Existen multitud de entornos de aplicación de Arduino: automatización industrial, domótica, herramienta de prototipado, plataforma de entrenamiento para aprendizaje de electrónica, tecnología para artistas, eficiencia energética, monitorización, adquisición de datos, DIY, aprendizaje de habilidades tecnológicas y programación, etc…
En la educación tanto en institutos en secundaria y bachillerato como en formación profesional y la universidad, Arduino ha entrado con mucha fuerza para entrenar habilidades y como herramienta pedagógica.
Que se puede hacer con Arduino: https://aprendiendoarduino.wordpress.com/2016/06/26/que-puede-hacer-arduino/
Algunos ejemplo de aplicaciones de Arduino:
- Arte: http://www.museowurth.es/light_kinetics.html
- Marketing: http://nuevecuatrouno.com/2016/12/12/la-papelera-loca-que-tiene-revolucionada-a-duquesa-de-la-victoria/
- Impresoras 3D y máquinas CNC (https://github.com/MarlinFirmware/Marlin)
- Drones y rovers (https://github.com/ArduPilot/ardupilot)
- Robótica
- DIY
- IoT: https://create.arduino.cc/iot/
- Elemento de prototipado en la industria: https://www.baldengineer.com/arduino-prototype-into-product.html
- Domótica: http://domotica-arduino.es/
- Smart Cities: http://geothings.io/
- Industria 4.0: http://w3.siemens.com/mcms/pc-based-automation/en/industrial-iot/pages/default.aspx
- Agricultura 2.0: http://www.cesens.com/es/
- Productos comerciales: https://www.kickstarter.com/discover/advanced?term=Arduino&sort=most_funded
- Ciencia: https://www.scientificamerican.com/article/maker-movement-turns-scientists-into-tinkerers/
Arduino en la Industria
Arduino cada vez se está implantando más y más en la industria y no solo como una herramienta de prototipado, sino que los sistemas de control (autómatas) se están abriendo cada vez más. Algunos ejemplos de uso de Arduino:
- SIMATIC IOT2020: gateway de Siemens basado en Arduino para futuras aplicaciones industriales: http://es.rs-online.com/web/p/kit-de-desarrollo-de-iot/1244037/ y aplicaciones https://www.rs-online.com/designspark/simatic-iot2020
- ABB PM556, automata de ABB abierto: http://new.abb.com/drives/es/noticias-y-casos-de-exito/impulsa-el-internet-de-las-cosas-los-servicios-y-las-personas. Datasheet: https://library.e.abb.com/public/9a0e82be1ad68d05c1257c6600388f59/Product%20News%20ACM35_2013%20AC500-eCo%20CPU%20PM556%20rev1.pdf
- Audi entrena el coche autónomo con un coche de juguete basado en Arduino y otros elmentos HW: http://www.theverge.com/2016/12/7/13866658/audi-self-driving-deep-learning-model-car (Minuto 0:55 y 2:03) y uso de deep learning e inteligencia artifical.
- Open energy monitor: https://openenergymonitor.org/emon/
Prototipo de zapatillas John Luck ciclismo con medida de potencia con Arduino:
- http://www.ciclismoafondo.es/material/Noticias-material/articulo/Luck-zapatillas-ciclismo-medidor-de-potencia
- http://esmtb.com/27772/john-luck-se-une-al-centro-tecnologico-del-calzado-de-la-rioja/
- http://cyclingtips.com.au/2014/09/the-best-of-eurobike-2014-helmets-and-shoes/
HW Usado:
- El arduino que va montado y se ve en la foto, que vale 9.95$: https://www.sparkfun.com/products/11113
- El modulo bluetooth, que vale 34.95$: https://www.sparkfun.com/products/12580
- El sensor: https://www.sparkfun.com/products/10293, que vale 1.5$, posiblemente no sea este puesto que sería necesario un sensor con mucha más sensibilidad.
- El resto de elementos posiblemente sean para adaptar la señal del sensor piezo eléctrico y cargador de batería
Empresas que usan Arduino para I+D:
Arsys:
- Monitorización en Tiempo real
- Avisos precoces
- Control remoto de instalaciones
- Eficiencia energética
- Automatización de procesos
- Automatización de informes/Cuadros de mando
- Mantenimientos Predictivos
- PRL
Arduino nos permite recoger y almacenar millones de datos de todo tipo: temperatura, humedad, consumos eléctricos, presión, velocidad de ventiladores, condiciones de maquinaria, alarmas externas, etc… y es posible analizarlos de una forma visual, correlar eventos, buscar patrones o relaciones, etc… puesto que todas estas variable interactúan unas con otras.
Google usa los datos ambientales, de consumo eléctrico, etc… para conseguir unos data center más eficiente mediante el uso de redes neuronales. Se calcula el PUE (Power usage effectiveness) cada 30 segundos, se hace seguimiento constante de una serie de variables y han construido unos modelos capaces de predecir y mejorar la eficiencia del data center.
Más información:
- https://green.googleblog.com/2014/05/better-data-centers-through-machine.html
- https://deepmind.com/blog/deepmind-ai-reduces-google-data-centre-cooling-bill-40/
- Paper: https://static.googleusercontent.com/media/www.google.co.jp/ja/jp/about/datacenters/efficiency/internal/assets/machine-learning-applicationsfor-datacenter-optimization-finalv2.pdf
Además el uso extensivo de data mining en los data centers va a cambiar la estructura de los data centers con el uso de FPGAs, GPUs y superordenadores más optimizados para tareas de dataminig que un servidor actual: http://datacenterfrontier.com/machine-learning-changing-the-data-center/
Aprendiendo Arduino 