Casas Nebra Roberto José 2020 El estudio del comportamiento animal permite conocer los mecanismos de supervivencia de las especies, analizar su bienestar e incluso detectar enfermedades. Tradicionalmente, este estudio ha sido realizado por parte del personal Veterinario, a través de la observación del animal. Sin embargo, esta tarea supone una gran inversión de tiempo.<br />En este Trabajo Fin de Máster se ha desarrollado un sensor inteligente adherido al cuerpo del animal que permite obtener una descripción precisa y constante de sus movimientos. Este tipo de dispositivos se conocen habitualmente como wearables, y suelen presentar un gran inconveniente en términos de duración de la batería, que limita muchas veces su implementación. Como respuesta a este problema, en este proyecto se utilizan diversas técnicas y tecnologías que permiten minimizar el consumo energético, como por ejemplo realizar la lectura del movimiento del animal mientras los procesadores del sensor están dormidos.<br />La información inercial recabada por el sensor se envía a un servidor externo situado en Internet, lo que se conoce habitualmente como la “nube”. Con la finalidad de monitorizar a medio plazo un número elevado de animales en un espacio reducido, se ha seleccionado la tecnología WiFi para el envío.<br />Como protocolo de nivel de aplicación y formato de los datos enviados se han utilizado MQTT y SenML, respectivamente. Ambos son estándares de IoT y permiten, entre otras cosas, reducir el consumo y asegurar la interoperabilidad con otras aplicaciones. El almacenamiento de la información enviada se produce en una base de datos de series temporales. A través de Internet, es posible acceder a ella para su representación y futuro procesado.<br />Para la validación del sistema propuesto al completo se han diseñado dos prototipos del sensor inteligente: uno inicial para la experimentación en un escenario controlado con el movimiento del cuerpo humano, y otro más compacto en forma de placa de circuito impreso para la monitorización de las ovejas de la Facultad de Veterinaria de la Universidad de Zaragoza.<br /><br /> TAZ