El contexto del proyecto VARIMOS es la creación una red de sensores inalámbricos para vigilancia medioambiental. Este tipo de redes plantean en su despliegue una serie de retos dadas las restricciones de procesamiento, almacenamiento, energía y comunicaciones, en gran parte debido a una falta de sincronización de los dispositivos, eficientes protocolos de acceso al medio y algoritmos óptimos de encaminamiento, así como falta de técnicas de cooperación entre las motas para poder llevar a cabo una actividad conjunta o coordinada, adaptativa y auto-organizada.
El despliegue de este tipo de redes distribuidas densas de sensores ofrece muchas ventajas (redes autoorganizativas, con gran robustez, diversidad, escalabilidad y mayor densidad espacial de medida) frente a sistemas tradicionales centralizados y es potencialmente muy útil para aplicaciones importantes para la sociedad, en concreto para monitorización medioambiental. Este tipo de redes ha abierto las puertas a nuevos métodos de monitorización ambiental, caracterizados por una mayor densidad de muestreo espacial, dado que por sus características, las motas pueden distribuirse fácilmente en cualquier entorno (urbano, forestal, doméstico, etc). La potencialidad de disponer en campo de una red densa de medidores desatendidos se muestra especialmente atractiva en todas las áreas, especialmente en el área de las ciencias ambientales, y en especial como herramienta de vigilancia atmosférica. En el presente proyecto se plantea desplegar una red de sensores inalámbrica a gran escala, con topología rectangular para monitorización ambiental en entorno semiurbano, formado por zona residencial y zona de empresas con parques y arbolado. La implantación y puesta en marcha de esta red para monitorización ambiental plantea una serie de retos a resolver desde los propios sistemas de alimentación hasta la eficiencia en los algoritmos de sincronización de las motas así como la optimización de los protocolos de acceso al medio y encaminamiento. Además, se incluyen aspectos de optimización en el procesamiento de los datos y medidas muestreadas, dada la correlación entre las variables monitorizadas, dentro de la propia red, así como el procesamiento posterior para poder inferir, almacenar y estudiar comportamientos meteorológicos, así como almacenar series temporales largas con gran densidad espacia para corroborar resultados de simulación meteorológica.

Ministerio de Industria, Turismo y Comercio (Subprograma Avanza I+D)