Dando a conocer fiQare a nivel mundial

El grupo de investigación NEO de la Universidad de Málaga (UMA), socio del proyecto fiQare, junto con las empresas Secmotic, TIGA y Emergya, está realizando una amplia difusión de los primeros pasos de este proyecto europeo.

 

Cabe resaltar que los avances en el tratamiento de los ocho ejes de calidad de Fiware, están reportando una serie de errores clasificados en diferentes niveles de importancia: bloqueo, crítico, mayor y menor. Muchos de los GEs de Fiware (los componentes básicos para cualquier aplicación posterior en él) están siendo analizados, cuantificados y mejorados automáticamente por nuestro consorcio.

 

El líder del proyecto en la UMA, el profesor Enrique Alba, ha reportado estas ideas y avances del proyecto. Y es que, esto está generando un gran interés por todo el mundo, puesto que la utilización de herramientas automáticas cuantitativas e inteligentes para mejorar grandes sistemas de software como FIWARE, tienen un beneficio potencial invisible en todos los desarrollos futuros. Una de las principales ventajas es que las ciudades inteligentes pueden ser mejoradas, completando así una cadena de valor. Esto incluye concepciones abstractas realizadas en la universidad, que luego son transformadas por empresas, en sistemas utilizables para dotar de recursos y satisfacer las necesidades de la sociedad actual.

 

En este sentido, el grupo NEO de la UMA ha recorrido numerosas ciudades explicando, a través de charlas y seminarios, el proyecto y las aplicaciones relacionadas con las smart cities. Algunos de los países que han visitado han sido Reino Unido (Londres, Southampton, Manchester), Japón (Tokio, Osaka, Kioto, Fukuoka), Bélgica (Bruselas), Luxemburgo, o Francia (París). “El equipo de este consorcio está entusiasmado por ofrecer, el próximo año, herramientas e ideas reales y concretas a la comunidad de investigadores y profesionales, basada en la combinación de inteligencia artificial y desarrollo de software, para un mejor futuro digital”, ha destacado Enrique Alba.

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fiQare and FIREWARE

fiQare y FIWARE

El aseguramiento de calidad inteligente futuro para la mejora de la versión (fiQare) es un nuevo concepto revolucionario en seguridad, confiabilidad y calidad para los entornos de IoT.

fiQare desarrolla una metodología innovadora basada en inteligencia artificial. Analizamos la tecnología FIWARE de forma automática utilizando ocho ejes del estándar ISO 25010, para medir la calidad de las plataformas IoT (Internet of Things), como Smart Cities y Factory 4.0.

fiQare toma a FIWARE como un objetivo para su análisis. FIWARE es un middleware para el desarrollo y despliegue de futuras aplicaciones de Internet. Las API abiertas de FIWARE se conocen como Habilitadores genéricos (GE); fiQare actúa sobre estas GE, mejorando su calidad.

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IoT Seguridad y Ciudades Inteligentes

Las ciudades inteligentes y el IoT son el futuro de la tecnología, y la mayor amenaza para su desarrollo es la pérdida de confianza debido a fallas de seguridad en plataformas y dispositivos.

En IoT, la seguridad debe preceder a la innovación.

IoT está dejando obsoletas las leyes necesarias para regular y estandarizar las políticas de seguridad. En este nuevo entorno, las brechas de seguridad tienen el potencial de poner en peligro la vida humana.

Seguimos la metodología conocida como "seguridad por diseño", donde analizamos FIWARE para encontrar errores y fallas de diseño que permitan ataques de seguridad.

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ISO/IEC 25010 y FIWOO

Cuando la identidad del dispositivo está relacionada con la identidad de un ser humano, surge el verdadero valor del "Internet de las Cosas". Sin embargo, con el acceso a los datos viene el enigma de la privacidad.

ISO/IEC 25010 determina qué características de calidad se tomarán en cuenta al evaluar las propiedades de un producto de software. Este modelo se aplicará en el proyecto fiQare.

Plataformas como FIWOO (o cualquier otra plataforma basada en FIWARE) mejorarán su calidad y seguridad. fiQare permitirá un desarrollo más rápido y mayor de estas tecnologías al aumentar la confianza en ellas.

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GE’s y productos finales

Proporcionamos una metodología basada en algoritmos de aprendizaje automático para el análisis de GEs.

Informamos sobre el estado de la calidad de las GEs en las plataformas IoT.

Mejoramos las herramientas de gestión de FIWARE (GE), que se ofrecen a la comunidad.

Las plataformas basadas en FIWARE (como FIWOO) experimentarán una mejora sustancial en la seguridad y la calidad.

Desarrollo de dos casos de uso:

Primer caso de uso: Análisis de ciudades inteligentes tomando el pulso a la ciudad (SUH): Instale y use sensores en el campus de la Universidad de Málaga para recoger datos, analizarlos y ofrecer modelos de movilidad y ruido. Los usuarios serán varios grupos de investigación en la Universidad de Málaga, el propio rectorado (para la administración) y los estudiantes (40.000 beneficiarios potenciales de este trabajo).

Segundo caso de uso: Internet de cosas saludables para la vida asistida en el hogar inteligente: Este caso de uso implica la construcción de un Sistema de alerta temprana IoT (EWS) para la detección de emergencias residenciales, que se dirige a diferentes servicios con el mensaje adecuado (por ejemplo, para enfermeras y médicos , familia del individuo y hospitales).