IoT Machine Learning Applications in Telecom, Energy, and Agriculture

Obra aplicada de Puneet Mathur que conecta la adquisición de datos en hardware embebido con modelos de aprendizaje automático mediante Python. El texto está pensado para desarrolladores de software, científicos de datos e ingenieros de IoT de nivel intermedio que ya dominan la sintaxis básica de Python y conceptos elementales de electrónica, y buscan aprender a resolver problemáticas reales de negocio e industria en tres sectores clave: telecomunicaciones, energía y agricultura inteligente.

El libro enseña a capturar datos del mundo físico utilizando computadoras de placa reducida Raspberry Pi (3 B+) y microcontroladores Arduino Mega 2560, comunicados con sensores ambientales, de corriente y vibración mediante buses serie y el estándar industrial Modbus RS485. En el apartado de software, utiliza Python junto con librerías fundamentales como Scikit-learn, Pandas, NumPy, Matplotlib y RPi.GPIO. Con este stack, se instruye en el preprocesamiento de series temporales, ingeniería de características y entrenamiento de algoritmos supervisados de clasificación y regresión orientados a la detección de anomalías y predicción de eventos.

A lo largo de sus capítulos se construyen tres prototipos industriales completos: un sistema de detección y predicción de caídas de llamadas en torres de telecomunicaciones, un módulo de auditoría de consumo eléctrico y mantenimiento predictivo en maquinaria industrial, y un monitor de variables agronómicas para predecir pérdidas en cosechas. Lo más valioso de la obra es su enfoque pragmático en el protocolo industrial Modbus y su análisis de los errores comunes al escalar del laboratorio a entornos comerciales. En cambio, deja fuera el aprendizaje profundo (deep learning) y arquitecturas complejas de redes neuronales, concentrándose exclusivamente en machine learning clásico sobre hardware accesible.