Proposta de um sistema de assistência personalizada para ambientes inteligentes

Abstract

O fenômeno global de envelhecimento populacional está sendo acompanhado pelo rápido crescimento do número de pessoas com algum tipo de deficiência mental ou física, assim como diversas doenças crônicas relacionadas à idade. Devido ao fato de que a maioria dos idosos prefere ficar no conforto de suas residências, é essencial o desenvolvimento de tecnologias que auxiliem os idosos a terem uma vida independente e confortável em seus lares. Em especial, Ambientes Assistidos buscam agir proativamente de forma a auxilar de maneira correta o usuário na execução das suas Atividades de Vida Diária. Devido à grande variabilidade nos níveis de deficiência dos usuários, é fundamental que o Ambiente Assistido seja capaz de fornecer a assistência levando em consideração diversos aspectos relacionados ao usuário, como suas dificuldades, limitações e atividade sendo realizada. Este trabalho propõe um sistema que utiliza uma abordagem baseada nas tecnologias da Web Semântica e no paradigma multiagentes com o objetivo de fornecer assistência personalizada a pessoas idosas e com diversidades funcionais. As características do usuário foram modeladas por uma ontologia OWL, enquanto o mecanismo de reasoning responsável por inferir as preferências relacionadas aos serviços do ambiente foi implementada utilizando a linguagem SWRL. Ainda, os componentes presentes na arquitetura proposta são implementados na forma de agentes com funções específicas. Entre as característica inovadoras da proposta estão a incorporação de um modelo padronizado e internacionalmente conhecido para representar as deficiências, dificuldades e limitações dos usuários e a utilização de uma arquitetura distribuída que possui as características inerentes ao paradigma multiagentes, tais como escalabilidade, flexibilidade e dinamismo. A validação do sistema foi realizada através de sua integração com uma Arquitetura Orientada a Serviços que utiliza uma solução comercial de automação residencial e um simulador de Ambientes Inteligentes, e da sua utilização em três casos de usos definidos pelo projeto AAL Joint Programme.

The global phenomenon of population aging has been followed by the fast growth in the number of people with some kind of mental or physical disability and chronic illnesses associated with old age. Given the fact that the majority of older adults prefer to stay in the comfort of their own homes, it is crucial to develop technologies that help the elderly to live independently and comfortably in their homes. Specifically, Ambient Assisted Living environments aims to act proactively in order to properly assist the elderly and people with functional diversity to perform their Activities of Daily Living. Since these users tend to be greatly variable in regards to functioning and disability levels, it is essential that the ambient provides personalized assistance based on the user’s unique requirements, limitations, preferences, and activity being performed. This work proposes a system that uses an approach based on the Web Semantic technologies and the multiagent paradigm with the goal of providing personalized assistance to the elderly and people with functional diversity. The user’s characteristics were modeled using an OWL ontology and a reasoning mechanism responsible to infer the preferences related to the ambient services was implemented using SWRL rules. Furthermore, the proposed architecture components were implemented as agents with specific roles. Among the proposed system innovative features are the incorporation of a standardized and international model used to represent the user’s functional and disability information, and the use of a distributed architecture having the multiagent paradigm features, such as scalability, flexibility, and dynamism. The system’s validation was accomplished by its integration with a Service Oriented Architecture that uses a commercial automation solution and a smart environment simulator, and by its use in three use cases developed by the AAL Joint Programme.