Emergencia ontológica basada en análisis de contexto, como servicio para ambientes inteligentes

Abstract

En los Ambientes Inteligentes (AmI) existen dispositivos inteligentes que interactúan entre sí en el cumplimiento de sus tareas, que necesitan entender su contexto para poder ofrecer servicios adecuados a sus usuarios. Un AmI para aprendizaje en la nube (AmICL) es aquel que facilita la ubicación y uso de servicios educativos disponibles en la nube, que serán puestos a disposición de los usuarios (Profesores y Estudiantes), derivando en una mejora en sus procesos de enseñanza-aprendizaje. Uno de los aspectos fundamentales para su desarrollo, es la consciencia contextual. Este trabajo integra un AmICL basado en Sistema Multi-Agentes, con servicios de Consciencia de Contexto, enriqueciendo el modelo Semántico de AmICL a través de una base de conocimiento ontológica que permite a los agentes de AmICL tomar decisiones adaptadas al momento. Particularmente, a través de procesos de minería ontológica y el uso de meta-ontologías, para hacer emerger modelos ontológicos adecuados al contexto.

Linked data and dialetheic logic for localization-aware applications

“…Also, it analyzes the uncertainty in the context; iv) Context distribution (Se4): it is responsible for delivering the context to the users; v) Context verification (Se5): It is responsible for detecting inconsistencies in the context and resolve them; vi) Context Security (Se6): it is responsible for the security of the information about the context (privacy and data integrity); vii) Context Service Manager (Se7): it is an orchestrator of the services of CARMiCLOC. For more details about CARMiCLOC, see [1,7].…”

“…fof (6, axiom, user(usuario) ). fof (7,axiom,locatedIn(usuario,ubicacionCercana) ). fof (8,axiom,starts(concierto,horaDelConcierto) ).…”

“…They provide services depending on the location. In general, CAAs models the context, typically using ontologies [2,7], to represent the most important characteristics of the environment: users, activities, devices, etc.…”

Fog computing for the integration of agents and web services in an autonomic reflexive middleware

“…1). Each element of this architecture provides essential features to the middleware, enabling the ubiquity, the context awareness, the ontological emergence, smart decisions, fog and cloud computing, among others things (refer to [3], [4], [21] for more details). In general, the layers of MiSCi are:…”

“…classrooms [1]- [3]. This Reflective Middleware allows managing an Intelligent Learning Environment (IE).…”