Autor:
Gómez, Abel

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Apellidos
Gómez
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Abel
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Universitat Oberta de Catalunya, Spain
Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas, Universidad de Zaragoza, Spain
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Autor: Cabot Sagrera, Jordi ×

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    Una Aproximación Basada en Modelos para la Definición de Arquitecturas Asíncronas
    Gómez, Abel; Fernandez de Larrea, Iker; Iglesias-Urkia, Markel; Lopez-Davalillo, Beatriz; Urbieta, Aitor; Cabot Sagrera, Jordi. Actas de las XXIV Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2019), 2019-09-02.
    En la nueva era del Internet de las cosas (IoT), nuestros objetos cotidianos se han convertido en los llamados sistemas ciberfísicos (CPS). El uso y despliegue de los CPS ha calado especialmente en la industria, dando lugar a la llamada Industria 4.0 o IoT Industrial (IIoT). Típicamente, las arquitecturas IIoT son distribuidas y asíncronas, estando la comunicación guiada por eventos como por ejemplo la publicación (y correspondiente suscripción) a mensajes. No obstante, las mejoras en escalabilidad y tolerancia al cambio de estas arquitecturas tienen sus desventajas, y es fácil que el conocimiento sobre los mensajes y su categorización (topics) se diluya entre los elementos de la arquitectura, dando lugar a problemas de interoperabilidad entre los agentes implicados. En este artículo, presentamos nuestra propuesta para automatizar el diseño e implementación de estas arquitecturas mediante técnicas basadas en modelos. Para ello nos apoyamos en AsyncAPI, una propuesta para la especificación de API dirigidas por mensajes.
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    The MegaM@Rt2 ECSEL Project: MegaModelling at Runtime — Scalable Model-based Framework for Continuous Development and Runtime Validation of Complex Systems
    Gómez, Abel; Ávila-García, Orlando; Cabot Sagrera, Jordi; Juárez, José Ramón; Urbieta, Aitor; Villar, Eugenio. Actas de las XXIII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2018), 2018-09-17.
    A major challenge for the European electronic components and systems (ECS) industry is to increase productivity and reduce costs while ensuring safety and quality. Model-Driven Engineering (MDE) principles have already shown valuable capabilities for the development of ECSs but still need to scale to support real-world scenarios implied by the full deployment and use of complex electronic systems, such as Cyber-Physical Systems, and real-time systems. Moreover, maintaining efficient traceability, integration and communication between fundamental stages of the development lifecycle (i.e., design time and runtime) is another challenge to the scalability of MDE tools and techniques. This paper presents "MegaModelling at runtime -- Scalable model-based framework for continuous development and runtime validation of complex systems" (MegaM@Rt2), an ECSEL--JU project whose main goal is to address the above mentioned challenges. Driven by both large and small industrial enterprises, with the support of research partners and technology providers, MegaM@Rt2 aims to deliver a framework of tools and methods for: (i) system engineering/design and continuous development,(ii) related runtime analysis, and (iii) global model and traceability management.
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    Hacia la (semi)automatización en la Industria 4.0 mediante UML y AsyncAPI
    Gómez, Abel; Cabot Sagrera, Jordi; Pi, Xavier. Actas de las XXVI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2022), 2022-09-05.
    El uso y despliegue de los llamados sistemas ciberfísicos ha calado profundamente en la industria, dando lugar a la Industria 4.0. Típicamente, las arquitecturas de la Industria 4.0 muestran un acoplamiento muy bajo entre sus componentes, siendo distribuidas, asíncronas, y guiándose la comunicación por eventos. Estas características, diferentes de las de arquitecturas que hasta ahora eran el foco de las técnicas de modelado, conllevan la necesidad de dotar a la Industria 4.0 de nuevos lenguajes y herramientas que permitan un desarrollo más eficiente y preciso. En este artículo, proponemos el uso de UML para el modelado de este tipo de arquitecturas y una serie de transformaciones que permiten automatizar su procesamiento. Más concretamente, presentamos un perfil UML para la Industria 4.0, as+AO0 como una transformación de modelos capaz de generar una descripción abstracta ---empleando la especificación AsyncAPI--- de las interfaces de programación que subyacen a la arquitectura. A partir de dicha descripción abstracta en AsyncAPI, generamos el código que dan soporte a dichas interfaces de forma automática.
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    Un lenguaje para definir datasets para machine learning
    Giner-Miguelez, Joan; Gómez, Abel; Cabot Sagrera, Jordi. Actas de las XXVI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2022), 2022-09-05.
    Recientes estudios han reportado efectos indeseados y nocivos en modelos de machine learning (ML), en gran parte causados por problemas o limitaciones en los datasets usados para entrenarlos. Esta situación ha despertado el interés dentro de la comunidad de ML para mejorar los procesos de creación y compartición de datasets. Sin embargo, hasta la fecha, las propuestas para estandarizar la descripción y formalización de los mismos se basan en guías generales en texto natural y que, como tales, presentan limitaciones (precisión, ambig+APw-edad, etc.) y son difíciles de aplicar de una forma (semi)automatizada. En este trabajo proponemos un lenguaje específico de dominio para describir datasets basado en las propuestas mencionadas. Este lenguaje contribuye a estandarizar los procesos de descripción de los datasets, y pretende ser la base para aplicaciones de formalización, búsqueda y comparación de estos. Finalmente, presentamos la implementación de este lenguaje en forma de plug-in para Visual Studio Code.