| Summary: | Tesis por compendio de publicaciones === Los entornos inteligentes son espacios físicos, en los cuales las tecnologías de la información y las comunicaciones se encuentran plenamente integradas. El objetivo de dichas tecnologías es el de mejorar la calidad de vida del usuario que habita el entorno, ya sea su domicilio, lugar de trabajo o incluso espacios públicos. Gracias a los últimos avances tecnológicos en hardware, este soporte al usuario se realiza de forma no intrusiva. Existen dispositivos de todo tipo capaces de obtener información de contexto del entorno en el que se encuentran y de los usuarios de dicho entorno. Esta información puede ser utilizada por servicios o aplicaciones software a los que se les denomina inteligentes, por ser capaces de aprender acerca del comportamiento del usuario y de ofrecerle servicios adaptados a cada situación. El auge de estos entornos en la sociedad actual ha provocado la proliferación de métodos para un desarrollo robusto de sus componentes software. La etapa de validación resulta imprescindible en todo proceso de calidad y su objetivo es comprobar que el software en cuestión cumple determinados requisitos para los que fue creado. El método más utilizado para validar software de entornos inteligentes son los laboratorios de pruebas, o living labs, que consisten en emular de forma física el entorno y los usuarios que van a interactuar con el sistema durante su despliegue final. De forma previa al living lab, o de forma alternativa si no es posible desplegar el laboratorio (por motivos económicos, situaciones de riesgo, elevada cantidad de usuarios, etcétera), se propone el uso de plataformas de simulación. Mediante estas plataformas se pueden simular tanto los dispositivos hardware del entorno inteligente, como los comportamientos de los usuarios que utilizan el sistema. Esta tesis propone una metodología para crear y validar modelos computacionales de comportamiento humano orientados a la validación software de entornos inteligentes en plataformas de simulación. CHROMUBE es una metodología iterativa que permite, a través de una serie de pasos, la creación, simulación y validación de modelos con el nivel de detalle adecuado como para validar las aplicaciones y servicios para los que sean requeridos. Este nivel de detalle se puede obtener a partir de diversas fuentes de datos. Se proponen ramas alternativas para crear los modelos tanto a partir de datos de sensores como a partir de entrevistas con expertos. Con este fin, CHROMUBE aplica técnicas de varias disciplinas científicas, como Cronobiología, Aprendizaje Computacional e Ingeniería del Conocimiento. Así, la principal contribución científica de esta tesis consiste en la definición de una metodología para la creación y validación de modelos de usuario, aplicable a cualquier situación donde se requiera validar aplicaciones o servicios inteligentes mediante simulación. También se ha obtenido como resultado una plataforma de simulación que permite la integración de elementos reales con elementos simulados, y cuyo fin es utilizar los modelos de usuario simulados de CHROMUBE para validar software real en un entorno que emule al entorno inteligente real donde se pretende desplegar el software. En el ámbito práctico, gracias a la aplicación de CHROMUBE en la plataforma de simulación, se han reducido los tiempos y costes de implantación de diversos entornos inteligentes donde la creación de living labs no era viable, como geriátricos y hospitales. También, en otros escenarios la simulación ha sido útil para la detección de fallos del sistema previa a la etapa de living lab, y para simular nuevas condiciones de trabajo o funcionalidades del sistema imposibles de reproducir en el entorno real. La posibilidad de observación directa y análisis forenses de los resultados de dichas simulaciones también ha proporcionado a las empresas un valioso sistema de apoyo a la decisión. === Intelligent environments are physical spaces where information and communication technology (ICT) becomes embebbed into the spaces in which we live and work, even in public spaces. The main objective of these environments is supporting people in their daily lives. The enormous advances in hardware allow this support to be non-intrusive. There are all kind of smart devices able to obtain context-aware information from users and environment. This information can be processed by intelligent software and applications to learn about users' habits and to enhance their daily experiences by Ambient Intelligence (AmI) services. Nowadays, the emergence of intelligent environments has caused the proliferation of different validation methods of their software components. Validation is a software life cycle stage that provides evidence that the software satisfies specified requirements. A typical approach to validate intelligent software is the use of living labs. These labs emulate the final environment where the system is going to be deployed, including users. The use of simulation platforms is proposed here during the earlier stages of the living lab, or as an alternative if the living lab creation is unfeasible, e.g. due to its high cost. Simulation platforms allow simulating both the hardware devices of the intelligent environment and the users' behaviours. This PhD thesis proposes a methodology to create and validate Computational Models of Human Behaviour (CMHB). These models can be used in simulation platforms in order to validate AmI software systems. The proposed methodology, Chronobiological Modelling of Human Behaviours (CHROMUBE), is an iterative methodology that provides methodological processes for the creation, simulation and validation of CMHB. The complexity of these models is given by the complexity of the services or applications they are intended to validate. This information can be obtained from different sources. CHROMUBE proposes two main data sources: 1) sensor devices and 2) interviews with experts. The behaviour data obtained from these sources is conveniently analysed using different scientific disciplines, such as Chronobiology, Machine Learning and Knowledge Engineering. Thus, the main contribution of this thesis is the definition of a methodology, which is applicable to any situation where software validation by simulation requires the use of realistic computational models of human beings, such as AmI systems and intelligent environments. Another significant contribution is the implementation of a simulation platform that enables the integration of real and simulated elements. In this manner, it is possible to integrate the software under test (SUT) into a simulated environment that emulates the final scenario where the software is going to be deployed. The application of CHROMUBE within the simulation platform has helped to reduce deploying times of a number of complex intelligent environments. In some of them, the deployment of a living lab was unfeasible, e.g. in an operating theater. In other cases, simulations were useful to detect system failures in the earlier stages of the deployment, which supposed a considerable cost saving. The resulting CMHBs have been also employed by various companies to validate new working situations or system functionalities which are impossible to test exhaustively in the final environment. The possibility of forensic analysis during the simulations has also provided them a valuable decision support system.
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