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Tipologie di sensori e di estrazione automatica di dati Prof. Gianluigi Ferrari Wireless Ad-hoc and Sensor Networks Laboratory

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Presentazione sul tema: "Tipologie di sensori e di estrazione automatica di dati Prof. Gianluigi Ferrari Wireless Ad-hoc and Sensor Networks Laboratory"— Transcript della presentazione:

1 Tipologie di sensori e di estrazione automatica di dati Prof. Gianluigi Ferrari Wireless Ad-hoc and Sensor Networks Laboratory Dig.it Giornalismo digitale in Italia Camera di Commercio Prato, 20 settembre 2014

2 Tipologie di sensori Estrazione automatica di dati Attività in WASN Lab Outline

3 Tipologie di sensori Estrazione automatica di dati Attività in WASN Lab Outline

4 Tipologie di sensori: qualsiasi! Sensori di distanza Sensori per liquidi Sensorimagnetici Sensori fotoelettrici Sensori di prossimità e molti altri………

5 Gli Smartphone: molto più di “telefonini”

6 Tipologie di sensori Estrazione automatica di dati Attività in WASN Lab Outline

7 Reti di sensori nello scorso decennioReti di sensori nello scorso decennio Una decade ( ) cercando di essere diversi da Internet Motivazioni: potenza, dispositivi con risorse vincolate Sistemi di raccolta dati orientati ad un sink In definitiva: non si è trovata una ‘killer application’ Perché?Perché? Ricerca indirizzata da sistemi di comunicazione militari con precisi requisiti di acquisizione dati Progettazione di sistemi finiti (one-shot architecture) Ottimo: ottimizzazione multi-livello Pessimo: evoluzione del sistema Estrazione di dati: limitazioni del passato

8 Estrazione di dati: automatica? Un nodo wireless dello scorso decennio (Telos-Berkeley) Da prototipo per smanettoni a sistema ‘stabile’ Come usarlo in modo automatico?

9 Internet delle Cose (Internet of Things, IoT)

10 Internet of “Simple” Things 50 miliardi di dispositivi connessi ( ) Scale up: il numero dei nodi Scale down: il singolo nodo (costo-complessità) -- cent, kylobyte, megahertz

11 Internet of Things & The Associates Un linguaggio comune: IP (Internet Protocol)  reti di sensori collegate ad Internet The Associates CloudDove vanno a finire i dati raccolti?  Cloud Big DataQuanti sono i dati raccolti?  Big Data Cosa ne facciamo dei dati raccolti?  Bo! Estrazione automatica dei dati: dove serve? Smart Cities E-health Digital Journalism …..

12 Tipologie di sensori Estrazione automatica di dati Attività in WASN Lab Outline

13 The Wireless Ad-hoc and Sensor Networks (WASN) Laboratory was born in Fall 2006 to coordinate the activities, in the field of telecommunications, related to advanced wireless networking. Signal Processing Internet of Things & Smart City Applications Wireless Networking & Communication Optimization The Group

14 EU project CALIPSO (Connect All IP-based Smart Objects!) FP7-ICT (# ), Smart Parking Critical Infrastructures Smart Toys

15 ’s main driver: IPv6 2010

16 IoT Hub Server S S S S S S S S HTTP CoAP HTTP Data Storage The Internet IoT Network Data Cache The InternetIoT Network HTTP Client HTTP REST API Smart Object (SO) Client IoT Hub Internet Server Data Storage, Processing, Aggregation and Distribution Data Source/Stream, manage Incoming and Outgoing requests/responses SO

17  Service Discovery (SD) is a fundamental component in dynamic environments to allow consumer devices and applications to find and interact with available services.  SD could be performed: In the local network [e.g., automatically accessing a building and connecting to the available WiFi Network] Through different networks [e.g., inside a target geographic region, “which services are available around me now ?”]  Different technologies could be used Central infrastructure or repository Distributed or peer-to-peer architecture Multicast-based protocols An illustrative example: Voilà (internal WASN Lab project) Local Network Other Networks Internet S S S S S S S S Service Discovery in IoT Networks

18 Voilà Demo (Sensor Join) Arduino Node DHT22 (Temperature+Humidity) Arduino Node Sound Sensor Arduino Node Light Sensor IoT Hub Service Discovery Join Service Advertisement Data Fetcher Smart Display Update Service Discovery Data Fetching

19 Voilà Demo (Smart phone) Arduino Node Sound Sensor Arduino Node Light Sensor IoT Hub Service Discovery Join Service Advertisement Data Fetcher Service Discovery Data Fetching Smart Display Update Arduino Node DHT22 (Temperature+Humidity)

20 A General Approach to Service Discovery

21 Internet of Things and Smart Cities Ph.D School September 8-13, 2014 – Lerici (SP), Italy CONNECTCOLLECT CONSUME Three keywords: CONNECT, COLLECT, CONSUME International speakers from academia and industry gave lectures tailoring their research field for an interdisciplinary audience. A business day to foster the interaction and the collaboration between academia and industry in order to depict the future vision of Smart Cities and IoT.. A hackaton!

22 WASN Lab Wireless Ad-hoc and Sensor Networks Laboratory Prof. Gianluigi Ferrari “Tipologie di sensori e di estrazione automatica di dati” Dig.it Giornalismo digitale in Italia Camera di Commercio di Prato – settembre 2014


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