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Cambiar el agua del aire acondicionado mediante IoT

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Si tienes aire acondicionado, uno de los defectos que más se encuentran en estos aparatos es cómo deshacerse del agua de condensación del mismo, especialmente en verano. Si eres como yo o como la mayoría de la gente, lo que harás será poner una botella en algún sitio accesible que se va llenando poco a poco y que, periódicamente, tendrás que cambiar para que no se desborde. Pero, en tiempos calurosos y ajetreados es muy común que la botella (sea del tamaño que sea) termine llenándose y mojemos a quien sea que tengamos debajo del aire acondicionado.

Esta dinámica, que a mi se me antoja muy molesta, la llevo repitiendo en casa y en la oficina (si, en mi oficina tengo un aire acondicionado con botellita) durante varios años y siempre me planteo, ¿y si hago algo para que me avise justo cuando está apunto de llenarse y así puedo cambiarla a tiempo? Hasta el momento no había tenido tiempo, pero ahora he encontrado un ratillo y me he puesto manos a la obra.

Los requisitos eran sencillos, necesito saber si el nivel de agua de una botella ha llegado a cierta altura en la botella, no necesito saber el % exacto, pero si saber si se esta llenando antes de que se llene. Hay algunos sensores de ultrasonidos para depósitos, pero me parecía matar moscas a cañonazos, además, el tamaño de la botella podía ser variable, por lo que el sensor no tendría que ser muy aparatoso. Buscando encontré este:

Puede funcionar a 3.3v o 5v y básicamente devuelve un valor analógico distinto según por donde le llegue el agua en la parte inferior. Este es el enlace de compra en amazon: https://www.amazon.es/dp/B07DJ5FZ31

Por otro lado quería que la solución fuese portable, es decir, que no tuviese que andar echando cables por ahí, por lo que una solución que admitiese baterías también era recomendable. Como plataforma yo estoy muy acostumbrado a usar ESP32 y me hacía mucho más sencillo la parte de conexión a la wifi, así que buscando encontré esto:

T-OI Plus

Un ESP32-C3 que tiene un puerto para batería que se puede recargar mediante usb, me fue casi más complicado hacerme con las pilas LS16340

Con todos los componentes solo me quedaba conectar el ESP32-C3 al sensor, teniendo cuidado de no usar el pin que se usa para medir el voltaje de la pila (spoiler, es el A0 y lo descubrí después de haberlo soldado). El esquema sería tal que así:

Todo soldado para probar quedaría así:

Y ahora lo interesante, que sería programarla para que podamos controlar el nivel de agua. Como las especificaciones no son siempre exactas lo que hice fue unas pruebas leyendo el nivel del GPIO04 (que tiene conversor A/D) y meter y sacar el sensor del agua imprimiendo por el puerto serie los valores obtenidos:

#define A1 4
void setup() {
  // (Optional)Press reset button
  // on the dev board to see these print statements
  Serial.begin(115200);
  while (!Serial) { }
  // Configuramos el pin A1 como de entrada analógica
  pinMode(A1, INPUT);
  delay (1000);
  Serial.println("Starting...");
}

void loop() {
  int sensorValue = analogRead(A1);
  Serial.println(sensorValue);
  delay(1000);
}

Nota: Esto lo he compilado usando platformio.io (os lo recomiendo mucho) y os dejaré el proyecto completo en un repositorio para que podáis compilarlo vosotros también.

Una vez compilado e instalado el programa veíamos por el puerto serie cada segundo el valor que leíamos del sensor, obteniendo valores entre cero y 3000 (supongo que el rango máximo será Vin que en nuestro caso es 3.3v), así que nuestro valor «umbral» será de 2000 (no se ha llegado todavía arriba del todo pero ya hay agua mojando el sensor).

El siguente paso es conectar a internet para que nos pueda mandar la alerta. Esto en ESP32 es relativamente sencillo:

#include <WiFi.h>

void printWifiStatus() {
  Serial.print("SSID: ");
  Serial.println(WiFi.SSID());

  IPAddress ip = WiFi.localIP();
  Serial.print("IP Address: ");
  Serial.println(ip);

  long rssi = WiFi.RSSI();
  Serial.print("signal strength (RSSI):");
  Serial.print(rssi);
  Serial.println(" dBm");
}
boolean connectWifi (char *ssid, char *pass){
  WiFi.useStaticBuffers(true);
  WiFi.mode(WIFI_STA);
  WiFi.begin(ssid, pass);
  int max = MAXATTEMPS;

  Serial.println("Connecting to WiFi");
  while ((WiFi.status() != WL_CONNECTED) && --max>0) {
    delay(500);
    Serial.print(".");
  }
  if (max == 0)
    return false;
  Serial.println("Connected to WiFi");
  return true;
}

Con esto solo hay que añadir una llamada a connectWifi parándole el SSID y la contraseña de nuestra red wifi para tener conexión. Una vez que tenemos conexión podemos hacer varias cosas para hacernos llegar una alerta, pero la más sencilla para mi era hacer que me enviase un mensaje por telegram. Para ello habría que crear un bot (hablando con botfather) y obtener el token necesario para poder usarlo. Luego he creado un canal y he puesto a este bot como administrador, con lo que para utilizar este bot solo tendría que hacer estos defines:

#define BOTTOKEN "7413559559:AAHmlkmiubcvtxZO0j0nqITZjByjrS1Ah3U"
#define CHAT_ID "-1002245988095"

y usar la librería Universal-Arduino-Telegram-bot, que podéis encontrar en https://github.com/witnessmenow/Universal-Arduino-Telegram-Bot de esta manera:

#include <WiFiClientSecure.h>
#include <UniversalTelegramBot.h>

WiFiClientSecure client;
UniversalTelegramBot bot(BOTTOKEN, client);
client.setCACert(TELEGRAM_CERTIFICATE_ROOT);

bot.sendMessage(CHAT_ID, "esto es un mensaje");

Así que la lógica del programa cambia ahora a que cuando el valor detectado sea mayor que 2000 enviemos un mensaje con el bot para alertarnos.

El programa lo he mejorado para leer el valor de voltaje de la batería y para que entre en suspensión y se despierte cada 10 segundos para ahorrar energía, pero eso podéis sacarlo de los ejemplos que hay en el repositorio https://github.com/Xinyuan-LilyGO/LilyGo-T-OI-PLUS. El caso es que ahora tenía que hacer el montaje final en mi botella de agua del aire acondicionado. Elegí un bote de estos gigantes de proteinas (si, alguien en casa va al gimnasio) y tras impermeabilizar adecuadamente los cables y las conexiones decidí meter el sensor por la parte superior del tapón y así antes de llegar arriba del todo haría el contacto adecuado y quedó tal que así:

Y ya con el tubo del aire metido y todo:

Si queréis ver el resultado final (probando con una taza con agua, que no voy a esperar que se llene el bidón este) os dejo aquí un video:

El repositorio con el código inicial podéis encontrarlo en: https://github.com/yoprogramo/waterlevel

¿La era de la Inteligencia artificial?

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Tengo que reconocer que con el advenimiento de chatGPT y las muestras de la IA generativa en campos como la programación de un tiempo a esta parte las expectativas se han disparado con respecto a lo que se puede esperar de una Inteligencia Artificial. Sin embargo, no es oro todo lo que reluce.

La disciplina de Inteligencia Artificial existe desde hace muchísimos años, yo mismo, como estudiante de mi facultad fui miembro del Laboratorio de Inteligencia Artificial desde el año 1989 hasta que salí del mismo (esa es una historia para contar en otro momento) y me dediqué a otros proyectos de IA como la traducción automática. Pero la IA es anterior a estas fechas incluso. La verdad es que el avance «real» de la IA no ha sido expectacular estos años pasados excepto en la imaginación de algunos autores de ciencia ficción.

¿Porqué, entonces, se ha notado un avance tan importante estos últimos años? Bueno, lo que yo os puedo decir es que no toda la IA ha avanzado por igual, la que ahora mismo disfutamos es la IA generativa basada en aprendizaje profundo «Deep Learning». Para que se entienda, se trata de un sistema que «aprende» en base a miles de millones de muestras a generar «algo», una imagen, un texto, una respuesta ante una entrada determinada. Y el problema está en que al utilizar esa IA simplemente estamos recombinando los elementos de su entrenamiento de manera que sea más o menos adecuado a la pregunta o solicitud de entrada, no hay lógica, no hay algoritmo, es simple aprendizaje.

Si tu le preguntas algo a chatGPT no se desencadenan procedimientos lógicos que luego se puedan auditar, lo que se produce es una generación de lo que más probablemente, según los documentos que ya aprendió, se parezca a una respuesta a esa pregunta. Lo más parecido a un papagayo al que se le han enseñado miles de frases, te dará una respuesta tenga ésta sentido o no lo tenga.

De hecho, uno de los efectos más curiosos de las IAs generativas es que se inventan cosas – «alucinaciones» -, y no hay forma de que sepan si es cierto o no lo que están contando, por lo que es complicado, por no decir imposible, fiarse al 100% de lo que podamos obtener de una IA de este estilo. A diferencia de las imágenes que ilustran esta entrada, que han sido generadas por IA y podemos verlas como una simple muestra más o menos estética, si hacemos caso de lo que nos recomienda chatGPT, Gemini o cualquier otra AI generativa estaremos haciendo caso a un papagayo con mucho entrenamiento.

Este resurgir de la IA ha sido, básicamente, consecuencia de la acumulación de cientos de miles de millones de datos proporcionados por los usuarios de internet, unos conscientemente y otros inconscientemente en pago por el uso de alguna red social o alguna herramienta «gratuita». De hecho, la disponibilidad de estos conjuntos de entrenamiento tan inmensamente grande es lo único que ha permitido la ilusión de disponer de un asistente inteligente de verdad y, repito, es una ilusión. Nunca te fíes de quien no puede explicarte porqué ha hecho o dicho algo… Y las IAs generativas no pueden.

¿Hay que descartar entonces el uso de estas IAs? No, en ningún caso, disponer de una herramienta entrenada con datos que nos son útiles (como todos los códigos de github que su copilot ha usado en su entrenamiento) nos pueden ahorrar mucho tiempo en disponer de versiones preliminares o códigos sin refinar. Pero siempre necesitaremos alguien para refinar los resultados de cualquier IA generativa. Simplemente porque la IA no sabe realmente qué es lo que está diciendo (y nunca lo sabrá). El hecho de que haya gente planeándose reemplazar personas humanas por IAs (o incluyo que ya lo han hecho) demuestra que hay trabajos de bajo valor añadido que no necesitan siquiera razonar correctamente para ser desempeñados, esos trabajos si que pueden ser reemplazados, pero igual es que la necesidad de éstos ya era algo anecdótico.

Pasar a producción un API en python con flask / connexion

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Hacer un servicio que sirva un API en python es muy, muy sencillo usando flask o connexion. Mi método favorito de hoy (esto cambia día a día) es usar connexion que nos permite crear un servidor teniendo su definición en un archivo openapi con simplemente tres líneas de código:

app = connexion.App(__name__,specification_dir='./')
CORS(app.app)
app.add_api('openapi.yml')
app.run(port=8080)

Con estas cuatro líneas de código (además de los imports correspondientes) ya tendríamos un servidor web en el puerto 8080 de la máquina. Luego basta con tener en el openapi.yml definido el nombre de las operationId e implementarlas adecuadamente… Me tienta, pero en este momento no voy a hacer un tutorial sobre connexion o sobre cómo generar un proyecto python usable. Para esta entrada supongamos que ya tenemos el servidor implementado y corriendo… Veremos que cuando lo arrancamos nos muestra este mensaje:

 * Serving Flask app 'app'
 * Debug mode: off
2024-01-25 20:57:13,203 - werkzeug - INFO - WARNING: This is a development server. Do not use it in a production deployment. Use a production WSGI server instead.
 * Running on all addresses (0.0.0.0)
 * Running on http://127.0.0.1:8080
 * Running on http://172.18.0.20:8080
2024-01-25 20:57:13,204 - werkzeug - INFO - Press CTRL+C to quit

Si nos fijamos nos está advirtiendo de que el servidor que está usando es el propio de Flask y no es muy adecuado para entornos de producción. ¿Qué significa esto? Que si recibe muchas peticiones el tiempo de proceso de las mismas va a ser muy alto. El mismo mensaje nos recomienda usar un servidor WSGI para entornos de producción.

De hecho, si estás ejecutando una versión más moderna de connexion te aparecerá este mensaje en su lugar:

2024-01-25 22:05:31,351 - connexion.middleware.main - WARNING - `ConnexionMiddleware.run` is optimized for development. For production, run using a dedicated ASGI server.

Que es lo mismo pero con ASGI en lugar de WSGI. La receta para ejecutarlo mas en «producción» en este caso sería instalar gunicorn y lanzarlo con un tipo de worker ASGI (uvicorn en este caso) teniendo en cuenta que app está definido dentro del archivo app.py:.

pip install gunicorn
gunicorn -k uvicorn.workers.UvicornWorker --bind "0.0.0.0:8080" app:app

Con eso ya lanzamos un proceso, si queremos lanzar más lo podemos hacer con el parámetro -w poniendo, por ejemplo:

gunicorn -k uvicorn.workers.UvicornWorker -w 4 --bind "0.0.0.0:8080" app:app

Con esto ya se lanza 4 procesos para dar servicio al API… Esto debería mejorarlo.

Y una cosa más… Si tenéis algún proceso en la aplicación que no deba replicarse con cada worker (un scheduler por ejemplo), tenéis que lanzar gunicorn con el parámetro --preload para que se ejecute solo una instancia de la aplicación (de todo lo que no dependa de las peticiones)

AMAZON SES y cómo enviar correos desde un servidor ubuntu

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Enviar correo desde una máquina virtual en Amazon siempre ha sido un castigo. Las limitaciones al puerto 25 y a los controles de tráfico de Amazon hacían poco recomendable poner un servidor de correo «normal» en la infraestructura. Sin embargo – y pagando, claro está – Amazon ha puesto a disposición de todo el mundo un servicio para poder enviar correos sin demasiada complicación (aunque, como veremos, también tiene sus limitaciones).

Lo primero es lo primero, si quieres mandar correos usando Amazon SES. La información general la puedes ver aquí: https://aws.amazon.com/es/ses/ y create una identidad verificada (tendrás que cambiar cosas en el dns para que puedas enviar correo desde cuentas de tu dominio. Lo siguiente será crear una configuración de SMTP para tu cuenta, eso te dará un servidor, usuario y contraseña que usar para mandar correos (y los puertos correspondientes)… Anotalos muy bien que será lo que vamos a utilizar.

Al principio tendrás unas limitaciones muy importantes (para probar no nos afectan demasiado) y tendrás que crear direcciones de correo validada, hazlo y prueba que puedes enviar correos a esas cuentas antes de continuar. Los pasos para poder enviar correo desde un servidor ubuntu serían los siguientes:

  1. Instala postfix
sudo apt install -y postfix libsasl2-modules
  1. Añade estas líneas a /etc/postfix/sasl_passwd
smtp_tls_note_starttls_offer = yes 
smtp_tls_security_level = encrypt 
smtp_sasl_password_maps = hash:/etc/postfix/sasl_passwd 
smtp_sasl_security_options = noanonymous 
relayhost = [email-smtp.xx-xxxx-xx.amazonaws.com]:587 
smtp_sasl_auth_enable = yes 
smtp_use_tls = yes 
smtp_tls_CAfile = /etc/ssl/certs/ca-certificates.crt 
mydestination =
  1. En /etc/postfix/sasl_passwd
[email-smtp.xx-xxxx-x.amazonaws.com]:587 USUARIO:PASSWORD
  1. Lanza las modificaciones
sudo newaliases 
sudo postmap hash:/etc/postfix/sasl_passwd 
sudo systemctl restart postfix

Y ya estaría, ya puedes enviar correos desde cuentas de tu dominio con sendmail. Si ves algún problema siempre puedes consultar el log en /var/log/mail.log

Si todo va bien lo siguiente es pedir a Amazon que, por favor, os pongan en producción el sistema para poder enviar correos a todo el mundo. Y ya si eso, en otro post, os cuento como configurar una imagen docker para que lo use…

Hacer un bot de telegram sin usar ninguna librería de telegram

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Entiendo que conoces la aplicación telegram, lleva con nosotros mucho tiempo y, aunque en nuestro país es mucho más usada whatsapp, telegram tiene también sus adeptos, sobre todo para canales de distribución o para uso secundario con aquellos que ya usan esta herramienta.

Una de las características más importantes de esta plataforma es la separación entre usuarios y bots, los usuarios tienen que tener un número de teléfono registrado y no es tan sencillo hacerse con una cuenta adicional si no tienes otro teléfono, la plataforma distingue perfectamente entre personas y bots, que serían los programas a los que solo se permite interacturar con personas que hayan hablado con ellos antes o con canales de distribución a los que se hayan añadido como administradores (antes podían añadirse como miembros, pero esa posibilidad ya no existe). El caso es que llevo un tiempo desarrollando bots para esta plataforma, usando diversas librerías y después de tantear todos los límites de telegram y de las librerías me he visto obligado a ir directo al api de telegram para bots… Y resulta que no solo es sencillo, sino muy sencillo iniciarse en la creación de bots sin ninguna librería adicional… En este caso vamos a crear un bot de cero y sin librerías de por medio.

Pero, como decía Jack el destripador: vayamos por partes…

Lo primero es crear un bot, telegram pone a nuestra disposición el bot llamado botfather que nos permite crear bots asociados a nuestra cuenta (un máximo de 20 por si os sentís tentados de crear armadas de bots) y se crean simplemente con el comando /newbot y responder unas pocas preguntas… Como podemos ver en la imagen:

Lo importante, y fundamental, es el token que nos genera botfather, esto será todo lo que necesitamos para acceder al api, que como bien nos indican está en https://core.telegram.org/bots/api

Lo segundo será decidir en qué lenguaje y para qué plataforma vamos a crear nuestro bot, en nuestro caso y para simplificar las cosas vamos a hacerlo en python que puede correr en cualquier sitio (linux, mac, windows o incluso serverless), en mi caso vamos a crear un bot que, cuando se lo pedimos, nos genere una nueva contraseña (luego ya veremos si queremos mejorarlo). Por cierto, todo el código que generemos aquí estará en el repositorio https://github.com/yoprogramo/nomorepassbot para que podáis usarlo y modificarlo a voluntad.

Hemos dicho que no tendría dependencias de ninguna librería telegram, pero no hemos dicho que no la tuviese de alguna otra, así que es momento de decidir si queremos usar alguna librería http, en mi caso, por simplicidad he elegido la librería httpx, como tampoco quiero ir instalando cosas de más voy a utilizar pipenv para crear mi entorno de trabajo (vosotros podéis hacerlo como queráis)

La lógica del programa será sencilla, simplemente preguntaremos periódicamente a telegram si tenemos updates, y si los tenemos, miraremos a ver si alguna petición contiene la cadena «password» y si la contiene devolveremos una nueva contraseña generada por nosotros en ese momento. Para recuperar los updates haremos un bucle infinito en donde llamaremos a la función getUpdates y si recibimos elementos los recorreremos uno a uno para tratarlos.

La función para generar una contraseña aleatoria será esta:

def generatePassword(num=10):
    # Generamos una contraseña aleatoria de num caracteres
    letras = string.ascii_letters + string.digits
    password = ''.join(random.choice(letras) for i in range(num))
    return password

Lo primero que tenemos que hacer es dar un valor a nuestro token y establecer la url del api de telegram:

token = 'TOKEN'
url_base = f'https://api.telegram.org/bot{token}/'

Y la función que recupera las actualizaciones será, por tanto esta:

r = httpx.get(url_base + 'getUpdates')
    updates = r.json()['result']

La función para enviar un mensaje a un usuario (o a un chat) se llama sendMessage y recibe como parámetros (entre otros) chat_id y text, así que poniendo todo junto nos quedaría esta función:

while True:
    r = httpx.get(url_base + 'getUpdates')
    updates = r.json()['result']
    for update in updates:
        if 'message' in update:
            message = update['message']
            if 'text' in message:
                text = message['text']
                if 'from' in update['message']:
                    user = update['message']['from']
                    if 'password' in text:
                        respuesta = 'La contraseña es ' + generatePassword(10)
                        r = httpx.post(url_base + 'sendMessage', data={'chat_id': user['id'], 'text': respuesta})
                else:
                    continue 
    time.sleep(1)

Si ejecutamos esto (y tenemos el token que nos ha dado godfather) ya podremos pedir la contraseña y recibiremos respuesta (al hablar con nuestro bot, claro):

Claro que si dejamos el código así el bot se empeñará en darnos contraseñas una detrás de otra sin parar, y es que telegram no sabe si hemos tratado o no el update que nos ha enviado, para ello hay que usar el parámetro offset para indicar cual será la siguiente actualización a tratar y cambiando el código un poco nos quedaría:

offset = 0
while True:
    r = httpx.get(url_base + 'getUpdates', params={'offset': offset+1})
    updates = r.json()['result']
    for update in updates:
        offset = update['update_id']
        if 'message' in update:
            message = update['message']
            if 'text' in message:
                text = message['text']
                if 'from' in update['message']:
                    user = update['message']['from']
                    if 'password' in text:
                        respuesta = 'La contraseña es ' + generatePassword(10)
                        r = httpx.post(url_base + 'sendMessage', data={'chat_id': user['id'], 'text': respuesta})
                else:
                    continue
    time.sleep(1)

Obviamente nos falta tratar las respuestas incorrectas y los timeouts y demás (y alguna respuesta adicional que nos puede dar telegram si hacemos demasiadas peticiones), pero eso lo dejo para que lo mejoréis en el repositorio https://github.com/yoprogramo/nomorepassbot