Attribution-NonCommercial 4.0 International (CC BY-NC 4.0)Pedraza Ferreira, Gabriel RodrigoJiménez Herrera, Henry AndrésMaestre Muza, Iván Daniel2023-05-232023-05-232023-05-192023-05-19https://noesis.uis.edu.co/handle/20.500.14071/14301Además del uso de mascarilla existen diferentes factores que influyen en el contagio de enfermedades ocasionadas por la propagación de aerosoles, como lo es el COVID-19, entre estos factores podemos destacar la duración del encuentro o la ventilación del lugar. Es sabido que en un espacio cerrado con poca circulación de aire hay una mayor propagación de gérmenes, entre ellos el virus SARS COV 2, causante de dicha enfermedad. Para evitar el contagio del virus es importante poder realizar un monitoreo permanente del CO2 que nos permita saber si el lugar cuenta con buena ventilación, ya que el riesgo asociado es mayor cuando las partículas del virus se quedan en suspensión hasta que son respiradas por alguien más. En este proyecto se desarrolla una herramienta IoT que sirve para apoyar el monitoreo de CO2 en las aulas de la Universidad Industrial de Santander o en espacios dentro de un campus inteligente, y de esta forma determinar si el aire que se respira se renueva lo suficiente. Esta información es clave para determinar las medidas necesarias que hagan que las aulas sean seguras, garantizando que los ciclos de renovación del aire se cumplan con una ventilación forzada en los casos donde se requiera. Para probar la herramienta, se generaron datos aleatorios sobre niveles de CO2 con el fin de poder monitorear y visualizar cómo varían las mediciones en los ciclos de tiempo que se dispongan. En los ciclos que se evidencie un valor que sobrepase el umbral límite establecido, se envía una alarma indicando que se debe disminuir la cantidad de CO2 en el espacio. Por último, se usa un modelo de machine learning para dotar a la herramienta de la capacidad de predecir valores futuros, dando cumplimiento a la utilidad que tiene esta herramienta para implementarse en arquitecturas IoT en un campus inteligente.application/pdfspainfo:eu-repo/semantics/openAccessInternet de las cosasframeworksoftwarecampus inteligenteCO2Universidad Industrial de SantanderTesis/Trabajo de grado - Monografía - PregradoUniversidad Industrial de Santanderhttps://noesis.uis.edu.coInternet of thingsframeworksoftwaregatewaysmart campusCO2http://purl.org/coar/access_right/c_abf2info:eu-repo/semantics/openAccessAtribución-NoComercial-SinDerivadas 4.0 Internacional (CC BY-NC-ND 4.0)