Aplicación de Inteligencia Artificial sobre infraestructuras IoT para automatizar y optimizar los procesos de agricultura intensiva en invernaderos.

La agenda de desarrollo sostenible (Sustainable Development Goals, SDG) de las Naciones Unidas establece una serie de objetivos con el fin de erradicar la pobreza, proteger el planeta y asegurar la prosperidad de sus ciudadanos. Entre estos objetivos se destacan: (6) “Garantizar la disponibilidad y la gestión sostenible del agua y el saneamiento para todos”, (13) “Adoptar medidas urgentes para combatir el cambio climático y sus efectos” y (15) “Proteger, restaurar y promover el uso sostenible de los ecosistemas terrestres, gestionar de forma sostenible los bosques, luchar contra la desertización, detener e invertir la degradación del suelo y frenar la pérdida de biodiversidad”. Los procesos industriales y, en concreto, los procesos de agricultura intensiva, son una de las principales amenazas para cumplir con los SDGs. Sin embargo, los avances tecnológicos en materias como la Inteligencia Artificial (Artificial Intelligence, AI), la Computación de Alto Rendimiento (High Performance Computing, HPC) o el Internet de las Cosas (Internet of Things, IoT) permiten aumentar la productividad de estos procesos reduciendo su impacto medioambiental y ecosistémico. La investigación desarrollada en la presente tesis doctoral pretende establecer un marco de trabajo donde aprovechar los avances tecnológicos desarrollados en estas disciplinas, es decir, AI, HPC e IoT, para optimizar y reducir el impacto de los procesos industriales más agresivos para el medioambiente. En concreto, esta tesis doctoral se desarrollará en el contexto de agricultura intensiva en invernaderos, un sector de un gran valor estratégico, comercial e incluso humanitario para garantizar el acceso a los alimentos a toda la humanidad, centrándose en tres puntos clave: (1) la generación de técnicas de AI de bajo consumo que puedan ser ejecutados en plataformas con reducidas capacidades de cómputo, tales como dispositivos IoT; (2) la creación de una infraestructura que permite entrenar, desplegar y predecir con técnicas de AI que requieren de grandes capacidades de cómputo en pequeños dispositivos IoT gracias a protocolos de comunicación en tiempo real como MQTT; y (3) el aumento de las capacidades de cómputo y la eficiencia energética de los dispositivos IoT gracias a la virtualización de GPUs remotas mediante rCUDA. Los principales resultados obtenidos en relación a lo expuesto anteriormente demuestran que (1) la intersección entre la AI, HPC e IoT es todavía muy incipiente. Las cargas de cómputo del aprendizaje máquina son cada vez más altas y se diverge cada vez más de los recursos computacionales disponibles en los dispositivos de cómputo más cercanos a la captura de datos, es decir, los dispositivos de Edge Computing. Estas plataformas no son computacionalmente capaces de desarrollar parte de las tareas más exigentes (como, por ejemplo, el entrenamiento de técnicas de AI), limitando el éxito de su aplicación; (2) se puede crear una infraestructura auxiliar que permita desarrollar predicciones en tiempo real en dispositivos IoT, aunque el intercambio de información entre los distintos nodos de la infraestructura conlleva una latencia asumible puesto que es muy reducida; y (3) es posible ampliar las capacidades computacionales y la eficiencia energética de los dispositivos IoT mediante el uso de técnicas de virtualización de GPUs remotas. Estas técnicas aumentan notablemente la eficiencia energética de estos dispositivos ya que se delega las operaciones de mayor carga computacional a los servidores remotos de cómputo. Si bien es cierto, el consumo total de la infraestructura aumenta notablemente a causa del gasto en comunicaciones entre los dispositivos edge y cloud. Para finalizar, destacar que la presente tesis se ha desarrollado en el proyecto retos-colaboración “Desarrollo de infraestructuras IoT de altas prestaciones contra el cambio climático basadas en inteligencia artificial” (GLOBALoT) con referencia RTC2019-007159-5, financiado por el Ministerio de Ciencia e Innovación / Agencia Estatal de Investigación, que tiene un marcado carácter tecnológico y, por tanto, se ha transferido el conocimiento obtenido, desarrollando un prototipo funcional en TRL 3-4 que ha sido desplegado en un entorno real de invernadero ofrecido por uno de los socios del proyecto, la empresa NUTRICONTROL. Los resultados obtenidos muestran un claro interés por esta tecnología, sentando las bases para automatizar y optimizar procesos mediante la Inteligencia Artificial de las Cosas (Artificial Intelligence of Things, AIoT) para aumentar la producción y reducir el impacto medioambiental en invernaderos inteligentes.Ingeniería, Industria y Construcció

Ontwerp en evaluatie van content distributie netwerken voor multimediale streaming diensten.

Traditionele Internetgebaseerde diensten voor het verspreiden van bestanden, zoals Web browsen en het versturen van e-mails, worden aangeboden via één centrale server. Meer recente netwerkdiensten zoals interactieve digitale televisie of video-op-aanvraag vereisen echter hoge kwaliteitsgaranties (QoS), zoals een lage en constante netwerkvertraging, en verbruiken een aanzienlijke hoeveelheid bandbreedte op het netwerk. Architecturen met één centrale server kunnen deze garanties moeilijk bieden en voldoen daarom niet meer aan de hoge eisen van de volgende generatie multimediatoepassingen. In dit onderzoek worden daarom nieuwe netwerkarchitecturen bestudeerd, die een dergelijke dienstkwaliteit kunnen ondersteunen. Zowel peer-to-peer mechanismes, zoals bij het uitwisselen van muziekbestanden tussen eindgebruikers, als servergebaseerde oplossingen, zoals gedistribueerde caches en content distributie netwerken (CDN's), komen aan bod. Afhankelijk van de bestudeerde dienst en de gebruikte netwerktechnologieën en -architectuur, worden gecentraliseerde algoritmen voor netwerkontwerp voorgesteld. Deze algoritmen optimaliseren de plaatsing van de servers of netwerkcaches en bepalen de nodige capaciteit van de servers en netwerklinks. De dynamische plaatsing van de aangeboden bestanden in de verschillende netwerkelementen wordt aangepast aan de heersende staat van het netwerk en aan de variërende aanvraagpatronen van de eindgebruikers. Serverselectie, herroutering van aanvragen en het verspreiden van de belasting over het hele netwerk komen hierbij ook aan bod

Proyecto Docente e Investigador, Trabajo Original de Investigación y Presentación de la Defensa, preparado por Germán Moltó para concursar a la plaza de Catedrático de Universidad, concurso 082/22, plaza 6708, área de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial

Este documento contiene el proyecto docente e investigador del candidato Germán Moltó Martínez presentado como requisito para el concurso de acceso a plazas de Cuerpos Docentes Universitarios. Concretamente, el documento se centra en el concurso para la plaza 6708 de Catedrático de Universidad en el área de Ciencia de la Computación en el Departamento de Sistemas Informáticos y Computación de la Universitat Politécnica de València. La plaza está adscrita a la Escola Técnica Superior d'Enginyeria Informàtica y tiene como perfil las asignaturas "Infraestructuras de Cloud Público" y "Estructuras de Datos y Algoritmos".También se incluye el Historial Académico, Docente e Investigador, así como la presentación usada durante la defensa.Germán Moltó Martínez (2022). Proyecto Docente e Investigador, Trabajo Original de Investigación y Presentación de la Defensa, preparado por Germán Moltó para concursar a la plaza de Catedrático de Universidad, concurso 082/22, plaza 6708, área de Ciencia de la Computación e Inteligencia Artificial. http://hdl.handle.net/10251/18903

A trust framework for peer-to-peer interaction in ad hoc networks

PhDAs a wider public is increasingly adopting mobile devices with diverse applications, the idea of who to trust while on the move becomes a crucial one. The need to find dependable partners to interact is further exacerbated in situations where one finds oneself out of the range of backbone structures such as wireless base stations or cellular networks. One solution is to generate self-started networks, a variant of which is the ad hoc network that promotes peer-to-peer networking. The work in this thesis is aimed at defining a framework for such an ad hoc network that provides ways for participants to distinguish and collaborate with their most trustworthy neighbours. In this framework, entities create the ability to generate trust information by directly observing the behaviour of their peers. Such trust information is also shared in order to assist those entities in situations where prior interactions with their target peers may not have existed. The key novelty points of the framework focus on aggregating the trust evaluation process around the most trustworthy nodes thereby creating a hierarchy of nodes that are distinguished by the class, defined by cluster heads, to which they belong. Furthermore, the impact of such a framework in generating additional overheads for the network is minimised through the use of clusters. By design, the framework also houses a rule-based mechanism to thwart misbehaving behaviour or non-cooperation. Key performance indicators are also defined within this work that allow a framework to be quickly analysed through snapshot data, a concept analogous to those used within financial circles when assessing companies. This is also a novel point that may provide the basis for directly comparing models with different underlying technologies. The end result is a trust framework that fully meets the basic requirements for a sustainable model of trust that can be developed onto an ad hoc network and that provides enhancements in efficiency (using clustering) and trust performance

Towards Data Sharing across Decentralized and Federated IoT Data Analytics Platforms

In the past decade the Internet-of-Things concept has overwhelmingly entered all of the fields where data are produced and processed, thus, resulting in a plethora of IoT platforms, typically cloud-based, that centralize data and services management. In this scenario, the development of IoT services in domains such as smart cities, smart industry, e-health, automotive, are possible only for the owner of the IoT deployments or for ad-hoc business one-to-one collaboration agreements. The realization of "smarter" IoT services or even services that are not viable today envisions a complete data sharing with the usage of multiple data sources from multiple parties and the interconnection with other IoT services. In this context, this work studies several aspects of data sharing focusing on Internet-of-Things. We work towards the hyperconnection of IoT services to analyze data that goes beyond the boundaries of a single IoT system. This thesis presents a data analytics platform that: i) treats data analytics processes as services and decouples their management from the data analytics development; ii) decentralizes the data management and the execution of data analytics services between fog, edge and cloud; iii) federates peers of data analytics platforms managed by multiple parties allowing the design to scale into federation of federations; iv) encompasses intelligent handling of security and data usage control across the federation of decentralized platforms instances to reduce data and service management complexity. The proposed solution is experimentally evaluated in terms of performances and validated against use cases. Further, this work adopts and extends available standards and open sources, after an analysis of their capabilities, fostering an easier acceptance of the proposed framework. We also report efforts to initiate an IoT services ecosystem among 27 cities in Europe and Korea based on a novel methodology. We believe that this thesis open a viable path towards a hyperconnection of IoT data and services, minimizing the human effort to manage it, but leaving the full control of the data and service management to the users' will

XIII Jornadas de ingeniería telemática (JITEL 2017)

Las Jornadas de Ingeniería Telemática (JITEL), organizadas por la Asociación de Telemática (ATEL), constituyen un foro propicio de reunión, debate y divulgación para los grupos que imparten docencia e investigan en temas relacionados con las redes y los servicios telemáticos. Con la organización de este evento se pretende fomentar, por un lado el intercambio de experiencias y resultados, además de la comunicación y cooperación entre los grupos de investigación que trabajan en temas relacionados con la telemática. En paralelo a las tradicionales sesiones que caracterizan los congresos científicos, se desea potenciar actividades más abiertas, que estimulen el intercambio de ideas entre los investigadores experimentados y los noveles, así como la creación de vínculos y puntos de encuentro entre los diferentes grupos o equipos de investigación. Para ello, además de invitar a personas relevantes en los campos correspondientes, se van a incluir sesiones de presentación y debate de las líneas y proyectos activos de los mencionados equiposLloret Mauri, J.; Casares Giner, V. (2018). XIII Jornadas de ingeniería telemática (JITEL 2017). Editorial Universitat Politècnica de València. http://hdl.handle.net/10251/97612EDITORIA

WICC 2017 : XIX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación

Actas del XIX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2017), realizado en el Instituto Tecnológico de Buenos Aires (ITBA), el 27 y 28 de abril de 2017.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Análisis y resolución de los problemas asociados al diseño de sistemas de IOT

Al momento de diseñar un sistema de IoT, sin importar si se parte desde un sistema existente que trabaja de forma offline, o si se desea crear un sistema desde sus inicios, se presentarán los siguientes desafíos: En primer lugar, los sistemas de IoT pueden estar conformados por una amplia variedad de dispositivos, cada uno utilizando diferentes protocolos de comunicación y medios físicos para el establecimiento de la misma. Además, los dispositivos podrían encontrarse en ubicaciones geográficas muy distantes, en las que estén regidos por diferentes sistemas legales, y en las cuales la estructura de costos asociada a la conectividad entre los mismos sea muy diferente. Por otra parte, la selección del hardware asociado a cada dispositivo puede variar dependiendo de los riesgos asociados a la actividad en la que se los involucre; de los costos asociados a la adquisición, instalación y mantenimiento en la región geográfica donde se los despliegue; de los protocolos de comunicación que se deseen utilizar; del nivel de calidad deseada en el desempeño de cada dispositivo; y de otros factores técnicos o comerciales. La selección de las tecnologías de Software a utilizar en cada dispositivo podría depender de factores similares a aquellos mencionados en la selección del hardware. Además de estudiar las necesidades particulares de cada dispositivo, debe analizarse la arquitectura general del sistema de IoT. Esta arquitectura debe contemplar las diferentes formas de conectar a los dispositivos entre sí; las jerarquías de dispositivos; los servidores Web involucrados; los proveedores de servicios que serán contratados; los medios de almacenamiento, procesamiento y publicación de la información; las personas involucradas y los demás componentes internos o externos que interactúan en el sistema. Todas las consideraciones mencionadas previamente deben realizarse dentro de un marco de trabajo que garantice la privacidad y seguridad de la información tratada. Es por ello que en algunas regiones geográficas se han establecido diferentes legislaciones asociadas al tema, las cuales deben ser consideradas desde el comienzo del diseño del sistema de IoT. No obstante, si las reglas establecidas en las legislaciones no fueran lo suficientemente claras o completas (o incluso, inexistentes), pueden tomarse como fundamentos los estándares internacionales sobre privacidad y seguridad de los datos, en hardware y software. En este artículo, se presenta una línea de investigación que aborda el Análisis y Resolución de los Problemas Asociados al Diseño de Sistemas de IoT.Red de Universidades con Carreras en Informátic

XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación - WICC 2018 : Libro de actas

Actas del XX Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación (WICC 2018), realizado en Facultad de Ciencias Exactas y Naturales y Agrimensura de la Universidad Nacional del Nordeste, los dìas 26 y 27 de abril de 2018.Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI