Autor:
Cabot Sagrera, Jordi

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Fecha de nacimiento

Proyectos de investigación

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Puesto de trabajo

Apellidos

Cabot Sagrera

Nombre de pila

Jordi

Nombre

Nombres alternativos

Cabot, Jordi

Afiliaciones conocidas

ICREA, Spain
ICREA-UOC, Spain
Universitat Oberta de Catalunya (Barcelona), Spain
ICREA - UOC (Internet interdisciplinary institute)
ICREA - UOC (Internet interdisciplinary institute), Spain
Universitat Oberta de Catalunya
Luxembourg Institute of Science and Technology (LIST), Luxembourg
Luxembourg Institute of Science and Technology, Spain
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Resultados de la búsqueda

Mostrando 1 - 8 de 8
  • Artículo
    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.
  • Artículo
    Optimización de la Generación de Chatbots Mediante Técnicas de Líneas de Producto
    Zamudio, José A.; Cabot Sagrera, Jordi; Benavides Cuevas, David Felipe. Actas de las XXVII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2023), 2023-09-12.
    Los chatbots son herramientas cada vez más populares en numerosos sectores debido a su capacidad para automatizar las interacciones con los clientes y disminuir la carga de trabajo. Sin embargo, en la actualidad no existe una forma práctica de reutilizar la información de dominio para agilizar el desarrollo de chatbots. Para abordar este problema, en este artículo presentamos una solución para optimizar la generación de chatbots mediante la reutilización de artefactos de dominio y la aplicación de técnicas de ingeniería de línea de producto. Para ello, proponemos una herramienta que permite reutilizar fácilmente la información más relevante en el dominio, como las intenciones del usuario, los agentes de procesamiento del lenguaje natural y otras características descritas en el artículo para integrarlos en los chatbots.
  • Artículo
    Modelado de Sistemas IoT para la Industria en Minería Subterránea de Carbón
    Alfonso, Iván; Garcés, Kelly; Castro, Harold; Cabot Sagrera, Jordi. Actas de las XXVI Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2022), 2022-09-05.
    El Internet de las Cosas (IoT) ha crecido rápidamente durante los últimos años transformando varios sectores industriales. La minera es una de las industrias que busca aprovechar el IoT implementando sistemas para optimizar los procesos de extracción de minerales. Sin embargo, existen retos de diseño, despliegue y operación de estos sistemas debido a la complejidad de las arquitecturas multicapa implementadas y a los cambios inesperados del ambiente dinámico que pueden afectar el funcionamiento. Por lo tanto, proponemos un lenguaje de dominio específico (DSL) para definir la estructura de las minas subterráneas de carbón, el sistema IoT multicapa y sus reglas de adaptación. El DSL fue implementado usando la plataforma MPS junto con un generador de código de los manifiestos para el despliegue con Kubernetes.
  • Artículo
    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.
  • Artículo
    Transformaciones de Datos con Machine Learning
    Burgueño, Lola; Cabot Sagrera, Jordi; Gérard, Sébastien. Actas de las XXIV Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2019), 2019-09-02.
    Una de las tareas más comunes que los ingenieros tienen que llevar a cabo y que consumen más tiempo es la transformación de datos. Proponemos usar los avances en Inteligencia Artificial (IA), y en particular, en el área de Machine Learning (ML), para abordar este problema. Para ello, definimos una arquitectura que es capaz de inferir las transformaciones de datos a partir de un conjunto de pares de datos entrada-salida. Una vez que nuestro sistema haya aprendido cómo los datos de entrada se relacionan con los de salida, podrá realizar la traducción de nuevos datos de entrada automáticamente.
  • Artículo
    Una propuesta para componer APIs orientadas a datos
    Ed-Douibi, Hamza; Cánovas Izquierdo, Javier Luis; Cabot Sagrera, Jordi. Actas de las XXIII Jornadas de Ingeniería del Software y Bases de Datos (JISBD 2018), 2018-09-17.
    En los últimos años un gran número de compañías y entidades públicas han liberado sus datos vía APIs REST. Esto ha provocado un incremento en el número de APIs REST, motivando la creación de mashups para combinar y reutilizar datos provenientes de diferentes fuentes. Sin embargo, la creación de este tipo de aplicaciones es tediosa y propensa a errores ya que hay que invertir un gran esfuerzo en analizar y explicitar el modelo de datos de cada API, definir una estrategia de composición y, finalmente, implementar la aplicación de tipo mashup. En este artículo presentamos una propuesta para la composición de APIs REST orientadas a datos. Dado un conjunto de APIs REST iniciales, nuestra propuesta es capaz de descubrir su modelo de datos, crear un modelo de datos global y publicarlo como una API REST.
  • Artículo
    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.
  • Artículo
    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.