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A proof of concept for a wearable device is presented to help patients who suffer from panic attacks due to panic disorder. The aim of this device is to enable such patients manage these stressful episodes by guiding them to regulate their breathing and by informing the care taker. Panic attack prediction is deployed that can enable the healthcare providers to not only monitor and manage the panic attacks of a patient but also carry out an early intervention to reduce the symptom severity of the approaching panic attack. The patient can acquire the help they need, ultimately regaining control. The concept of panic attack prediction can lead to a personalized treatment of the patient. The study is conducted using a small real-world dataset, and only two primary symptoms of panic attack are used. These symptoms include pacing heart rate and hyperventilation or abnormal breathing rate. This thesis project is developed in collaboration with ALTEN italia and all the required hardware is provided by them.

In the metal industry, and more specifically in the forging one, scrap material is a crucial issue and reducing it would be an important goal to reach. Not only would this help the companies to be more environmentally friendly and more sustainable, but it also would reduce the use of energy and lower costs. At the same time, the techniques for Industry 4.0 and the advancements in Artificial Intelligence (AI), especially in the field of Deep Reinforcement Learning (DRL), may have an important role in helping to achieve this objective. This document presents the thesis work, a contribution to the SmartForge project, that was performed during a semester abroad at Karlstad University (Sweden). This project aims at solving the aforementioned problem with a business case of the company Bharat Forge Kilsta, located in Karlskoga (Sweden). The thesis work includes the design and later development of an event-driven architecture with microservices, to support the processing of data coming from sensors set up in the company's industrial plant, and eventually the implementation of an algorithm with DRL techniques to control the electrical power to use in it.

Il presente elaborato vuole guidare il lettore lungo l’itinerario che ha previsto la cura e il rilascio di un’applicazione web a tema di e-learning. Greenwich, questo il nome della piattaforma, vuole essere un efficiente strumento di supporto online alla didattica del corso di Basi di Dati dell’Università di Bologna. Lo scopo primario dell’applicazione web è, infatti, quello di fornire agli studenti un mezzo per eseguire query mongoDB in maniera semplice, mirata e su richiesta del docente. Salvo un’approfondita ricerca culturale riguardante il contesto in cui si sviluppa l’applicazione, l’obiettivo primario della trattazione rimane quello di descrivere in modo ordinato i momenti impattanti che hanno segnato, passo dopo passo, le fasi di crescita di Greenwich, raggruppati in tre macro fasi caratteristiche: progettazione, implementazione e validazione.

Il Machine Learning si sta rivelando una tecnologia dalle incredibili potenzialità nei settori più disparati. Le diverse tecniche e gli algoritmi che vi fanno capo abilitano analisi dei dati molto più efficaci rispetto al passato. Anche l’industria assicurativa sta sperimentando l’adozione di soluzioni di Machine Learning e diverse sono le direzioni di innovamento che ne stanno conseguendo, dall’efficientamento dei processi interni all’offerta di prodotti rispondenti in maniera adattiva alle esigenze del cliente. Questo lavoro di tesi è stato realizzato durante un tirocinio presso Unisalute S.p.A., la prima assicurazione in ambito sanitario in Italia. La criticità intercettata è stata la sovrastima del capitale da destinare a riserva a fronte dell’impegno nei confronti dell’assicurato: questo capitale immobilizzato va a sottrarre risorse ad investimenti più proficui nel medio e lungo termine, per cui è di valore stimarlo appropriatamente. All'interno del settore IT di Unisalute, ho lavorato alla progettazione e implementazione di un modello di Machine Learning che riesca a prevedere se un sinistro appena preso in gestione sarà liquidato o meno. Dotare gli uffici impegnati nella determinazione del riservato di questa stima aggiuntiva basata sui dati, sarebbe di notevole supporto. La progettazione del modello di Machine Learning si è articolata in una Data Pipeline contenente le metodologie più efficienti con riferimento al preprocessamento e alla modellazione dei dati. L’implementazione ha visto Python come linguaggio di programmazione; il dataset, ottenuto a seguito di estrazioni e integrazioni a partire da diversi database Oracle, presenta una cardinalità di oltre 4 milioni di istanze caratterizzate da 32 variabili. A valle del tuning degli iperparamentri e dei vari addestramenti, si è raggiunta un’accuratezza dell’86% che, nel dominio di specie, è ritenuta più che soddisfacente e sono emersi contributi non noti alla liquidabilità dei sinistri.

Negli ultimi tempi la questione su come arginare il problema della diffusione delle fake news è diventata predominante sia nel dibattito pubblico che politico; in quanto miliardi di terabyte di foto, testi, video, informazioni si muovono quotidianamente attraverso le piattaforme social persuadendo in maniera più o meno efficace ciascun utente. Questo è tutto amplificato dal fatto che il mondo dell'informazione sia radicalmente cambiato col passare del tempo, in risposta alla crescita del fabbisogno informativo, dando maggiore importanza al numero di click piuttosto che all'attendibilità dell'informazione stessa. Nel contesto appena descritto i social media e la rete in generale hanno un ruolo molto importante in quanto tutti hanno diritto di parola al di là di meriti o conoscenze personali. Quello che conta davvero non è l’aderenza ai fatti, quanto la conformità con ciò a cui si crede e con la propria visione del mondo. L'uso e il significato del termine fake news si è evoluto nel tempo. Sebbene originariamente fosse utilizzato per fare riferimento a informazioni false e spesso clamorose diffuse sotto le spoglie di notizie, il termine si è evoluto ed è diventato sinonimo di diffusione di informazioni false che possono differenziarsi in base ai mezzi utilizzati per la falsificazione o in base all'intento per il quale sono state diffuse. L'obiettivo di questa tesi è quello di introdurre una rassegna delle metodologie atte a identificare e classifcare le fake news. Molti esperti hanno studiato modi per analizzare manualmente l'autenticità delle notizie; tuttavia, come valutarla in modo efficace è ancora una questione aperta. Nello specifico, la tesi fornisce anche un contributo per limitare la diffusione delle fake news sui social network, in quanto queste potrebbero influenzare o alterare l'opinione pubblica, contribuendo ad alimentare teorie complottistiche.

La costante crescita dei dispositivi Internet of Things (IoT) ha dato luogo alla creazione e all'utilizzo di diverse tecnologie, dispositivi e relativi sistemi creando problemi di interoperabilità. Il recente standard W3C Web of Things (WoT) ha lo scopo di facilitare l’interoperabilità e l’integrazione dei dispositivi IoT con l’obiettivo di contrastare la frammentazione dell’IoT. Tuttavia, attualmente il WoT non è implementato su microcontrollori, motivo per cui in questo elaborato di tesi ci si propone di contribuire all'implementazione del paradigma WoT su tali dispositivi. Tale implementazione avviene attraverso la realizzazione di un framework multipiattaforma che permette ad utenti e sviluppatori di progettare, compilare ed installare applicazioni W3C WoT compliant su dispositivi embedded. Nello specifico, tale framework consente la creazione di Thing e Consumer creando automaticamente la Thing Description e modificando lo sketch, generato automaticamente, tramite editor e form HTML. Inoltre, fornisce supporto per i quattro più importanti protocolli di comunicazione del livello applicativo: HTTP, CoAP, WebSocket ed MQTT. L'architettura ottenuta è estendibile ad altri protocolli e ad altre funzionalità. Infine, dai risultati ottenuti si evince che questo framework non aggiunge overhead in termini di latenza nell'utilizzo degli sketch generati.

In questa tesi triennale verrà discussa l'implementazione di un subprotocol HTTP nel progetto node - Wot per l'utilizzo dei device IoT Tuya tramite lo standard Web of Things definito dal consorzio W3C. In particolare si è adattata l'interazione WoT alle API Tuya di modo che l'utilizzo risulti totalmente trasparente all'utente finale che avrà l'impressione di interagire con una Thing WoT classica. Il binding ha come obiettivo l'espansione dell'ecosistema WoT. Per fare ciò si vuole aggiungere ad esso una serie di dispositivi già pronti all'uso ed in vendita nella maggior parte dei negozi oltre che presenti nelle case delle persone. Verrà poi presentato un semplice caso d'uso per mostrare le possibilità del binding soprattutto legate alla smart home. Il binding permette la compatibilità con tutte le Thing Tuya ad oggi presenti sul mercato indipendentemente dal produttore e dalla loro natura oltre che aprire alla possibilità, in futuro, di integrare altre API messe a disposizione dai server Tuya.

Il presente lavoro di tesi affronta l’analisi di osservazioni di carattere ambientale, di particolare utilità per fornire informazioni preziose per la meteorologia. Varie sono le organizzazioni che realizzano reti di stazioni per osservare diversi parametri ambientali, differenziandosi nella distribuzione spaziale, nell’intervallo di campionamento, nei parametri osservati ed anche nella loro gestione. Lo studio effettuato si origina nell’esperienza di tirocinio svolto presso il Laboratorio di Geomatica dell’Università di Genova. L’obiettivo del lavoro è verificare la similarità tra osservazioni di differenti reti, in particolare quella gestita da parte di volontari denominata MeteoNetWork, diffusa per lo più in Italia e Francia, e quella del National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA), diffusa internazionalmente e da considerarsi quale riferimento. Per tale confronto si è optato di analizzare diverse serie temporali, con frequenza di osservazione oraria, a partire dal primo gennaio 2010 all’estate 2021. Non avendo ovviamente la co-locazione tra queste stazioni, se ne sono individuate sette coppie tra le due organizzazioni, distribuite nel centro-nord Italia, con distanze massime di 10 km. Per la validazione delle osservazioni di MeteoNetWork nei confronti di quelle del NOAA è necessario un’approccio critico tramite analisi di similarità delle serie temporali.

Il web oggi genera un’enorme mole di dati che necessita di essere gestita in maniera adeguata al fine di ottenere informazioni che abbiano valore e che supportino i processi di decision-making attivati all’interno delle organizzazioni. Nell’era in cui stiamo vivendo, qualsiasi oggetto, potenzialmente, può essere “intelligente” e quindi capace di raccogliere, generare e memorizzare dati all’interno di database. In questo contesto l’Internet of Things (IoT) riveste un ruolo determinante configurandosi come estensione della rete internet tradizionale in cui la connettività è estesa ad oggetti. Il presente lavoro approfondisce il tema dell’IoT applicato al monitoraggio strutturale, ossia il monitoraggio costante delle infrastrutture volto a prevenire eventuali danni e favorirne la conservazione nel lungo periodo. A tal fine, viene proposto un caso pratico di progettazione e sviluppo di un data export per applicazioni IoT di monitoraggio strutturale integrato nella piattaforma Modron, ossia una piattaforma Web of Things utilizzata nell’ambito del progetto INAIL 2018 MAC4PRO.

Il monitoraggio strutturale è un argomento di notevole importanza di questi tempi. Basta considerare il numero di catastrofi che avvengono a causa del deperimento di opere civili o strutture. Gran parte di esse, potrebbero essere evitate avendo dei sistemi di monitoraggio implementati correttamente. In questo elaborato, andiamo ad illustrare come il Web of Things ci può venire incontro in questo, analizzando i suoi aspetti tecnici, i suoi casi d’uso e mostrando l’implementazione di un’applicazione in grado di interrogare sensori installati in rete Web of Things. Andremo a vedere che cosa è il Web of Things, come è strutturato, e come renderlo disponibile su un’applicazione multipiattaforma, sfruttando le tecnologie moderne

Tesi relativa al progetto di tesi svolto presso l'azienda Iconsulting. La tesi è basata sull'utilizzo della Business Intelligence in ambito Fashion Retail.

Nella società è in corso un processo di evoluzione tecnologica, il quale sviluppa una connessione tra l’ambiente fisico e l’ambiente digitale, per scambiare dati e informazioni. Nella presente tesi si approfondisce, nel contesto dell’Industria 4.0, la tematica della manutenzione predittiva di macchinari industriali tramite tecniche di intelligenza artificiale, per prevedere in anticipo il verificarsi di un imminente guasto, identificandolo prima ancora che si possa verificare. La presente tesi è divisa in due parti complementari, nella prima parte si approfondiscono gli aspetti teorici relativi al contesto e allo stato dell’arte, mentre nella seconda parte gli aspetti pratici e progettuali. In particolare, la prima parte è dedicata a fornire una panoramica sull’Industria 4.0 e su una sua applicazione, rappresentata dalla manutenzione predittiva. Successivamente vengono affrontate le tematiche inerenti l’intelligenza artificiale e la Data Science, tramite le quali è possibile applicare la manutenzione predittiva. Nella seconda parte invece, si propone un progetto pratico, ossia il lavoro da me svolto durante un tirocinio presso la software house Open Data di Funo di Argelato (Bologna). L’obiettivo del progetto è stato la realizzazione di un sistema informatico di manutenzione predittiva di macchinari industriali per lo stampaggio plastico a iniezione, utilizzando tecniche di intelligenza artificiale. Il fine ultimo è l’integrazione di tale sistema all’interno del software Opera MES sviluppato dall’azienda.

In questo elaborato di tesi si è partiti dall’analisi del mondo dell’Internetof Things, delWeb of Thingse dei sistemi di tracciamento remoto per elabo-rare una soluzione (CMDeBike) per la raccolta e la visualizzazione dei datiprodotti da ebike. La progettazione e l’implementazione sono state svolte in due fasi: la prima fase ha visto lo sviluppo di un edge device dotato di descrizione semantica; la seconda fase è stata volta allo sviluppo di un insieme di servizi che forniscono la possibilità di cercare/trovare gli edge device, salvarne i dati secondo policy configurabili a runtime e visualizzare tramite interfaccia grafica i risultati dei salvataggi. L’architettura ottenuta rispetta lo standard W3C WoT e risulta essere scalabile, configurabile ed estendibile. Inoltre, costituisce una base per l’introduzione nel mondo del W3C WoT di nuovi pattern per la gestione del salvataggio e dell’aggregazione dei dati.

L'elaborato della presente tesi tratta l'applicazione dei modelli di Machine Learning all'interno di un banco di test per assali elettrici; una soluzione dedicata al mondo dell'Industria 4.0. Il progetto di tesi prevede l'utilizzo di modelli di Classificazione (Logistic Regression, SVM: Support Vector Machine, Naive Bayes, Decision Tree e Random Forest) e di Clustering (K-Means e Agglomerative) per l'identificazione dei comportamenti normali e attesi durante la fase di test. L'obiettivo finale della trattazione è dunque quello di riuscire ad ottenere un modello capace di identificare situazioni di guasto dai dati generati dal banco di test. L'elaborato è diviso in 4 capitoli: "Stato dell'Arte", "Progettazione", "Implementazione" e "Conclusioni e sviluppi futuri".

La Data Analytics al giorno d’oggi è applicata in diversi ambiti: sanitario, industriale, economico, sociale e molti altri ancora. Anche lo sport fa uso di questa disciplina, al fine di analizzare i propri giocatori, squadre e società. “Quali sono i più promettenti tra i giocatori emergenti?”, “Quali squadre si qualificheranno ai playoff?”, “Quale squadra vincerà il campionato?”. Queste sono solo alcune delle domande che si pongono gli appassionati del proprio sport, e ancora di più le società stesse. La Data Analytics prova quindi a fornire alcune risposte. La pallacanestro è sul podio tra gli sport più praticati in Italia, e tra le sue categorie certamente la Serie A è la più seguita dal pubblico cestistico. Una componente che permette il corretto svolgimento di tutte le gare, assieme a giocatori, allenatori, società e staff, sono gli arbitri. Questo elaborato propone uno studio su come fornire un supporto al designatore di tali arbitri, ovvero colui che li designa alle partite, in modo da svolgere più facilmente il suo importante compito. Gli arbitri designati devono essere all’altezza della partita che si disputerà: a tal fine è meglio conoscere preventivamente il possibile grado di difficoltà di quest’ultima. Ciò però potrebbe non bastare, poiché per designare ogni settimana 21 dei circa 35 arbitri di Serie A, è necessario anche saper gestire al meglio la loro rotazione tra le squadre, in modo che non vengano arbitrate dagli stessi arbitri troppo frequentemente al fine di prevenire l’insorgere di problemi. Molte sono le variabili in gioco, come il cercare di mantenere un equo ed omogeneo numero di designazioni all’interno del gruppo e mantenerlo nel corso dell’anno, rispettare le indisponibilità che si possono presentare durante la stagione e diversi altri fattori che verranno dettagliati nel corso di questa tesi.

Lo studio di questa tesi è stato condotto in un periodo storico caratterizzato da un'elevata presenza di dispositivi connessi alla rete che sono in grado di percepire, elaborare, produrre e scambiare un elevato numero di dati con altri dispositivi. Tali dispositivi, connessi tra loro e in continua comunicazione, costituiscono l'Internet of Things, una rete che trova applicazione in diversi campi risolvendo problemi, creando opportunità e proponendo nuove sfide. In questo studio la sfida raccolta è stata quella di affiancare l'intelligenza artificiale a dispositivi IoT in modo da renderli capaci di apprendere, in autonomia, come svolgere il proprio lavoro in modo efficiente e cercando di risparmiare energia. Lo studio è stato condotto mediante simulazione di un sistema di monitoraggio ambientale costituito da un dispositivo governato da agente decisionale di Q-learning che trasmette informazioni ad attuatori simulati, che intervengono sui parametri ambientali, e a un centro di raccolta dati simulato. Le prestazioni del dispositivo smart sono state confrontate con quelle di altri due dispositivi di controllo semplici. Uno dei due dispositivi di controllo, detto diligent, ha avuto il compito di rappresentare il dispositivo più reattivo in merito agli interventi sui valori dei parametri ambientali. L'altro dispositivo semplice, detto energy saver, ha avuto il compito di risolvere il problema riducendo il numero di operazioni di sense utilizzate per entrare a conoscenza dei valori dei parametri ambientali. Lo studio ha dimostrato come il Reinforcement Learning sia effettivamente in grado di risolvere problemi descrivibili tramite modellazione di catene di decisioni per compiti a circuito chiuso dotati di stati che godono della proprietà di Markov. I risultati mostrano come il dispositivo smart sia stato in grado di apprendere autonomamente come comportarsi per svolgere il compito assegnato combinando i punti di forza dei dispositivi di controllo.

Dopo aver analizzato l’Internet of Things (IoT) e il Web of Things (WoT), in particolar modo l'evoluzione, l'architettura e le criticità, si propone la realizzazione di un sistema di Thing Description Directory. La Thing Description Directory è un servizio di directory che permette la registrazione, la gestione e la ricerca di un database di Thing Description. Il sistema proposto permette di fornire all'utente uno strumento per visualizzare e gestire le Thing Description all'interno del database. Inoltre, la funzionalità di ricerca sintattica permette l'estrazione delle Thing Description, nella loro totalità o solo alcune parti, che soddisfano determinate richieste. Il sistema segue le specifiche fornite dal W3C presenti nel documento di WoT Discovery.

Nowadays, the installation of residential battery energy storage (BES) has increased as a consequence of the decrease in the cost of batteries. The coupling of small-scale energy generation (residential PV) and residential BES promotes the integration of microgrids (MG), i.e., clusters of local energy sources, energy storages, and customers which are represented as a single controllable entity. The operations between multiple grid-connected MGs and the distribution network can be coordinated by controlling the power exchange; however, in order to achieve this level of coordination, a control and communication MG interface should be developed as an add-on DMS (Distribution Management System) functionality to integrate the MG energy scheduling with the network optimal power flow. This thesis proposes an edge-cloud architecture that is able to integrate the microgrid energy scheduling method with the grid constrained power flow, as well as providing tools for controlling and monitoring edge devices. As a specific case study, we consider the problem of determining the energy scheduling (amount extracted/stored from/in batteries) for each prosumer in a microgrid with a certain global objective (e.g. to make a few energy exchanges as possible with the main grid). The results show that, in order to have better optimization of the BES scheduling, it is necessary to evaluate the composition of a microgrid in such a way as to have balanced deficits and surpluses, which can be performed with Machine Learning (ML) techniques based on past production and consumption data for each prosumer.

Il monitoraggio della salute strutturale (SHM) sta diventando un argomento di ricerca cruciale per migliorare la sicurezza umana e ridurre i costi di manutenzione. Nonostante la forte crescita delle applicazioni Web of Things in quest'ambito restano ancora irrisolti problemi come il pre-processamento di dati e la migrazione di servizi tra Cloud ed Edge. Il seguente lavoro offre una soluzione ai suddetti problemi, progettando e sviluppando un sistema di aggregazione WoT che sia in grado di calcolare metriche e attuare politiche di migrazioni diverse in base al caso specifico. Infine, il sistema è stato inserito all'interno di un progetto più ampio (Mac4Pro) nel quale sono stati valutati il funzionamento e i risultati ottenuti.

La mobilità elettrica è un settore in forte crescita negli ultimi anni, per questo motivo si sono sviluppati sempre di più software per la gestione di colonnine elettriche adibite alla ricarica di mezzi a emissioni zero. In particolare in questo elaborato vengono esposti i vantaggi e gli svantaggi della mobilità elettrica, gli sviluppi nel tempo e la situazione dei punti di ricarica in Italia. Inoltre sono riportati esempi di tools già esistenti sul mercato, con una descrizione del loro funzionamento. In modo più dettagliato è stato presentato il progetto svolto da me e il team di cui ho fatto parte presso il gruppo FINMATICA S.P.A. Esso consiste nella creazione di una piattaforma di gestione delle colonnine elettriche appartenenti alla Comunità Solare dell'Emilia-Romagna. Tale software è composto da un lato front-end e un lato back-end ed ha la finalità di gestire gli utenti facente parte della Comunità Solare Locale che vogliono effettuare delle ricariche al loro autoveicolo. Tale ricarica è attivabile grazie ad un sistema molto utilizzato che consiste nell' utilizzo di una tessera RFID posseduta dall'utente che si abbona al servizio. Vengono inoltre riportate la progettazione, l'implementazione e la validazione del software. In questi capitoli vengono spiegate le funzionalità del software, i casi d'uso richiesti dall' ente promotore e le tecnologie che stanno alla base di esso. Per il software realizzato ci saranno degli sviluppi già progettati per un futuro, come anche quelli per nuovi sistemi di ricarica elettrica ideati da grandi aziende o gruppi a sostegno della mobilità elettrica, perché il mercato elettrico è in continua evoluzione.

La tesi presenterà un confronto qualitativo e quantitativo tra Database Management System per la gestione di serie temporali IoT. Il confronto verrà effettuato tra RDBMS e TS-DBMS: in particolare verranno studiati rispettivamente PostgreSQL e InfluxDB. Inizialmente viene introdotto il contesto in cui i dati delle serie temporali presentano una maggiore esigenza e il loro utilizzo. Presentato l'ambiente in cui si trovano questi dati, poi verrà definita l'architettura di base dei sistemi e la loro configurazione. A seguire, verranno illustreranno le tecniche e le query che andranno a definire lo studio dei test effettuati in entrambi i database. Assieme ad ogni test implementato, verranno mostrati i relativi risultati ottenuti calcolando la media del tempo di esecuzione. Raccolti i risultati dei test, sarà effettuato un confronto tra tali risultati sottoponendoli una breve introduzione del risultato in riferimento a tabelle e grafici ottenuti. In conclusine, verranno fornite considerazioni in merito alle prestazioni dei database ed individuati eventuali sviluppi futuri.

La tesi descrive il progetto volto a definire una dashboard che analizza e visualizza visivamente le prestazioni, in particolare l'efficienza e l'efficacia dei processi produttivi, di una piccola impresa emiliano-romagnola, Mollificio Padano srl. Nella prima parte si presentano i concetti teorici utili per la definizione di un cruscotto aziendale, in particolare il concetto di Industria4.0, dei sistemi MES, di KPI (Key Performance Indicator) ed infine di OEE (Overall Equipment Effectiveness) . Inoltre si descrivono gli obiettivi e l'architettura utilizzata. La seconda parte invece tratta della realizzazione della dashboard e la discussione dei risultati ottenuti tramite l'analisi dei dati concludendo con una riflessione riguardo agli sviluppi futuri del progetto.

La mia tesi tratta di un caso di studio dell'utilizzo dei big data nell'infrastruttura data warehouse e della teoria ad esso legata. Il progetto è stato svolto durante il tirocinio in azienda (Iconsulting S.p.A.) e l'obiettivo finale è stato l'esecuzione di un'importante migrazione tecnologica di una dashboard per un cliente del settore Manufacturing. Per migrazione tecnologica si intende copiare tabelle e viste, legate alla dashboard per cui è richiesto il progetto, da database di origine di una tecnologia (in questo caso Netezza) a database di destinazione (in questo caso Hana), convertendo il loro linguaggio di definizione SQL. Inoltre, in queste operazioni sono comprese le attività di migrazione dei flussi di dati che alimentano queste tabelle e viste, utilizzando i flussi di origine e modificandoli con le tabelle e viste che vengono migrate precedentemente. La teoria presente nella tesi e legata al progetto elaborato riguarda i Big Data e i Data Warehouse. Per quanto riguarda i Big Data, viene esplicata la definizione del termine, approfondendo le caratteristiche che sono emerse negli anni di analisi dei dati, alcuni casi d'uso e alcune infrastrutture che possono ospitarli. Tra le infrastrutture vi sono i Data Warehouse, sulla quale mi sono soffermato poiché è stato un argomento che ho trattato nel progetto. Tra i temi riguardanti i Data Warehouse vi sono: la definizione, la modellazione, alcuni modelli, l'architettura, e la differenza con i sistemi operativi. Come ultimo argomento di teoria vi è una delucidazione a riguardo le due tecnologie che sono citate nel progetto, specificando le motivazioni della richiesta di migrazione da parte del cliente.

Alla base di questa tesi vi è lo studio di UAVs (Unmanned Aerial Vehicles) Swarm Network che utilizzano LTE Side-Link per la comunicazione fra nodi. In particolare, si valutano le prestazioni di un sistema simulato con OMNeT++ con numero di UAVs variabile, che come tecnologia di comunicazione utilizza LTE Side-Link Mode 4. L'obbiettivo è quello di estendere questa tecnologia con il multi-hop e quindi abilitare la consegna di tutti i pacchetti creati dal mittente al destinatario che non si trova nel suo raggio di comunicazione diretto. Nella simulazione i nodi sono posizionati su una linea retta, ad una distanza prefissata l’uno dall’altro, in modo tale che ogni nodo possa comunicare soltanto con i propri vicini. Essi mantengono la propria posizione durante tutta la simulazione, soltanto il primo nodo invia messaggi, tutti destinati all’ultimo della catena. Le metriche utilizzate per la valutazione sono: PDR, Delay medio nella ricezione dei pacchetti e Throughput. I test sono stati condotti con numero di UAV variabile e TTI fisso. I risultati ottenuti dimostrano il successo nell’implementazione di un sistema multi-hop e ne determinano i suoi limiti, infatti dai dati ricavati si evince come le prestazioni degradino all’aumentare del numero di nodi.

Il mondo dell’Internet of Things ha subı̀to, negli anni, un forte sviluppo. Grazie alla pervasività delle tecnologie coinvolte, sono nate innumerevoli ap- plicazioni sia in campo domestico che a livello industriale. L’alto interesse per la materia ha portato diverse istituzioni educative nel mondo ad intro- durre l’insegnamento delle tecnologie IoT ai propri studenti, affiancandole ad essenziali attività pratiche laboratoriali. L’acesso ai laboratori è di vitale importanza per l’insegnamento di questi corsi, è quindi di particolare inte- resse far si che questi possano essere sfruttati anche in circostanze che ne limitano l’utilizzo, come ad esempio le attuali misure di didattica a distanza adottate in risposta allo scoppio della pandemia di COVID-19. In questa tesi verrà discussa la realizzazione di un sistema che permetta lo svolgimento di attività di laboratorio, in ambito IoT, da remoto. Il sistema consentirà agli studenti di prenotare l’utilizzo di un microcontrollore, situato all’interno del laboratorio del proprio istituto, e di accedervi remotamente. Durante queste sessioni lo studente potrà interagire col dispositivo caricandovi i programmi da lui realizzati ed osservandone il comportamento tramite un flusso video in tempo reale.

L'elaborato di tesi descriverà il progetto di tirocinio svolto presso l'azienda EBWorld S.R.L. di Bologna. Le richieste di questa attività prevedevano di sviluppare un prodotto che fosse in grado di raccogliere dati ed informazioni di diverso tipo da più sorgenti differenti; il contesto di tali informazioni doveva riguardare gli eventi di pericolo. L'obiettivo principale era quello di fornire un monitoraggio in tempo reale di questo tipo di situazioni, così da rendere più efficiente la gestione dei servizi di emergenza. Le sorgenti provengono dall'ambito Social Network (Twitter), da organi di informazione ufficiale (Feed RSS di quotidiani online), da sensoristica e servizi pubblici che operano a livello nazionale (web service di INGV per monitoraggio di eventi sismici). Tutti questi dati vengono raccolti e memorizzati all'interno di un database PostGIS. Per le notizie in formato testuale, è stato implementato anche un modello di Machine Learning per il Natural Language Processing, il quale deve determinare se la notizia fa riferimento a un pericolo reale. Tutta la parte di back-end viene caricata sul server aziendale mediante il servizio Docker. L'andamento degli eventi verrà seguito visivamente su un'interfaccia web, dove le informazioni potranno essere raggruppate in base al tipo fonte, la quale rappresenterà anche un layer della mappa, e potranno essere filtrate in base all'area geografica, parole e altro. Per l'architettura del back-end si è scelto di utilizzare l'Observer pattern, dove i crawler rappresentano i Subject mentre gli Observer gestiscono le funzioni per l'inserimento dei record nelle rispettive tabelle del database ed eventualmente la discriminazione dell'informazione tramite l'algoritmo di ML. Infine, è stata effettuata una fase di validazione delle diverse componenti, con particolare attenzione rispetto ai risultati ottenuti dal modello di ML sviluppato.

Con la pandemia di Codiv-19 del 2019-2020, e con i vari DPCM emanati dai governi, gli studenti non hanno avuto la possibilità di accedere alle proprie aule fisiche per seguire le varie lezioni. Nonostante l’esistenza di varie piattaforme per l’e-learning, corsi specifici possono avere necessità di strumenti dedicati per consentire le interazioni con gli studenti e lo svolgimento di esercitazioni a distanza. Nello specifico, i corsi di Basi di dati richiedono spesso di strumenti appositi per l’insegnamento dei linguaggi di interrogazione sui dati, tra cui l’SQL. Per marginare questo problema, è stata creata una piattaforma web, che è l’argomento principale di questa tesi. Tale piattaforma permette al docente di porre delle domande relative alla scrittura di codice SQL. Successivamente, lo studente ha la possibilità di rispondere alla domanda tramite la scrittura di una query. Inoltre, lo studente ha la possibilità di eseguire la propria query e visualizzarne il risultato. Quindi, la piattaforma è stata ideata per semplificare l’insegnamento e l’apprendimento a distanza di MySQL.

La musica e i metodi attraverso i quali essa viene creata, condivisa e riprodotta hanno sempre avuto importanza per le persone. Nonostante esistano una moltitudine di servizi che permettono lo streaming di prodotti finiti, al giorno d'oggi risulta particolarmente difficile riuscire a suonare e creare brani musicali a distanza, in tempo reale. Non vi è alcun servizio che permetta una gestione semplice e funzionante di tale processo. L'obiettivo della ricerca e del progetto qui presentati è quello di fornire un modo intuitivo in cui un qualsiasi utente provvisto di strumento musicale MIDI e di dispositivi ormai largamente diffusi, come uno smartphone o un tablet, possa effettuare una "Jam Session", cioè una sessione in cui suonare in tempo reale insieme ad altre persone collegate in remoto. I concetti che vengono affrontati sono legati al mondo dell'Internet of Things e della Networked Music Performance. Questa ricerca può portare grandi benefici al processo creativo di brani musicali, alle esibizioni "dal vivo" e alla didattica musicale. Assieme al progetto, viene descritta una implementazione e uno studio di fattibilità. Si vedrà come il sistema proposto possa essere a tutti gli effetti utilizzato ed eventualmente ampliato in futuro.

Il calcio è uno sport di squadra altamente collaborativo. Passare la palla al giocatore giusto è essenziale per vincere una partita, e quindi, anticipare e prevedere le intenzioni del mittente di un passaggio potrebbe arricchire la lista dei cosiddetti “trigger” per l'attivazione o la fine della fase di pressing (collettivo e volto alla sottrazione di soluzioni di gioco dell'avversario) o pressione (individuale e indirizzata al portatore). Il lavoro svolto in questo lavoro di tesi ha lo scopo di analizzare e predire un passaggio, al fine di capire a chi sarà indirizzato. In particolare, sono stati prodotti due modelli rispettivamente per la classificazione del destinatario e della zona di ricezione di un passaggio tramite l’utilizzo di feature geometriche. Un ulteriore studio sperimentale ha visto coinvolto il modello Social LSTM applicato sulle traiettorie prodotte dal pallone e dai giocatori durante un passaggio al fine di prevedere l’andamento della palla. I risultati sperimentali evidenziano come il modello per la predizione del ricevitore possa ottenere un'accuratezza di predizione di oltre il 58% se vengono considerate tre opzioni di passaggio. Nel caso del modello per la classificazione della zona di ricezione i risultati sono più accurati, nello specifico l’accuratezza supera l’80% quando si tiene conto di tre zone. L’applicazione dell’algoritmo Social LSTM per prevedere la traiettoria del pallone dopo un passaggio mostra come tale tecnica, in relazione con dati calcistici, produca dei risultati condizionati da errori e quindi quest’ultima fase ha bisogno di modifiche, al fine di carpire le complesse logiche alla base di un passaggio.

Il Web Of Things (WoT) ´e un insieme di standard il cui obiettivo ´e quello di fornire un formato unico di rappresentazione dati ed un livello di comunicazione semplice tra i dispositivi elettronici tramite i protocolli WEB e gli URI. Quello che viene presentato in questo elaborato ´e come ´e stata realizzata un’architettura WOT, OpenAPI To WOT, secondo lo standard presentato da W3C e come il paradigma del Web Of Things possa portare un elevato numero di benefici sia ad un livello generale, come per imprese o addirittura nazioni, sia ad un livello pi´u piccolo ovvero per una singola persona o piccoli gruppi di persone. Questo lavoro di tesi si propone di trasportare le OpenAPI nel WOT, esponendole tramite URI, seguendo la filosofia, proposta da W3C, della thing description. I possibili utilizzi che quest’architettura pu´o offrire sono l’utilizzo dei protocolli HTTP e CoAP per il prelievo delle risorse, i servizi offerti, combinando OpenAPI things e le things dei dispositivi hardware collegati al microcontrollore, ed infine la possibilit´a da parte dell’utente di poter creare dei servizi personalizzati a partire dalle things, sia delle OpenAPI sia delle componenti hardware, che vengono proposte

E’ di importanza sempre crescente l’alleggerimento del sistema sanitario a causa del sovraffollamento degli ambienti sanitari e delle finite risorse ospedaliere. La Smart Health fornisce un valido supporto a tale problematica, migliorando lo stile di vita dei pazienti e facilitando il lavoro dei team sanitari. In questo contesto si inserisce il seguente lavoro di tesi che realizza un sistema back-end per la gestione dei dati dei pazienti in possesso di un app mobile per il monitoraggio giornaliero. Il Web Information System realizzato è finalizzato al miglioramento della gestione del follow up dei pazienti cardiopatici in cura presso il Policlinico Sant’Orsola-Malpighi di Bologna e potrà essere utilizzato da altri team sanitari nella gestione di diverse patologie. Tale sistema viene illustrato descrivendo tutte le varie fasi di sviluppo, dalla progettazione all’implementazione, in seguito all’esposizione dello stato dell’arte della Smart Health.

La fase fondamentale per il controllo dello stato di salute di un paziente con scompenso cardiaco grave o con dispositivo assistenziale LVAD, è la fase di follow up medico. Si tratta di una fase di controllo continuo e programmato del paziente. Per stabile una pratica comune per tutte le tipologie di pazienti e instaurare una comunicazione continua tra paziente e medico, si porta avanti la realizzazione di un’applicazione Android. Quello che si farà in questo lavoro è determinare un sistema di monitoraggio dell’attività motoria svolta dall’utente, concentrandoci sull’attività di deambulazione e sul dispendio calorico giornaliero. Analizzeremo e discuteremo i diversi algoritmi applicabili per realizzare i nostri obiettivi, incentrando il lavoro sull’utilizzo dell’accelerometro e sulla computazione dinamica della lunghezza del passo.

Molte aziende nel mondo tengono traccia dei movimenti motivando la loro attività affermando che gli utenti stessi acconsentono a essere tracciati, i dati geolocalizzati memorizzati sono anonimi e al sicuro. È doveroso ricordare infatti che i dati sulla posizione contengono miliardi di punti senza informazioni identificabili come nomi o indirizzi e-mail; il problema in materia sussiste in quanto è stato dimostrato essere fattibile il collegamento di nomi reali ai punti che appaiono sulle mappe nel mondo. Si possono quindi ricordare dozzine di aziende che traggono profitto da tali dati ogni giorno in tutto il mondo, raccogliendoli direttamente dagli smartphone. Per questo motivo in questo progetto di tesi è stato affrontato il tema della privacy nella geolocalizzazione, proponendo un’estensione di un protocollo molto utilizzato in vari ambiti dell'Internet of Things (IoT): MQTT. Il protocollo è stato scelto per le sue ottime prestazioni in sensori e dispositivi nell'ambito dell'IoT, come lo stato dell'arte riportato conferma. Il focus nel mondo dell'IoT è avvenuto in seguito alla presenza continua di questi dispositivi in automobili, ambienti di lavoro, domestici e molti altri, rendendo così un’esigenza fondamentale la regolazione del trattamento dei dati di geolocalizzazione all'interno di questi sensori. Si è realizzato un meccanismo di abbonamento ad un servizio fornito in base ad un geofence precedentemente progettato da determinati utenti. Si rilevano l'entrata, l'uscita e la permanenza nei geofence stessi al fine di avvertire gli utenti con messaggi da loro preimpostati e con notifiche relative al servizio a cui si sono volontariamente abbonati.

Il numero di dispositivi IoT connessi alla rete è in costante aumento e con loro i dati da essi prodotti. Le tradizionali soluzioni di elaborazione e archiviazione dati non saranno più sufficientemente performanti in quanto la mole di dati crescerà in maniera esponenziale nei prossimi anni. Nuovi approcci spingono all'introduzione di uno strato intermedio tra il creatore del dato e il luogo dove deve essere depositato, uno di questi approcci è l'Edge computing; ma la gestione dei servizi in esecuzione al suo interno rappresenta una nuova sfida. Nella distribuzione di servizi si stanno evolvendo i container, i quali offrono il vantaggio di essere migrati tra calcolatori con una facilità maggiore rispetto a un'applicazione. In questo lavoro di tesi è stato creato un servizio che possa gestire e spostare container Docker, con annesso il proprio stato di esecuzione, in un cluster di nodi Edge. Lo sviluppo è stato impostato in un'ottica che prevede che vari nodi Edge connessi in rete possano creare in autonomia un cluster dove al suo interno sia presente un nodo Leader e diversi nodi Follower. L'elezione del Leader avviene tra i nodi scambiandosi un valore di fitness, che è compreso tra 0 e 1 ed indica quanto il nodo è performante. Il design dell'architettura è stato studiato per essere fault tolerance nei confronti del Leader e dei nodi Follower. Il Leader ha il compito principale di raccogliere i valori di fitness dai nodi Follower del cluster e indire la migrazione di container Docker sulla base di policy studiate ad hoc, le quali tengono conto anche dei valori fitness specifici su ogni singolo container. Il motivo che ha spinto la creazione dell'applicazione è quello di creare un servizio che effettui varie migrazioni al fine di uniformare i valori di fitness dei vari nodi del cluster.

Nella tesi viene presentato il processo di progettazione e sviluppo di una libreria JavaScript come supporto ad InfluxDB v2.0. Il progetto è anticipato da una descrizione delle caratteristiche e usi delle serie temporali e time-series database, con una digressione sui TSDB e i loro utilizzi più comuni. Vengono anche presentate, in maniera approfondita, le caratteristiche di funzionamento e gli elementi propri di InfluxDB v2.0.

In questa tesi triennale si discuterá la progettazione e l'implementazione di uno stack WoT Servient per dispositivi embedded per l'utilizzo nel campo dell'Internet of Things. Nella realizzazione di tale progetto si sono seguiti gli standard definiti dal consorzio W3C in materia di Web of Things. L'interfaccia del progetto si compone di una GUI con la quale l'utente puó realizzare la Thing Description associando per ogni Interaction Affordance un set di Binding Templates realizzati, tra cui HTTP, WebSocket e CoAP. Di seguito sará possibile compilare lo sketch ed effettuare l'upload su una board prototipale compatibile con lo stack software Arduino. La piattaforma é stata sviluppata per realizzare codice per la board Espressif ESP32, ma portabile su altri devices con caratteristiche compatibili apportando le opportune modifiche al template del microcontrollore.

Lo scopo della seguente tesi è la progettazione e l'implementazione dello stack software WoT Servient per sistemi IoT, seguendo con precisione l'architettura proposta del W3C. La piattaforma si compone di un'interfaccia a linea di comando attraverso la quale l'utente è in grado di definire Thing Descriptions, le quali verranno usate come basi per la creazione di script eseguibili dai sistemi di questo tipo. I microcontrollori, in questo modo, assumeranno il ruolo di Thing ed esporranno le loro funzionalità agli utenti con cui interagiranno. Nella prima parte (capitoli 1 e 2) viene esposto lo stato dell'arte. Il capitolo 1 contiene una panoramica sull'IoT con cenni storici, la sua evoluzione, le sue caratteristiche e le sue criticità. Nel capitolo 2 si analizzerà il W3C WoT, illustrandone l'utilità e l'architettura del W3C WoT, mostrando i suoi casi d'uso, gli elementi principali e l'implementazione del Servient. La seconda parte dell'elaborato (capitoli 3, 4 e 5) si focalizzerà sul sistema sviluppato. Nel capitolo 3 verrà presentata l'idea che ha dato origine a questo progetto, i requisiti funzionali e tecnici e la sua architettura. Il capitolo 4 riguarderà la presentazione del dettaglio delle tecnologie e delle librerie adottate ed i moduli software realizzati. Infine nel capitolo 5 si presenterà un caso d'uso su cui si è validata l'implementazione del sistema oggetto di questo lavoro.

Lo sviluppo negli ultimi anni della tecnologia ed in particolar modo dell'intelligenza artificiale è stato decisamente elevato, ed ha consentito lo sviluppo di molte applicazioni in mercati verticali differenti. In questa tesi, si approfondisce una sotto-categoria dell'IA, ossia l'Affective Computing, il cui ruolo è sviluppare sistemi capaci di riconoscere e simulare le emozioni e gli stati d'animo umani. Questo elaborato fornisce una rassegna dello stato dell'arte dell'Affective Computing, e ne descrive inoltre una possibile applicazione nel dominio della Smart Education. Il progetto consiste nella lettura del flusso di un video per vedere i cambiamenti nelle espressioni facciali di un volto, al fine di rilevare le emozioni provate da una persona in determinati momenti e associarle alle espressioni. Infine verrà fornito un report contenente i valori medi di tutte le emozioni rilevate.

Nella logistica industriale l’inventario è una attività di massima importanza. Per automatizzare questo processo, è stato proposto l’uso di UAV di piccole dimensioni. I vantaggi legati a questa proposta sono molteplici, dall’automatizzazione del processo all’incremento di sicurezza per i lavoratori. L’uso di tecnologie UAV in quest’ambito deve affrontare diverse difficoltà tecniche, come il volo indoor, l’identificazione dei pacchi e la limitata autonomia di volo dei droni. Questo elaborato approfondisce gli aspetti tecnici e informatici dell’uso di UAV per l’inventario, espandendo il lavoro svolto nel paper ”Inventory Managementthrough Mini-Drones: Architecture and Proof-of-Concept Implementation”: - Una proposta di architettura per un sistema di gestione dell'inventario basato su UAV, che includa il calcolo del percorso del UAV, l'identificazione dei pacchetti (via QRCode), la validazione dei dati (via Blockchain) e la ricarica wireless. - Una analisi delle performance del sistema, nello specifico il trade-off fra accuratezza dell'inventario (ovvero il tasso di identificazione di un pacco) e tempo di esecuzione del processo - Un framework di calcolo dei parametri ottimali per in termini di velocità e numero di visite per ogni scaffale

Iniziando dall'analisi del processo di monitoraggio strutturale e di come l'Internet of Things (IoT) possa migliorare ed ottimizzare questa pratica, si propone la realizzazione di una piattaforma basata sul Web of Things (WoT) per facilitare la raccolta dati in ambito di monitoraggio strutturale ed impianti industriali. L'obiettivo è di fornire una piattaforma che renda disponibili sul Web dati generati da un grande numero di sensori eterogenei in modo da permettere un costante monitoraggio e, allo stesso tempo, un controllo remoto completo sui dispositivi utilizzati. Il seguente elaborato descrive quindi le motivazioni che hanno portato allo sviluppo di questa piattaforma, sottolineando le criticità che essa dovrebbe andare a risolvere. La fase di progettazione tiene conto dei requisiti che un sistema di monitoraggio strutturale basato su tecnologia WoT deve rispettare e illustra le scelte architetturali prese in considerazione. Segue una dettagliata relazione sulla fase di realizzazione della piattaforma, soffermandosi sulle sfide implementative incontrate e le relative scelte adottate. L'elaborato si conclude con una valutazione delle prestazioni di quanto realizzato e su possibili sviluppi futuri del progetto.

Durante il verificarsi di un’emergenza, essendo essa per esempio conseguenza di un disastro naturale, la pervasività dei dispositivi mobile (ad es. smartphone, tablet) si trasforma in un prezioso aiuto per trasmettere dati e servizi a tutte le persone coinvolte.Di conseguenza, diverse applicazioni mobile relative alla gestione della comunicazione in scenari di emergenza sono state proposte sul mercato; però, esse sono limitate dalle capacità di rete dei dispositivi, poiché si basano spesso su tecnologie di comunicazione a breve distanza o su infrastrutture cellulari, che potrebbero non essere disponibili in uno scenario di emergenza. In questo lavoro di tesi, si prova a superare entrambi tali problemi, proponendo un nuovo sistema di comunicazione di emergenza (ECS) che opera su reti telefoniche senza infrastruttura e garantisce comunicazioni D2D a lungo raggio grazie alla tecnologia LoRa. Il sistema, denominato Locate, include un’applicazione mobile, attraverso la quale gli utenti possono comunicare dati minimi ma vitali relativi all’emergenza, diffondendo le richieste di emergenza su una rete di comunicazione multi-hop che sfrutta i collegamenti LoRA. Le prestazioni di questo tipo di comunicazione sono state valutate attraverso dei test sperimentali, valutando la capacità della tecnologia LoRa per trasmettere brevi messaggi di emergenza a lunghe distanze, che dimostra l’efficacia del protocollo di diffusione su questi tipi di scenari

All’interno di questo elaborato sono state analizzate le tecnologie più importanti che oggi ci permettono di localizzare un dispositivo mobile e di prevedere la sua posizione nel prossimo futuro. Sono stati studiati e compresi i concetti legati all’analisi dei dati tramite le tecniche di Data Mining e Machine Learning, descrivendo alcuni algoritmi di quest’ultima tipologia come ad esempio K-means. Dopo l’illustrazione delle principali tecnologie impiegate per l’analisi dei dati, nel capitolo seguente sono riportate alcune tecniche di localizzazione ed elencati i sistemi embedded attualmente presenti su smartphone (e non solo) che permettono la determinazione della posizione di un dispositivo mobile. È importante notare come solo una limitata parte dei dispositivi mobili è composta da smartphone. Infatti, molti altri dispositivi vengono usati per scopi differenti in ambienti M2M (machine to machine) dove la comunicazione avviene tra macchina e macchina. Quindi sono stati studiati e comparati i vantaggi e gli svantaggi di 4 tecnologie wireless (GPS, Wi-Fi, RFID e Bluetooth) dividendole tra tecnologie per la determinazione della posizione indoor ed outdoor. Inoltre sono riportati alcuni esempi di applicazione delle tecnologie e dei concetti studiati. Infine sono stati analizzati diversi articoli accademici e sono state comparate tra loro le performance raggiunte dalle soluzioni descritte. Il lavoro svolto è una fotografia accurata delle tecniche più moderne utilizzate per determinare e prevedere la posizione dei dispositivi mobili.

Sistemi multi-robot a mobilità autonoma necessitano di simulatori che simulino in maniera accurata entrambi gli aspetti di gestione della rete di comunicazione e interazione dei robot con l'ambiente. Strumenti di questi tipo si ricavano dall'integrazione di simulatori specializzati nella simulazione di un singolo aspetto. In questa tesi viene descritta la realizzazione di un sistema integrato formato dall'unione di OMNeT++ e Gazebo. Il sistema viene quindi validato mediante un caso d'uso, una forma di mobilità basata sulle molle virtuali. Uno sciame di droni, connesso dalle molle virtuali, viene condotto da un drone leader in un ambiente cittadino. Dato che tale ambiente presenta degli ostacoli, i droni sono equipaggiati con sensori di prossimità allo scopo di evitare collisioni, prendendo decisioni su come muoversi per evitare l'ostacolo utilizzando anche qui le molle virtuali. Viene quindi valutata tale forma di mobilità.

L'agricoltura consuma il 70% dell'acqua dolce a nostra disposizione e ciò è dovuto ai rudimentali metodi di irrigazione che non sono stati ancora rimpiazzati. L'utilizzo efficiente dell'acqua dolce è l'obiettivo fondamentale dell'irrigazione di precisione, o "Smart Irrigation'', argomento centrale di questo elaborato insieme all'applicazione realizzata nell'ambito di un progetto noto con il nome di SWAMP. Il progetto SWAMP propone una piattaforma che permette di realizzare sistemi versatili per la distribuzione efficiente dell'acqua in contesti vari. Nonostante non sia ancora possibile testarne l'impatto sull'efficienza della rete di distribuzione dell'acqua gestita dal CBEC (uno dei sistemi basati su SWAMP), vi è grande fiducia che possano essere ottenuti buoni risultati. Questo elaborato è suddiviso in quattro capitoli: nel capitolo introduttivo si descrive a grandi linee l'agricoltura di precisione mentre nel secondo si fa una panoramica sullo stato dell'arte e sul progetto SWAMP. Gli ultimi due, invece, sono dedicati esclusivamente alla presentazione dell'applicazione per quanto riguarda il suo funzionamento e i possibili sviluppi futuri.

Lo scopo del seguente lavoro di tesi ha riguardato la progettazione, l'implementazione e la valutazione di una rete di monitoraggio mesh indoor basata su tecnologia Bluetooth Mesh. Prima della progettazione di una tale rete è stato necessario uno studio preliminare degli aspetti tecnologici relativi alla situazione attuale in merito al mondo IoT, in modo da comprendere il progresso tecnologico che sta caratterizzando le reti di sensori e più nello specifico lo standard Bluetooth Low Power e lo standard Bluetooth Mesh. Dopo aver preso familiarità con la tecnologia si è passati all'implementazione di un algoritmo dinamico in grado di combinare la tecnologia Bluetooth (tecnologia principale) con la tecnologia Wi-Fi (tecnologia di supporto) al fine di massimizzare le prestazioni della rete mesh. L'algoritmo implementato analizza costantemente lo stato della rete e qualora individua una perdita di pacchetto con la tecnologia principale procede all'invio con quella di supporto. Dopo aver illustrato il funzionamento generale, per la versione standard, che impiega solo la tecnologia Bluetooth e per la versione che prevede la combinazione delle tecnologie si è passati alla fase di validazione in cui vengono descritti i test effettuati, lo scenario applicativo, le analisi statistiche e i grafici ottenuti dai test effettuati relativi alla latenza, Packet Delivery Ratio e Goodput. Infine sono descritte le conclusioni e gli eventuali sviluppi futuri.

In questo documento viene fatta una rapida introduzione al mondo dell'Internet of Things ed alle LPWAN descrivendone le varie caratteristiche. In particolare poi vengono analizzate due tecnologie appartenenti alle LPWAN cioè LoRa e LoRaWAN. Per quanto riguarda LoRa, vengono descritte ed analizzate: l'architettura, il funzionamento complessivo e la composizione dei pacchetti al livello fisico specializzandosi poi sul livello successivo (livello MAC), cioè LoRaWAN. Per quanto riguarda LoRaWAN sono state analizzate tutte quante le specifiche introdotte dalla LoRa Alliance tra cui: le differenti componenti che formano la topologia di rete, l'architetura, la composizione dei frame (sia in downlink sia uplink), le differenti classi dei nodi, i differenti metodi di attivazione ed ambiti relativi alla sicurezza; illustrandone anche le differenti chiavi di cifratura esistenti. Una volta fatta una panoramica generale su tale tecnologia sono stati evidenziati i principali problemi che LoRaWAN introduce come ad esempio l'incapacità di poter coprire aree geografiche molto vaste. Sono stati analizzati differenti articoli presenti nello stato dell'arte relativi al multi-hop per LoRaWAN per poi introdurre gli aspetti progettuali ed implementativi di questo lavoro di tesi. Inizialmente quindi ci si è focalizzati sulla progettazione illustrando le varie idee che hanno portato alla realizzazione di tale progetto per poi illustrarne tutti gli aspetti implementativi. Dopo aver illustrato il funzionamento generale, per tutte le differenti tipologie di nodi introdotti (Full Node, Sync Node), si è passati alla fase di validazione dove vengono descritti: tipi di test effettuati, topologia di test costruita, analisi statistiche e grafici ottenuti dai test effettuati relativi alla latenza e PDR del sistema. Nella sezione finale sono descritte le conclusioni ed eventuali sviluppi futuri inerenti tale progetto di tesi.

Il follow up medico è un aspetto fondamentale nella gestione della qualità di vita di un paziente con scompenso cardiaco. Tuttavia, la pratica non è uguale per tutti, poichè ogni terapia scelta per il paziente ha una specifica fase di controllo che differisce dalle altre. Alcune di queste, che prevedono una comunicazione più continua tra medico e paziente, migliorano la condizione psicofisica di quest'ultimo, aumentando il suo benessere attraverso una maggiore consapevolezza e disciplina. Il contributo maggiore di questa tesi è quindi uno standard di monitoraggio remoto rappresentato da un'applicazione mobile in Android: discuteremo la sua progettazione e l'implementazione delle sue funzionalità nel dettaglio, per poi presentare due possibili esperienze d'uso da parte del paziente, mostrando il funzionamento di una soluzione che potrebbe effettivamente ridurre i costi della fase di follow up e garantire un'azione preventiva continua.

Partendo da un’analisi dell’Internet of Things (IoT) e del Web of Things (WoT), degli scenari applicativi e delle criticità, viene proposta la realizzazione di un sistema destinato alla gestione di dati provenienti dal mondo IoT per il monitoraggio strutturale, finalizzato ad una manutenzione intelligente di impianti e opere civili. L’applicazione fornisce all’utente uno strumento con cui poter visualizzare e manipolare i dati emessi dalle reti di sensori IoT posizionati sulle strutture monitorate. Fornisce funzionalità di ricerca e filtraggio sui dati, approcciando ad un’architettura WoT secondo gli standard W3C. Il lavoro svolto rappresenta un componente dell’intera infrastruttura WoT proposta dal progetto di ricerca Mac4Pro.

La quantità di dati IoT liberamente accessibili in rete - comunemente chiamati Open Data - è potenzialmente di grande utilità per innumerevoli applicazioni pratiche. Tuttavia, tali dati sono spesso inutilizzabili o incomprensibili, al punto in cui talvolta non si riesce nemmeno a discernere la tipologia di osservazione effettuata. Per etichettare tali misurazioni è dunque necessaria l’applicazione di modelli di classificazione. Questo tuttavia non è un lavoro semplice, in quanto i dati open sono in generale molto eterogenei, per cui molti degli algoritmi comunemente usati in letteratura hanno difficoltà a classificarli correttamente. Il contributo maggiore di questa tesi è perciò la presentazione di MACE, un framework ensemble per la classificazione di Open Data IoT: dopo averne trattato progettazione ed implementazione, ne valuteremo le performance, dimostrando la sua efficacia nel risolvere quello che è, ad oggi, un problema decisamente trascurato dalla letteratura.

La finalità del lavoro svolto è volta alla progettazione e successiva implementazione di una Dashboard di Location Intelligence nell'ambito del fashion retail. La Dashboard oltre a fornire una panoramica generale sull’andamento delle vendite (analisi descrittiva), e ad individuare una possibile correlazione delle vendite con dati interni ed esterni (analisi del potenziale), elabora un modello di Machine Learning che combinato con tecniche di Location Intelligence, consente di riconoscere potenziali punti vendita da immettere sul territorio nazionale (analisi predittiva). Il risultato finale, considera il grado di appetibilità del territorio, escludendo le zone che attualmente già offrono soluzioni e che hanno costituito, insieme all’integrazione di Point of Interest, la base per costruire il modello predittivo.