Resultados de búsqueda para People as a Service

Una de las principales características de una ciudad inteligente es la publicación de datos abiertos que monitorizan diferentes aspectos de la misma, desde sistemas de movilidad a niveles de polen. Sin embargo, esta información se ofrece a los ciudadanos de forma gen ?erica y carente de contexto. Sin el concurso de las personas en la generación y recogida de información, no es posible tener en cuenta sus preferencias y necesidades, ni el uso que hacen de los servicios. Para reducir este fenómeno y contextualizar los datos abiertos con información acerca de los ciudadanos, diseñamos anteriormente la arquitectura de referencia People as a Service, que permite recopilar información de los usuarios a partir de sus smartphones. En este trabajo vamos un paso más allá en la implementación de un motor de inferencia para esta arquitectura usando la tecnología de Procesamiento de Eventos Complejos. En particular, recopilamos información de los sensores del smartphone para analizarla, transforma ?ndola en conocimiento sobre los hábitos del usuario. La posterior combinación de este conocimiento con los datos abiertos de la ciudad, permitirá que sus servicios puedan adaptarse a cada persona.

Gracias a los avances y el desarrollo que está experimentando el campo de la Internet de las Cosas (Internet of Things, IoT), cada día hay más dispositivos a los que se llama inteligentes. Estos dispositivos disponen de sensores y además están dotados de conexión ya sea a la red o mediante alguna otra tecnología. Sin embargo, estos dispositivos, a pesar de lo que indique su nombre, precisan de una configuración e interacción con ellos completamente manual y específica. Lo ideal sería aprovechar esos sensores e «inteligencia» para adaptar su comportamiento automáticamente a las necesidades de los usuarios. En este ámbito, proponemos el diseño de una arquitectura de computación móvil «People as a Service», que confiere a los dispositivos móviles (como los smartphones o teléfonos móviles) la capacidad de inferir y compartir un perfil virtual del usuario. Más allá, hemos establecido un método de interacción programática para que el dispositivo móvil, ahora con la información e inteligencia necesarias, ejerza de interfaz con estos dispositivos de IoT configurándolos de forma automática y dinámica. En este trabajo proponemos una primera aproximación para formalizar estas interacciones dinámicas mediante un enfoque basado en espacios de tuplas distribuidos y compartidos, basado en Linda.

El crecimiento del Internet of Things está permitiendo la conexión a la red de muchos dispositivos. La tecnología debería permitir a estos dispositivos adaptarse automáticamente a las necesidades de sus usuarios. Con este propósito, desarrollamos en trabajos anteriores la arquitectura de referencia People as a Service, para crear perfiles virtuales de los usuarios almacenados en sus smartphones. Sin embargo, para la obtención de un perfil completo necesitamos información de contexto, que solo pueden proporcionarnos estos dispositivos del entorno. Nuestro objetivo es desarrollar un framework en el que usuarios y dispositivos conectados se integren de manera transparente y dinámica, permitiendo una actualización programática de los perfiles y el comportamiento de los dispositivos. De esta forma, damos un primer paso hacia un Mundo Programable.

Mobile devices have become increasingly popular in the everyday life of many individuals. By taking an insight into the most common uses of mobile devices we clearly appreciate that accessing internetbased services has grown greatly. This, and the fact that they are extremely personal gadgets has turned them into the main interface used by individuals to express themselves towards the outside world and to receive information from others. As a result of the highly personal use, mobile devices have been granted the potential to become unrivaled devices for building and storing the virtual profiles of their owners. Access to such profiles is of great interest in fields such as governance, health, smart cities, etc. Generating a centralized profile of a user is a task upon which a lot of interest has been put in the field of social mining. Peopleas-a-Service (PeaaS) is a computing model that seeks to establish the foundations upon which technologies that rely on mobile-centric computing models for social purposes should evolve.

People as a Service es un nuevo paradigma de computación centrada en los dispositivos móviles que permite generar perfiles sociológicos de sus due˜nos y proporcionarlos como servicios de forma segura desde los propios dispositivos. Dentro de este paradigma, la Ingeniería del Software Guiada por Búsqueda proporciona aportaciones relevantes en dos áreas. Por una parte, las nuevas arquitecturas software habilitadas por el paradigma de People as a Service, facilitan el desarrollo de un nuevo tipo de aplicaciones móviles en el que los dispositivos sean usados como agentes de un sistema de inteligencia de . Por otra parte, la implementación de este paradigma, con las restricciones impuestas por los sistemas operativos móviles actuales, se enfrenta a una serie de limitaciones que pueden ser abordadas aplicando técnicas de Ingeniería del Software Guiada por Búsqueda. En este trabajo se exploran las posibles aplicaciones de estas técnicas dentro del paradigma de People as a Service y se establecen los próximos pasos a seguir en esta línea.