Sentient Things
Towards augmented everyday objects that self-adapt and co-educate users to underpin their pro-environmental behaviour through persuasive technologies
Sentient Things
Objetivo: Proponer mecanismos de coeducación entre los sistemas inteligentes y sus usuarios para dar con las mejores estrategias de persuasión encaminadas a conseguir una conducta más responsable con respecto al consumo energético.
¿Cómo se consigue?
Mediante el uso de sistemas de recomendación basados en perfiles y contenidos, en los que el perfilado socioeconómico y conductual del usuario permite no solo recomendar una acción sino que propone la mejor estrategia, canal o medio para poder hacer dicha recomendación. Los algoritmos de recomendación están basados en algoritmos de Inteligencia Artificial semi-supervisados en los que el usuario asume el rol de oráculo o supervisor. Esta forma de implicar al usuario permite que los sistemas IoT aprendan y se eduquen en base a la acción del usuario, pero que el usuario también aprenda y se eduque con la acción del dispositivo.
Contribución:
El sistema de recomendación está soportado por una infraestructura de microservicios tipo REST sobre el middleware LinkSmart, en la cual también residen el módulo recomendador, el sistema de retroalimentación y el sistema capaz de saber los dispositivos y usuarios que están interactuando, todo ello modelado sobre Web of Things. El campo de aplicación y validación es el de la eficiencia energética de dispositivos IoT.
Descripción del proyecto en «project details»: https://morelab.deusto.es/projects/info/sentientthings/
