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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    TRANSACT: Towards safe and secure distributed cyber-physical systems
    Gómez, Abel; Alfonso, Iván; Coronel, Javier; Esclapez, María Deseada; Ferrer, Javier. Actas de las XXVI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2022), 2022-09-05.
    Cyber-physical systems (CPS) are all around us, but due to today's technical limitations and the possibility of human error, we cannot yet tap into their full potential. The EU-funded TRANSACT project aims to develop a universal distributed solution architecture for the transformation of safety-critical CPS from local, stand-alone systems into safe and secure distributed solutions. To that end, TRANSACT will research distributed reference architectures for safety-critical CPS that rely on edge and cloud computing, ensuring that performance, safety, security, and data privacy are guaranteed. Furthermore, by integrating AI services into distributed CPS, TRANSACT will enable the fast development of innovative value-based services and business models.
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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.