Esta investigación tiene lugar en el proyecto que propone una arquitectura de software para monitorear a personas mayores en sus propios hogares. Queremos construir patrones dinámicamente a partir de datos sobre la actividad, movimientos e información fisiológica de las personas monitoreadas. Para lograrlo, proponemos un método de clasificación multiagente: cada agente tiene un conocimiento simple de clasificación. Los datos generados a nivel local se comunican y se ajustan entre agentes para obtener un conjunto de patrones. Los patrones se utilizan a nivel personal, por ejemplo, para emitir una alerta, pero también para evaluar riesgos globales (epidemias, olas de calor). Estos datos son dinámicos; el sistema debe mantener los patrones construidos y crear nuevos patrones. Por lo tanto, el sistema es adaptable y puede expandirse a gran escala.
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