IntroductionCurrent research focuses on the development of a situation-based human-automation integration method for the assessment and operation of heterogeneous dynamic systems. The philosophical approach is primarily supported on classic Human-Automation Systems and User-Centered Design literature, in which Dr. Thomas B. Sheridan and Dr. Mica Endsley are leading authors. Beyond the philosophical approach, the main challenge consists in making use of computational intelligence methods to develop numerical tools and criteria consistent with control systems theory and cognitive engineering principles to enable the integration and safe operation of these systems.
The method is conceived as a user-centered design approach that intends to help operators gain situational awareness, intervene and reach different levels of automation, if necessary. It deals with systems that include humans, physical systems and computer agents, overall also known as heterogeneous dynamical systems, whose behaviors depend on situation. Fields of application include human-controlled and monitored ad hoc communication mobile networks, social networks, physical and cyber security systems, smart grid operation and security, bioengineering systems and life support, disaster monitoring and recovery systems, epidemic monitoring and control, intelligent transportation systems, financial and investment services, and tactical and operational battlefield command and control systems. For this research, we currently use a small-scale aquatic habitat for experiments relevant to the integration, automation and operation of life support systems, which will be increasingly important for the development of long-duration human space exploration systems. The main tools in computational intelligence used are fuzzy systems as means of knowledge representation, combined with swarm intelligence to adapt these systems to data generated by human-system interaction. Some authors call these "adaptive neuro-fuzzy inference systems" (ANFIS). One aspect that distinguishes our work from traditional ANFIS is the focus given to questions on human performance relevant to perception, situation awareness, knowledge representation and situation observability. The purpose is to bring computational tools and techniques together to help fill current gaps in user-centered design approaches. Application to Life Support Systems
| IntroducciónEn estos momentos, la investigación se centra en el desarrollo de un método de integración de sistemas humano-automatización basado en situación para la evaluación y operación de sistemas dinámicos heterogéneos. El enfoque filosófico se basa principalmente en la literatura clásica de Sistemas Humano-Automatización y de Diseño Centrado en Usuarios, en el cual el Dr. Thomas B. Sheridan y la Dra. Mica Endsley son autores prominentes. Más allá del enfoque filosófico, el desafío principal consiste en hacer uso de métodos de inteligencia computacional para desarrollar herramientas numéricas y criterios compatibles con teoría de control y principios de ingeniería cognitiva, para la integración y el funcionamiento seguro de estos sistemas.El método está concebido como un enfoque de diseño centrado en el usuario, que tiene la intención de ayudar a los operadores a obtener conocimiento de situación, intervenir, y alcanzar a diferentes niveles de automatización de ser necesario. Se trata de sistemas que incluyen seres humanos, sistemas físicos y agentes virtuales, conocidos también como sistemas dinámicos heterogéneos, cuyo comportamiento depende de la situación. Los campos de aplicación son redes móviles de comunicación ad hoc, redes sociales, sistemas físicos, ciberseguridad, sistemas de bioingeniería y de soporte de vida, sistemas de vigilancia y alivio de desastres, de vigilancia y control de epidemias, sistemas inteligentes de transporte, servicios financieros y de inversión, así como el comando táctico y operacional en campos de batalla. Para esta investigación, actualmente utilizamos un hábitat acuático de pequeña escala para experimentos relacionados con la integración, automatización y operación de sistemas de soporte de vida, los cuales crecen en importancia con el desarrollo de los sistemas de exploración espacial tripulada de larga duración. Las principales herramientas de inteligencia computacional utilizadas son sistemas difusos para la representación de conocimiento, combinado con inteligencia de enjambres para adaptar estos sistemas a los datos generados por la interacción hombre-máquina. Algunos autores definen estos sistemas como "sistemas de inferencia neuro-difuso adaptativos" (ANFIS, en inglés). Un aspecto que distingue a nuestro trabajo del ANFIS tradicional es el enfoque dado a las preguntas sobre percepción, conocimiento de situación, representación del conocimiento y la observabilidad de situación. El propósito es combinar herramientas y técnicas computacionales para complementar los enfoques de diseño centrados en el usuario. Aplicación de Sistemas de Soporte de VidaLos sistemas bioregenerativos de soporte de vida combinan procesos físico-químicos y biológicos con el fin de aumentar la autonomía de un hábitat y la calidad de vida de sus seres vivos, mediante la regeneración y reutilización de recursos consumibles. Estos procesos requieren tiempo y energía para transformar compuestos químicos, desechos, y subproductos en nutrientes, consumibles, y productos comestibles. En consecuencia, el mantenimiento de un sistema de soporte de vida puede imponer una carga de trabajo considerable para los operadores que interactúan con el sistema. Adicionalmente, la lentitud de la respuesta de estos sistemas y su demanda de atención humana para su operación genera vulnerabilidades que, si no son atendidas, pueden traducirse en errores humanos, deterioro del rendimiento, y fallas.La disponibilidad de nuevos sensores químicos y biológicos junto con recursos computacionales permiten el desarrollo incremental de sistemas de automatización para aliviar la carga de trabajo humano, evitar errores humanos, y aumentar la confiabilidad general del sistema. Esta investigación tiene como objetivo hacer uso de la información de los sensores, la experiencia de los usuarios y de los desarrolladores, y su interacción con el sistema, para crear una representación paramétrica de su base de conocimiento de situación, de tal manera que pueda ser utilizada en mecanismos de autonomía ajustable y para crear herramientas de toma de decisiones en tiempo real. La Plataforma de InvestigaciónDados los altos costos y las dificultades para realizar experimentos en sistemas de soporte de vida a gran escala, este proyecto utiliza un hábitat acuático, o acuario, para realizar experimentos relacionados con este campo de aplicación. La plataforma de investigación consiste en un tanque de 10 galones dividido en cuatro compartimientos. El hábitat acuático se concibe en analogía a un hábitat espacial, tal como los caracoles u otros invertebrados (consumidores) son a los astronautas o tripulación.  El sistema está diseñado para funcionar como un sistema de soporte de vida cerrado, que recircula y regenera continuamente recursos consumibles. Cada uno de los compartimentos contiene un grupo de organismos, cada uno de ellos responsable de un proceso biológico particular. Por ejemplo, un compartimento contiene los caracoles que consumen oxígeno, mientras que otro contiene las plantas que lo producen. Los experimentos realizados en esta plataforma se enfocan en el proceso de respiración. Otros procesos biológicos tienen lugar en el hábitat, algunos de los cuales ayudan a equilibrar el ecosistema mediante la descomposición de compuestos tóxicos, como el amoníaco. El uso de este hábitat acuático proporciona una herramienta de aprendizaje, para comprender los desafíos y las limitaciones de tecnología de automatización en la operación de sistemas bioregenerativos de soporte de vida (BLSS, en inglés) y otros sistemas de bioingeniería en general. Investigación relevante a Sistemas Humano-AutomatizaciónUna característica particular de BLSS son las incertidumbres generadas por los fenómenos ecofisiológicos de los procesos biológicos, los cuales generan retos adicionales para la automatización y la evaluación en tiempo real por los operadores humanos. Paradigmas en sistemas y control por suicheo son una alternativa para el manejo de estas incertidumbres. Estos introducen flexibilidad en el lazo de control y permiten diferentes modos de control dependiendo de la situación del sistema.Esta investigación hace uso de un enfoque basado en percepción al paradigma de control suicheado. La creciente disponibilidad de información de sensores y mediciones motiva un enfoque granular. La combinación de información proveniente de los sensores crea espacios sensoriales en los que se encuentran las condiciones operativas del sistema. Este trabajo define elementos de percepción o gránulos dentro de estos espacios sensoriales, con miras a desarrollar estrategias de integración, automatización y evaluación de BLSS y de otros sistemas. Las estructuras granulares definen las situaciones en las que sólo uno objetivo de control gobierna el sistema, implementando de tal forma un control suicheado. Adicionalmente, este enfoque también permite la implementación de mecanismos a prueba de fallas, fundamentales en cualquier sistema que involucra seres humanos y tecnología de automatización. En particular, este trabajo utiliza agentes inteligentes basados en memorias asociativas difusas (FAM) compuestos de estructuras granulares con conjuntos difusos no-interactivos de n dimensiones. Este enfoque ha sido explorado en el pasado, y muchos investigadores reconocen el problema de sistemas dependan de bases de reglas para su representación: la explosión combinatoria del producto cartesiano de las lecturas de los sensores hace que un proceso de diseño sea difícil. Este trabajo propone la interacción humano-sistema como una forma alternativa para abordar este problema. El objetivo es el desarrollo de un método de integración de sistemas humano-automatización basado en situación, para la evaluación y operación de un sistema cerrados bioregenerativos de soporte de vida. Este enfoque transforma el proceso de diseño de sistemas de automatización en un proceso de desarrollo incremental. Esa evolución fomenta la prueba exhaustiva de sistemas humano-automatización, además de facilitar mecanismos de autonomía ajustable. La información generada por la granulación del espacio sensorial permite también el análisis forense del sistema dinámico. Los esfuerzos de esta investigación están orientados a tres áreas principales:
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