I dispositivi che utilizziamo nella vita quotidiana includono sempre più frequentemente e massicciamente forme di elaborazione delle informazioni che permettono di realizzare funzionalità “intelligenti”, interagendo autonomamente con il mondo fisico. Inoltre, i sistemi che utilizziamo, sono connessi e permettono di monitorare la situazione e intervenire anche da remoto, in un contesto virtualizzato dal paradigma dell’Internet of Things (IoT).

L’insieme di intelligenza/autonomia, interazione con il mondo fisico e virtualizzazione ha portato alla definizione di Cyber Physical System (CPS), sistemi embedded dotati di capacità computazionale e di comunicazione, fortemente interconnessi con il mondo fisico e caratterizzati da requisiti di risposta in tempo reale. I CPS sono sfruttati in diversi ambiti applicativi per monitorare e controllare il mondo fisico ed i suoi processi. Esempi di CPS si possono trovare nei sistemi di automazione industriale (Industry 4.0), nella guida autonoma e connessa (CCAM) e nei sistemi robotici (quali droni e robot mobili) sempre più impiegati in soluzioni di smart city e di supporto all’uomo.

Il corrente trend evolutivo dei CPS si riferisce al loro sempre maggiore impiego per la definizione di sistemi autonomi. I singoli CPS presentano limitazioni in termini di capacità di monitoraggio/attuazione, risorse energetiche e computazionali, scalabilità e possono non risultare sufficienti in scenari di automazione articolati. Si sta dunque affermando un paradigma che vede i singoli CPS dotarsi di funzionalità di Intelligenza Artificiale ed organizzarsi in Cyber-Physical Systems of Systems (CPSoS) interconnessi anche con l’IoT ed il Cloud per affrontare e risolvere problemi complessi caratterizzati da una forte dinamicità.

La visione è quella di avere robot mobili e droni autonomi organizzati in sciami, veicoli autonomi in grado di collaborare tra loro e con l’infrastruttura ma anche impianti di automazione industriale innovativi.

LINKS ha acquisito negli anni competenze nell’ambito dei CPS e dei sistemi autonomi ed è in grado di supportare la progettazione e sviluppo di soluzioni complesse in diversi campi applicativi.

Sono state infatti sviluppate soluzioni nelle aree di impatto delle Circular Industries e delle relative supply chain, promuovendo la convergenza tra i sistemi CPS presenti nello shop floor e l’Internet of Things, usando soluzioni di intelligenza distribuita e multi-agente per incrementare l’autonomia dei sistemi e supportare gli stakeholder nella gestione di situazioni complesse.

La Fondazione ha lavorato per anni nel contesto della guida autonoma dove le auto, l’infrastruttura fissa di monitoraggio e la gestione del traffico, l’infrastruttura di comunicazione, la virtualizzazione degli stessi pedoni e degli utenti vulnerabili e le piattaforme di gestione costituiscono diversi elementi CPS e concorrono alla formazione di un livello globale CPS.

Ciascun nodo ha infatti una propria intelligenza, autonomia e interconnessione al mondo fisico e a quello virtualizzato e, tutti insieme rappresentano un interessante caso di CPSoS. Per quel che riguarda specificamente l’auto, si tratta di un CPS che richiede peculiari approfondimenti: nei veicoli autonomi, l’interazione con il mondo fisico per le decisioni di guida assume una significatività e criticità uniche, con impatto sulla sicurezza personale; inoltre la gestione delle informazioni scambiate e delle manovre/decisioni concordate tra diversi CPS rende importante la condivisione tempestiva, sicura e critica dei dati. Ne consegue che il paradigma dei CPS trova nel tema dei CCAM allo stesso tempo un banco di prova e un’opportunità di crescita uniche per complessità e scalabilità, con il vantaggio della progressività temporale della penetrazione.

La Fondazione ha ricercato soluzioni per sistemi robotici quali droni e robot mobili autonomi impiegati per applicazioni di Search & Rescue, automazione e logistica industriale. In tali sistemi la navigazione autonoma è una funzionalità critica che beneficia dell’adozione di tecnologie IoT (es. localizzazione radio per ambienti indoor) e dell’intelligenza artificiale, soprattutto in scenari multi-robot ed in ambienti condivisi con l’uomo, dove la collaborazione uomo-robot assume una forte rilevanza.

In tale contesto, approcci multi-agente, algoritmi di intelligenza cooperativa (deterministica, probabilistica, bio-inspired) e modelli di logiche di comportamento supportano la distribuzione dell’intelligenza tra i sistemi CPS, garantendo i principi di sicurezza a privacy.