AIoT for Smart territories

Artificial Intelligence revived in the last decade. The need for progress, the growing processing capacity and the low cost of the Cloud have facilitated the development of new, powerful algorithms. The efficiency of these algorithms in Big Data processing, Deep Learning and Convolutional Networks is transforming the way we work and is opening new horizons. Thanks to them, we can now analyse data and obtain unimaginable solutions to today’s problems. Nevertheless, our success is not entirely based on algorithms, it also comes from our ability to follow our “gut” when choosing the best combination of algorithms for an intelligent artefact. It's about approaching engineering with a lot of knowledge and tact. This involves the use of both connectionist and symbolic systems, and of having a full understanding of the algorithms used. Moreover, to address today’s problems we must work with both historical and real-time data

Improving personalized elderly care: an approach using cognitive agents to better assist elderly people

Tesis por compendio de publicaciones[ES]El envejecimiento de la población a nivel global es una constante cada vez más presente en el día a día y las consecuencias derivadas de este problema son cada vez más impactantes para el correcto funcionamiento y estructuración de la sociedad. En este contexto, hablamos de consecuencias a nivel de crecimiento económico, estilos de vida (y jubilación), relaciones familiares, recursos disponibles por el gobierno a la franja etaria más anciana e inevitablemente la prevalencia de enfermedades crónicas. Es ante esta realidad que surge la necesidad de desarrollo y promoción de estrategias eficaces en el acompañamiento, prevención y estímulo al envejecimiento activo y saludable de la población para garantizar que las personas ancianas continúen teniendo un papel relevante en la sociedad en lugar de someterse al aislamiento y fácil deterioro de las capacidades físicas, cognitivas, emocionales y sociales. De esta forma, tiene todo el sentido aprovechar todos los desarrollos tecnológicos verificados en los últimos años, principalmente en lo que se refiere a avances en las áreas de dispositivos móviles, inteligencia artificial y sistemas de monitoreo y crear soluciones capaces de brindar apoyo diariamente al recopilar datos e indicadores del estado de salud y, en respuesta, proporcionar diversas acciones personalizadas que motiven la adopción de mejores hábitos de salud y medios para lograr este envejecimiento activo y saludable. El desafío consiste en motivar a esta población a conciliar su día a día con el interés y la voluntad de utilizar aplicaciones y sistemas que brinden este apoyo personalizado. Algunas de las abordajes recientemente explorados en la literatura con este objetivo y que han alcanzado resultados prometedores se basan en la utilización de técnicas de gamificación e incentivo al cumplimiento de desafíos a nivel de salud (como si la persona estuviera jugando un juego) y la utilización de interacciones personalizadas con objetos (ya sean físicos como robots o virtuales como avatares) capaces de brindar feedback más personal, creando así una conexión más cercana entre ambas entidades. El trabajo aquí presentado combina estas ideas y resulta en un enfoque inteligente para la promoción del bienestar de la población anciana a través de un sistema de cuidados de salud personalizado. Este sistema incorpora diversas técnicas de gamificación para la promoción de mejores hábitos y comportamientos, y la utilización de un asistente virtual cognitivo capaz de entender las necesidades e intereses del usuario para posibilitar un feedback e interacción personalizados con el fin de ayudar y motivar al cumplimiento de los diferentes desafíos y objetivos que se identifiquen. El enfoque propuesto fue validado a través de un estudio con 12 usuarios ancianos y se lograron resultados significativos en términos de usabilidad, aceptación y efectos de salud. Específicamente, los resultados obtenidos permiten respaldar la importancia y el efecto positivo de combinar técnicas de gamificación e interacción con un asistente virtual cognitivo que traduzca el progreso del estado de salud del usuario, ya que se lograron mejoras significativas en los resultados de salud después de la intervención. Además, los resultados de usabilidad obtenidos mediante la cumplimentación de un cuestionario de usabilidad confirmaron la buena adhesión a el enfoque presentado. Estos resultados validan la hipótesis de la investigación estudiada en el desarrollo de esta disertación

Implementing a hardware-embedded reactive agents platform based on a service-oriented architecture over heterogeneous wireless sensor networks

Wireless Sensor Networks (WSNs) represent a key technology for collecting important information from different sources in context-aware environments. Unfortunately, integrating devices from different architectures or wireless technologies into a single sensor network is not an easy task for designers and developers. In this sense, distributed architectures, such as service-oriented architectures and multi-agent systems, can facilitate the integration of heterogeneous sensor networks. In addition, the sensors’ capabilities can be expanded by means of intelligent agents that change their behavior dynamically. This paper presents the Hardware-Embedded Reactive Agents (HERA) platform. HERA is based on Services laYers over Light PHysical devices (SYLPH), a distributed platform which integrates a service-oriented approach into heterogeneous WSNs. As SYLPH, HERA can be executed over multiple devices independently of their wireless technology, their architecture or the programming language they use. However, HERA goes one step ahead of SYLPH and adds reactive agents to the platform and also a reasoning mechanism that provides HERA Agents with Case-Based Planning features that allow solving problems considering past experiences. Unlike other approaches, HERA allows developing applications where reactive agents are directly embedded into heterogeneous wireless sensor nodes with reduced computational resources

Vehicle route optimization system with stochastic demands including predictive models

[ES] Durante los últimos años se ha producido un incremento en el número de ciudades que están incorporando nuevos sistemas basados en el concepto conocido como Internet de las Cosas o Internet of Things (IoT) para, por un lado, obtener nuevos datos acerca de la ciudad y, por otro, a partir de estos, ofrecer nuevos servicios y optimizar el consumo energético. Estas ciudades se mueven hacia un paradigma de ciudad inteligente o Smart City, cuyo principal objetivo es conseguir ciudades más sostenibles y que constituyan un mejor lugar donde vivir. Entre todas las aplicaciones que han surgido para Smart Cities, cabe destacar las destinadas a la logística inteligente, que buscan el ahorro y la eficiencia energética en el transporte realizado por las flotas de vehículos. Unido a esto, nuevos sensores han emergido para llevar a cabo proyectos que incorporen el concepto de IoT y la conexión de cualquier objeto de la vida diaria a Internet. Estos sensores o nodos se agrupan en las conocidas como Wireless Sensor Networks (WSN) o redes inalámbricas de sensores. Dichas redes pueden desplegarse tanto en entornos rurales como en urbanos y suponen la infraestructura básica para la toma de datos en aplicaciones para Smart Cities. En la presente tesis se realiza una investigación sobre el uso indicado de los sensores junto con las WSN para la toma de datos en sistemas de recogida de desechos. Asimismo, el procesamiento de los datos obtenidos por dichas redes y la extracción de patrones que permitan modelar su comportamiento ofrecen una valiosa información que puede emplearse más tarde para mejorar otros sistemas, como, por ejemplo, sistemas de optimización de rutas de vehículos. En este trabajo de tesis se aborda la utilización de modelos de predicción para predecir la demanda y que esta información pueda proporcionarse a otros sistemas para su posterior uso. Por último, los datos obtenidos a través de una red de sensores y la información extraída gracias a los modelos de predicción habilitan la inclusión de nuevos métodos de optimización de rutas de vehículos en un sistema de recogida inteligente de desechos o Smart Waste Collection System en inglés. La optimización de las rutas de vehículos en este tipo de sistemas se formula en la literatura como un problema de rutas de vehículos o Vehicle Routing Problem (VRP), en el que generalmente sus parámetros son de naturaleza estocástica, pero con frecuencia son tratados de forma determinista. En esta tesis se aborda la resolución de problemas VRP que incluyan incertidumbre en la demanda de sus clientes. Para ello, se emplean nuevas metodologías propuestas en la literatura como Simheuristics y se propone incluir modelos de predicción con el fin de obtener mejores resultados.[EN]In recent years there has been an increase in the number of cities that are incorporating new systems based on the concept known as the Internet of Things (IoT) to, on the one hand, obtain new data about the city and, on the other hand, from these, offer new services and optimize energy consumption. These cities are moving towards an intelligent city paradigm called Smart City, whose main objective is to achieve more intelligent and sustainable cities that constitute a better place to live. Among all the applications that have arisen for Smart Cities, it is worth highlighting those aimed at intelligent logistics, which seek savings and energy efficiency in transport performed by vehicle fleets. Along with this, new sensors have emerged to carry out projects that incorporate the concept of IoT and the connection of an object of daily life to the Internet. These sensors or nodes are grouped into what are known as Wireless Sensor Networks (WSN). These networks can be deployed in both rural and urban environments and provide the essential infrastructure for data collection in applications for Smart Cities. In the present thesis, a research is conducted on the indicated use of the sensors together with the WSN for the data collection in waste collection systems. Likewise, the processing of the data obtained by these networks and the extraction of patterns that allow modelling their behaviour offer valuable information which can be used later to improve other systems such as routing optimization systems. This thesis work deals with the use of prediction models to predict demand and then provide this information to other systems for later use. Finally, the data obtained through a network of sensors and the information extracted through predictive models enable the inclusion of new methods of vehicle routing optimization in an intelligent waste collection system or Smart Waste Collection System. The optimization of vehicle routes in this type of system is formulated in the literature as a Vehicle Routing Problem (VRP), in which its parameters are generally stochastic in nature, but are treated deterministically. This thesis deals with the resolution of VRP problems that include uncertainty in the demand of their customers. To this end, new methodologies in the literature such as Simheuristics are used and, in this work, modifications are proposed including prediction models in their use in order to obtain better results

An Ad-Hoc Initial Solution Heuristic for Metaheuristic Optimization of Energy Market Participation Portfolios

The deregulation of the electricity sector has culminated in the introduction of competitive markets. In addition, the emergence of new forms of electric energy production, namely the production of renewable energy, has brought additional changes in electricity market operation. Renewable energy has significant advantages, but at the cost of an intermittent character. The generation variability adds new challenges for negotiating players, as they have to deal with a new level of uncertainty. In order to assist players in their decisions, decision support tools enabling assisting players in their negotiations are crucial. Artificial intelligence techniques play an important role in this decision support, as they can provide valuable results in rather small execution times, namely regarding the problem of optimizing the electricity markets participation portfolio. This paper proposes a heuristic method that provides an initial solution that allows metaheuristic techniques to improve their results through a good initialization of the optimization process. Results show that by using the proposed heuristic, multiple metaheuristic optimization methods are able to improve their solutions in a faster execution time, thus providing a valuable contribution for players support in energy markets negotiations.info:eu-repo/semantics/publishedVersio

Cloud Computing and Multiagent Systems, a Promising Relationship.

The technology industry is presently making great strides in the development of the paradigm of Cloud Computing. As a result, the number of both closed and open source platforms has been rapidly increasing. They all have a similar architecture. A cloud computing platform can be considered as an open system because it is dynamic, heterogeneous and unpredictable. Theoretically, this kind of environment is the most suitable for agent technology. Under the frame of this chapter we explain a new agent-based proposed architecture to control a cloud computing platform that satisfies the hypothesis

RFID interactive tabletop application with tangible objects: exploratory study to observe young children’ behaviors

International audienceNumerous academic and industrial studies and developments concerning interactive tabletops are paving the way for new educational applications. We have developed an interactive tabletop application equipped with RFID technology. This tabletop, called TangiSense, is based on a Multi-Agent System that allows users to associate information with behaviors to manipulate tangible objects. The application involves the recognition of basic colors. With the application, children are required to manipulate tangible objects. Their task involves recognizing objects that have "lost" their dominant color and placing these objects in appropriate colored areas. A tangible magician object automatically analyzes the filled zones and provides children and their teacher with virtual and vocal feedback. This application has been evaluated in a field study with children 3 to 5 years of age. The initial results are promising and show that such an application can support interaction and collaboration, and subsequently educational situations, among young children