Los dispositivos inteligentes son cada vez más comunes en ciudades y entornos conectados, pero encontrarlos e interactuar con ellos sigue siendo un reto. Investigadores del grupo ACG de la Universidad de Almería han desarrollado un servicio que permite, a partir de una necesidad, localizar el dispositivo adecuado mediante inteligencia artificial y consultas distribuidas. Su evaluación en un Smart Campus muestra más precisión que otras soluciones y facilita espacios interoperables y accesibles.
¿Qué ocurre cuando una persona necesita encontrar un dispositivo inteligente en una ciudad, un campus universitario o un edificio conectado? Puede parecer sencillo, pero no lo es. Cada vez hay más sensores, cámaras, paneles, luces o estaciones ambientales repartidos por distintos espacios. Sin embargo, muchas veces están gestionados por sistemas diferentes, con formas distintas de describirlos y con poca capacidad para comunicarse entre sí.
Nuestro grupo de investigación ACG de la Universidad de Almería ha trabajado en este problema: cómo ayudar a que una persona o una aplicación encuentre el dispositivo adecuado para resolver una necesidad concreta. Por ejemplo, saber qué sensores pueden medir la calidad del aire, qué dispositivos informan sobre la ocupación de un edificio o qué elementos permiten actuar sobre un espacio, como abrir una barrera al detectar la matrícula de un vehículo autorizado.
Dispositivos inteligentes en un Smart Campus
El reto no está solo en tener una lista de dispositivos. El verdadero problema aparece cuando están repartidos en varios lugares o pertenecen a sistemas distintos. Si un sistema no tiene la respuesta, debería ser capaz de preguntar a otros sistemas cercanos, combinar los resultados y devolver una respuesta útil. Esta idea es especialmente importante en un Smart Campus, donde distintos edificios, laboratorios o servicios pueden tener sus propios dispositivos conectados.
Para abordarlo, hemos desarrollado un servicio que facilita la búsqueda y la interacción con dispositivos inteligentes. El sistema permite realizar búsquedas tradicionales, pero también consultas en lenguaje natural. Esto significa que el usuario no necesita conocer el nombre exacto del dispositivo ni cómo está descrito internamente. Puede expresar una necesidad de forma sencilla y el sistema intenta localizar los dispositivos que mejor encajan con esa petición.
Inteligencia artificial y búsqueda distribuida para mejorar los resultados
Una parte importante del trabajo ha sido incorporar inteligencia artificial para interpretar mejor esas necesidades. En lugar de limitarse a buscar palabras concretas, el sistema puede relacionar la petición del usuario con las funciones de los dispositivos disponibles. Así, si alguien necesita información sobre temperatura, presencia, ruido o calidad del aire, el servicio puede recomendar dispositivos relacionados aunque la consulta no coincida exactamente con su nombre.
Otro elemento clave es la búsqueda distribuida: la capacidad de consultar varios sistemas conectados entre sí. Si un dispositivo no está en el sistema local, la consulta puede enviarse a otros nodos, es decir, a otros puntos de la red que gestionan sus propios dispositivos. De este modo, se amplía el alcance de la búsqueda sin obligar a centralizar toda la información en un único lugar.
También hemos trabajado en que el servicio sea compatible con soluciones externas, porque en ciudades, universidades o empresas suelen convivir plataformas distintas. Una de nuestras metas ha sido facilitar que esos sistemas colaboren y que los dispositivos se descubran aunque estén registrados en servicios o instituciones diferentes, como ocurre al conectar varios campus universitarios.
Mejora de la precisión, resultados más útiles
La propuesta se ha evaluado en un escenario de Smart Campus, comparándola con otras soluciones existentes. Los resultados muestran que mejora la precisión al localizar los dispositivos adecuados, manteniendo tiempos de respuesta razonables incluso cuando las consultas se distribuyen entre varios sistemas. Esto significa que la búsqueda no solo encuentra más información, sino que devuelve resultados más útiles para la necesidad planteada.
La importancia de este avance va más allá de la tecnología. En una ciudad inteligente, en un campus o en un edificio conectado, las personas no quieren saber cómo se llama internamente un sensor ni dónde está registrado. Lo que necesitan es resolver un problema: encontrar un dispositivo que mida, informe o actúe sobre el entorno. Nuestro trabajo acerca esa posibilidad, haciendo que sea más fácil interactuar con entornos inteligentes.
J.A. Llopis, L. Iribarne, J. Criado, R. Ayala (2025). WoTtrader: A trading service for the Web of Things. Internet of Things, Volume 34, November 2025, 101784. ISSN: 2542-6605. https://doi.org/10.1016/j.iot.2025.101784
Autor del artículo divulgativo:
Juan Alberto Llopis, Luis Iribarne, Javier Criado y Rosa Ayala
Departamento de Informática
Grupo de Informática Aplicada
Universidad de Almería
Fuente: Scientias
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