Región de Murcia
Fundación Séneca
FSE

Análisis y Diseño de soluciones para despliegue de nodos de Internet de la Cosas activos (ACTIVE things)

Nace en (Murcia) en 1997. En 2019 obtiene el grado en Ingeniería Informatica por la Universidad de Murcia. A continuación cursa el master Universitario en Nuevas Tecnologías en Informática en la Universidad de Murcia obteniendo el título de máster en el año 2020. En el año 2021 obtiene una beca de la Fundación Séneca para realizar la tesis doctoral en la Universidad de Murcia.

Resumen de tesis

El concepto de Internet de las cosas (IoT) supone la unión de objetos físicos a la red para que pueda lograr un mayor valor y servicio a través del intercambio de datos en la infraestructura actual de Internet. Se basa en la idea de conectar la gran variedad de “cosas” u “objetos” que nos rodea a internet para que entre ellos sean capaces de interactuar y cooperar juntos con el fin de alcanzar un objetivo común.  Algunos ejemplos de aplicaciones IoT punteras son las “Smart cities”, los sistemas de monitorización de salud y casas domóticas.

Actualmente este tipo de sistemas están evolucionando y mejorando sus capacidades. Como ejemplo, se puede contrastar la tendencia existente a que todos los dispositivos, sensores, en definitiva, cada uno de los elementos que pertenecen a la red IoT, tengan que estar conectado a Internet. De esta forma, todos ellos serán capaces de transmitir datos, imágenes, sonidos o cualquier información que hayan podido recoger según la tarea para la cual hayan sido configurados.

Teniendo en cuenta este contexto surge la necesidad de intentar mejorar las capacidades de las redes IoT mediante el uso de técnicas de inteligencia artificial o de nodos Edge. Con esto se pretende cambiar de un modelo “pasivo” de funcionamiento a uno “activo”, en el cual se delega el procesamiento a los puntos más cercanos a los dispositivos (nodos Fog/Edge) con la intención de que los mismo participen de forma colaborativa y cercana a los usuarios. Gracias a este enfoque se logra optimizar la red, agilizar el flujo de tráfico y mejorar la semántica de la información.


Para hacer frente a estas necesidades se requiere definir adecuadamente modelos de programación y de despliegue que tengan en cuenta la componente distribuida y heterogénea de los dispositivos que forman estos sistemas.

Esta tesis tiene como objetivo proponer una solución de despliegue de dispositivos IoT activos para Edge Computing.

Área de conocimiento

Ciencias de la computación y tecnología informática

Grupo de investigación

Sistemas Inteligentes y Telemática (E096-02)
Director: Antonio Fernando Skarmeta Gómez

Programa de doctorado

Doctorado en Informática

Período de Actividad

01/03/2021

Estado de tesis

En desarrollo

Principales indicadores de producción científico/tecnológicos

•    Articulo científico: Architecture for Orchestrating Dynamic DNN-Powered Image Processing Tasks in Edge and Cloud Devices. Gonzalez-Gil, Pedro & Robles Enciso, Alberto & Martinez, Juan & Skarmeta, Antonio. (2021).  IEEE Access. PP. 1-1. 10.1109/ACCESS.2021.3101306.
•    Articulo de congreso: Task offloading in Computing Continuum using collaborative reinforcement learning – Alberto Robles-Enciso & Antonio F. Skarmeta - 2022 Global Internet of Things Summit (GIoTS) - Workshop on Distributed Intelligence in the Computing Continuum
•    Articulo cientifico: A multi-layer guided reinforcement learning-based tasks offloading in edge computing – Alberto Robles-Enciso & Antonio F. Skarmeta – Computer Networks  ISSN 1389-1286
•    Articulo de congreso: Multi-agent reinforcement learning-based energy orchestrator for cyber-physical systems – Alberto Robles-Enciso & Ricardo Robles-Enciso & Antonio F. Skarmeta – 2023 AlgoCloud
•    Articulo cientifico: Sim-PowerCS: An extensible and simplified open-source energy simulator – Alberto Robles-Enciso, Ricardo Robles-Enciso, Antonio F Skarmeta– SoftwareX ISSN 2352-7110, 2023

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