Asistencia inteligente a las personas en base a sus hábitos diarios
Hoy en día existe un gran número de tecnologías que permiten obtener información acerca del mundo real. Los sistemas móviles actuales son capaces de reconocer el entorno en el cual están siendo usados y ofrecer dicha información. Los dispositivos GPS, y la existencia de WebServices, son algunos de...
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Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas
2015
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San Martín, Gonzalo Trapani, Ezequiel |
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Hoy en día existe un gran número de tecnologías que permiten obtener información acerca del mundo real. Los
sistemas móviles actuales son capaces de reconocer el entorno en el cual están siendo usados y ofrecer dicha
información. Los dispositivos GPS, y la existencia de WebServices, son algunos de los ejemplos que demuestran
la gran variedad de fuentes de información con la que contamos actualmente [7]. Sin embargo, el desarrollo de
aplicaciones que aprovechen esa información es una rama que aún no ha sido muy explorada.
En este contexto, se presenta APR (asistente personalizado de rutinas) una aplicación que se encarga de asistir a
las personas en su rutina de acuerdo a sus hábitos cotidianos. Esta aplicación estudia las actividades diarias de una
persona basada en la información obtenida por el GPS y otros eventos relacionados al entorno en el que las realiza,
como por ejemplo temperatura, hora, etc. A través de la observación y aprendizaje de la información se puede
personalizar la asistencia a cada individuo basados en sus hábitos. Para estudiar los hábitos de las personas, se
utilizaron técnicas de machine learning que permiten construir una base de conocimiento a partir de la información
obtenida. Una vez que la aplicación contiene suficiente información acerca de las actividades habituales del usuario,
se puede asistir al mismo.
La asistencia ofrecida al usuario le brinda información acerca de la actividad que se encuentra realizando y de la
siguiente actividad a realizar. La información es obtenida en base al análisis de los eventos capturados del entorno
mientras el usuario realiza sus actividades y el conocimiento de las técnicas de machine learning. Junto a la información
de la actividad que el usuario está realizando se le indica mediante un mapa la trayectoria que comúnmente
realiza en la realización de la misma. Con respecto a la siguiente actividad a realizar se le indica el nombre de dicha
actividad y otros datos, como por ejemplo, si la actividad se va a realizar a tiempo o con retraso. |
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Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires. Facultad de Ciencias Exactas |
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