Investigadores de la Universidad de Cádiz, en colaboración con el profesor Cesare Pautasso de la Universidad de la Suiza Italiana, han desarrollado BPSmart-CARE, un marco tecnológico orientado a mejorar la capacidad de los entornos inteligentes para interpretar lo que sucede y tomar decisiones de forma automática, integrando dos enfoques de software para ofrecer respuestas más claras, personalizadas y adaptables en tiempo real.
El trabajo, publicado en la revista científica Internet of Things, aborda el funcionamiento de entornos inteligentes presentes en hogares, edificios, ciudades o industria, que operan mediante redes de dispositivos conectados como sensores y equipos que captan información continua sobre movimientos, apertura de puertas, consumo energético o variables ambientales. Esta infraestructura, conocida como Internet de las Cosas, tiene como reto transformar grandes flujos de datos en acciones útiles, sin errores y de manera comprensible.
La propuesta integra dos técnicas de software. Por un lado, el procesamiento de eventos complejos, que permite detectar patrones en datos que llegan en tiempo real, como una secuencia de señales que podría indicar un problema. Por otro, el modelado de procesos, que describe de forma clara los pasos que debe seguir el sistema una vez detectada una situación y las acciones que deben activarse. Al combinar ambos enfoques, BPSmart-CARE busca facilitar la comprensión y el mantenimiento de la lógica del sistema y mejorar su capacidad de respuesta cuando cambian las condiciones.
Uno de los avances que plantea la investigación es que las reglas y patrones utilizados para interpretar los datos no queden fijados desde el inicio. En escenarios reales, el contexto puede variar por cambios en hábitos, horarios o circunstancias, por lo que el sistema debe ajustarse sin dejar de funcionar. El marco propuesto permite gestionar esas interdependencias y actualizar la lógica de detección y respuesta mientras el sistema está en marcha, evitando configuraciones rígidas.
Como ejemplo, el artículo incluye un caso de uso centrado en la asistencia a personas mayores en el hogar. El sistema combina señales de distintos sensores para interpretar una actividad cotidiana como salir a tirar la basura y regresar a casa. Si la persona no vuelve en el tiempo previsto, el sistema puede generar una alerta y seleccionar la respuesta adecuada según el contexto, ajustando el umbral de tiempo si cambian condiciones relevantes, como la necesidad de desplazarse más porque el contenedor habitual está lleno.
La propuesta también fue evaluada desde la perspectiva de su utilidad en el desarrollo de software. En un ejercicio práctico, el grupo que contó con apoyo del modelado de procesos obtuvo mejores resultados al implementar correctamente los patrones, con una efectividad media superior y una eficiencia mayor respecto a quienes trabajaron sin ese soporte. Las pruebas de rendimiento indican que el enfoque puede mantener funcionamiento en tiempo real con cargas bajas o moderadas y que, en escenarios de alta carga sostenida, resulta más eficiente reservar el modelado de procesos para ejecutar flujos de acciones complejas una vez detectada la situación por el componente de eventos.
El artículo está firmado por Adrián Bazán-Muñoz, Guadalupe Ortiz y Alfonso García-de-Prado, de la Universidad de Cádiz, junto a Cesare Pautasso, de la Universidad de la Suiza Italiana.
Referencia bibliográfica: Adrian Bazan-Muñoz, Cesare Pautasso, Guadalupe Ortiz, Alfonso Garcia-de-Prado (2026): ‘BPSmart-CARE: a framework for managing contextualized actions in IoT systems through the integration of business process modelling and complex event processing’, Internet of Things, Volume 36, 101887, ISSN 2542-6605. https://doi.org/10.1016/j.iot.2026.101887.
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