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import gradio as gr
# IA para analizar el estado de la colmena
def analizar_colmena(temp, humedad, peso, co2, sonido, bateria, voc, temp_ext, humedad_ext, voltaje):
mensaje = "✅ Todo está dentro de los parámetros normales."
# Análisis de temperatura interna
if temp > 38:
mensaje += " ⚠️ Temperatura interna muy alta, activar ventilación."
elif temp < 30:
mensaje += " ⚠️ Temperatura interna muy baja, activar calefacción."
# Análisis de humedad interna
if humedad < 50:
mensaje += " ⚠️ Humedad interna baja, revisar condiciones."
elif humedad > 80:
mensaje += " ⚠️ Humedad interna alta, riesgo de hongos."
# Análisis de peso
if peso < 10:
mensaje += " ⚠️ Peso bajo, posible problema con la colmena."
# Análisis de CO₂
if co2 > 1000:
mensaje += " ⚠️ Nivel alto de CO₂, posible sobrepoblación o falta de ventilación."
# Análisis de sonido (frecuencia del zumbido)
if sonido < 150 or sonido > 300:
mensaje += " ⚠️ Frecuencia anormal en el zumbido, posible estrés en la colmena."
# Análisis de batería
if bateria < 20:
mensaje += " ⚠️ Batería baja, recargar el sistema."
# Análisis de compuestos volátiles orgánicos (VOC)
if voc > 600:
mensaje += " ⚠️ Nivel alto de VOC, posible contaminación del aire en la colmena."
# Análisis de temperatura exterior
if temp_ext > 40:
mensaje += " ⚠️ Temperatura exterior muy alta, riesgo de sobrecalentamiento."
elif temp_ext < 5:
mensaje += " ⚠️ Temperatura exterior muy baja, posible riesgo de frío extremo."
# Análisis de humedad exterior
if humedad_ext > 85:
mensaje += " ⚠️ Alta humedad exterior, posible riesgo de condensación."
elif humedad_ext < 30:
mensaje += " ⚠️ Baja humedad exterior, puede afectar a la colmena."
# Análisis de voltaje
if voltaje < 3.7:
mensaje += " ⚠️ Voltaje bajo, posible falla en la alimentación del sistema."
return mensaje
# Crear API con Gradio
iface = gr.Interface(
fn=analizar_colmena,
inputs=["number", "number", "number", "number", "number", "number", "number", "number", "number", "number"],
outputs="text",
title="🐝 IA Inteligente para Colmenas",
description="Introduce los datos de la colmena y la IA analizará si hay problemas y qué acciones tomar."
)
# Lanzar la API
iface.launch()
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