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Debug di regole evento-azione supportato da un sistema di raccomandazione
Parole chiave INTERAZIONE UOMO-MACCHINA, INTERNET OF THINGS, IOT, PROGRAMMAZIONE VISUALE, SMART HOME
Riferimenti FULVIO CORNO, LUIGI DE RUSSIS, ALBERTO MONGE ROFFARELLO
Gruppi di ricerca DAUIN - GR-10 - Intelligent and Interactive Systems - e-LITE
Tipo tesi RICERCA, SPERIMENTALE
Descrizione Oggigiorno è possibile personalizzare i comportamenti dei dispositivi connessi e dei servizi online tramite piattaforme di programmazione visuale come IFTTT o Zapier. In queste piattaforme, utenti non-programmatori possono creare regole nel formato evento-azione, del tipo "se la videocamera della cucina rileva un movimento, allora mandami un messaggio su Telegram". Nonostante l'apparente semplicità, la programmazione di tali regole è spesso un compito complesso, in quanto tali regole sono vulnerabili a errori di ragionamento e a conflitti. Per supportare gli utenti a risolvere questi problemi, sono stati proposti alcuni meccanismi di debug che potrebbero essere utilizzati nelle piattaforme di programmazione visuale citate in precedenza, per esempio https://elite.polito.it/research/research-topics/488-eudebug. Anche se questo supporto è utile, la correzione degli errori è comunque qualcosa totalmente delegato all'utente, che potrebbe introdurre nuovi errori e conflitti nel sistemare quelli vecchi.
L'obiettivo della tesi è di esplorare nuovi meccanismi di debug che possano suggerire, attraverso un sistema di raccomandazione, come risolvere possibili problemi nelle regole evento-azione. Approcci di raccomandazione sono già stati utilizzati in questo contesto, tipicamente per supportare la composizione di nuove regole o per tradurre, con un approccio conversazionale, le intenzioni dell'utente in regole specifiche. Qui, l'idea è di combinare tali approcci di raccomandazione con i meccanismi di debug: quando un tool rileva che una regola potrebbe generare un problema, un sistema di raccomandazione potrebbe essere utilizzato per suggerire all'utente di cambiare una regola specifica, il suo evento e/o la sua azione (e come), in maniera tale da a) soddisfare le preferenze dell'utente e b) correggendo efficacemente il problema identificato.
Il lavoro di tesi può partire dall'esteso lavoro di ricerca sul tema della definizione, debug e raccomandazione di tali regole portato avanti negli anni dal gruppo di ricerca. Se soddisfacenti e appropriati, i risultati della tesi potranno essere resi disponibili come progetto open source.
Conoscenze richieste Programmazione web. Conoscenze su sistemi di raccomandazione sono un plus.
Scadenza validita proposta 29/09/2022
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