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L'organizzazione

L'Università di Catania è coinvolta nel progetto SIGMA con i Dipartimenti di Ingegneria Elettrica, Elettronica e Informatica (DIEEI), di Ingegneria Industriale (DII) e di Economia e Impresa (E&I).

Al DIEEI afferiscono gli ambiti scientifico-disciplinari legati all’Elettrotecnica, ai Convertitori, ai Sistemi elettrici, all’Elettronica, ai Campi elettromagnetici, alle Telecomunicazioni, all’Automatica, ai Sistemi di elaborazione delle informazioni, alle Misure elettriche ed elettroniche. 

Al DII afferiscono le competenze nel campo dell’Energia e della sostenibilità ambientale. All’E&I le competenze legate all’Economia, alla Gestione delle Imprese, alla Matematica, Statistica e Diritto per l’economia.

I tre Dipartimenti operano in un contesto internazionale e costituiscono per il territorio del sud-est Sicilia, il punto di riferimento rispetto alle richieste di competenze scientifiche nelle discipline dell'ingegneria dell’informazione ed industriale, nonché dell’economia e gestione di imprese per il supporto ai processi di innovazione e trasferimento tecnologico.

Ruolo nel progetto

L'Università di Catania collaborerà nel progetto SIGMA per fornire i seguenti contributi:

  • Tecniche per la modellazione dei sistemi complessi multi rischio, la loro analisi e l’eventuale reingegnerizzazione;
  • Metodi per l’integrazione dei dati e per la costruzione di banche dati consolidate per sistemi OLAP;
  • Definizione di modelli statistici basati su data clustering e modelli mixture per l’interpretazione e l’integrazione di dati eterogenei provenienti dalle diverse sensor network esistenti;
  • Definizione di modelli stocastici complessi per la previsione congiunta del comportamento di alcune grandezze monitorate a seguito di rilevamento di condizioni di pre-allarme identificate da almeno una delle reti di monitoraggio;
  • Algoritmi per la modellazione dei fenomeni di interesse basati su modelli probabilistici e stocastici;
  • Definizione dei requisiti per la certificazione della qualità dei dati;
  • Specifiche e progettazione della rete di sensori mediante i modelli definiti nell’OR1 al fine di garantire QoS a livello di throughput, copertura, affidabilita’ e scalabilita’;
  • Specifiche e progettazione della rete di sensori mediante tecniche di clustering per definire delle gerarchie nella rete di nodi sensori allo scopo di creare backbone di comunicazione e topology control: verifica e validazione delle prestazioni mediante approccio analitico e / o simulativo;
  • Soluzione per integrazione e coesistenza di infrastrutture gerarchiche basate su 3GPP LTE per l’interconnessione della rete di sensori;
  • Modelli analitici del traffico generato dai sensori o da cluster di sensori;
  • Modello basato su mobile cloud di sensori: i sensori che sono in prossimità e appartengono allo stesso cluster si collegano tra di loro in modalita’ ad-hoc ed uno solo di loro, a turno, si collega con il sink tramite un collegamento piu’ a largo raggio, in modo da massimizzare il risparmio energetico;
  • Nell’ambito della business intelligence saranno sviluppate e testate delle metodologie algoritmiche per il supporto alle decisioni nell’ambito multirischio quali:
            • Association rule mining e collaborative filtering (mining ad alto supporto);                     
            • Data mining a basso supporto;
            • Episode mining;
            • Metodi stocastici per l’analisi di processi;
            • Algoritmi di clustering e di classificazione;
            • Algoritmi per il graph mining;
            • Algoritmi di ottimizzazione;

Al fine di sfruttare le potenzialità del Cloud Computing, gli algoritmi verranno implementati utilizzando tecniche di programmazione distribuita e parallela.

  • Studio algoritmi da applicare al sistema SOTM;
  • Progettazione e sviluppo di servizi  per il monitoraggio del territorio e per il supporto alle decisioni in caso di calamità.  Attraverso l’uso di algoritmi di ottimizzazione su reti stradali  saranno effettuate delle simulazioni che permettono di valutare l’impatto di una calamità sul traffico generico e sull’organizzazione di eventuali mezzi di soccorso;
  • Realizzazione di un prototipo di Piattaforma Applicativa: gli algoritmi di data mining e supporto alle decisioni che dal testing e simulazione risultano più idonei verranno integrati come moduli software “light-weight” fruibili mediante web-services anche remoti;

Persone di riferimento

Prof. Aurelio La Corte