Rumo a cidades mais inteligentes aproveitando o paradigma Fog Computing

The fog computing term has achieved importance in the last years due to its effect in the latency reduction that the Internet of Things [IoT] applications have. These applications demand real-time (or nearly real-time) responses and they are characterized by low bandwidth consumption; hence, the fog computing is relevant in achieving these requests because part of the processing is done near the end user devices. For this reason, the cloud computing paradigm is not enough for some applications, since nowadays, the instant need of data and the decision-making process leverage –or somehow discover– a new horizon that demands a complementary variable. This article consists on an approach to the fog computing term, together with the requirements analysis for engineering solutions in the IoT field. Also, its impact in the smart cities and other fields plus its main challenges are addressed. We also present a guideline to implement a recommendation system for sightseeing places for tourists based in fog computing embraced in a large smart city project located in Havana.El término fog computing [computación en la niebla o niebla computacional] ha cobrado auge en los últimos años por su incidencia en la disminución de la latencia que tienen las aplicaciones de Internet de las Cosas [IoT, Internet of Things], las cuales demandan respuestas en tiempo real o cercano al real, así como por el menor consumo de ancho de banda que resulta de resolver parte del procesamiento más cerca de los dispositivos del usuario final. Ya no es suficiente el paradigma de la cloud computing [nube computacional]. En el presente,  la necesidad del “dato” y de la toma de decisión al instante impulsan, o de alguna manera descubren, un horizonte nuevo que demanda de una variante complementaria. Este artículo constituye un acercamiento al término fog computing, aparejado con el análisis de su necesidad ante soluciones ingenieriles en el campo de la IoT, su impacto en las ciudades inteligentes y demás campos de acción, y algunos de susprincipales retos. Se ofrece además, una hoja de ruta para implementar un sistema de recomendación de lugares de interés al viajero basado en fog computing, en el marco de un proyecto de ciudades inteligentes en La Habana. O termo fog computing [Computação em neblina ou neblina computacional] ganhou impulso nos últimos anos devido à sua incidência na diminuição da latência que as aplicações da Internet das Coisas [IoT, Internet of Things] têm, as quais demandam respostas em tempo real ou próximo do real, bem como o menor consumo de largura de banda que resulta da resolução de parte do processamento mais próximo dos dispositivos do usuário final. O paradigma da computação em nuvem já não é suficiente. No presente, a necessidade do "dado" e de tomada de decisão instantânea, conduzem, ou de alguma forma descobrem, um novo horizonte que exige uma variante complementar. Este artigo é uma abordagem do conceito de fog computing, juntamente com a análise de sua necessidade de soluções de engenharia no campo da IoT, seu impacto em cidades inteligentes e outros campos de ação e alguns dos seus principais desafios. Ele também oferece um roteiro para implementar um sistema de recomendação de locais de interesse para o viajante com base na fog computing, no âmbito de um projeto de cidades inteligentes em Havana.&nbsp

An experimental study on evolutionary reactive behaviors for mobile robots navigation

Mobile robot's navigation and obstacle avoidance in an unknown and static environment is analyzed in this paper. From the guidance of position sensors, artificial neural network (ANN) based controllers settle the desired trajectory between current and a target point. Evolutionary algorithms were used to choose the best controller. This approach, known as Evolutionary Robotics (ER), commonly resorts to very simple ANN architectures. Although they include temporal processing, most of them do not consider the learned experience in the controller's evolution. Thus, the ER research presented in this article, focuses on the specification and testing of the ANN based controllers implemented when genetic mutations are performed from one generation to another. Discrete-Time Recurrent Neural Networks based controllers were tested, with two variants: plastic neural networks (PNN) and standard feedforward (FFNN) networks. Also the way in which evolution was performed was also analyzed. As a result, controlled mutation do not exhibit major advantages against over the non controlled one, showing that diversity is more powerful than controlled adaptation.Facultad de Informátic

An experimental study on evolutionary reactive behaviors for mobile robots navigation

Mobile robot's navigation and obstacle avoidance in an unknown and static environment is analyzed in this paper. From the guidance of position sensors, artificial neural network (ANN) based controllers settle the desired trajectory between current and a target point. Evolutionary algorithms were used to choose the best controller. This approach, known as Evolutionary Robotics (ER), commonly resorts to very simple ANN architectures. Although they include temporal processing, most of them do not consider the learned experience in the controller's evolution. Thus, the ER research presented in this article, focuses on the specification and testing of the ANN based controllers implemented when genetic mutations are performed from one generation to another. Discrete-Time Recurrent Neural Networks based controllers were tested, with two variants: plastic neural networks (PNN) and standard feedforward (FFNN) networks. Also the way in which evolution was performed was also analyzed. As a result, controlled mutation do not exhibit major advantages against over the non controlled one, showing that diversity is more powerful than controlled adaptation.Facultad de Informátic

Estudio de la adaptación de controladores en robótica evolutiva

Este proyecto consiste en el estudio de la influencia de la adaptación y el aprendizaje (éste último como una variante de la adaptación) sobre el comportamiento de entes artificiales, y cómo el mismo surge o emerge. Para ello, se plantea un estudio dentro del área denominada Robótica Evolutiva, en cuanto a la construcción de controladores neuronales evolutivos genéticamente determinados. Dichos controladores son aplicados a un robot tipo Khepera para llevar a cabo tareas dentro de un entorno no conocido previamente. Principalmente, la pregunta a responder es la siguiente:¿es posible definir mecanismos adaptativos sistemáticos que generen comportamientos emergentes? Además, desde un plano artificial, ¿la experiencia generacional de los controladores que originan un nuevo controlador en el proceso evolutivo, puede influenciar el comportamiento del controlador generado?Eje: Inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Estudio de la adaptación de controladores en robótica evolutiva

Este proyecto consiste en el estudio de la influencia de la adaptación y el aprendizaje (éste último como una variante de la adaptación) sobre el comportamiento de entes artificiales, y cómo el mismo surge o emerge. Para ello, se plantea un estudio dentro del área denominada Robótica Evolutiva, en cuanto a la construcción de controladores neuronales evolutivos genéticamente determinados. Dichos controladores son aplicados a un robot tipo Khepera para llevar a cabo tareas dentro de un entorno no conocido previamente. Principalmente, la pregunta a responder es la siguiente:¿es posible definir mecanismos adaptativos sistemáticos que generen comportamientos emergentes? Además, desde un plano artificial, ¿la experiencia generacional de los controladores que originan un nuevo controlador en el proceso evolutivo, puede influenciar el comportamiento del controlador generado?Eje: Inteligencia artificialRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Comparative metabolomic study of transgenic versus conventional soybean using capillary electrophoresis–time-of-flight mass spectrometry

In this work, capillary electrophoresis–time-of-flight mass spectrometry (CE–TOF-MS) is proposed to identify and quantify the main metabolites found in transgenic soybean and its corresponding non-transgenic parental line both grown under identical conditions. The procedure includes optimization of metabolites extraction, separation by CE, on-line electrospray-TOF-MS analysis and data evaluation. A large number of extraction procedures and background electrolytes are tested in order to obtain a highly reproducible and sensitive analytical methodology. Using this approach, a large number of metabolites were tentatively identified based on the high mass accuracy provided by TOF-MS analyzer, together with the isotopic pattern and expected electrophoretic mobility of these compounds. In general, the same metabolites and in similar amounts were found in the conventional and transgenic variety. However, significant differences were also observed in some specific cases when the conventional variety was compared with its corresponding transgenic line. The selection of these metabolites as possible biomarkers of transgenic soybean is discussed, although a larger number of samples need to be analyzed in order to validate this point. It is concluded that metabolomic procedures based on CE-MS can open new perspectives in the study of transgenic foods in order to corroborate (or not) the equivalence with their conventional counterparts.Peer reviewe

Estudio de una arquitectura modular neuronal para control robótico autónomo

El presente trabajo trata de los problemas relacionados en la construcción de una arquitectura de control robótico mediante redes neuronales. Dicha arquitectura de control es aplicada a un modelo de robot tipo Khepera para llevar a cabo tareas dentro de un ambiente desconocido por el robot. Las tareas que el robot debe llevar a cabo, abarcan desde navegación con obstáculos hasta aprendizaje robótico. La arquitectura propuesta está basada en arquitecturas de redes del tipo perceptrón multicapa (MLP1), las cuales son estructuradas en una organización modular y entrenadas mediante backpropagation (BP). Diferentes trabajos con arquitecturas modulares neuronales, señalan que éste tipo de arquitecturas proveen un control apropiado de robots en tareas vinculadas a detección y evasión de obstáculos, y han sido frecuentemente utilizados en el mundo real.Eje: Sistemas de información y MetaheurísticaRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Estudio experimental sobre comportamientos reactivos - evolutivos en navegación de robots móviles

En este trabajo se analiza la navegación y la evasión de obstáculos para robots móviles en un ambiente no conocido, estático y simulado. A partir de la lectura de los sensores de proximidad, los controladores basados en Redes Neuronales Artificiales (RNA) establecen la trayectoria deseada entre la posición actual y la posición objetivo. Algoritmos Evolutivos son usados en la selección del mejor controlador. Esta metodología de trabajo, es conocida como Robótica Evolutiva (RE), comúnmente utilizando simples arquitecturas de redes neuronales. A pesar de que los controladores desarrollados dentro de RE generalmente presentan procesamiento temporal, la mayoría no considera la experiencia obtenida en el proceso evolutivo del controlador. Por lo tanto, el presente trabajo, se refiere a la especificación y testeo de controladores neuronales, realizando mutaciones genéticas entre generaciones de controladores en base a la experiencia adquirida. Controladores basados en Redes Neuronales de Tiempo Discreto (TRNN) fueron desarrollados con dos variantes: Redes Neuronales Plásticas (PNN) y redes del tipo Feed-Forward (FFNN). Este trabajo demuestra que la mutación controlada no presenta mayores ventajas respecto de la no controlada, mostrando que la diversidad es más poderosa que la adaptación controlada.Eje: VI Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

Estudio experimental sobre comportamientos reactivos - evolutivos en navegación de robots móviles

En este trabajo se analiza la navegación y la evasión de obstáculos para robots móviles en un ambiente no conocido, estático y simulado. A partir de la lectura de los sensores de proximidad, los controladores basados en Redes Neuronales Artificiales (RNA) establecen la trayectoria deseada entre la posición actual y la posición objetivo. Algoritmos Evolutivos son usados en la selección del mejor controlador. Esta metodología de trabajo, es conocida como Robótica Evolutiva (RE), comúnmente utilizando simples arquitecturas de redes neuronales. A pesar de que los controladores desarrollados dentro de RE generalmente presentan procesamiento temporal, la mayoría no considera la experiencia obtenida en el proceso evolutivo del controlador. Por lo tanto, el presente trabajo, se refiere a la especificación y testeo de controladores neuronales, realizando mutaciones genéticas entre generaciones de controladores en base a la experiencia adquirida. Controladores basados en Redes Neuronales de Tiempo Discreto (TRNN) fueron desarrollados con dos variantes: Redes Neuronales Plásticas (PNN) y redes del tipo Feed-Forward (FFNN). Este trabajo demuestra que la mutación controlada no presenta mayores ventajas respecto de la no controlada, mostrando que la diversidad es más poderosa que la adaptación controlada.Eje: VI Workshop de Agentes y Sistemas Inteligentes (WASI)Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI