ALPSFORT - A Learning graPh-baSed framework FOr cybeR-physical sysTems

L’evoluzione dei sistemi di elaborazione dedicati e delle tecnologie di comunicazione unitamente alla presenza sul mercato di sensori a basso costo hanno consentito una diffusione e presenza pervasiva di tali dispositivi nella vita di tutti i giorni. Parliamo quindi di internet delle cose e di sistemi ciberfisici, identificando tali tecnologie come abilitanti per sviluppare applicazioni relative alla domotica, all’innovazione in ambito industriale, alla produzione e gestione ottimale dell’energia. La dipendenza di tali dispositivi da informazioni acquisite attraverso sensori rende però l'applicazione sensibile al manifestarsi di guasti e malfunzionamenti che porterebbero a decisioni errate, con effetti anche devastanti. Contestualmente, l’ambiente nel quale tali sensori e dispositivi operano evolve nel tempo; da qui la necessità di avere applicazioni in grado di percepire e reagire a tali cambiamenti in modo automatico al fine di garantire un’elevata qualità del servizio fornito.

Il progetto si inserisce in tale contesto con gli obiettivi di mettere a disposizione funzionalità intelligenti che consentano ai sistemi ciberfisici e all’Internet delle cose di gestire situazioni critiche quali quelle associate ad evoluzione dell’ambiente nel quale i sistemi operano (apprendimento in regime non stazionario) e alla identificazione e gestione di eventuali guasti –anche multipli- che si manifestano al livello dei sensori (sistemi di diagnostica).

Le funzionalità richieste vengono direttamente apprese attraverso meccanismi di apprendimento automatico innovativi basati su grafi in grado di sfruttare le dipendenze nello spazio e nel tempo esistenti tra i dati sensoriali. In questo modo le metodologie sono indipendenti dalla specifica applicazione e non richiedono informazioni a priori difficilmente acquisibili.

Il lavoro di ricerca porterà allo sviluppo di metodologie di progetto e strumenti che consentiranno la generazione semi-automatica delle due funzionalità di intelligenza richieste dagli scenari applicativi. Tali servizi sono fondamentali per dare credibilità alla applicazioni e pensati per soddisfare i bisogni di un pubblico esigente che utilizza la tecnologica ma non è interessato ai retroscena ingegneristici.