Tipologie di sensori e di estrazione automatica di dati Prof. Gianluigi Ferrari Wireless Ad-hoc and Sensor Networks Laboratory http://wasnlab.tlc.unipr.it gianluigi.ferrari@unipr.it Dig.it 2014 - Giornalismo digitale in Italia Camera di Commercio Prato, 20 settembre 2014

Outline Tipologie di sensori Estrazione automatica di dati Attività in corso @ WASN Lab

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

Gli Smartphone: molto più di “telefonini”  

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Estrazione di dati: limitazioni del passato Reti di sensori nello scorso decennio Una decade (2000-2010) 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? 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: automatica? Un nodo wireless dello scorso decennio (Telos-Berkeley) Da prototipo per smanettoni a sistema ‘stabile’ Come usarlo in modo automatico?

Internet delle Cose (Internet of Things, IoT)

Internet of “Simple” Things 50 miliardi di dispositivi connessi (50 000 000 000) Scale up: il numero dei nodi Scale down: il singolo nodo (costo-complessità) -- cent, kylobyte, megahertz

Internet of Things & The Associates Un linguaggio comune: IP (Internet Protocol)  reti di sensori collegate ad Internet The Associates Dove vanno a finire i dati raccolti?  Cloud Quanti 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 …..

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The Group 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

EU project CALIPSO (Connect All IP-based Smart Objects EU project CALIPSO (Connect All IP-based Smart Objects!) FP7-ICT (# 288879), 2011-2014 Smart Toys Smart Parking Critical Infrastructures

’s main driver: IPv6 2010

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

Service Discovery in IoT Networks Other Networks 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) Internet S S S S Local Network

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

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

A General Approach to Service Discovery

Internet of Things and Smart Cities Ph Internet of Things and Smart Cities Ph.D School September 8-13, 2014 – Lerici (SP), Italy http://phdschool.tlc.unipr.it 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!

WASN Lab Wireless Ad-hoc and Sensor Networks Laboratory Prof WASN Lab Wireless Ad-hoc and Sensor Networks Laboratory Prof. Gianluigi Ferrari gianluigi.ferrari@unipr.it “Tipologie di sensori e di estrazione automatica di dati” Dig.it 2014 - Giornalismo digitale in Italia Camera di Commercio di Prato – settembre 2014 http://wasnlab.tlc.unipr.it