El proyecto BermejaPi del IES Monterroso (MonteSTEAM por AidaRac) calcula la masa, la gravedad y la temperatura de un planeta desconocido desde la ISS usando Python y física orbital.
¿Y si una clase pudiera colaborar directamente con una investigación científica real sobre el Alzheimer? En este tutorial descubrimos Stall Catchers, un proyecto de ciencia ciudadana en el que los participantes analizan vídeos microscópicos de vasos sanguíneos del cerebro para detectar posibles stalls, pequeños atascos en el flujo sanguíneo. Una actividad que combina ciencia, análisis de imágenes, datos y participación ciudadana, y que podemos llevar directamente al aula con motivo del Día Mundial del Alzheimer, el 21 de septiembre.
En la décima entrega del proyecto BermejaPi, desarrollamos un generador de telemetría sintética orbital de alta precisión para superar las limitaciones de la simulación estática. Con datos variados y realistas, aplicamos algoritmos no supervisados de Scikit-Learn (K-Means e Isolation Forest), clasificando de forma autónoma tres tipos de biomas terrestres (océanos, vegetación fértil y nubes) e identificando anomalías magnéticas compatibles con la SAA, consolidando la rama de Ciencia de Datos para la memoria final de la ESA.
En esta octava entrega del proyecto BermejaPi, integramos el análisis de vegetación terrestre mediante el índice visible VARI (Visible Atmospherically Resistant Index) dentro de nuestro script de vuelo para la ESA. Esta técnica permite cuantificar la biomasa y salud de la cubierta vegetal en pasos continentales utilizando únicamente la cámara RGB de la ISS, registrando la densidad de clorofila y el porcentaje de suelo fértil en tiempo real sobre el archivo CSV de telemetría junto a las métricas de albedo y velocidad orbital.
En esta sexta entrega del proyecto BermejaPi, ejecutamos una prueba de ensayo general (Dry Run) para validar el cumplimiento de la normativa oficial de la ESA en el concurso Astro Pi Mission Space Lab. Implementamos un sistema de lectura ambiental con Sense HAT, procesamiento ORB con OpenCV, parada automática antes de los 10 minutos y un algoritmo dinámico de purga de imágenes para garantizar un límite máximo de 42 archivos y 250 MB en disco, dejando el software listo para posteriores fases de experimentación.
En la entrada #21 de BermejaSat (MonteSTEAM – IES Monterroso / AIDARAC) completamos el ciclo de vuelo completo: lanzamiento en cohete desde Sierra Bermeja (1.450 m) hasta el apogeo (2.450 m), despliegue de paracaídas y caída con deriva por viento. Integración total con firmwares C++, script en Python para logging CSV/KML y renderizado tridimensional en Google Earth.
En la entrada #20 de BermejaSat (MonteSTEAM – IES Monterroso / AIDARAC) completamos la integración total: telemetría unificada de radiación UV (GUVA-S12SD) y AM2302, pantallas OLED duales y control bi-direccional LoRa (868 MHz) con actuador remoto y confirmación ACK.
Integración del sensor de radiación ultravioleta GUVA-S12SD en la TTGO LoRa32 para la misión secundaria de BermejaSat (MonteSTEAM – IES Monterroso / AIDARAC), estableciendo la lectura analógica basal del índice UV.
Decimosexta entrega de BermejaSat: identificación automática por Chip ID del sensor BMP280 en el banco de pruebas con Raspberry Pi Pico W, mapa de pines completo y primeras lecturas reales de presión, temperatura y altitud estimada.
Decimocuarta entrega de BermejaSat: test dedicado del módulo GPS GY-NEO6MV2 en la Heltec V3.2. Solución de alimentación a 5V, decodificación con TinyGPS++, OLED en fuente uniforme y Estación Terrena en Python