Innovación y Colaboración: Dr. Costa Junior en el Ciclo de VisitasInternacionales de ITiSB

La cuarta charla llevada a cabo el 23 de noviembre estuvo a cargo del Dr. Evilasio Costa Junior, quien presentó un trabajo realizado en conjunto a su directora de tesis doctoral, Dra.
Rossana Andrade. La sesión generó un gran interés de la audiencia, que se mantuvo siempre atenta y realizó minuciosas preguntas al término.

El Dr. Evilasio Costa Junior vino desde Brasil a Chile para vivir la experiencia de colaboración en el Instituto de Tecnología para la innovación en Salud y Bienestar

(ITiSB) donde no solo presentó en la Sede Viña del Mar de UNAB frente a estudiantes, académicos y profesionales, sino también estuvo alrededor de dos semanas asistiendo a las instalaciones de ITiSB para trabajar junto a nuestros investigadores.

El Dr. Costa Junior es profesor en Ciencias de la Computación en la Universidad Estatal de Ceará y es doctor en Ciencias de la computación en la misma universidad, centrado en el área de ingeniería de Software. Sus temas de especialización incluyen: ingeniería de software, agentes inteligentes, sistemas autoadaptativos basados en servicios,

ciclo de adaptación y framework.

El doctor y profesor comentó que fue la directora de ITiSB, Carla Taramasco, quien lo invitó a realizar esta pasantía y la destacó como una experiencia valiosa e importante para su carrera, agregó que “esta visita puede fortalecer la colaboración a través de futuros proyectos entre ITiSB y el laboratorio de investigación GREat, al que pertenezco”.

La conexión entre los investigadores nace en el 2017 cuando la directora de tesis del ponente, la Dra. Rossana Figueroa, quien además es directora fundadora del Grupo de Investigación GREat, se asoció con la Dra. Carla Taramasco en un proyecto que involucra a investigadores de distintos países como es Stick-AmSud y tiempo después, la Dra. Taramasco fue invitada a formar parte del comité de evaluación de doctorado del Dr. Costa Junior.

Durante su estadía en Chile, el Dr. Evilasio conversó con nosotros y dio más detalles de su presentación “Internet of Health Things Solutions for Elderly”, además de dar a conocer más a fondo el proceso de desarrollo que propuso en su tesis doctoral, MOTION.

¿Podrías proporcionar una visión general del proceso de desarrollo de aplicaciones IoT autoadaptativas basadas en patrones de movimiento?

El proceso de desarrollo que propuse en mi doctorado, titulado MOTION, tiene como objetivo ayudar a los desarrolladores a construir aplicaciones autoadaptativas de Internet de las Cosas en Salud que utilizan patrones de movimiento. Este proceso de desarrollo extiende un modelo de desarrollo de software orientado a la reutilización, y define diez actividades divididas en dos momentos: el tiempo de diseño y el tiempo de ejecución.

Durante el tiempo de diseño, se definen los estados de salud que el software monitorizará, los sensores que deben usarse y los patrones de movimiento que se verificarán en función de estos sensores. Luego, se recopilan los requisitos, se seleccionan los componentes que pueden reutilizarse y se definen las reglas de adaptación para utilizarlos, se diseña el sistema con reutilización, implementación, integración, validación y verificación del sistema.

Durante la ejecución, el sistema puede evolucionar con la adición de nuevas versiones o adaptaciones, y cada  vez que ocurre una adaptación automática del sistema, debe someterse a una nueva validación y verificación para garantizar que se mantenga la coherencia de los requisitos del sistema. Cabe destacar que, durante el tiempo de diseño, las actividades pueden desarrollarse tanto en un modelo en cascada como de manera iterativa, lo que permite el uso de diferentes metodologías en conjunto con el proceso MOTION.

 

¿Cuáles son las principales aplicaciones?

El proceso MOTION fue diseñado para ayudar en el desarrollo de aplicaciones autoadaptativas de Internet de las Cosas en Salud en general. Sin embargo, las primeras pruebas de uso de MOTION, se centraron en aplicaciones móviles que utilizan sensores en teléfonos y relojes inteligentes.

¿Cuáles consideras los desafíos en el desarrollo de aplicaciones IoT

autoadaptativas basadas en patrones de movimiento?

Creo que los tres desafíos principales están relacionados con la interoperabilidad, ya que estas aplicaciones deben lidiar con muchos dispositivos y sensores diferentes, con diferentes niveles de calidad en la recopilación de datos, la seguridad y la privacidad, ya que los datos con los que trabaja esta aplicación son muy sensibles, y cómo relacionar los datos recopilados de los sensores con diferentes situaciones de salud. Otro desafío es diseñar buenas reglas de adaptación que cubran los principales cambios de contexto que pueden afectar la aplicación.

¿Podrías dar ejemplos de aplicaciones prácticas donde la adaptación automática a patrones de movimiento ha demostrado ser beneficiosa?

Una aplicación en un dispositivo móvil que detecta eventos riesgosos, como caídas, basándose en datos de un sensor de acelerómetro. Este dispositivo puede tener una limitación de batería que debe considerarse, el sistema debe adaptarse para simplificar sus funciones y ahorrar batería cuando el nivel está bajo, por ejemplo, desactivando una función de video que pueda tener.

Otro ejemplo sería una aplicación para detectar la nicturia utilizando un sensor de posicionamiento y temperatura en el baño que, al enviar los datos recopilados al servidor, utiliza una conexión 5G por defecto, pero puede adaptarse para usar una conexión Wifi si la red 5G está congestionada.

 

Finalmente, el Dr. Evilasio Costa Junior deja abierta la invitación a quienes quieran

hablar, discutir y/o colaborar con él en nuevas investigaciones. Si deseas hacerlo

puedes solicitar su correo con nosotros.