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Creación de una infraestructura auto adaptativa de monitoreo mediante un middleware de configuración de componentes sensibles al contexto en ambientes de vida asistida

Abstract:

Hoy en día la tecnología forma parte de nuestra vida cotidiana, ya que ayuda a solventar diferentes necesidades y brinda soluciones que facilitan el desarrollo de actividades, ya sean empresariales, educativas, de salud, ambientales, etc. Además de brindar autosuficiencia a las personas frente a las tareas cotidianas, no sólo a usuarios comunes, sino también, a personas con habilidades y destrezas especiales, como es el caso de adultos mayores o personas con discapacidad; esto, con la finalidad de mejorar su calidad de vida y otorgarles mayor independencia, ya sea en centros de cuidado o entornos residenciales familiares. Varias investigaciones acerca de tecnologías de asistencia se han llevado a cabo, basadas en un nuevo paradigma de la tecnología de la información denominado "inteligencia ambiental"; este paradigma ayuda a potenciar las capacidades de las personas de avanzada edad, personas con diversidad funcional o personas con enfermedades crónicas, a través de entornos digitales que son sensibles, adaptables y responden a las necesidades humanas. Del sentido, del apoyo y soporte a los adultos mayores, nace el concepto de Ambientes de Vida Asistida (AAL - Ambient Assisted Living), que se pueden describir como sistemas inteligentes de asistencia para una vida mejor y más segura. Por tanto, un sistema inteligente debe estar compuesto de diferentes “objetos” (electrodomésticos, sensores, actuadores, etc.) de la vida cotidiana interconectados entre sí para crear servicios a partir de la detección de algún evento físico sin la necesidad de la intervención humana directa y conseguir facilitar tareas en el hogar. Hoy en día, a la prestación de servicios avanzados mediante la interconexión de objetos es lo que se denomina el internet de las cosas (IoT – Internet of things). Unir los términos de AAL e IoT da como resultado entornos modernos de ejecución, los cuales se han vuelto cada vez más descentralizados, heterogéneos, inciertos y cambiantes. Lo que ha llevado a la comunidad de ingeniería de software a proponer formas innovadoras para construir, ejecutar y administrar sistemas y servicios que permiten que el software y sus modelos se puedan reconfigurar a sí mismo sin la necesidad de ser reconstruidos. Además, se necesita abordar nuevas teorías, mecanismos y métodos de modelado de software adecuados para construir entornos auto-adaptativos dotados del IoT, es por ello que los modelos en tiempo de ejecución son una herramienta que permite abordar la complejidad de las adaptaciones dinámicas, a fin de mantener un modelo abstracto de un sistema en tiempo de ejecución. Por tanto, es necesario conceptualizar a los modelos en tiempo de ejecución como representaciones simples que construyen a propósitos específicos, de tal manera que, por medio de una relación causal, si un sistema cambia su modelo asociado también cambia o viceversa. En consecuencia, el desafío en nuestro trabajo de titulación es conseguir adaptar y auto configurar entidades digitales (plataformas cloud, gateway, dispositivos IoT) y entidades físicas (usuarios del sistema, entornos), de forma automática, en una arquitectura para IoT desplegada sin necesidad de detener el sistema en ejecución. En este aspecto, para conseguir vencer el desafío, nuestra visión será enfocada mediante los modelos en tiempo de ejecución (M@rt - Models at runtime) con el objetivo de monitorear y recopilar datos, así como también para reducir el tiempo que tomaría reiniciar el sistema y perder información sensible del contexto. En el presente trabajo de titulación, se plantea el diseño de una infraestructura enfocada al monitoreo, que permita generar datos para el soporte posterior a la auto adaptación de los diferentes componentes y/o dispositivos de IoT mediante un middleware de monitoreo en tiempo de ejecución. Además, a manera de implementación de la solución propuesta y como un entregable adicional, se ha desarrollado un lenguaje de dominio especifico (DSL - Domain Specific Language) denominado Monitor-IoT, el mismo que, brinda al diseñador y desarrollador de soluciones aplicado a un estudio de caso, una herramienta para el desarrollo de arquitecturas para internet de las cosas y permite analizarlas desde el punto de vista de las percepciones del usuario.