Tipologie di sensori e di estrazione
automatica di dati
Prof. Gianluigi Ferrari
Wireless Ad-hoc and Sensor Networks Laboratory
http://wasnlab.tlc.unipr.it
[email protected]
Dig.it 2014 - Giornalismo digitale in Italia
Camera di Commercio Prato, 20 settembre 2014
Outline
• Tipologie di sensori
• Estrazione automatica di dati
• Attività in corso @ WASN Lab
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• Tipologie di sensori
• Estrazione automatica di dati
• Attività in corso @ WASN Lab
Tipologie di sensori: qualsiasi!
Sensori di
distanza
Sensori
magnetici
Sensori di
prossimità
Sensori per
liquidi
Sensori
fotoelettrici
e molti
altri………
Gli Smartphone: molto più di “telefonini”
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• Tipologie di sensori
• Estrazione automatica di dati
• Attività in corso @ WASN Lab
Estrazione di dati: limitazioni del passato
• Reti di sensori nello scorso decennio
• Una decade (2000-2010) cercando di essere diversi da Internet
• Motivazioni: potenza, dispositivi con risorse vincolate
• Sistemi di raccolta dati orientati ad un sink
• In definitiva: non si è trovata una ‘killer application’
• Perché?
• Ricerca indirizzata da sistemi di comunicazione militari con precisi
requisiti di acquisizione dati
• Progettazione di sistemi finiti (one-shot architecture)
• Ottimo: ottimizzazione multi-livello
• Pessimo: evoluzione del sistema
Estrazione di dati: automatica?
Un nodo wireless dello scorso
decennio (Telos-Berkeley)
Da prototipo per smanettoni a
sistema ‘stabile’
Come usarlo in modo
automatico?
Internet delle Cose (Internet of Things, IoT)
Internet of “Simple” Things
• 50 miliardi di dispositivi connessi (50 000 000 000)
• Scale up: il numero dei nodi
• Scale down: il singolo nodo (costo-complessità) -- cent, kylobyte,
megahertz
Internet of Things & The Associates
• Un linguaggio comune: IP (Internet Protocol)  reti di sensori collegate ad
Internet
• The Associates
• Dove vanno a finire i dati raccolti?  Cloud
• Quanti sono i dati raccolti?  Big Data
• Cosa ne facciamo dei dati raccolti?  Bo!
• Estrazione automatica dei dati: dove serve?
• Smart Cities
• E-health
• Digital Journalism
•…..
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• Tipologie di sensori
• Estrazione automatica di dati
• Attività in corso @ WASN Lab
The Group
The Wireless Ad-hoc and Sensor Networks (WASN) Laboratory was born in Fall 2006 to coordinate the
activities, in the field of telecommunications, related to advanced wireless networking.
Signal Processing
Wireless Networking
&
Communication
Optimization
Internet of Things
&
Smart City
Applications
EU project CALIPSO (Connect All IP-based Smart Objects!)
FP7-ICT (# 288879), 2011-2014
Smart Toys
Smart Parking
Critical
Infrastructures
’s main driver: IPv6
2010
REST API
The Internet
IoT Network
Smart Object (SO)
Client
IoT Hub
The Internet
HTTP
Data Cache
Internet Server
Client
S
Server
Data Storage
IoT Network
HTTP
S
CoAP
CoAP
IoT Hub
HTTP
S
HTTP
Data Storage, Processing,
Aggregation and
Distribution
HTTP
CoAP
CoAP
S
Data Source/Stream, manage Incoming
and Outgoing requests/responses SO
-
-
•
Service Discovery in IoTOther
Networks
Networks
Service Discovery (SD) is a fundamental component in dynamic
environments to allow consumer devices and applications to find
and interact with available services.
SD could be performed:
•
In the local network [e.g., automatically accessing a building
and connecting to the available WiFi Network]
•
Through different networks [e.g., inside a target geographic
region, “which services are available around me now ?”]
Internet
Different technologies could be used
S
•
Central infrastructure or repository
•
Distributed or peer-to-peer architecture
•
Multicast-based protocols
An illustrative example: Voilà (internal WASN Lab project)
S
S
S
Local Network
Voilà Demo (Sensor Join)
Arduino Node
DHT22 (Temperature+Humidity)
Arduino Node
Sound Sensor
Arduino Node
Light Sensor
Service Advertisement
Service Discovery
Join
IoT Hub
Smart Display
Update
Data
Fetcher
Service Discovery
Data Fetching
Voilà Demo (Smart phone)
Arduino Node
DHT22 (Temperature+Humidity)
Arduino Node
Sound Sensor
Arduino Node
Light Sensor
Service Advertisement
Service Discovery
Join
IoT Hub
Smart Display
Update
Data
Fetcher
Service Discovery
Data Fetching
A General Approach to Service Discovery
Internet of Things and Smart Cities Ph.D School
September 8-13, 2014 – Lerici (SP), Italy
http://phdschool.tlc.unipr.it
•
Three keywords: CONNECT, COLLECT,
CONSUME
•
International speakers from academia and industry
gave lectures tailoring their research field for an
interdisciplinary audience.
•
A business day to foster the interaction and the
collaboration between academia and industry in
order to depict the future vision of Smart Cities and
IoT..
•
A hackaton!
WASN Lab
Wireless Ad-hoc and Sensor Networks Laboratory
Prof. Gianluigi Ferrari
[email protected]
“Tipologie di sensori e di estrazione automatica di dati”
Dig.it 2014 - Giornalismo digitale in Italia
Camera di Commercio di Prato – settembre 2014
http://wasnlab.tlc.unipr.it