Herramienta para facilitar el diseño y desarrollo de software empotrado para dispositivos IoT

Abstract

El presente trabajo tiene como objetivo desarrollar una herramienta low-code para la generación automática de código IoT destinado a sistemas empotrados, basada en un lenguaje especifico de dominio (DSL, domain-specific language). Para ello, se ha creado un metamodelo que, a través de su representación en una aplicación, permite a los usuarios diseñar visualmente la arquitectura de un sistema embebido mediante una interfaz gráfica. Los usuarios pueden utilizar componentes como microcontroladores, puertos y periféricos, configurarlos y generar automáticamente el código fuente en lenguaje Arduino (.ino). Esta herramienta es un artefacto basado en el enfoque de Design Science Research (DSR) y cuenta con un backend y un frontend. El backend está diseñado para procesar archivos JSON generados por la interfaz gráfica y generar código, usando transformaciones de modelo a texto. Por su parte, el frontend ofrece una experiencia intuitiva, permitiendo a los usuarios configurar de manera personalizada cada componente a través de un sistema de arrastrar y soltar. Para validar la funcionalidad del artefacto DSR, se han diseñado varios casos de estudio y realizado comparaciones sobre su expresividad con herramientas de inteligencia artificial como ChatGPT, Microsoft Copilot y Gemini, generando código a partir de prompts similares. Se efectuó un análisis para comparar la precisión y completitud del código generado por estas IA con el de la herramienta desarrollada. Finalmente, se presentan los resultados obtenidos y las conclusiones derivadas de los casos de estudio realizados, demostrando que el sistema diseñado cumple con los objetivos del proyecto. Además, se proponen posibles mejoras a realizar en el futuro.

The aim of this work is to develop a low-code tool for the automatic generation of IoT code for embedded systems, based on a domain-specific language (DSL). To achieve this, a metamodel has been created which, through its representation in an application, allows users to visually design the architecture of an embedded system using a graphical interface. Users can utilize components such as microcontrollers, ports, and peripherals, configure them, and automatically generate source code in Arduino language (.ino). This tool is an artifact based on the Design Science Research (DSR) approach and consists of both a backend and a frontend. The backend is designed to process JSON files generated by the graphical interface and generate code using model-to-text transformations. The frontend, on the other hand, provides an intuitive experience, allowing users to customize each component through a drag-and-drop system. To validate the functionality of the DSR artifact, several case studies were designed and comparisons were made regarding its expressiveness with AI tools such as ChatGPT, Microsoft Copilot, and Gemini, by generating code from similar prompts. An analysis was conducted to compare the accuracy and completeness of the code generated by these AI tools with that of the developed tool. Finally, the results obtained and conclusions derived from the case studies are presented, demonstrating that the designed system meets the objectives of the project. Additionally, potential improvements for future work are proposed.