Un equipo de investigadores de la Universidad de Cádiz (UCA) ha desarrollado un nuevo sistema tecnológico destinado a mejorar la forma en que hogares y entornos inteligentes reaccionan ante lo que ocurre en tiempo real. El trabajo, realizado en colaboración con el profesor Cesare Pautasso de la Universidad de la Suiza Italiana, plantea una solución que permite interpretar los datos de sensores de forma más eficaz y activar respuestas automáticas más claras y adaptables.
La investigación ha sido publicada en la revista científica Internet of Things y presenta el marco tecnológico BPSmart-CARE, diseñado para optimizar el funcionamiento de los entornos inteligentes. Este tipo de sistemas, cada vez más presentes en viviendas, edificios, ciudades o entornos industriales, funcionan mediante redes de dispositivos conectados —sensores y equipos— que recopilan información de manera constante, desde movimientos o apertura de puertas hasta consumo energético o condiciones ambientales.
El principal reto de estos sistemas, conocidos como parte del Internet de las Cosas, es transformar grandes volúmenes de datos en decisiones útiles y comprensibles. Para ello, el nuevo modelo integra dos enfoques de software complementarios. Por un lado, utiliza el procesamiento de eventos complejos, capaz de detectar patrones en datos que llegan en tiempo real, como una secuencia de señales de sensores que podría indicar un problema. Por otro, incorpora el modelado de procesos, que permite definir de forma clara qué pasos debe seguir el sistema una vez detectada una situación y qué acciones debe ejecutar. Al combinar ambos métodos, el sistema consigue que la lógica de funcionamiento sea más fácil de entender, mantener y adaptar cuando cambian las condiciones.
Uno de los ejemplos que recoge la investigación está centrado en la asistencia a personas mayores en el hogar. El sistema puede analizar señales de distintos sensores para interpretar una actividad cotidiana, como salir a tirar la basura y regresar a casa. Si la persona no vuelve en el tiempo previsto, el sistema puede generar una alerta y seleccionar automáticamente la respuesta más adecuada según el contexto, ajustando incluso el tiempo de espera si cambian circunstancias relevantes. El estudio también evaluó la utilidad del modelo para el desarrollo de software. En pruebas prácticas, los grupos que utilizaron el modelado de procesos obtuvieron mejores resultados al implementar los patrones, con mayor eficacia y eficiencia que quienes trabajaron sin esta herramienta.
El artículo está firmado por Adrián Bazán-Muñoz, Guadalupe Ortiz y Alfonso García-de-Prado, de la Universidad de Cádiz, junto a Cesare Pautasso, de la Universidad de la Suiza Italiana.