Sistema de Asistente Inteligente con Electrónica de Bajo Consumo

Enlace con los codigos del proyecto en Github:

https://github.com/Cesarhch/Asistente

Este proyecto combina inteligencia artificial y electrónica para crear un sistema de monitoreo autónomo con bajo consumo energético. La solución está compuesta por sensores, dispositivos ESP32 y un modelo de lenguaje local, todo integrado en un entorno autosuficiente alimentado por energía solar.

1. Descripción del Sistema

El sistema recoge datos de temperatura y humedad utilizando un sensor DHT11 conectado a una tarjeta ESP32. Esta ESP32 se comunica con otra ESP32 encargada de almacenar la información en una base de datos. El modelo de lenguaje, alojado en un sistema de inferencia local, monitorea los datos y responde a consultas en tiempo real.

Componentes Clave

• Energía Solar: Se utilizan dos paneles solares de 6W conectados a una tarjeta MHCD42, la cual administra la carga de una batería Li-ion de 1300 mAh.
• Gestión de Energía y Bajo Consumo: Un temporizador TPL5110 controla el encendido y apagado del sistema, asegurando un consumo mínimo de 35 nanoamperios en reposo. Se emplean supercondensadores de 1F para alimentar el circuito de control.
• Activación Inteligente: Un relé optoacoplador y un MOSFET 27P06 gestionan la activación de la ESP32 únicamente cuando se requiere medir o transmitir datos.

2. Software y Modelos de IA

El sistema integra un asistente de inteligencia artificial llamado Lara, ejecutado en local con un modelo Phi-3 fine-tuneado. Su tarea principal es procesar consultas y administrar los datos de sensores.

Interacción de los Códigos

• Inferencia con IA: Se usa un modelo basado en Phi-3 (inferenciaphi3.py) cargado en una GPU con cuantización para optimizar el rendimiento.
• Gestión de Memoria (memoria.py): Se utiliza una base de datos SQLite para almacenar interacciones y mejorar el contexto de respuestas.
• Interfaz (interfaz.py): Implementa una ventana gráfica en Tkinter para recibir comandos de usuario.
• Reconocimiento de Voz (reconocimiento.py): Se emplea Vosk para convertir audio en texto, permitiendo control por voz.
• Manejo de Hardware (hardware.py): Gestiona la conexión con ESP32 y sensores, además de enviar comandos al asistente.

3. Flujo de Funcionamiento

1. Inicio del sistema: Se activa mediante el TPL5110 y el MOSFET cuando se necesita realizar una medición.
2. Captura de datos: La ESP32 lee el sensor DHT11 y envía la información a otra ESP32 encargada del almacenamiento.
3. Inferencia de IA: Lara procesa los datos y permite consultar información sobre temperaturas pasadas o condiciones actuales.
4. Interacción por voz o texto: Los usuarios pueden interactuar mediante la interfaz gráfica o por comandos de voz.

4. Aplicaciones y Beneficios

• Automatización Inteligente: Permite monitorear variables ambientales y recibir alertas sin intervención humana.
• Eficiencia Energética: Diseñado para consumir energía solo cuando es estrictamente necesario.
• Procesamiento Local: No depende de servicios en la nube, garantizando privacidad y autonomía.

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Este sistema demuestra la integración de IA con electrónica de bajo consumo, ofreciendo una solución potente y autosuficiente para aplicaciones de monitoreo ambiental.