Using SPL to Develop AAL Systems Based on Self-adaptive Agents

Abstract One of the most important challenges of this decade is the Internet of Things (IoT) that pursues the integration of real-world objects in Internet. One of the key areas of the IoT is the Ambient Assisted Living (AAL) systems, which should be able to react to variable and continuous changes while ensuring their acceptance and adoption by users. This means that AAL systems need to work as self-adaptive systems. The autonomy property inherent to software agents, makes them a suitable choice for developing self-adaptive systems. However, agents lack the mechanisms to deal with the variability present in the IoT domain with regard to devices and network technologies. To overcome this limitation we have already proposed a Software Product Line (SPL) process for the development of self-adaptive agents in the IoT. Here we analyze the challenges that poses the development of self-adaptive AAL systems based on agents. To do so, we focus on the domain and application engineering of the self-adaptation concern of our SPL process. In addition, we provide a validation of our development process for AAL systems.

Detección de rutinas : internet of people. Prueba de concepto

El principal objetivo de Internet of Things (IoT) es integrar las tecnologías informáticas en el quehacer cotidiano de las personas, facilitando su interacción con un entorno de dispositivos interconectados, pero el estado actual del arte hace que dicha interacción esté aún lejos de resultar trivial, precisando de continua intervención del usuario. Como alternativa a esta situación, iniciativas emergentes como la de Internet of People (IoP) pretenden integrar de forma más efectiva el IoT en la vida de las personas. En línea con este propósito, el modelo People as a Service (PeaaS) facilita estas tareas por medio del uso del teléfono móvil como interfaz del usuario con el IoT y haciendo uso del contexto del usuario del mismo. PeaaS permite elaborar un perfil sociológico del usuario, que puede ser explotado por el mismo y servido a terceros de forma segura y controlada. En este trabajo presentamos una aplicación móvil para la supervisión de personas afectadas de alzhéimer mediante el aprendizaje y monitorización de sus rutinas como prueba de concepto del modelo PeaaS, teniendo como resultado una funcionalidad que va mucho más allá de la ofrecida por otros productos similares en este campo, y una tecnología que es base para infinidad de aplicaciones que provoquen el avance hacia IoP.