Adaptador autónomo genérico basado en políticas para un sistema social-colaborativo consciente del contexto

La computación autónoma fue concebida para abordar la creciente complejidad de la infraestructura de la tecnología de la información, haciéndola autogestionable y autoadaptativa. La idea central es dotar al sistema de suficiente inteligencia para monitorear continuamente todos los aspectos de los entornos y recursos cambiantes, y controlar las decisiones de gestión según políticas de alto nivel. Durante varios años, se han realizado grandes esfuerzos para estudiar el rendimiento del sistema, la seguridad y los problemas de gestión de fallos, pero sin prestar mucha atención al desarrollo de sistemas sociales-colaborativos autoadaptativos. Esto puede ser porque es difícil crear tales sistemas autónomos, que deben percibir y adaptarse a los cambios en el contexto social en curso y apoyar colaboraciones ciberfísicas con una mínima participación humana. Estas colaboraciones tendrán interacciones entre entidades humanas y no humanas que necesitan ser autogestionables con objetivos adaptativos. Este documento aborda el problema introduciendo un nuevo Marco Social-Collaborativo Autónomo Genérico (GASCF). Se centra en un sistema autoadaptativo basado en un contexto social de alto nivel, y su uso de agentes inteligentes llamados adaptadores autónomos (AAs) que son impulsados por políticas predefinidas. El documento describe la arquitectura de los adaptadores autónomos y la representación general de las políticas. Explora la efectividad del enfoque aplicándolo a un servicio de atención médica colaborativa a gran escala llamado GRaCE (https://www.egrist.org/) que apoya la salud mental dentro del Servicio Nacional de Salud del Reino Unido y otras organizaciones.