Los hogares aún pueden ser más inteligentes con sensores sensibles a la semántica

El objetivo de las casas inteligentes es servir de ayuda a las personas que las habitan. Así de simple y, a la vez, así de complicado. Las aplicaciones para la vida diaria asistidas por el entorno pueden tener un gran impacto a nivel social, en el envejecimiento activo y en el modo de vida independiente de las personas mayores. Por tanto, una de las claves de las casas inteligentes es la deducción de la actividad humana en ellas, para lo que se colocan diversos tipos de sensores que detectan los cambios que producen los habitantes de la casa en ese entorno, como enceder la luz o apagarla, cerrar una puerta o abrirla...

Pero estos sistemas, cada vez más utilizados en nuestros hogares, tienen ciertas limitaciones. Actualmente, por ejemplo, los sistemas desarrollados para inferir las actividades de un entorno determinado no funcionan al aplicarlos en otro, porque no solo difieren los sensores sino también las actividades.

En este sentido, el grupo IXA de la Universidad del País Vasco propone el enfoque innovador de utilizar palabras para representar la activación de los sensores y la actividad humana. Empleado técnicas de procesamiento del lenguaje natural para afrontar una de las mayores dificultades de las casas inteligentes.

Normalmente, la información que generan estos sensores se procesa mediante técnicas de análisis de datos, y los sistemas más exitosos se basan en técnicas de aprendizaje supervisado (en el conocimiento). Es decir, una persona supervisa los datos y un algoritmo aprende automáticamente el significado de todo ello.

No obstante, uno de los principales problemas de las casas inteligentes es que un sistema entrenado en un entorno no es válido en otro diferente: “Los algoritmos normalmente están muy vinculados a un entorno inteligente determinado, a los tipos de sensores existentes en el entorno y a su configuración, así como a los hábitos concretos de una persona. El algoritmo aprende todo esto fácilmente, pero luego no es capaz de trasladarlo a otro entorno diferente”, explica Gorka Azkune, del grupo de investigación IXA de la UPV/EHU.

Hasta ahora los sensores han sido identificados mediante números, y como consecuencia “se perdía el significado que tenían —explica el doctor Azkune—. Nosotros proponemos utilizar los nombres de los sensores en lugar de identificadores, de manera que se pueda aprovechar su significado, su semántica, para saber con qué actividad están vinculados.

Así, lo que el algoritmo aprende en un entorno puede ser válido en otro entorno, aunque los sensores no sean iguales, porque su semántica es similar. Es por eso que utilizamos técnicas de procesamiento del lenguaje natural.

Asimismo, según ha afirmado el investigador, utilizan técnicas totalmente automáticas: “Al final, el propio algoritmo aprende primero de las palabras y luego de la representación que nosotros hacemos utilizando esas palabras. No hay ninguna intervención humana. Y eso es importante desde el punto de vista de la escalabilidad, pues ha quedado probado que sirve para superar el problema señalado”. De hecho, con esta nueva propuesta han conseguido resultados similares a los logrados mediante la técnica basada en el conocimiento.