Sistemas ciberfísicos

1. DESCRIPCIÓN DEL ÁREA TECNOLÓGICA

Los sistemas críticos son aquellos en los que un fallo del sistema puede causar daños económicos o humanos irreparables. En este tipo de sistemas el correcto comportamiento del sistema debe garantizarse antes de su puesta en marcha. Para llevar a cabo dicho proceso, el sistema debe caracterizarse con precisión y realizarse un exhaustivo estudio de su comportamiento en el peor de los escenarios. Los procesos de caracterización del sistema, describiendo los componentes del mismo, sus interacciones y su comportamiento interno, son de vital importancia, así como los sistemas de análisis y verificación que permiten comprobar que las interacciones entre los componentes cumplirán con los requisitos del sistema en las peores condiciones.

Los sistemas críticos forman parte de sistemas complejos más amplios en multitud de dominios de aplicación: el control industrial, los sistemas de automoción, los sistemas aeroespaciales, etc.

Los sistemas ciber-físicos son la evolución de los sistemas empotrados hacía una arquitectura con una mayor conectividad.

En los entornos industriales y del transporte, por ejemplo, dichos sistemas tienden a tener un gran número de componentes críticos, dada su gran interacción con el mundo físico. Sin embargo, esa mayor conectividad que les otorga la flexibilidad que hace que estas tecnologías sean realmente disruptivas, es la que mayor complejidad añade a su desarrollo. Los componentes del sistema no sólo deben ser correctos desde el punto de vista funcional y de seguridad, sino también desde el punto de vista de su comportamiento temporal y de la integridad de los datos. Aunque algunas de las restricciones temporales ya se hallaban en los antiguos sistemas empotrados, la presencia de componentes no críticos o con requisitos de cómputo altamente variables en la misma plataforma añaden un nivel de incertidumbre que debe ser abordado adecuadamente.

Estos sistemas conforman los bloques constructivos de iniciativas tan prometedoras en el ámbito de la industria como la Industria 4.0, el Internet de las Cosas Industrial (IIoT), los Gemelos Digitales (DigitalTwins), las Arquitecturas de Computación en la Niebla para el ámbito Industrial (Industrial Fog Computing architectures), etc. Todos ellos están fuertemente relacionados hasta el punto de ser en muchas ocasiones conceptos que no se pueden abordar de forma aislada. En todos ellos, la base sobre la que se construyen todas estas iniciativas y arquitecturas son los sistemas ciber-físicos.

Los sistemas ciberfísicos son aquellos en los que para llevar a cabo su misión se requiere tanto de una fuerte interacción con el mundo real, como del uso de redes de datos de propósito general. En dichos sistemas, debido fundamentalmente a su interacción con el entorno, suelen venir impuestas una serie de restricciones temporales a la hora de llevar a cabo dicha interacción. Dichos sistemas se denominan, en general, sistemas de tiempo real, y en ellos el instante en que las respuestas del sistema se producen son tan importantes como las respuestas en sí mismas. Los sistemas de tiempo real requieren de unas garantías previas a su puesta en funcionamiento, que aseguren que el sistema se comportará de forma correcta una desplegado. Dichas garantías, impuestas en muchas ocasiones por los procesos de certificación, se basan en un modelado de los componentes del sistema y la interacción entre los mismos, una exhaustiva caracterización del comportamiento de cada uno de dichos componentes, y el análisis del comportamiento del sistema completo en los peores escenarios o condiciones posibles. Todo esto permite asegurar que, una vez puesto en funcionamiento, el sistema se comportará dentro de los parámetros establecidos.

Los componentes y/o funcionalidades del sistema suelen estar representados por un conjunto de tareas recurrentes, siendo los resultados del análisis los que aseguran que dichas tareas van a tener un comportamiento temporal correcto. Sin embargo, el uso de redes de datos de propósito general y los componentes asociados introducen un cierto nivel de incertidumbre, tanto en la carga de la red como los componentes de menor criticidad necesarios para manejarla. La presencia de múltiples niveles de criticidad en la misma plataforma de ejecución introduce una mayor complejidad tanto en el análisis como en la implementación de dichos sistemas.

Adicionalmente, los sistemas de tiempo real presentes en el mundo real presentan habitualmente cambios de funcionalidad, dependiendo de la fase de la misión en la que se encuentren, v.g. las fases de un vuelo: modo taxi, despegue, ascenso, modo de crucero, etc., o de la presencia de fallos en el sistema que pueden degradar temporal o definitivamente su comportamiento, ya sean fallos externos o por un comportamiento inesperado de alguno de sus componentes. A dichos sistemas se les denomina sistemas multi-modo, dado que pueden comportarse de forma diferente en función del modo en que se encuentran. Dado que la funcionalidad de un sistema viene representada por un conjunto particular de tareas recurrentes, un cambio de modo implica la ejecución de un conjunto distinto de tareas. En dichos sistemas, el modelado y análisis del sistema debe considerar el correcto comportamiento del mismo tanto en los estados estacionarios como en las transiciones entre los diferentes modos de funcionamiento, que implica como se ha mencionado la activación de ciertas tareas presentes en el nuevo modo y la desactivación de algunas tareas presentes en el modo anterior, que no deben ejecutarse en el nuevo modo.

La incorporación a los sistemas ciber-físicos de componentes inteligentes que les doten de cierta autonomía y adaptabilidad a los cambios, así como las incertidumbres que ello incorpora a la predictibilidad de la respuesta del sistema en su interacción con el mundo físico es uno de los mayores retos que aparecen en este tipo de sistemas.

Mantener un comportamiento preciso y fiable, a la vez que flexible, es uno de los objetivos que estos bloques constructivos deben abordar en los próximos años al incorporarse en los mecanismos de procesamiento cognitivo que se incorporarán a la nueva industria. Igualmente, el desarrollo de entornos y herramientas de modelado, análisis y simulación que faciliten su incorporación de forma rápida y fiable a los diferentes dominios de aplicación son de suma importancia.