Resumen:
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[ES] Gracias a las investigaciones y al desarrollo en los campos de la inteligencia artificial y del
aprendizaje automático, existen servicios automatizados que nos ayudan en las actividades de
la vida cotidiana mediante ...[+]
[ES] Gracias a las investigaciones y al desarrollo en los campos de la inteligencia artificial y del
aprendizaje automático, existen servicios automatizados que nos ayudan en las actividades de
la vida cotidiana mediante el análisis de conjuntos de datos. Tal es su auge que hasta en nuestros
hogares existen dispositivos que incorporan estos mecanismos, sin embargo estos sistemas
requieren de un entrenamiento con conjuntos de datos de grandes volúmenes. Para su
generación destacan dos posibilidades, la recopilación mediante sensores en un entorno real y la
obtención de datos con herramientas de simulación.
Tomando como base la segunda aproximación para la generación de conjuntos de datos,
nace el propósito del presente trabajo, analizar y ampliar un simulador de casas inteligentes,
específicamente OpenSHS. La extensión se basa en la incorporación de mecanismos humanosistema, de los cuales se incluyen la creación de una interfaz gráfica de usuario para la selección
de las diferentes herramientas del simulador, la adición de un entorno simulado, la integración
de un asistente virtual, una pizarra para mostrar mensajes de otros dispositivos y un mapa
interactivo que representa la vista frontal de la casa.
Por último, para que el resultado del trabajo tenga un mayor impacto se genera una versión
distribuible para windows y linux, y se procede a solicitar la adición de los cambios al
repositorio original de OpenSHS con el propósito de que los colaboradores puedan mejorar el
simulador e integrar los avances.
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[EN] Thanks to the research and development in the fields of artificial intelligence and machine
learning, there are automated services that help us in the activities of daily living by analyzing
data sets. Such is its ...[+]
[EN] Thanks to the research and development in the fields of artificial intelligence and machine
learning, there are automated services that help us in the activities of daily living by analyzing
data sets. Such is its popularity that even in our homes there are devices that incorporate these
mechanisms, however these systems require training with large volume data sets. For its
generation, two possibilities stand out, the collection of data by sensors in a real environment
and the collection of data with simulation tools.
The purpose of this work is based on the second approach: the generation of data sets,
analyzing and improving a smart home simulator, specifically OpenSHS. The improvement is
based on the incorporation of human-system mechanisms, which include the creation of a
graphical user interface for the selection of different simulator tools, the addition of a simulated
environment, the integration of a virtual assistant, a whiteboard to display messages from other
devices and an interactive map that represents the front view of the house.
Finally, in order to make the results of the work have a greater impact, a distributable version
is generated for windows and linux, and the addition of the changes to the original OpenSHS
repository is requested so that collaborators can improve it and integrate the advances.
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