Il team di ricerca è composto di laureati in ingegneria (informatica, elettronica e telecomunicazioni), laureati in informatica e ricercatori che hanno conseguito il dottorato di ricerca su temi pertinenti lo sviluppo di sistemi software distribuiti e l’analisi dei dati. Nel tempo, sono state maturate competenze su localizzazione radio per ambienti indoor, interoperabilità semantica, reti wireless a bassa potenza e velocità di trasmissione dati, piattaforme e soluzioni IoT, Cyber-Physical System quali sistemi di produzione industriale, droni e ground robot e sull’analisi e l’elaborazione dei dati.

L’area IoT & Pervasive Technologies si occupa della progettazione e sviluppo di tecnologie innovative abilitanti il paradigma dell’Internet of Things, IoT, e la sua convergenza con i Cyber-Physical System (CPS), sistemi complessi intelligenti interconnessi al mondo fisico e caratterizzati da requisiti di risposta in tempo reale. Obiettivo della ricerca è favorire il monitoraggio e l’ottimizzazione di processo in diversi domini applicativi, dall’automazione industriale alla smart city.

Le attività di ricerca dell’area affrontano quattro principali sfide tecnologiche.

  • La localizzazione precisa in ambienti indoor tramite l’impiego di tecnologie radio, quali l’Ultra Wide Band (UWB) per abilitare applicazioni Industry 4.0, la sicurezza nei cantieri, soluzioni di asset tracking e la navigazione autonoma di droni e ground robot; la progettazione e realizzazione di Wireless Sensor and Actuator Network (composte da dispositivi IoT con funzionalità di monitoraggio ed attuazione) e dispositivi wearable con funzionalità di localizzazione radio integrate.
  • L’interoperabilità semantica tra dispositivi e sotto-sistemi IoT e CPS (quali droni e ground robot basati su sistema operativo ROS, Robot Operating System) eterogenei, supportando l’armonizzazione del formato dei dati e l’astrazione delle relative funzionalità offerte, con il fine ultimo di semplificare la definizione delle logiche applicative.
  • Lo sviluppo di soluzioni ICT, approcci multi-agente e modellizzazione di logiche di comportamento per supportare la distribuzione dell’intelligenza tra diversi dispositivi e sotto-sistemi IoT/CPS, garantendo i principi di sicurezza a privacy.
  • L’impiego di tecniche di analisi dati (quali il machine learning) integrate con soluzioni di decision science per sfruttare i dati di processo raccolti da sistemi IoT, abilitare approcci predittivi e supportare l’ottimizzazione dei processi.

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