Sistema de Monitoreo Inteligente de la Calidad del Aire en Interiores para Humanos y Mascotas, mediante Sensores IoT e Inteligencia Artificial en Pro de la Salud (BioSenseIoT)

Abstract

El presente trabajo de grado propone el diseño e implementación de un sistema de monitoreo inteligente de la calidad del aire en espacios interiores, orientado al bienestar de humanos y mascotas. Este sistema integra hardware y software, utilizando un microcontrolador ESP32 y sensores de gases MQ4, MQ7 y MQ135 para la detección de contaminantes como metano, monóxido de carbono y compuestos orgánicos volátiles. La metodología empleada fue iterativa e incremental, con un enfoque aplicado y tecnológico, dividida en cinco fases: análisis de requerimientos, diseño de arquitectura, implementación del firmware IoT, desarrollo de las interfaces web y móvil, e integración del módulo de inteligencia artificial. La validación se realizó en entornos reales comparando lecturas de los sensores con valores de referencia documentados. La información capturada por los sensores es transmitida en tiempo real a Firebase Realtime Database mediante Wi-Fi, y visualizada en una aplicación multiplataforma desarrollada con Next.js (web) y Capacitor (Android). El sistema incorpora un módulo de inteligencia artificial basado en Gemini AI que analiza patrones de contaminación y genera recomendaciones predictivas personalizadas sobre ventilación, ubicación de mascotas y posibles fuentes de contaminación doméstica.