II Jornada MOSI-AGIL

 II Jornada sobre Modelado Social de Inteligencia Ambiental Aplicado a Grandes Instalaciones

 

Director: Holger Billhardt

Fecha: 11 Noviembre 2016.

Lugar: Universidad Rey Juan Carlos. Salón de Grados del Departamental II. Campus Móstoles.

Cómo llegar: http://www.urjc.es/universidad/campus/campus-de-mostoles/564-situacion-planos-campus-mostoles 

Organizadores

  • Holger Billhardt. Universidad Rey Juan Carlos
  • Alberto Fernández Gil. Universidad Rey Juan Carlos
  • Sascha Ossowski. Universidad Rey Juan Carlos
  • Marin Lujak. Ecole des Mines de Douai (Francia)
  • Carlos Ceacero. Universidad Rey Juan Carlos
  • Álvaro Carrera. Universidad Politécnica de Madrid
  • Ramón Alcarria. Universidad Politécnica de Madrid
  • Jorge J. Gómez. Universidad Complutense de Madrid

Contacto: Contactar al organizador

Alumnos:

  • Reconocimiento Académico de Créditos (para alumnos URJC): Se reconocerán 0.25 créditos por la asistencia a la jornada a los alumnos de Grado de la URJC
  • Parte de las Actividades Formativas del Programa de Doctorado en Tecnologías de la Información y las Comunicaciones de la URJC
  • Indistintamente de la procedencia, se hará un certificado de asistencia a las jornadas

Temática:

Dada la tendencia de consolidación de grandes grupos de población, se hace necesario disponer de medios fiables para gestionar las instalaciones que los alojarán en algún momento (grandes superficies comerciales, aeropuertos, estaciones de tren, polideportivos y similares). Existen ya expertos que las diseñan y las ejecutan, pero faltan las herramientas y conocimientos para justificar de forma más científica los límites de las instalaciones, para evaluar las situaciones (siempre se identifica una crisis cuando ya es demasiado tarde) y para tomar decisiones.

El objetivo de esta segunda jornada sobre Modelado Social de Inteligencia Ambiental Aplicado a Grandes Instalaciones es crear  nuevamente un foro común para el intercambio de ideas y presentar avances en el tema de gestionar el comportamiento de personas en grandes instalaciones. En esta ocasión se presentan varios avances en tema de simulación como en sistemas de guiado de personas.

Al igual que la primera edición, la jornada se enmarca dentro del conjunto de actividades del Programa de I+D “Modelado Social de Inteligencia Ambiental Aplicado a Grandes Instalaciones (MOSI-AGIL-CM, P2013/ICE-3019), financiado por la Comunidad de Madrid y en el que el Grupo de Inteligencia Artificial de la URJC actúa como coordinador. Además de la URJC, en el programa participan dos grupos de investigación de la UPM (GSI y GISAI) y UCM (GRASIA).

Programa: 

9:30-9:45 Apertura de la Jornada

9:45-11:00 Presentaciones: Herramientas de Simulación

Rafael Pax (Facultad de Informática, Universidad Complutense de Madrid): Flujos de trabajo en simulación de multitudes

Álvaro Sánchez (Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación, Universidad Politécnica de Madrid): Simulación de entornos AmI integrando aspectos sociales y de red

11:00-11:30 Descanso – café

11:30-13:30 Presentaciones: Guiado de personas

Ganggao Zhu (Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación, Universidad Politécnica de Madrid): Emergency awareness and analysis from big social data to support Response and Evacuation

Ramón Hermoso (Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas, Universidad de Zaragoza): El contexto importa: sistemas de recomendación para dispositivos móviles en grandes instalaciones

Marin Lujak (Ecole des Mines de Douai, Francia): Evacuation Centrality Measure: Finding Agile Evacuation Routes in a Hazard

13:30-14:00 Discusión/Debate/Colaboraciones/PFGs/PFMs

14:00 Clausura

 

Resúmenes Presentaciones:

  • Rafael Pax (Facultad de Informática, Universidad Complutense de Madrid): Flujos de trabajo en simulación de multitudes. El uso de herramientas de simulación social no es nuevo en el área de las ciencias sociales. Sin embargo, actualmente existe una falta de definición de flujos de trabajo que integren al experto de ciencias sociales en los procesos de desarrollo de software de simulación. Para que esta integración sea posible, hacen falta nuevas herramientas que permitan al experto en ciencias sociales proporcionar una retroalimentación sobre los requisitos, y verificarlos de forma sistemática. En esta ponencia se muestran los retos de simulación de multitudes en diferentes situaciones, y soluciones para la integración de software de simulación con herramientas para el análisis y verificación de los resultados por parte de expertos de ámbito multidisciplinar.
  • Álvaro Sánchez (Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación, Universidad Politécnica de Madrid): Simulación de entornos AmI integrando aspectos sociales y de red. Cada día aparecen nuevos dispositivos tecnológicos. Queremos tenerlo todo conectado para poder monitorizar diferentes aspectos de una ciudad como el tráfico, o de un edificio como la localización de la gente. Además, casi todo el mundo lleva ahora un teléfono móvil que le permite recibir este tipo de información en tiempo real. El problema con este tipo de infraestructuras es lo caro que es instalar y mantener lo que se conoce como entorno inteligente con lo que alguna herramienta que pueda ayudar en la tarea vendría muy bien. En esta ponencia mostramos el estado de esta herramienta integrando un simulador social y uno de red.
  • Ganggao Zhu (Escuela Técnica Superior de Ingenieros de Telecomunicación, Universidad politécnica de Madrid):Emergency awareness and analysis from big social data to support Response and Evacuation. In the information era, people are used to share textual message, digital photos and videos in social networks. Such social behaviours not only change people's daly life, but also influence social events such as emergent event which has potential hazards on people's life. For example, tremendous tweets were posted during the emergency such as terrorist attack, earthquake, hurricane to name a few. Collecting and analysing information published on social networks about emergency, would help to support emergency operation center, in which real time emergency data is important to evaluate and understand the emergency situation so that proper response operation and evacuation plans can be developed. The key to aware and analyse emergency from big social data is to automatically detect, identify and visualise the important emergency information in both post-emergency and ongoing-emergency. During the post-emergency, the system would collect and analyse emergency information to draw a whole picture about emergency in terms of helping emergency management center to conclude response and evacuation experience into knowledge, while the system should provide useful information for the ongoing-event in order to help emergency operators make successful and effective decisions for emergency response and evaluation. We would introduce the techniques used to collect, analyse and visualise emergency data from social media such as Twitter.
  • Ramón Hermoso (Departamento de Informática e Ingeniería de Sistemas, Universidad de Zaragoza): El contexto importa: sistemas de recomendación para dispositivos móviles en grandes instalaciones. Se presenta una arquitectura novedosa para sistemas de recomendación basados en el contexto (CARS) que integra diversas tecnologías de descripción y de razonamiento. En particular, hablaremos sobre el uso de esta arquitectura en grandes instalaciones, donde se concentran un número alto de personas y donde el flujo de datos generado por las mismas (y por los recursos de la propia instalación) puede cambiar de forma dinámica las preferencias de un usuario en cuánto a la siguiente acción a realizar.  Además, explicaremos el uso del llamado Procesamiento de Eventos Complejos (CEP) para extraer estados situacionales a partir de un flujo de datos continuo, es decir, para abstraer qué ocurre en un momento determinado en la instalación, que pueda afectar a la recomendaciones que puedan recibir los usuarios. También se hablará sobre el enfoque semántico que pueden tener este tipo de arquitecturas, y el consiguiente uso de ontologías y reglas semánticas, tanto para definir el conocimiento, como para inferir recomendaciones para el usuario. Este tipo de arquitecturas pueden usarse en multitud de dominios y espacios distintos. En esta charla veremos una aplicación destinada al guiado de visitantes en museos.
  • Marin Lujak (Ecole des Mines de Douai, Francia): Evacuation Centrality Measure: Finding Agile Evacuation Routes in a Hazard. In this talk, we treat the problem of evacuation efficiency and propose two new efficiency measures in the selection of evacuation routes. In more detail, we implement the concept of agility to evacuation routes in relation to dynamically changing unpredictable hazardous conditions in smart space networks. Infrastructure safety conditions may unpredictably change through time. Due to unpredictability, evacuees' safety can get jeopardized at any point of the evacuation route. Thus, it is not sufficient only to find the shortest evacuation route considering present safety conditions, but we should also consider other relevant characteristics that make the evacuation route sufficiently safe through time. With this aim, we discuss the existent node importance metrics and propose a new one called evacuation centrality, inspired by betweenness centrality. The node evacuation centrality is a parameter that represents the importance of a node for evacuation considering the availability of alternative efficient routes from that node towards safe exits. Given a set of evacuees' positions and safe exits, we find shortest agile evacuation routes, where by agile route we mean the ability to efficiently and safely reroute from intermediate nodes in real time in case of unpredictable safety drops through maximizing the value of the evacuation centrality of the route's intermediate nodes. In addition, we propose a distributed algorithm for that problem and discuss its capability to react to the changes in safety circumstances along recommended routes.

 Financiación:

Vicerrectorado de Extensión Universitaria

 

Programa MOSI-AGIL-CM (S2013/ICE-3019), financiado por: