Tese de doutoramento em Electrónica Industrial (ramo do conhecimento Informática Industrial)The Ubiquitous Computing and Autonomic Computing reached a point of convergence in
which pervasive technology in the environment meets the ability of people to interact with it, making
use of all the possibilities made available by this technology. Ubiquitous computing envisions a
habitat where the abundance of devices, services and applications allows the physical and virtual
worlds to become seamlessly merged. The promise of ubiquitous computing environments is not
feasible unless these systems can effectively "disappear". In order to achieve this goal, they need to
become autonomic, by managing their own evolution and configuration with minimal user
intervention. It is in this context that aspects like self-configuration and self-healing from the
autonomic computing concept were adopted in this project.
The context awareness and the creation of applications which use that context are the core
concern of Ubiquitous Computing Systems and represent the fundamentals for autonomic actions
in this type of systems. Such research raises questions on context acquisition, distribution and
manipulation, as well as on artificial intelligence algorithms that decide autonomic actions in the
environment, having implications in the human interaction with Autonomic Ubiquitous Systems.
The research presented in this thesis concentrates on some of those issues. During this
project it was developed an experimental setup for context acquisition, in an effortless way, of some
activities of a small group of users. This experimental setup was installed in a real home where a
young family, a couple and a small child, were actually living. This experimental setup was mainly
responsible for the control of the light system of the house, by a network of several inter-connected
devices scattered in the home with limited resources. This prototype installation allowed the
validation of the system ability, to capture daily life behaviour patterns of the inhabitants.
The system architecture was designed based on the concept of a high level and a low level
autonomic management system taking from nature the model of the human reflex arc. A reflexive
behaviour is managed at a local level by the small devices, with limited resources, high level
management is responsible for processing and analysis of the events broadcast by the group of
small devices, and run in a centralized mode in a PC. The concept of device information broadcast, to the communication medium, as events was
used as an approach to: inter-connect future systems, monitor correct operation of the system
devices, capture raw data for estimation of context; allow the visualization of system feedback in
user interface devices.
Finally, an algorithm using artificial neural networks in combination with simple statistics was
developed which allowed the house to learn the routines of its inhabitants, making it truly intelligent
by embedding the knowledge about patterns of activities of the users in the devices scattered in the
environment, increasing their comfort and, at same time, leading to more energy efficiency. The
analysis of the data captured, during two complete years, shows that the reduction of power
consumption could be as high as 50%, depending on the profile of the usage of the light.A Computação Ubíqua e a Computação Autónoma atingiram um ponto de convergência no
qual a tecnologia dispersa nos ambientes, juntamente com a capacidade das pessoas interagirem,
permite tirar partido do seu uso para novas potencialidades. A computação ubíqua vislumbra
habitats repletos de dispositivos, serviços e aplicações que permitem a união perfeita do mundo
real com o mundo virtual, mas de uma forma natural. A promessa da criação de tais ambientes de
computação ubíqua não se tornará possível sem que a complexidade destes sistemas
“desapareçam” efectivamente da percepção dos utilizadores. Para que isso seja possível, estes
necessitam de ser autónomos, gerindo a sua própria evolução e configuração com o mínimo de
intervenção do utilizador. É neste contexto que a noção de Sistemas Ubíquos Autónomos
envolvendo as facetas de auto-configuração e auto-reparação derivadas do conceito da computação
autónoma, será usada nesta tese.
A percepção do contexto e a criação de aplicações que o usam são as principais
preocupações na investigação dos Sistemas de Computação Ubíqua, constituindo também a base
para as acções autónomas neste tipo de sistemas. Essa investigação levanta questões sobre a
forma como o contexto é capturado, distribuído e manipulado. Por outro lado, provoca impacto nos
algoritmos de inteligência artificial que efectuam as decisões de acções autónomas no ambiente,
afectando consequentemente a interacção humana com os Sistemas Ubíquos Autónomos.
A investigação apresentada nesta dissertação concentra-se efectivamente em alguns destes
aspectos. Durante a tese foi desenvolvido um sistema experimental com o objectivo de capturar o
contexto, de uma forma perceptível, das actividades de um pequeno grupo de utilizadores. Este
sistema experimental foi instalado numa casa real, onde vive uma jovem família constituída por
uma casal e uma pequena criança. O sistema experimental era responsável por controlar toda a
iluminação eléctrica da casa, através de um conjunto de dispositivos, com recursos limitados,
conectados em rede e espalhados pela casa. A instalação permitiu validar a capacidade do sistema
de capturar os padrões de comportamento quotidiano dos habitantes da casa.
A arquitectura do sistema foi projectada baseando-se no conceito de alto-nível e baixo-nivel
dos sistemas de gestão autónoma, inspirando-se no modelo dos processos que ocorrem num acto reflexo no corpo humano. As acções de reflexo ou acções básicas são geridas pelo baixo-nivel nos
pequenos dispositivos e com recursos limitados, e quanto o gestão de alto-nivel é responsável pelo
processamento e analise dos eventos disponíveis no barramento de dados da rede dos pequenos
dispositivos.
Foi também usado o conceito da difusão (broadcast) da informação, para o barramento de
dados, na forma de eventos para permitir: a interligação com sistema futuros, monitorização do
correcto funcionamento do sistema, captura da informação para posterior determinação do
contexto; e por fim permitir a visualização do estado do sistema na interface com os utilizadores.
Por último, foi desenvolvido um algoritmo usando redes neuronais artificiais e em
combinação com estatística básica que permite aprender, de uma forma autónoma, as rotinas dos
habitantes em casa, conferindo a esta um ambiente inteligente. Desta forma, a casa contém o
conhecimento dos padrões quotidianos dos habitantes, aumentando consequentemente o seu
conforto e ao mesmo tempo, permitindo melhor eficiência energética. As análises dos dados
capturados, durante dois anos completos, mostram que a redução no consumo energético pode
chegar os 50%, dependendo do perfil de uso da iluminação.Fundação para a Ciência e a Tecnologia (FCT)Scholarship number SFRH/BD/8290/2004
