Resumen

Las redes inalmbricas de sensores (WSN) son componentes clave de los sistemas ciberfsicos (CPS) emergentes. Pueden incluir cientos de sensores distribuidos espacialmente que interactan para resolver tareas complejas que van ms all de sus capacidades individuales. Debido a las capacidades limitadas de los sensores, las acciones de stos no pueden satisfacer los requisitos de los CPS al tiempo que controlan y coordinan las operaciones de los sistemas fsicos y de ingeniera. Para superar estas limitaciones, exploramos la metfora del ecosistema para las WSN con el objetivo de aprovechar el eficiente comportamiento de adaptacin y los mecanismos de comunicacin de los organismos vivos. Al mapear estos organismos en sensores y los ecosistemas en WSN, destacamos las deficiencias que impiden a las WSN ofrecer las capacidades de los ecosistemas a varios niveles, como estructura, topologa, objetivos, comunicaciones y funciones. A continuacin, proponemos una arquitectura basada en agentes que migra las tareas de procesamiento complejas fuera de la red fsica de sensores al tiempo que incorpora a la WSN las caractersticas de autonoma, inteligencia y conocimiento del contexto que le faltan. A diferencia de los trabajos existentes, utilizamos agentes de software para mapear las WSN a ecosistemas naturales y mejorar las capacidades de las WSN para aprovechar los algoritmos bioinspirados. Ampliamos nuestra arquitectura y proponemos un nuevo marco de CPS inteligentes en el que varios niveles de control estn integrados en el sistema fsico, lo que permite a los agentes apoyar las tecnologas de las WSN en la habilitacin de CPS.

• Materias:Modelos de tráfico Aplicación de Android Redes de sensores Redes sociales móviles Sistemas integrados
• Subjects:Traffic models Android application Sensor networks Mobile social networks Embedded systems
• Palabras claves:Redes de sensores inalámbricos; Sistemas ciberfísicos; Sensores; Ecosistemas; Arquitectura basada en agentes; Algoritmos bioinspirados
• Keywords:Wireless sensor networks; Cyber physical systems; Sensors; Ecosystems; Agent-based architecture; Bioinspired algorithms