4th International Symposium on Ambient Intelligence (ISAmI 2013)

Ambient Intelligence (AmI) is a recent paradigm emerging from Artificial Intelligence (AI), where computers are used as proactive tools assisting people with their day-to-day activities, making everyone’s life more comfortable. Another main concern of AmI originates from the human computer interaction domain and focuses on offering ways to interact with systems in a more natural way by means user friendly interfaces. This field is evolving quickly as can be witnessed by the emerging natural language and gesture based types of interaction. The inclusion of computational power and communication technologies in everyday objects is growing and their embedding into our environments should be as invisible as possible. In order for AmI to be successful, human interaction with computing power and embedded systems in the surroundings should be smooth and happen without people actually noticing it. The only awareness people should have arises from AmI: more safety, comfort and wellbeing, emerging in a natural and inherent way. ISAmI is the International Symposium on Ambient Intelligence and aiming to bring together researchers from various disciplines that constitute the scientific field of Ambient Intelligence to present and discuss the latest results, new ideas, projects and lessons learned, namely in terms of software and applications, and aims to bring together researchers from various disciplines that are interested in all aspects of this area

Técnicas de computación social e información contextual para el desarrollo de actividades de aprendizaje colaborativo

[EN]Educational innovation is a field in which its processes has been greatly enriched by the use of Information and Communication Technologies (ICT). Thanks to technological advances, the use of learning models where information comes from many different sources is now usual. Likewise, student-student, student-device and device-device collaborations provides added value to the learning processes thanks to the fact that, through it, aspects such as communication, achievement of common goals or sharing resources. Within the educational innovation, we find as a great challenge the development of tools that facilitate the creation of innovative collaborative learning processes that improve the achievement of the objectives sought, with respect to individualized processes, and the fidelity of the students to the process through the use of contextual information. Moreover, the development of these solutions, that facilitate the work of teachers, developers and technicians encouraging the production of educational processes more attractive to students, presents itself as an ambitious challenge in which the perspectives of Ambient Intelligence and Social Computing play a key role. The doctoral dissertation presented here describes and evaluates CAFCLA, a framework specially conceived for the design, development and implementation of collaborative learning activities that make use of contextual information and that is based on the paradigms of Ambient Intelligence and Social Computing. CAFCLA is a flexible framework that covers the entire process of developing collaborative learning activities and hides all the difficulties involved in the use and integration of multiple technologies to its users. In order to evaluate the validity of the proposal, CAFCLA has supported the implementation of three concrete and different use cases. These experimental use cases have shown that, among other benefits, the use of Social Computing customizes the learning process, encourages collaboration, improves relationships, increases commitment, promotes behaviour change in users and enables learning to be maintained over time. In addition, in order to demonstrate the flexibility of the framework, these use cases have been developed in different scenarios (such as a museum, a public building or at home), different types of learning have been proposed (serious games, recommendations system orWebQuest) and different learning objectives have been chosen (academic, social and energy-efficient).[ES]La innovación educativa es un campo que ha sido enormemente enriquecido por el uso de las Tecnologías de la Información y las Comunicaciones (TIC) en sus procesos. Gracias a los avances tecnológicos, actualmente es habitual el uso de modelos de aprendizaje donde la información proviene de numerosas y diferentes fuentes. De igual forma, la colaboración estudiante-estudiante, estudiante-dispositivo y dispositivo-dispositivo, proporciona un valor añadido a los procesos de aprendizaje gracias a que, a través de ella, se fomentan aspectos como la comunicación, la consecución de una meta común, o la compartición de recursos. Dentro de la innovación educativa encontramos como un gran desafío el desarrollo de herramientas que faciliten la creación de procesos de aprendizaje colaborativo innovadores que mejoren los resultados obtenidos, respecto a los procesos individualizados, y la fidelidad de los estudiantes al proceso mediante el uso de información contextual.Más aún, el desarrollo de soluciones que faciliten el trabajo a profesores, desarrolladores y técnicos, fomentando la producción de procesos educativos más atractivos para los estudiantes, se presenta como un ambicioso reto en el que las perspectivas de la Inteligencia Ambiental y la Computación Social juegan un papel fundamental. La tesis doctoral aquí presentada describe y evalúa CAFCLA, un framework especialmente concebido para el diseño, desarrollo e implementación de actividades de aprendizaje colaborativo que hagan uso de información contextual basándose en los paradigmas de la Inteligencia Ambiental y la Computación Social. CAFCLA es un framework flexible que abarca todo el proceso de desarrollo de actividades de aprendizaje colaborativo y oculta todas las dificultades que implican el uso e integración de múltiples tecnologías a sus usuarios. Para evaluar la validez de la propuesta realizada, CAFCLA ha soportado la implementación de tres casos de uso concretos y diferentes entre sí. Estos casos de uso experimentales han demostrado que, entre otros beneficios, el uso de la Computación Social personaliza el proceso de aprendizaje, fomenta la colaboración, mejora las relaciones, aumenta el compromiso, favorecen el cambio de comportamiento en los usuarios y mantiene su implicación en el proceso a lo largo del tiempo. Además, con el objetivo de demostrar la flexibilidad del framework, estos casos de uso se han desarrollado en diferentes escenarios (como un museo, un edificio público o el hogar), se han propuesto diferente tipos de aprendizaje (juegos serios, sistema de recomendaciones o WebQuest) y se han elegido diferentes objetivos de aprendizaje (académicos, sociales y de eficiencia energética)

Argumentation dialogues in web-based GDSS: an approach using machine learning techniques

Tese de doutoramento em InformaticsA tomada de decisão está presente no dia a dia de qualquer pessoa, mesmo que muitas vezes ela não tenha consciência disso. As decisões podem estar relacionadas com problemas quotidianos, ou podem estar relacionadas com questões mais complexas, como é o caso das questões organizacionais. Normalmente, no contexto organizacional, as decisões são tomadas em grupo. Os Sistemas de Apoio à Decisão em Grupo têm sido estudados ao longo das últimas décadas com o objetivo de melhorar o apoio prestado aos decisores nas mais diversas situações e/ou problemas a resolver. Existem duas abordagens principais à implementação de Sistemas de Apoio à Decisão em Grupo: a abordagem clássica, baseada na agregação matemática das preferências dos diferentes elementos do grupo e as abordagens baseadas na negociação automática (e.g. Teoria dos Jogos, Argumentação, entre outras). Os atuais Sistemas de Apoio à Decisão em Grupo baseados em argumentação podem gerar uma enorme quantidade de dados. O objetivo deste trabalho de investigação é estudar e desenvolver modelos utilizando técnicas de aprendizagem automática para extrair conhecimento dos diálogos argumentativos realizados pelos decisores, mais concretamente, pretende-se criar modelos para analisar, classificar e processar esses dados, potencializando a geração de novo conhecimento que será utilizado tanto por agentes inteligentes, como por decisiores reais. Promovendo desta forma a obtenção de consenso entre os membros do grupo. Com base no estudo da literatura e nos desafios em aberto neste domínio, formulou-se a seguinte hipótese de investigação - É possível usar técnicas de aprendizagem automática para apoiar diálogos argumentativos em Sistemas de Apoio à Decisão em Grupo baseados na web. No âmbito dos trabalhos desenvolvidos, foram aplicados algoritmos de classificação supervisionados a um conjunto de dados contendo argumentos extraídos de debates online, criando um classificador de frases argumentativas que pode classificar automaticamente (A favor/Contra) frases argumentativas trocadas no contexto da tomada de decisão. Foi desenvolvido um modelo de clustering dinâmico para organizar as conversas com base nos argumentos utilizados. Além disso, foi proposto um Sistema de Apoio à Decisão em Grupo baseado na web que possibilita apoiar grupos de decisores independentemente de sua localização geográfica. O sistema permite a criação de problemas multicritério e a configuração das preferências, intenções e interesses de cada decisor. Este sistema de apoio à decisão baseado na web inclui os dashboards de relatórios inteligentes que são gerados através dos resultados dos trabalhos alcançados pelos modelos anteriores já referidos. A concretização de cada um dos objetivos permitiu validar as questões de investigação identificadas e assim responder positivamente à hipótese definida.Decision-making is present in anyone’s daily life, even if they are often unaware of it. Decisions can be related to everyday problems, or they can be related to more complex issues, such as organizational issues. Normally, in the organizational context, decisions are made in groups. Group Decision Support Systems have been studied over the past decades with the aim of improving the support provided to decision-makers in the most diverse situations and/or problems to be solved. There are two main approaches to implementing Group Decision Support Systems: the classical approach, based on the mathematical aggregation of the preferences of the different elements of the group, and the approaches based on automatic negotiation (e.g. Game Theory, Argumentation, among others). Current argumentation-based Group Decision Support Systems can generate an enormous amount of data. The objective of this research work is to study and develop models using automatic learning techniques to extract knowledge from argumentative dialogues carried out by decision-makers, more specifically, it is intended to create models to analyze, classify and process these data, enhancing the generation of new knowledge that will be used both by intelligent agents and by real decision-makers. Promoting in this way the achievement of consensus among the members of the group. Based on the literature study and the open challenges in this domain, the following research hypothesis was formulated - It is possible to use machine learning techniques to support argumentative dialogues in web-based Group Decision Support Systems. As part of the work developed, supervised classification algorithms were applied to a data set containing arguments extracted from online debates, creating an argumentative sentence classifier that can automatically classify (For/Against) argumentative sentences exchanged in the context of decision-making. A dynamic clustering model was developed to organize conversations based on the arguments used. In addition, a web-based Group Decision Support System was proposed that makes it possible to support groups of decision-makers regardless of their geographic location. The system allows the creation of multicriteria problems and the configuration of preferences, intentions, and interests of each decision-maker. This web-based decision support system includes dashboards of intelligent reports that are generated through the results of the work achieved by the previous models already mentioned. The achievement of each objective allowed validation of the identified research questions and thus responded positively to the defined hypothesis.I also thank to Fundação para a Ciência e a Tecnologia, for the Ph.D. grant funding with the reference: SFRH/BD/137150/2018

A formal methodology to design and deploy dependable wireless sensor networks

Wireless Sensor Networks (WSNs) are being increasingly adopted in critical applications, where verifying the correct operation of sensor nodes is a major concern. Undesired events may undermine the mission of the WSNs. Hence their effects need to be properly assessed before deployment to obtain a good level of expected performance and during the operation in order to avoid dangerous unexpected results. In this paper we propose amethodology that aims at assessing and improving the dependability level of WSNs by means of an event-based formal verification technique. The methodology includes a process to guide designers towards the realization of dependable WSN and a tool ("ADVISES") to simplify its adoption. The tool is applicable to homogeneous WSNs with static routing topologies. It allows to generate automatically formal specifications used to check correctness properties and evaluate dependability metrics at design time and at runtime for WSNs where an acceptable percentage of faults can be defined. During the runtime we can check the behavior of the WSN accordingly to the results obtained at design time and we can detect sudden and unexpected failures, in order to trigger recovery procedures. The effectiveness of the methodology is shown in the context of two case studies, as proof-of-concept, aiming to illustrate how the tool is helpful to drive design choices and to check the correctness properties of the WSN at runtime. Although the method scales up to very large WSNs, the applicability of the methodology maybe compromised by the state space explosion of the reasoning model, which must be faced partitioning large topologies into sub-topologies

A formal methodology to design and deploy dependable wireless sensor networks

Wireless Sensor Networks (WSNs) are being increasingly adopted in critical applications, where verifying the correct operation of sensor nodes is a major concern. Undesired events may undermine the mission of the WSNs. Hence their effects need to be properly assessed before deployment to obtain a good level of expected performance and during the operation in order to avoid dangerous unexpected results. In this paper we propose amethodology that aims at assessing and improving the dependability level of WSNs by means of an event-based formal verification technique. The methodology includes a process to guide designers towards the realization of dependable WSN and a tool ("ADVISES") to simplify its adoption. The tool is applicable to homogeneous WSNs with static routing topologies. It allows to generate automatically formal specifications used to check correctness properties and evaluate dependability metrics at design time and at runtime for WSNs where an acceptable percentage of faults can be defined. During the runtime we can check the behavior of the WSN accordingly to the results obtained at design time and we can detect sudden and unexpected failures, in order to trigger recovery procedures. The effectiveness of the methodology is shown in the context of two case studies, as proof-of-concept, aiming to illustrate how the tool is helpful to drive design choices and to check the correctness properties of the WSN at runtime. Although the method scales up to very large WSNs, the applicability of the methodology maybe compromised by the state space explosion of the reasoning model, which must be faced partitioning large topologies into sub-topologies

Cognitive assistance in intelligent environments

Tese de doutoramento em Engenharia BiomédicaCurrently society responds badly to some social issues. One of the problems lies on the society concept itself. The common pyramid describing the social strata does not reflect the new social reality, given that the elderly strata largely exceed the teenage strata. This fact also implies a change in terms of social and medical needs. Thus, a great number of medical services should be adapted to respond to the needs of the elderly people. In fact, any common family cannot take care of an elderly person and, in many cases they cannot also afford the required medical care. Having less time, and often, less money, a family cannot have their older relatives in their homes. In addition, the necessary support required to overcome the elderly limitations, makes it even more difficult. One solution could be that elderly people go to nursing homes or care centers. However, due to the overgrowth of the elderly community, geriatric units are not enough to take care of all those people. As a solution, technology can provide wellbeing and assistance in the elderly everyday life through personalized services at low cost. This thesis presents a cognitive assistant platform, named iGenda. A cognitive assistant provides numerous user oriented services, and it ubiquitously and transparently interacts directly with the user. Therefore, this research work has as motto: impacting the user’s life without causing an impact. It means that the platform aim is to influence the user’s life, by providing a greater quality of life, without being too complex to use. The answers to our society’s social and technological challenges are provided by the development of a platform that is intuitive to the user, cheap and able to be integrated in an Ambient Assisted Living ecosystem. Thus, this thesis presents a multi-agent, platform-independent architecture capable of intelligent scheduling. Being the cognitive assistant implemented in four case studies, namely: a sensor platform, a digital clinical guideline system, an orientation system based on augmented reality, and a fall detection application. These case studies validate the social and technological challenges, therefore the iGenda too. This is due to the complete integration with other systems, without major changes of the architecture and archetype.Atualmente, a sociedade debate-se com um problema para o qual não há uma solução simples. O problema reside na própria sociedade, mais especificamente no seu conceito. A pirâmide populacional clássica não retrata a sociedade como é atualmente, sendo que o número de idosos ultrapassa o número de jovens. Ora, este facto acarreta uma mudança nas necessidades sociais e cuidados médicos. Deste modo, um grande número de serviços médicos têm que ser reajustados para as necessidades das pessoas mais idosas. Com menos tempo e frequentemente sem dinheiro, a família não é capaz de ter um idoso na sua casa. Tendo em conta as limitações das pessoas idosas em termos de saúde, a incapacidade de assistir uma pessoa idosa é ainda maior. Uma possível solução é colocar os idosos em casas de repouso ou centros geriátricos. Contudo, devido ao crescimento da comunidade idosa, não existem unidades geriátricas suficientes para todas as pessoas. A tecnologia pode providenciar assistência e bem-estar na vida cotidiana de uma pessoa idosa, através de serviços personalizados de baixo custo, servindo como uma possível resposta aos problemas apresentados. Nesta tese apresenta-se o iGenda, como uma plataforma de desenvolvimento de assistentes cognitivos. Um assistente cognitivo que assegura vários serviços orientados ao utilizador, interagindo com o utilizador de forma ubíqua e transparente. Este trabalho de investigação tem como lema: mudar a vida do utilizador sem o mudar. Isto significa que a plataforma tem como objetivo mudar a vida do utilizador, ao proporcionar uma maior qualidade de vida, sem que o utilizador tenha dificuldade a adaptar-se ou a utilizar a plataforma. As respostas para os desafios sociais e tecnológicos apresentados pela nossa sociedade são fornecidas pelo desenvolvimento de uma plataforma intuitiva, barata e capaz de ser integrada num ecossistema de Ambient Assisted Living. Deste modo, o processo de agendamento inteligente é assegurado por uma arquitetura multiagente e independente de plataformas, apresentada nesta tese. Sendo que o assistente cognitivo é implementado em quatro casos de estudo: uma plataforma de sensores, um sistema digital de guias clínicos, um sistema de orientação baseado em realidade aumentada e um sistema de deteção de quedas. Estes casos de estudo validam os desafios sociais e tecnológicos, portanto validando também o iGenda. Isto verifica-se com a integração completa com outros sistemas, sem muitas alterações à arquitetura ou ao arquétip

Técnicas de inteligencia artificial aplicadas a sistemas de detección y clasificación de señales de tráfico.

Esta tesis, presentada como conjunto de artículos de investigación, estudia y analiza soluciones para los sistemas de detección y clasificación de señales de tráfico que suponen un reto en aplicaciones de la actualidad, como son la seguridad y asistencia en carretera a conductores, los coches autónomos, el mantenimiento de señalización vertical, o el análisis de escenas de tráfico. Las señales de tráfico constituyen un activo fundamental dentro de la red decarreteras porque su objetivo es ser fácilmente perceptible por los peatones y conductores para advertirles y guiarlos tanto de día como de noche. El hecho de que las señales estén diseñadas para ser únicas y tener características distinguibles, como formas simples y colores uniformes, implica que su detección y reconocimiento sea un problema limitado. Sin embargo, el desarrollo de un sistema de reconocimiento de señales en tiempo real aún presenta desafíos debido a los tiempos de respuesta, los cuales son cruciales para tomar decisiones en el entorno, y la variabilidad que presentan las imágenes de escenas de tráfico, que pueden incluir imágenes a distintas escalas, puntos de vista complicados, oclusiones, y diferentes condiciones de luz. Cualquier sistema de detección y clasificación de señales de tráfico debe hacer frente a estos retos. En este trabajo, se presenta un sistema de clasificación de señales de tráfico basado en aprendizaje profundo (Deep Learning). Concretamente, los principales componentes de la red neuronal profunda (Deep Neural Network) propuesta, son capas convolucionales y redes de transformaciones espaciales (Spatial Transformer Networks). Dicha red es alimentada con imágenes RGB de señales de tráfico de distintos países como Alemania, Bélgica o España. En el caso de las señales de Alemania, que pertenecen al dataset denominado German Traffic Sign Recognition Benchmark (GTSRB), la arquitectura de red y los parámetros de optimización propuestos obtienen un 99.71% de precisión, mejorando tanto al sistema visual humano como a todos los resultados previos del estado del arte, siendo además más eficiente en términos de requisitos de memoria. En el momento de redactar esta tesis, nuestro método se encuentra en la primera posición de la clasificación a nivel mundial. Por otro lado, respecto a la problemática de la detección de señales de tráfico, se analizan varios sistemas de detección de objetos propuestos en el estado del arte, que son específicamente modificados y adaptados al dominio del problema que nos ocupa para aplicar la transferencia de conocimiento en redes neuronales (transfer learning). También se estudian múltiples parámetros de rendimiento para cada uno de los modelos de detección con el fin de ofrecer al lector cuál sería el mejor detector de señales teniendo en cuenta restricciones del entorno donde se desplegará la solución, como la precisión, el consumo de memoria o la velocidad de ejecución. Nuestro estudio muestra que el modelo Faster R-CNN Inception Resnet V2 obtiene la mejor precisión (95.77% mAP), mientras que R-FCN Resnet 101 alcanza el mejor equilibrio entre tiempo de ejecución (85.45 ms por imagen) y precisión (95.15% mAP)

Políticas de Copyright de Publicações Científicas em Repositórios Institucionais: O Caso do INESC TEC

A progressiva transformação das práticas científicas, impulsionada pelo desenvolvimento das novas Tecnologias de Informação e Comunicação (TIC), têm possibilitado aumentar o acesso à informação, caminhando gradualmente para uma abertura do ciclo de pesquisa. Isto permitirá resolver a longo prazo uma adversidade que se tem colocado aos investigadores, que passa pela existência de barreiras que limitam as condições de acesso, sejam estas geográficas ou financeiras. Apesar da produção científica ser dominada, maioritariamente, por grandes editoras comerciais, estando sujeita às regras por estas impostas, o Movimento do Acesso Aberto cuja primeira declaração pública, a Declaração de Budapeste (BOAI), é de 2002, vem propor alterações significativas que beneficiam os autores e os leitores. Este Movimento vem a ganhar importância em Portugal desde 2003, com a constituição do primeiro repositório institucional a nível nacional. Os repositórios institucionais surgiram como uma ferramenta de divulgação da produção científica de uma instituição, com o intuito de permitir abrir aos resultados da investigação, quer antes da publicação e do próprio processo de arbitragem (preprint), quer depois (postprint), e, consequentemente, aumentar a visibilidade do trabalho desenvolvido por um investigador e a respetiva instituição. O estudo apresentado, que passou por uma análise das políticas de copyright das publicações científicas mais relevantes do INESC TEC, permitiu não só perceber que as editoras adotam cada vez mais políticas que possibilitam o auto-arquivo das publicações em repositórios institucionais, como também que existe todo um trabalho de sensibilização a percorrer, não só para os investigadores, como para a instituição e toda a sociedade. A produção de um conjunto de recomendações, que passam pela implementação de uma política institucional que incentive o auto-arquivo das publicações desenvolvidas no âmbito institucional no repositório, serve como mote para uma maior valorização da produção científica do INESC TEC.The progressive transformation of scientific practices, driven by the development of new Information and Communication Technologies (ICT), which made it possible to increase access to information, gradually moving towards an opening of the research cycle. This opening makes it possible to resolve, in the long term, the adversity that has been placed on researchers, which involves the existence of barriers that limit access conditions, whether geographical or financial. Although large commercial publishers predominantly dominate scientific production and subject it to the rules imposed by them, the Open Access movement whose first public declaration, the Budapest Declaration (BOAI), was in 2002, proposes significant changes that benefit the authors and the readers. This Movement has gained importance in Portugal since 2003, with the constitution of the first institutional repository at the national level. Institutional repositories have emerged as a tool for disseminating the scientific production of an institution to open the results of the research, both before publication and the preprint process and postprint, increase the visibility of work done by an investigator and his or her institution. The present study, which underwent an analysis of the copyright policies of INESC TEC most relevant scientific publications, allowed not only to realize that publishers are increasingly adopting policies that make it possible to self-archive publications in institutional repositories, all the work of raising awareness, not only for researchers but also for the institution and the whole society. The production of a set of recommendations, which go through the implementation of an institutional policy that encourages the self-archiving of the publications developed in the institutional scope in the repository, serves as a motto for a greater appreciation of the scientific production of INESC TEC

Sistema de e-terapia inteligente. Un nuevo paradigma de psicoterapia asistida por ordenador

La psicoterapia asistida por ordenador (PAO) se define como cualquier sistema informático que ayude a los profesionales de la salud mental a diseñar y/ o aplicar tratamientos. No siempre que la psicoterapia y los ordenadores se encuentran puede hablarse de psicoterapia asistida por ordenador, para ello es necesario que el sistema informático tome alguna decisión en función de la información que le proporcione el paciente. Esta definición excluye los sistemas de videoconferencia, teléfono o correo electrónico, que agilizan la comunicación entre el terapeuta y el paciente, pero no toman ninguna decisión sobre el tratamiento. La interacción entre el paciente y el sistema informático es la clave de esta definición. Los sistemas de psicoterapia asistida por ordenador pueden ejecutarse en una gran variedad de dispositivos, aportando los siguientes beneficios: " Mejorar la eficacia y eficiencia de la intervención " Aumentar la fiabilidad de los instrumentos y la validez de la evaluación " Reducir la necesidad de terapeutas para llevar a cabo tareas rutinarias " Mejorar la experiencia terapéutica haciéndola más agradable o atractiva " Aumenta la motivación y adherencia del paciente " Facilitar el registro y análisis de datos, así como la generación de informes A pesar de las importantes ventajas de los sistemas de PAO, su uso no está tan extendido entre los terapeutas como sería deseable y, en este sentido, diversos autores han descrito obstáculos para lograr una amplia utilización de estas tecnologías, entre dichos obstáculos se incluyen problemas: jurídicos y éticos, socio-culturales, organizacionales y tecnológicos. El presente trabajo ha realizado un exhaustivo análisis de los problemas tecnológicos para posteriormente proponer una estructura de sistema PAO, llamada plataforma de e-terapia inteligente (e-TI) que arroje soluciones a la mayoría de factores limitantes que poseen los actuales sistemas PAO para un uso exhaustivo de los mismos: " Esfuerzo necesario para laZaragozá Álvarez, I. (2012). Sistema de e-terapia inteligente. Un nuevo paradigma de psicoterapia asistida por ordenador [Tesis doctoral no publicada]. Universitat Politècnica de València. https://doi.org/10.4995/Thesis/10251/16801Palanci