Sentient Things
Towards augmented everyday objects that self-adapt and co-educate users to underpin their pro-environmental behaviour through persuasive technologies
Inteligencia artificial
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Financiación
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.
¿Cuál fue nuestra 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.