Work Package 4

Digital Infrastructure and Services for the Digital Transition

Keywords: Internet of Things, Digital twin, Intelligenza Artificiale, Blockchain, Digital transition

Descrizione

Le attività di questo WP nascono per rispondere alla crescente necessità di digitalizzazione, trasformando questa esigenza in un'opportunità concreta per migliorare la qualità della vita e soddisfare i bisogni della società. Attraverso l’integrazione di tecnologie avanzate, ci si è proposto di sviluppare soluzioni innovative capaci di abilitare una trasformazione digitale efficace e sostenibile. In particolare, grazie alla combinazione tra Internet of Things e Digital Twin è possibile monitorare, analizzare e ottimizzare in tempo reale processi, ambienti e sistemi complessi, migliorando l’efficienza e la gestione delle risorse. L’Intelligenza Artificiale risponde all’esigenza di analizzare grandi quantità di dati, automatizzare processi complessi e supportare il processo decisionale in modo rapido ed efficiente. Le Blockchain rispondono inoltre all’esigenza di garantire trasparenza, sicurezza, tracciabilità e decentralizzazione nelle transazioni digitali e nella gestione dei dati.

Il Wp4 ha avuto l’obiettivo di sviluppare una progettazione per integrare le tecnologie digitali in diversi ambiti della vita, migliorando il benessere delle persone sia in condizioni ordinarie che in situazioni di emergenza, incluse quelle causate da eventi naturali o da attività umane. La trasformazione digitale, infatti, sta rivoluzionando il modo in cui i servizi vengono erogati a cittadini e imprese, rendendoli più efficienti e accessibili.

Le tecnologie chiave considerate includono Internet of Things, Digital Twin, Intelligenza Artificiale e Blockchain. Grazie al loro utilizzo, sono stati sviluppati servizi digitali innovativi, che usano il monitoraggio dei dati, la geolocalizzazione, il riconoscimento delle attività, il rilevamento delle anomalie, l’elaborazione delle immagini, e la realtà virtuale e mista. Questi elementi costituiscono la base per una trasformazione digitale concreta e incisiva. Inoltre, sono stati adottati servizi applicativi pilota che sfruttano queste tecnologie per ambiti specifici, come:

  • l’individuazione e la gestione delle emergenze,
  • il monitoraggio delle strutture per la diagnosi degli edifici e la gestione dell’energia
  • l’individuazione abitudini umane, e situazioni di stress e apnee.

L’orizzonte è stato pertanto quello di fornire criteri di base e linee guida dettagliate per i service provider, supportandoli nella creazione di strategie digitali sostenibili e competitive. Tra i temi di approfondimento rientrano la protezione e la privacy dei dati, l’etica nell’Intelligenza Artificiale e i modelli di licenza open source.

Alcune delle attività del Wp sono state presentate nell’agosto 2024 a Barcellona nel workshop “Discovering Drift Phenomena in Evolving Landscape (DELTA)“, ospitato dalla conferenza “Knowledge Discovery and Data Mining (KDD)”. Vai al sito della conferenza

Il Wp si è avvalso della collaborazione di realtà industriali del territorio per la realizzazione di attività strategiche al raggiungimento degli obiettivi, attraverso il progetto “Dipme”, finanziato nell’ambito del Bando a cascata pubblicato dall’Università di Camerino.

Compiti

TASK 4.1

State of the Art Review on IoT platforms, Machine Learning and Blockchain solutions

TASK 4.2

Definition of a Digital Infrastructure

TASK 4.3

Definition of Digital Services

TASK 4.4

Design and Development of application services

TASK 4.5

Definition of guidelines aimed at encouraging the digital transition

Risultati

Output

Pubblicazioni scientifiche / Libri / Monografie / brevetti

1. Corradini, F., Pettinari, S., Re, B., Rossi, L., & Tiezzi, F. (2023). Executable Digital Process Twins: Towards the Enhancement of Process-Driven Systems. Big Data and Cognitive Computing, 7(3), 139 2. Michela Quadrini, Antonino, Capuccio, Denise Falcone, Sebastian, Daberdaku, Alessandro Blanda, Luca Bellanova, Gianluca Gerard, Stress detection with encoding physiological signals and convolutional neural network, Journal of Machine Learning, 113, 5655–5683 (2024). https://doi.org/10.1007/s10994-023-06509-4 (. 3. Massimo Callisto De Donato, Flavio Corradini, Fabrizio Fornari, Barbara Re Internet of Things “SAFE: An ICT platform for supporting monitoring, localization and rescue operations in case of earthquake”, Journal Internet of Things, https://doi.org/10.1016/j.iot.2024.101273 4. Umair Ahmed, Charalampos Alexopoulos, Marco Piangerelli, Andrea Polini “BRYT: Automated keyword extraction for open datasets” Intelligent Systems with Applications https://doi.org/10.1016/j.iswa.2024.200421 5. Flavio Corradini, Luca Mozzoni, Marco Piangerelli, Barbara Re, Lorenzo Rossi “A Framework for Rapidly Prototyping Data Mining Pipelines” - Big Data and Cognitive Computing - https://www.mdpi.com/2504-2289/9/6/150

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