Emotion-aware cyber-physical systems
- Autores: Alberto Corredera Arbide
- Directores de la Tesis: José Manuel Moya Fernández (dir. tes.)
- Lectura: En la Universidad Politécnica de Madrid ( España ) en 2020
- Idioma: español
- Tribunal Calificador de la Tesis: Raúl Sánchez Reillo (presid.), Patricia Arroba García (secret.), José Bravo Rodríguez (voc.), Luis Castejón Martín (voc.), Francisco Moya Fernández (voc.)
- Programa de doctorado: Programa de Doctorado en Ingeniería de Sistemas Electrónicos por la Universidad Politécnica de Madrid
- Materias:
- Enlaces
- Tesis en acceso abierto en: Archivo Digital UPM
- Resumen
Los actuales gestores de infraestructuras complejas no son capaces de optimizar con éxito la resolución de los problemas causados por la excesiva cantidad de datos a gestionar, entre otras cosas, debido a la monotonía que ello produce en el personal de operación o la falta de priorización en las tareas a realizar ante una posible incidencia. Esto produce efectos negativos como caídas de los sistemas o cortes de suministro del servicio que proporcionan dichas infraestructuras a otras organizaciones o clientes.
Esta tesis aborda este problema de la gestión óptima de infraestructuras complejas desde un enfoque nuevo, que considera estas infraestructuras como sistemas ciberfísicos con conciencia emocional. La introducción del uso de esos factores emocionales como una variable más de monitorización y gestión aporta una visión más avanzada, realista y completa de los entornos de producción. Para poder realizar estas tareas necesitamos apoyarnos en los últimos avances en cuanto a Inteligencia Artificial, creando nuevos métodos para la extraccción y la toma de decisiones que nos ayuden a conseguir nuestros objetivos en un entorno con información heterogénea. Nos centraremos en un caso particular de estos sistemas debido a su especial relevancia: los grandes centros de datos.
The current complex infrastructure managers are not able to successfully optimize the resolution of problems caused by the excessive amount of data to be managed, among other things, due to the monotony that this produces in the operating personnel or the lack of prioritization in the tasks to be handled in the event of a possible system crash. This produces negative effects such as system outages or service supply disconnections that may affect to other organizations or clients.
This thesis addresses this problem of optimal management of complex infrastructures from a new approach, which considers these infrastructures as emotionally conscious cyber-physical systems. Introducing the use of these emotional factors as yet another monitoring and management variable provides a more advanced, realistic, and comprehensive view of production environments. In order to manage these tasks, we need to rely on the latest advances in Artificial Intelligence, creating new methods for extraction and decision-making that lead us to achieve our objectives in an environment with heterogeneous information. We will focus on a particular case of these systems due to their special relevance: large data centers.
