Mejoran servicios de geolocalización para el internet de las cosas

Con sistemas cognitivos dinámicos, dispositivos móviles detectan hábitos de movilidad para reducir consumo energético; la investigación fue ganadora del Premio Arturo Rosenblueth 2019

Ciudad de México, 18 de noviembre de 2019.- El concepto de Internet de las Cosas es un nuevo paradigma tecnológico en el que diversos objetos (sensores y actuadores) están conectados entre sí para intercambiar información recolectada de su entorno, a fin de ofrecer nuevos y mejores servicios, como es el caso de las casas inteligentes o los automóviles autónomos.

Este concepto representa importantes retos de forma inmediata debido a las restricciones de energía comunes en este tipo de dispositivos. Es en este campo donde el trabajo de investigación doctoral de Rafael Pérez Torres, realizado en el Cinvestav Unidad Tamaulipas mejoró la eficiencia energética de los dispositivos de Internet de las Cosas.

Dicho trabajo, dirigido por los investigadores César Torres Huitzil e Hiram Galeana Zapién, fue reconocido con el Premio Arturo Rosenblueth 2019, en el área de Tecnología y Ciencias de la Ingeniería, el cual es la mayor distinción que otorga el Cinvestav a sus egresados.

La investigación de Rafael Pérez Torres propone una novedosa solución basada en sistemas cognitivos dinámicos que permite dotar al smartphone con capacidades de aprendizaje, memoria y toma de decisiones de forma autónoma sin necesidad de comunicación alguna con un servicio de cómputo en la nube.

Una de las características de la plataforma propuesta está basada en el uso de los sistemas cognitivos dinámicos, los cuales tienen la capacidad de mantener una memoria y utilizarla para la toma de decisiones por parte de los dispositivos.

La plataforma móvil propuesta constituye uno de los pocos trabajos de investigación que ha implementado el concepto de sistemas cognitivos dinámicos en dispositivos de Internet de las Cosas. De acuerdo al grupo de investigadores, la plataforma es capaz de identificar y aprender eventos relevantes de la movilidad del usuario.

Asimismo, la información aprendida le permite tomar decisiones sin intervención alguna por parte del usuario o servicio externo para ahorrar energía.

Esto significa que en el caso de aplicaciones basadas en ubicación en smartphones, donde el dispositivo puede recolectar datos de ubicación del usuario, la solución es capaz de detectar y guardar en memoria los lugares que visita, y a partir de ello hacer estimaciones y prediccciones de los hábitos de movilidad (lugares frecuentados, tiempos de permanencia, llegadas y salidas, etc.). A su vez, esto le permite identificar cuándo encender y apagar el sistema de localización GPS para ahorrar energía sin detrimento de la precisión del seguimiento de ubicación.

Bajo el paradigma de los sistemas cognitivos dinámicos, el smartphone es habilitado con un ciclo de percepción-acción. En el caso de la percepción, el dispositivo identifica las entradas y salidas de un punto, y a partir de un análisis de la secuencia de estos eventos, es capaz de detectar los patrones de movilidad del usuario (hacia dónde se dirige o cuánto tiempo permanecerá en un determinado sitio).

En cuanto a la etapa de acción, la información que el dispositivo crea a partir de su interacción con el entorno es utilizada para ajustar la frecuencia de muestreo del GPS. Por ejemplo, cuando el usuario entra a un punto de interés, el sistema cognitivo dinámico estima el tiempo de salida basado en la información aprendida; luego, utilizando una política de muestreo se ajusta la frecuencia de muestreo del GPS, lo que redunda en una reducción en el consumo de energía.

Así, el caudal de información que se produce a partir de la interacción del usuario con sus puntos de interés habilita en el dispositivo un mayor grado de conciencia sobre la movilidad del individuo. Esos datos se utilizan por el sistema cognitivo dinámico con la intención de reducir el consumo de energía, sin producir una degradación considerable en el seguimiento del usuario.

De esta forma, los dispositivos habilitados con un GPS y conectados al Internet de las Cosas podrían verse beneficiados con el sistema propuesto por los investigadores del Cinvestav Unidad Tamaulipas, al poder derivar información de alto nivel de forma autónoma.

La tecnología obtenida con este trabajo ha resultado en diversas publicaciones científicas y en una solicitud de patente ante el Instituto Mexicano para la Propiedad Industrial, pero lo más importante es que ha representado la primera ocasión en que un egresado del Cinvestav Unidad Tamaulipas es acreedor al Premio Arturo Rosenblueth.
Por ahora, Rafael Pérez Torres realiza una estancia postdoctoral en la Universidad College Cork, de Irlanda, donde también trabaja con características de aprendizaje y explotación de información, pero ahora en servicios de almacenamiento en entornos de Multi-Access Edge Computing (MEC), continuando así con la línea de investigación iniciada durante su posgrado en el Cinvestav a fin de mejorar las características de autonomía e inteligencia de dispositivos interconectados.