Towards more reliable and efficient inteligents environmentsuncertainty, vagueness and reasoning distribution

Abstract

El objetivo de los entornos inteligentes y los sistemas sensibles al contexto es mejorar la vida diaria de los usuarios haciéndose cargo de las actividades que se puedan automatizar de manera transparente, siendo completamente invisibles para el usuario. Para conseguir esto se deben alcanzar tres objetivos: a) las reacciones a los cambios en el contexto deben de ser lo más exactas posibles, b) las reacciones deben llevarse a cabo en un tiempo prudencial y c) los dispositivos computacionales deben de desaparecer en el entorno, convirtiéndose en invisibles. Estos objetivos pueden ser difíciles de alcanzar en ciertos casos. Para que las adaptaciones se lleven a cabo de manera exacta y eficiente, el modelo de contexto debe de ser lo más cercano posible a la realidad. Este modelo debe de proveer la expresividad necesaria para conseguir una inferencia más precisa y para adaptarse mejor a las necesidades de los usuarios. Por otro lado, conseguir reacciones rápidas y que los dispositivos estén integrados en el entorno son objetivos enfrentados. Integrar las capacidades computacionales en el entorno suele resultar en dispositivos más limitados, lo que a su vez acarrea mayores tiempos de inferencia. Esta tesis hace frente a estos problemas. Para crear un mejor modelo de contexto, se propone un nuevo mecanismo de razonamiento que integre la inferencia semántica con incertidumbre y vaguedad. Esto permitirá conseguir una mayor expresividad a la hora de modelar el contexto e incluirá además un mecanismo de fusión de datos que integrará las diferentes medidas en una visión global del entorno. Además se creará una estructura distribuida de razonamiento que permitirá alcanzar conclusiones en un menor tiempo y de manera más eficiente.