Descripción del proyecto
LA PROPUESTA ABORDA EL DESPLIEGUE DE UNA RED DE VEHICULOS NO TRIPULADOS PROVISTOS DE SENSORES EN ESCENARIOS DINAMICOS, QUE APRENDE DEL ENTORNO A MEDIDA QUE SE DESPLAZA, Y QUE EN BASE A ESE APRENDIZAJE DETERMINA SU DESPLIEGUE OPTIMO MEDIANTE UNA ESTRATEGIA EN ENJAMBRE, COMO APLICACION FINAL SE UTILIZARA UNA RED DE VEHICULOS ACUATICOS DE SUPERFICIE QUE LLEVE A CABO LA MONITORIZACION Y SEGUIMIENTO DE AGENTES CONTAMINANTES EN RECURSOS HIDRICOS, PARA ELLO CADA VEHICULO INCORPORA UN CONJUNTO DE SENSORES QUE PERMITEN DETERMINAR PARAMETROS DE CALIDAD DEL AGUA COMO PH, OXIGENO DISUELTO Y TURBIDEZ, PARAMETROS AMBIENTALES, COMO TEMPERATURA Y HUMEDAD, Y AGENTES CONTAMINANTES, COMO ALGAS Y CIANOBACTERIAS (ALGUNAS MEDIBLES POR LA PRESENCIA DE FICOCIANINA) QUE PUEDAN RESULTAR PERJUDICIALES PARA EL CONSUMO HUMANO Y LA AGRICULTURA,LA PROPUESTA AFRONTA DOS RETOS IMPORTANTES: EN PRIMER LUGAR, UN CONTEXTO SOLO CONOCIDO PARCIALMENTE A MEDIDA QUE LOS VEHICULOS DE DESPLIEGAN (HIDDEN CONTEXT), Y QUE REQUIERE DE UN APRENDIZAJE ONLINE DE LOS DATOS COMPARTIDOS POR LOS VEHICULOS PARA TRADUCIRLOS EN CONOCIMIENTO DEL CONTEXTO, EN SEGUNDO LUGAR, UN ENTORNO CON UNA DINAMICA VARIABLE EN EL TIEMPO (CONCEPT DRIFT), YA QUE LAS FLORACIONES DE CIANOBACTERIAS DEPENDEN DE LOS DIFERENTES VERTIDOS REALIZADOS EN CUERPOS DE AGUA Y DE LAS CONDICIONES AMBIENTALES, FINALMENTE, UNA FUNCION DE COSTE MULTI OBJETIVO QUE CONTEMPLE NO SOLAMENTE EL AREA EXPLORADA SINO RESTRICCIONES INHERENTES A LA RED DE VEHICULOS NO TRIPULADOS (EN NUMERO DE VEHICULOS, BATERIA, VELOCIDAD, COBERTURA DE LAS COMUNICACIONES, ETC,),PARA AFRONTAR ESTOS RETOS SE PROPONE EL USO DE TECNICAS DE DESPLIEGUE BASADAS EN ENJAMBRE, EL RESULTADO DE ESTE DESPLIEGUE DEPENDE EN GRAN MEDIDA DE LA ELECCION DE UNA SERIE DE HIPER-PARAMETROS COMO, POR EJEMPLO, LA VELOCIDAD DE LOS VEHICULOS, LAS TRAYECTORIAS PERMITIDAS, EL TIEMPO DURANTE EL QUE SE DESPLAZAN ALEATORIAMENTE, EL PESO DE LOS LOCAL Y GLOBAL BEST, EL TRATAMIENTO DE RESTRICCIONES EN LOS RECURSOS O LAS CONDICIONES DE ROBUSTEZ DE LA RED FRENTE A PERTURBACIONES O CAMBIOS SUBITOS, COMO LAS VARIABLES SUBYACENTES DEL ESCENARIO SON CAMBIANTES EN EL TIEMPO (CONCEPT DRIFT) SE PROPONE LLEVAR A CABO UNA OPTIMIZACION ON-LINE DE LOS HIPER-PARAMETROS TANTO DEL DESPLIEGUE COMO DEL APRENDIZAJE, QUE ES LO QUE SE CONOCE COMO HIPER-PARAMETRIZACION OPTIMA, DEBIDO A LAS RESTRICCIONES DE TIEMPO, SE UTILIZARA UNA OPTIMIZACION BAYESIANA, COMO RESULTADO SE OBTENDRA UNA RED DE VEHICULOS NO TRIPULADOS AUTONOMA Y PROACTIVA, CAPAZ DE APRENDER DEL CONTEXTO Y ADAPTARSE A CAMBIOS DEL ENTORNO, CON UN DESPLIEGUE ROBUSTO FRENTES A CAMBIOS Y PERTURBACIONES, LA PRINCIPAL CONTRIBUCION CIENTIFICA DE LA PROPUESTA SE CENTRA EN LA HIPER-PARAMETRIZACION MEDIANTE OPTIMIZACION BAYESIANA DE UN APRENDIZAJE Y DESPLIEGUE EN ENJAMBRE TRABAJANDO CON UN ENTORNO CAMBIANTE EN EL TIEMPO (CONCEPT DRIFT) Y UN APRENDIZAJE ONLINE (HIDDEN CONTEXT),EL PRINCIPAL IMPACTO ESTIMADO ES CONSEGUIR UNA MEDIDA FIABLE, BARATA Y PRECISA SOBRE LA SITUACION DE LOS RECURSOS HIDRICOS, QUE PERMITA REALIZAR ACTUACIONES MAS PRECISAS PARA LIMPIAR LAS AREAS MAS CONTAMINADAS Y TOMAR MEDIDAS PREVENTIVAS CONTRA VESTIDOS INAPROPIADOS, EL OBJETIVO DE LARGO IMPACTO ES CONSEGUIR LA SOSTENIBILIDAD DE LOS RECURSOS HIDRICOS, HACIENDO COMPATIBLE SU EXPLOTACION PARA USOS INDUSTRIALES Y AGRICOLAS CON LA CALIDAD DEL AGUA, QUE GARANTICE EL CONSUMO HUMANO Y EL DESARROLLO TURISTICO, VEHÍCULOS NO TRIPULADOS\APRENDIZAJE COOPERATIVO\DESPLIEGUE ADAPTATIVO\INTELIGENCIA DISTRIBUIDA