Nos mudamos

Hola,

Este blog se muda a la plataforma Wordpress y estará alojado ahora en nuestros servidores. La nueva URL es:

http://locum.inf.um.es/blog

Un saludo.

Ampliación del plazo de presentación de solicitudes

Dada la demora en el inicio de las clases y las incidencias por las matrículas aún pendientes, ampliamos el plazo de presentación de solicitudes hasta el día 7 de Octubre.

¿Por qué difundir la localización?

En el ámbito de los servicios basados en localización (LBS, Location Based Services), se puede observar un cambio sustancial en el panorama de este tipo de aplicaciones desde la aparición de las redes sociales. Algunos artículos como el de Tang et al. han llevado a cabo estudios para conocer la diferencia entre compartir la localización en base a un determinado propósito o simplemente por razones sociales.

Inicialmente, la mayor parte de los LBS eran muy pragmáticos, estaban orientados a un determinado propósito, es decir, las personas desvelaban su ubicación para obtener a cambio un servicio concreto. En aquel momento, las principales aplicaciones LBS se utilizaban para la coordinación de reuniones, la gestión del transporte, el soporte en carretera, la consulta de disponibilidad o las indicaciones para llegar a un destino. Se trataba de interacciones que implicaban a pocos interlocutores, en muchos casos sólo a 2 y en raras ocasiones a un grupo reducido de usuarios.

Durante los últimos años, son varios los LBS que tienen como base de su funcionamiento una finalidad meramente social, donde la información de localización se comparte con el fin de fortalecer las relaciones sociales y por mera diversión (ejemplos de ellos podrían ser Foursquare o Gowalla). Se trata de un escenario completamente distinto, puesto que ahora los usuarios comparten su información con muchos interlocutores, y en la mayoría de los casos sin que haya habido una petición previa de la misma.

La existencia de estos dos tipos de LBS hace pensar en que, posiblemente, necesiten distintos diseños a la hora de ser llevados a la práctica. Hay estudios concluyentes que indican que los usuarios prefieren utilizar nombres semánticamente significativos para describir los sitios que normalmente frecuentan en lugar de especificar su localización geográfica precisa. Esos mismos estudios indican que cuando se comparte la localización por motivos sociales la finalidad que se persigue es bien distinta: autopromoción, resultar interesante y entretener. Sin embargo, los LBS de propósito específico se rigen por datos más precisos y útiles de cara a llevar a cabo tareas más específicas.

Por último, en lo que concierne también a la privacidad, la diferencia del ámbito de difusión entre los dos tipos de LBS hace que los usuarios se comporten de forma bastante diferente a la hora de proporcionar su información. En los de propósito específico, la información de localización se difunde de forma más controlada, lo cual puede generar cierta confianza a la hora de ser más preciso en los datos proporcionados. Por el contrario, cuando se trata de una finalidad más social, se ha comprobado que los usuarios tienden a mentir en ocasiones o a ocultar parcialmente información sobre su localización, con el fin de que ésta sólo pueda ser descifrada por un grupo específico de los integrantes de su red social.

LOCUM tiene como objetivo poder desarrollar ambos tipos de LBS, puesto que somos plenamente conscientes de que proliferarán aplicaciones que usen las dos vertientes de la localización.

¿En qué se basa LOCUM? (Parte I: WiFi)

Hay muchas formas de llevar a cabo un sistema de localización en interiores, como es posible comprobar a través de los artículos de nuestra página de Información Técnica. LOCUM está basado en técnicas probabilísticas de análisis de la señal WiFi y de análisis de imágenes. El fundamento que hay tras ellas requiere de un cierto bagaje teórico para ser entendido, pero la idea general de su funcionamiento puede comprenderse de forma sencilla. Esta entrada pretende explicar de forma simplificada el modo en que opera LOCUM, por lo que se realizarán algunas simplificaciones en aras a una mejor comprensión. 

  El sistema GPS no puede utilizarse en interiores para obtener información precisa de localización. Las señales emitidas por los satélites de posicionamiento se ven gravemente afectadas por los materiales de construcción de los edificios y su cobertura es nula o casi inexistente en el interior de los mismos. Por tanto, debemos recurrir a otras técnicas para poder calcular la localización de los usuarios de forma precisa. Afortunadamente, hoy en día hay desplegada una cantidad lo suficientemente elevada de puntos de acceso inalámbricos 802.11 (WiFi) en entornos urbanos como para poder aprovechar las señales que éstos emiten.

  Entre las técnicas más utilizadas se encuentra la técnica de fingerprinting, un método basado en el análisis de patrones que opera en dos fases. Durante una primera fase de entrenamiento se procede a registrar qué señales WiFi se reciben en cada uno de los puntos de interés de un edificio, es decir, se anota qué puntos de acceso son visibles y con qué intensidad de señal. Toda esta información se conoce como mapa de huellas de radiación y se guarda en una base de datos para su posterior utilización. Durante la fase de uso del sistema, cuando se procede a obtener la localización de los distintos usuarios, analizaremos qué señales está obteniendo en ese momento un dispositivo de usuario (es decir, qué puntos de acceso puede escuchar). Esas señales serán analizadas frente al mapa creado durante la fase de entrenamiento, con el fin de determinar qué punto del mapa presenta un comportamiento más parecido o, dicho de otra manera, a qué señales ya previamente obtenidas se parecen más las nuevas señales.

  Dado que puede haber varios puntos del edificio en los que las señales sean muy parecidas, es necesario introducir algún tipo de técnica probabilística con el fin de refinar el proceso de cálculo. Por ejemplo, en un proceso de localización continua en tiempo real se priorizarán aquellas posiciones que sean cercanas a la última posición conocida, dado que se asume que son más probables. Esto hará que al final la representación de la posición de un usuario sea realmente un vector de distribución de probabilidades donde vamos anotando la probabilidad de que el usuario se encuentre en cada punto del mapa. Mediante el uso de inferencia Bayesiana podremos filtrar parte del ruido con el que se captan las señales 802.11.

  Sin embargo, cuando el escenario al que dar soporte es extenso geográficamente (como puede ser una facultad o todo un campus), esta técnica es prácticamente inviable, puesto que resulta demasiado costoso en tiempo llevar a cabo la recogida de señales en todos los puntos de interés durante la fase de entrenamiento. Para ello es necesario introducir técnicas de construcción dinámica de mapas de radiación, asistidas en muchos casos por los propios usuarios del sistema.

  La precisión que es posible obtener mediante el uso únicamente de este tipo de procedimientos se sitúa en torno a los 3 metros de error, dependiendo de la densidad de los puntos de acceso y de la cantidad de puntos de interés en el mapa. Dado que para algunos tipos de aplicaciones basadas en localización, como por ejemplo las de realidad aumentada, esta precisión es insuficiente, es necesario incorporar datos obtenidos mediante otros sensores, como por ejemplo las imágenes de la cámara de un smartphone. En una entrada posterior abordaremos la esencia de las técnicas de análisis de imágenes.

Información técnica

Hemos creado una página que contendrá información técnica específica relacionada con el proyecto. Se trata de documentos que contienen la información relevante para entender las bases técnicas del proyecto y para conocer el estado del arte en este campo de investigación.

Nuevas incorporaciones

En el día de hoy tenemos que dar la bienvenida a nuestro equipo de trabajo a dos nuevos profesores, lo que proporciona al proyecto mayor multidisciplinaridad.  Además, como consecuencia, ampliamos a 5 el número de plazas disponibles en el proyecto para alumnos.

¿Qué va a ser LOCUM?

Elena es una estudiante de informática. Tiene que consultarle unas dudas a su profesora de programación antes de estudiar un rato en la biblioteca. Nada más entrar por la puerta de la Facultad de Informática, la estudiante saca su teléfono inteligente de su bolsillo, inicia una de las aplicaciones LOCUM, apunta con la cámara de su móvil a un tablón informativo y espera un instante. A continuación aparece en su pantalla, sobreimpresionada en el tablón, una lista de los profesores de la Facultad de Informática, en la que se indica su número de despacho y su horario de tutorías. Su profesora tiene tutorías hasta dentro de una hora, así que decide ir a verla.


Al dirigirse hacia el ascensor pasa junto a la puerta de la biblioteca. Acaba de pensar que sería interesante conocer si hay algún amigo estudiando allí, así que inicia otra de las aplicaciones LOCUM para apuntar a la puerta de la biblioteca. Acto seguido, aparece sobre la imagen de la puerta una serie de iconos que hacen referencia al conjunto de sus contactos que se encuentra dentro de la biblioteca, donde ve que están Juan y Luis, así que ya sabe que después podrá unirse a ellos para estudiar o charlar mientras descansan un rato.

Instantes después, una vez que ya ha salido del ascensor en la planta correspondiente, no tiene muy claro dónde está exactamente el despacho de la profesora, puesto que es la primera vez que acude. Por suerte, otra de las aplicaciones de LOCUM le permite especificar su destino y ver en su teléfono móvil la trayectoria detallada que debe seguir para llegar hasta la puerta del despacho. Llama a la puerta, contestan desde el otro lado y entra.

A la vuelta de la tutoría, una vez que llega a la biblioteca, descubre que su amigo Juan ha salido. Gracias al servicio de notas virtuales de LOCUM, Elena recibe un mensaje en su móvil. Juan ha dejado una nota virtual en la biblioteca indicando que está tomando algo en el kiosko.

La tecnología necesaria para convertir este relato en realidad ya está desarrollada. De hecho, en un entorno más reducido de nuestra Facultad, este tipo de servicios basados en localización hace meses que dejaron de ser ciencia ficción. El siguiente paso es conseguir que su ámbito de aplicación se haga extensivo a todo el edificio y a cualquier miembro de nuestro centro.

LOCUM es el proyecto en el cual se englobarán todos los desarrollos software y las innovaciones tecnológicas necesarias para conseguir que, en el curso 2012/13, el relato que tenía a Elena como protagonista pueda ser una realidad para cientos de personas. Se trata sólo de un primer paso, el de un ambicioso proyecto que pretende extender la funcionalidad de los servicios basados en localización a toda la Universidad de Murcia.

Si estás leyendo esto es muy posible que te encuentres entre los usuarios potenciales de LOCUM. Sin embargo, puede que tu papel no se limite sólo a ser un usuario más, podrías tener la posibilidad de formar parte del desarrollo del proyecto. Hemos abierto una convocatoria para alumnos de la Facultad de Informática cuyos detalles puedes encontrar aquí. Comprueba si cumples con los requisitos y si estás interesado no dudes en apuntarte al proceso de selección.