Smart Internet and IoT (SIOT)

L’attività di ricerca dell’UO Smart Internet and IoT (SIOT) viene sviluppata nell’ambito di tre laboratori: Telecommunications Networks and Telematics (TNT), il Digital Signal Processing (DSP) e il Metodologie Agili. Il riferimento comune delle attività è quello dell’Internet of Things (IoT) e della sua futura evoluzione sia dal punto di vista del networking, sia dal punto di vista dell’elaborazione dei segnali e dell’informazione e, infine, nella modalità di programmare i dispositivi dell’IoT.

Più nel dettaglio, per quel che concerne il networking, l’attività prevalente è svolta nel laboratorio TNT e riguarda il campo del "Future Internet" e delle tecnologie correlate con particolare riferimento alle tematiche di: i) Cyber Security di ambienti distribuiti e virtualizzati, ii) orchestrazione e gestione di ambienti Cloud, Fog e Mobile Edge Computing, iii) ottimizzazione dell’efficienza energetica nelle reti di TlC (Green Networking), iv) nello sviluppo di tecnologie “5G and behind”, v) nella verticalizzazione e nell’integrazione dei servizi dell’approccio 5G in contesti Industria 4.0 e Energy Smart Grid.

Relativamente agli aspetti di dell’elaborazione dei segnali e dell’informazione, l'attività di ricerca è svolta principalmente nel laboratorio DSP ed è ispirata dal concetto Ambient Intelligence (AmI) elemento cruciale, definito dall’IEEE IoT World Forum, per l’evoluzione dell’IoT ad una sua versione smart e prossima a rappresentare un cosiddetto cyber-physical system globale. In quest’ambito, tutte le attività di ricerca mirano a studiare ed analizzare nuove e consolidate tecniche di elaborazione dei segnali, di differente natura: audio, immagini, video, accelerazioni, radiopropagazione. I contributi sviluppati, sia di tipo teorico che sperimentale, vertono sia su tecniche di elaborazione tradizionali sia avanzate ed includono, tra gli altri, metodi di filtraggio, tecniche di preelaborazione e selezione dei segnali, l'estrazione e selezione di caratteristiche (feature) e l'apprendimento automatico (Machine Learning) e approfondito (Deep Learning). Tali studi vertono su specifici ambiti quali: i) lo speech processing (rilevamento del parlato e del parlatore); ii) l’elaborazione dei segnali sonori sia audio (rilevazione eventi acustici, rilevazione biometrica, rilevazione guasti nelle macchine) che ultrasonici (rilevazione della prossimità); iii) l’elaborazione dei segnali radio ai fini della localizzazione indoor e outdoor e la rilevazione di oggetti non classificati (p.es., Droni). Gli ambiti applicativi delle ricerche svolte riguardano contesti molto eterogeni e abbracciano tutti filoni caratterizzanti il paradigma Industry 4.0: Case Intelligenti (smart Home), Trasporti (Intelligent Transportation Systems), E-health (Remote Care and Diagnostic), Infrastrutture (Lighting, Structure Integrity), Città Future (Patroling, Waste Management), Fabbrica Intelligente (Asset Tracking, Safety).

In relazione agli aspetti di programmazione, svolta in particolare nel laboratorio di Metodologie Agili, la ricerca verte in particolare sullo studio e sull’applicazione delle tecniche di programmazione orientate agli oggetti, delle metodologie agili, delle metriche di prodotto e di processo per lo sviluppo del software con particolare riferimento all’ambito dell’Internet of Things.

Referente prof Raffaele Bolla

Afferenti: Igor Bisio, Franco Davoli, Aldo Grattarola, Fabio Lavagetto, Andrea Sciarrone, Sandro Zappatore

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