Riassunto analitico
La diffusione di reti di sensori, attuatori e di risorse computazionali in grado di interagire con gli utenti sta trasformando gli ambienti urbani. Gli utenti avranno la possibilità di essere costantemente connessi, sia tra di loro che con le entità che li circondano, in base alla situazione ed al contesto.
Questo evoluzione contribuirà a definire un ecosistema in cui componenti software consentiranno la collaborazione tra i dispositivi e gli utenti, allo stesso modo di un superorganismo; questo superorganismo socio-tecnico spingerà i ricercatori verso la realizzazione di servizi urbani avanzati che vanno dai sistemi di trasporto intelligente, ai sistemi per la sostenibilità ambientale e per la gestione partecipata della città.
Tuttavia, la progettazione e l'implementazione di tali servizi nei futuri scenari urbani scuote gli attuali approcci di progettazione di architetture software pervasive, in cui tutti i requisiti sono prese in considerazione a priori (progettazione top-down).
Sistemi ingegnerizzati con una progettazione top-down hanno un comportamento prevedibile, ma non sono in grado di far fronte a contesti di esecuzione dinamici. Al contrario, le architetture progettate in modo da adattarsi a requisiti non previsti (progettazione bottom-up), sono in grado di creare sistemi robusti, ma meno prevedibile e controllabili a priori.
Gli scopi di questa tesi sono (i) definire le sfide che devono essere affrontate al fine di progettare un'architettura pervasiva in grado di implementare i casi d'uso che nascono dai nuovi scenari; (ii) progettare una moderna architettura pervasiva che è caratterizzata da un equilibrio tra paradigmi di progettazione top-down e bottom-up.
Date le sfide la tesi individua i requisiti e delinea una possibile architettura software in grado di affrontare con successo questo nuovo scenario.
Nell'architettura proposta un ruolo importante è giocato dai modulo di awareness che si occupa di raccogliere le informazioni di contesto dell'utente, per organizzarle e ragionare su di esse, al fine di inferire nuove informazioni.
In questa direzione la tesi presenta un modulo di awareness in grado di supportare adeguatamente le nuove architetture pervasive bilanciando tecniche di progettazione top-down e bottom-up.
Sfruttando componenti riconfigurabili e un livello meta di ragionamento il modulo di awareness è in grado di adattare e ottimizzare la sua architettura interna per svolgere le sue funzioni al meglio, in tutte le condizioni operative.
In dettaglio, il modulo è in grado di raccogliere e classificare flussi di dati in maniera modulare, attivando e disattivando in modo dinamico i sensori e classificatori a seconda delle condizioni operative e dalle esigenze di ottimizzazione.
Il processo di riconfigurazione è guidato da un automa a stati finiti che ingloba le informazioni necessarie per definire, in modo semplice e facilmente programmabile, la logica di ottimizzazione ed attivazione dei sensori.
Per mettere alla prova il modulo di awareness e la riconfigurazione basata su automi a stati finiti, la tesi presenta numerosi casi d'uso insieme a sensori e classificatori innovativi per implementarli concretamente. Questi sensori e classificatori sfruttano algoritmi di apprendimento automatico per estrarre informazioni contestuali da flussi audio, dati dell'accelerometro e immaginari satellitari.
I risultati sperimentali mostrano che il modulo di awareness è in grado di auto riconfigurarsi per migliorare l'efficienza energetica, migliorare la precisione di classificazione e migliorare ingegneria del software dei moderni moduli di awareness che devono supportare le architetture pervasive nello scenario del superorganismo urbano.
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Abstract
The widespread adoption of sensor networks, actuators and computational resources capable of interacting with people is transforming urban environments. Citizens will have the possibility of being continuously connected in a situation-aware and socially-aware way, both with each other and with the entities around.
This will eventually contribute to define a dense ecosystem whose individual components will enable collaboration between ICT devices and humans in the same way of a superorganism; this socio-technical superorganism will address researchers towards the realization of advanced urban services ranging from intelligent transportation systems, to environmental sustainability and participatory governance.
However, the design and deployment of such services in future urban superorganism scenarios shakes current approaches in designing pervasive architecture, in which all the requirements are taken in account a priori.
Systems engineered with a top-down design have a predictable behavior but are not able to cope with dynamic execution contexts. Contrarily, architectures engineered with bottom-up techniques are able to delivers robust systems, but less predictable and controllable by design.
The aims of this book are (i) to define the challenges that have to be faced in order to design a pervasive architecture able to successfully support the
use cases raised by the novel scenario; (ii) to design a modern pervasive architecture that is characterized by a balanced trade off between the top-down and bottom-up techniques.
Given the challenges the book identifies the requirements and outlines a possible software architecture able to successfully deal with this novel scenario.
In the proposed architecture a relevant role is played by the awareness modules that is in charge of knowledge collection, organisation, and reasoning.
In this direction this book presents a novel awareness framework able to properly support pervasive architecture in forthcoming scenario by balancing top-down and bottom-up techniques
By exploiting service oriented, reconfigurable components and meta-reasoning techniques the awareness module is able to adapt and optimize its internal architecture to better perform in all the situations.
In detail, the framework is able to collect and classify data streams in a modular way by dynamically deploying and un-deploying sensors and classifiers depending of the current operating conditions.
The reconfiguration process is driven by a state-automata that provides applications with structured environmental information in a lightweight and easily programmable way.
To challenge the awareness module and the state-automata based reconfiguration, the book presents several use cases along with innovative sensors and classifiers to support them. These sensors and classifiers exploit machine learning algorithms to extract contextual information from audio streams, accelerometer data and satellite imageries.
The experimental results show that the awareness framework is able to self-reconfigure to improve energy efficiency, improve classification accuracy and improve software engineering of modern aware systems that have to support pervasive architecture in the urban superorganism scenario.
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