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METODOLOGIE E MODELLI PER LA DEFINIZIONE DI UN FRAMEWORK PER LA SITUATION AWARENESS

Al fine di definire il Framework oggetto della presente proposta, emerge la necessità di affrontare in maniera coordinata diverse attività di ricerca:Definizione di modelli semantici per il potenziamento dei sensor middleware al fine di gestire la dinamicità degli ecosistemi monitorati e consentire interventi adattivi sia sulla sensoristica e sia sull’ambiente (attuatori); Definizione di metodologie e algoritmi per la trasformazione (abstraction process) dei dati grezzi in informazioni di più alto livello e più facilmente manipolabili. Si andranno a investigare soluzioni basate su Fuzzy Cognitive Maps (FCM) e DST. Inoltre, la dinamicità dell’ambiente impone di ricercare soluzioni per la definizione di modelli che consentano di inferire e riconoscere le situazioni anche nel caso in cui le informazioni provenienti dai sensori siano insufficienti o di scarsa qualità. Per tale scopo saranno definiti meccanismi basati su QoS (Quality of Service) e SLA (Service Level Agreement), originariamente impiegate nelle architetture SOA per stimare la qualità dei dati dei sensori e consentire l’identificazione di anomalie;Definizione di metodi e tecniche per l’identificazione e il reasoning delle situazioni a partire da osservazioni di alto livello relative a fenomeni specifici dell’ambiente monitorato. Saranno approfondite applicazioni della logica fuzzy come FFCA (Fuzzy Formal Conept Analysis [3]) e Fuzzy Rule Mining [4]; Definizione di modelli e strumenti di simulazione per le reti di sensori per costruire un framework di sperimentazione esaustiva e affidabile al fine di validare e valutare i risultati ottenuti.Lo sketch architetturale (riportato nella figura seguente) ha lo scopo di descrivere il processo di Situation Awareness che caratterizza il Framework proposto. $IMM_PER_0002Dal punto di vista tecnologico, il processo di Situation Awareness richiede l'utilizzo di Piattaforme ad Agenti per consentire una gestione decentralizzata delle informazioni e l’impiego di un Event Bus per la gestione asincrona del flusso comunicativo. Il vantaggio dell’architettura ad agenti è duplice. Da un lato, viene semplificata la modellazione del sistema e, dall’altro, si abilitano caratteristiche di adattività e flessibilità che sono fondamentali in scenari reali e in ambienti caratterizzati da dinamicità e complessità. Dal punto di vista applicativo, il progetto prevede di calare (sperimentalmente) il Framework in diversi scenari reali e di forte interesse per il gruppo di ricerca. Alcuni dei domini applicativi (oltre a security e logistics) su cui si focalizzerà l’attenzione sono riportati di seguito:- Technology-enhanced learning, con particolare attenzione ai trend concernenti le smart city, all’ubiquitous learning e al seamless learning.- Blended Commerce, caratterizzato da attività eseguite sia online e sia con metodi tradizionali, al fine di supportare i processi decisionali di marketing e, al tempo stesso, migliorare l’esperienza degli utenti, aumentandone il grado di soddisfazione per il servizio ricevuto.- Enterprise Information Management, con lo scopo di supportare il decision-making nell’ottica di un improvement continuo dei processi di business. Infine, dal punto di vista metodologico, è importante sottolineare il ruolo dei domini applicativi succitati. Questi saranno utilizzati, da un lato, come driver per le attività di ricerca e per focalizzare al meglio le criticità da affrontare e le caratteristiche delle soluzioni richieste e, dall’altro, per definire scenari di sperimentazione realistici.[3] C. De Maio, G. Fenza, V. Loia e S. Senatore, Hierarchical web resources retrieval by exploiting fuzzy formal concept analysis, Information Processing & Management, vol. III, n. 48, pp. 399-418, 2012.[4] T.-P. Hong e Y.-C. Lee, An Overview of Mining Fuzzy Association Rules, Fuzzy Sets and Their Extensions: Representation, Aggregation, pp. 397-410, 2008.