganó el premio al mejor documento en la conferencia. Además de Liu, Stoleru y Swanson, los coautores incluyen estudiantes de informática e ingeniería Liuyi Jin, Amran Haroon y Kexin Feng.
El Comité del Programa Técnico de Buildsys ’24 señaló que esta investigación fue “increíblemente creativa en la utilización del hardware existente de una manera innovadora que podría proporcionar un impacto y un valor razonablemente significativos si se realiza de una manera escalable”.
Los investigadores continuarán colaborando con el Servicio de Extensión de Agrilife de Texas A&M para hacer que el sistema de riego Eric sea más accesible para el público, desplegando y probando el sistema bajo el programa de sandía.
Si tiene éxito, Eric podría marcar un cambio significativo en la forma en que gestionamos uno de nuestros recursos más preciados, comenzando a la puerta principal.
Más información: Tian Liu et al, estimación de lluvia robusta con detección multimodal para riego residencial de precisión, transacciones ACM en redes de sensores (2025). Doi: 10.1145/3734526
Proporcionado por Texas A&M University College of Engineering
Cita: Seguimiento de datos de precipitación, los timbres pueden ayudar a reducir la factura de agua (2025, 29 de julio) Recuperado el 29 de julio de 2025 de https://techxplore.com/news/2025-07-tracking-precipitation-doorbells-bill.html
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