El proyecto AirTrace Decentralized Oracle System (ADOS), desarrollado conjuntamente por la Universidad Católica de Murcia (UCAM) y la empresa Cubic Fort Consultores en el marco del macroproyecto europeo Ontochain, realizará en los próximos seis meses un sistema descentralizado de algoritmos para dar más fiabilidad a la información emitida desde dispositivos IoT antes de introducirla en redes blockchain.
El macroproyecto Ontochain, financiado a través de Next Generation Internet Initiative (NGI) dentro de la convocatoria Horizonte 2020, tiene como objetivo crear un ecosistema de blockchain europeo. Este macroproyecto ha aprobado diez nuevas investigaciones, entre las que se encuentra ADOS, que trabajará con inteligencia artificial (IA) integrando dispositivos IoT y blockchain para hacer más fiables y seguros los entornos implicados.
El equipo de ADOS está compuesto por Juan Miguel Navarro Ruiz, investigador principal del grupo de investigación en telecomunicaciones avanzadas (GRITA), formado por doctores ingenieros de telecomunicación y físicos, profesores e investigadores del Grado en Ingeniería en Tecnologías de la Telecomunicación de la UCAM. También colabora Cubic Fort Consultores, una empresa especializada en blockchain e IA, y creadora de la plataforma AirTrace.
Medición de agua, ruido y tráfico de automóviles autónomos
La UCAM y Cubic Fort Consultores trabajarán en tres casos de uso enfocados en la medición de redes de abastecimiento de agua, contaminación acústica y ruido, y tráfico de automóviles autónomos. Los algoritmos de machine learning que se ejecutarán de manera descentralizada en múltiples servidores, denominados oráculos, recolectarán y compararán los datos de otros servidores y sensores cercanos.
Así, demostrarán si han sido alterados y la fiabilidad de la información, siempre antes de su almacenamiento en la red blockchain. Estos experimentos acreditarán que el proceso de estimación de la fiabilidad de los datos que está siendo desarrollado sirve para la detección de anomalías y fallos, entre otras cosas.