El principal problema de los servicios de localización tradicionales es que emplean la señal GPS (Global Positioning System) para realizar la triangulación. Estos sistemas tienen tiempos de inicio considerables hasta que son capaces de detectar los satélites necesarios, y además carecen de cobertura en interiores. Por tanto, cuando se intenta implementar un sistema capaz de guiar y orientar a personas con algún tipo de deficiencia visual o cognitiva dentro de edificios se suele recurrir a la instalación de balizas en su interior. De este modo, el usuario debe tener un dispositivo especial capaz de entender las señales enviadas por las balizas. Dado que no existe un sistema estandarizado, las soluciones suelen ser caras y no accesibles para todo el mundo. Por ello, el grupo de investigación Gheode (Grupo de Heurísticos de Optimización y Diseño de Redes) de la Universidad de Alcalá trabaja desde hace tiempo en la propuesta de una solución que no requiera la instalación de balizas específicas, ni el uso de material adaptado a ellas. Han desarrollado un software integrable en dispositivos portátiles (teléfonos móviles, asistentes personales, etc.) que permite, captando la señal emitida por los puntos de acceso inalámbrico, localizar en interiores y exteriores la posición de una determinada persona mediante algoritmos de inteligencia artificial o soft-computing. De este modo, no es necesario disponer de una red mallada que cubra completamente el interior de la zona, sino que simplemente disponiendo de, por ejemplo, un teléfono móvil de última generación (un smartphone) con capacidad WiFi, se puede recibir la señal emitida por los puntos de acceso inalámbrico. Una de las ventajas de esta tecnología es que las redes inalámbricas (WiFi) empleadas para la localización no tienen por qué ser abiertas; pueden estar protegidas por contraseña o cualquier otro tipo de seguridad, ya que la herramienta desarrollada por Gheode únicamente mide la potencia de señal recibida. Se trata pues de una solución de bajo coste, que emplea la infraestructura existente, donde el usuario no tiene que estar suscrito a red alguna. Además, al emplear dispositivos amigables al usuario, como teléfonos móviles, es accesible para una gran parte de la población, especialmente para personas mayores y con algún tipo de discapacidad.
El sistema se ha probado ya en el Edificio Politécnico de la Universidad de Alcalá, donde el primer paso consistió en realizar un mapa de señal WiFi. Es importante destacar que esta técnica permite obtener la posición en plano y en altura, piso o planta. Aunque aún está en fase de desarrollo, Gheode (que coordina el profesor del departamento de Teoría de la Señal Sancho Salcedo, y del que forman parte José Antonio Portilla y Silvia Jiménez) trabaja en el diseño e implementación de aplicaciones que, haciendo uso de los mismos algoritmos empleados para desarrollar este software, permitan, además de la localización, el guiado de los usuarios.
Inteligenicia artifical y soft-computing
Según el European Centre for Soft-Computing, soft-computing es una rama de la inteligencia artificial centrada en el diseño de sistemas inteligentes capaces de manejar adecuadamente la información incierta, imprecisa y/o incompleta. Esta cualidad permite abordar problemas reales obteniendo soluciones más robustas, manejables y de menor coste que las obtenidas mediante técnicas convencionales. Las principales técnicas que componen el soft-computing son la lógica difusa, las redes neuronales, la computación evolutiva y el razonamiento probabilístico.
Desde que Lotfi Zadeh acuñó el término en 1991, esta área ha experimentado un rápido desarrollo tanto en sus aspectos teóricos como, sobre todo, en sus aplicaciones empresariales. Las técnicas de soft-computing abordan problemas de gran diversidad tanto en tipología (modelado, optimización, planificación, control, predicción, minería de datos, etc.) como en el sector de aplicación (producción industrial, logística, energía, banca, agroalimentación, entre otros).

Publicado en: Archivo UAH investiga