La OCDE afirma que el consumo de energía es un combustible para el crecimiento económico, pero está estrechamente relacionado con el cambio climático global a través de las emisiones de gases de efecto invernadero. Por tanto, se requiere de disminuir el consumo energético global. Los sistemas de software no consumen energía por sí mismos, pero afectan a la utilización del hardware.
Las distintas formas de medir el consumo de energía en tiempo real son muy complejas. El enfoque habitual es describirlas como una característica de componentes individuales. Sin embargo, los valores de consumo energético presentan muchas interacciones entre componentes, lo que dificulta su descripción mediante valores energéticos individuales y estáticos. En su lugar, tenemos bases de datos. Sin embargo, no son escalables para sistemas altamente configurables debido a la maldición de la dimensión. Nuestro trabajo se centra en la Industria 4.0, concretamente en los Sistemas Ciberfísicos (acrónimo inglés CPS), los cuales se caracterizan por su alta configurabilidad y adaptabilidad, presentando un gran número de alternativas y un número colosal de sistemas diferentes en funcionamiento. Esto se conoce como el espacio de búsqueda/solución, y cuyo tamaño es el conjunto de todos los puntos posibles que satisfacen un problema de optimización.
Esta tesis pretende encontrar un enfoque nativo de modelado y razonamiento para un Modelo unificado de Variabilidad y Calidad (acrónimo inglés QVM). Se trata de desarrollar un enfoque que apoye el modelado y el razonamiento orientado a la optimización de características numéricas, un marco algebraico para QVMs unificados, un ecoasistente en línea para optimizar un espacio de soluciones restringido por el usuario y medido para la calidad, y un algoritmo y una herramienta web para aprender las influencias de la energía y las características de espacios de soluciones restringidos por el usuario, desconocidos por el dominio y parcialmente medidos.
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