Sistemi intelligenti adattivi per l'estrazione di conoscenza da sensori distribuiti

Progetto: Research project

Dettagli progetto

Layman's description

Il progetto proposto ha come obiettivo principale di indagare nuovi meccanismi cognitivi e di analisi di dati, centralizzati e distribuiti, per la realizzazione di un sistema intelligente ed adattivo per il supporto di applicazioni critiche. Questo sistema può trovare impiego in una vasta gamma di ambienti applicativi, come ad esempio la sicurezza sui luoghi di lavoro, il monitoraggio ambientale e l’Ambient Intelligence.
In tali scenari è necessario sviluppare dei sistemi di monitoraggio e comprensione dell’ambiente circostante che siano in grado di raccogliere in maniera pervasiva e distribuita informazioni riguardo ai fenomeni osservati, che riescano tempestivamente a riconoscere eventuali guasti o errori interni al sistema e che gestiscano al meglio le risorse a disposizione del sistema al fine di fornire un’alta Qualità del Servizio (QoS).
In questo progetto viene proposto un approccio innovativo la cui originalità risiede nell'integrazione sinergica tra monitoraggio, comunicazione ed elaborazione intelligente dei dati; il modello proposto consentirà di garantire l’unitarietà dei ragionamenti portati avanti dal sistema intelligente, ma sarà in grado di sfruttare le potenzialità sensoriali e computazionali dei sistemi pervasivi.
Inoltre, un tratto peculiare del sistema è il suo “polimorfismo”, vale a dire la capacità di adattarsi automaticamente ai diversi scenari d'uso, e di ottimizzare autonomamente i propri meccanismi per supportare i diversi obiettivi fissati dalle applicazioni.
L'obiettivo complessivo del progetto è quello di aumentare l'affidabilità, tempestivà e accuratezza del processo di acquisizione ed elaborazione di grandi volumi di dati sensoriali eterogenei, avvalendosi anche dei metodi per l’estrazione di conoscenza di più alto livello. Si studieranno soluzioni per garantire il livello di affidabilità richiesto dalle applicazioni, minimizzando la latenza e il consumo energetico della sottostante infrastruttura sensoriale.

Per raggiungere gli obiettivi sopra descritti verranno studiate anche soluzioni architetturali che supportino la realizzazione di soluzioni self-adaptive e context-aware in modo che il sistema integrato di rilevamento, comunicazione e comprensione ambientale possa supportare molteplici scenari d'uso e applicazioni critiche. Queste caratteristiche potranno essere realizzate a tutti i livelli dell’architettura proposta, dal basso livello associato all’infrastruttura sensoriale e comunicativa, all’alto livello in cui risiederà l’intelligenza unitaria e centralizzata che avrà il compito ultimo di produrre una descrizione concisa e significativa dell’ambiente circostante.

Per gestire la potenzialmente grande quantità di dati rilevati, e la natura non strutturata e non prevedibile dell'ambiente sotto osservazione, si intendono indagare soluzioni innovative per l'analisi di flussi di dati e l'individuazione di potenziali anomalie negli stessi. Questa analisi riguarderà sia soluzioni distribuite che centralizzate. Nel primo caso si analizzeranno approcci che prevedono la cooperazione tra dispositivi, come ad esempio tra gli stessi dispositivi usati per compiere il monitoraggio capillare dell’ambiente, nel secondo caso si analizzeranno le potenzialità di un’analisi centralizzata, che potrà avvalersi di una visione unitaria del fenomeno monitorato ma dovrà risolvere problemi legati alla scalabilità del metodo.

La progettazione di sistemi centralizzati intelligenti in grado di estrarre conoscenza in maniera intelligente a partire dai dati sensoriali raccolti, può trovare applicazioni in molti scenari critici, come ad esempio nell’Ambient Intelligence. In questi tipi di domini i ragionamenti effettuati si basano spesso sulle rilevazioni sensoriali ottenute da dispositivi differenti. I dispositivi generalmente disponibili sono di solito affetti da rumore, e possono essere caratterizzati da un
StatoAttivo
Data di inizio/fine effettiva1/1/12 → …

Fingerprint

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