Dissertations / Theses on the topic 'Eventi sistemici'

La teoria dei sistemi dinamici studia l'evoluzione nel tempo dei sistemi fisici e di altra natura. Nonostante la difficoltà di assegnare con esattezza una condizione iniziale (fatto che determina un non-controllo della dinamica del sistema), gli strumenti della teoria ergodica e dello studio dell'evoluzione delle densità di probabilità iniziali dei punti del sistema (operatore di Perron-Frobenius), ci permettono di calcolare la probabilità che un certo evento E (che noi definiamo come evento raro) accada, in particolare la probabilità che il primo tempo in cui E si verifica sia n. Abbiamo studiato i casi in cui l'evento E sia definito da una successione di variabili aleatorie (prima nel caso i.i.d, poi nel caso di catene di Markov) e da una piccola regione dello spazio delle fasi da cui i punti del sistema possono fuoriuscire (cioè un buco). Dagli studi matematici sui sistemi aperti condotti da Keller e Liverani, si ricava una formula esplicita del tasso di fuga nella taglia del buco. Abbiamo quindi applicato questo metodo al caso in cui l'evento E sia definito dai punti dello spazio in cui certe osservabili assumono valore maggiore o uguale a un dato numero reale a, per ricavare l'andamento asintotico in n della probabilità che E non si sia verificato al tempo n, al primo ordine, per a che tende all'infinito.

La tesi esplora le problematiche relative all'integrazione di tecnologie per lo sviluppo di sistemi multi-agente e tecnologie per lo sviluppo di sistemi di comunicazione ad eventi. In particolare è stata posta l'attenzione sui concetti condivisi da entrambe le tecnologie e su come sia possibile realizzare l'integrazione preservando i principi fondamentali delle due tipologie di sistemi, tramite l'implementazione di un'astrazione di coordinazione oggettiva. Inoltre viene mostrato un esempio di integrazione tra JADE, TuCSoN e Kafka, tramite un caso di studio che permette di utilizzare i tre modelli di coordinazione offerti da questi framework in un unico sistema multi-agente.

Since the last decade we have been observing a tremendous growth in the size of personal photo collections. For this reason, and due to the lack of proper automatic classification and annotation in standard album-centric photo software, users find it increasingly difficult to organise and make use of their photos. Although automatic annotation of media content can work to achieve more sophisticated multimedia classification and retrieval if its used in combination with rich knowledge representations, it still requires the availability of well-annotated training sets to produce the type of higher-level descriptions that would be of interest to casual users. Thus, the applicability of this approach is highly unlikely in the broad domain of personal photography. Recent developments in the media industry show an interest towards the organisation and structuring of media collections using an event-centric metaphor. This event-centric approach is inspired by strong research in psychology on how our autobiographical memory works to organise, recollect and share our life experiences. While this metaphor is backed by some early user studies, these were led before the large adoption of social media sharing services and there has been little recent research on how users actually use events digitally to organise and share their media. In this work we first present an updated study on what users are doing with their photos in current online platforms to support the suitability of an event-centric approach. Next, we introduce a simple framework for event-centric personal photo management focused on temporal and spatial aspects and through it we describe our techniques for automatic photo organisation and sharing. Finally, we propose a platform for personal photo management that makes use of these automatic techniques and present an evaluation of a prototypical implementation.

In recent years, event processing has become an active area of research in the Natural Language Processing community but resources and automatic systems developed so far have mainly addressed contemporary texts. However, the recognition and elaboration of events is a crucial step when dealing with historical texts: research in this domain can lead to the development of methodologies and tools that can assist historians in enhancing their work and can have an impact both in the fields of Natural Language Processing and Digital Humanities. Our work aims at shedding light on the complex concept of events adopting an interdisciplinary perspective. More specifically, theoretical and practical investigations are carried out on the specific topic of event detection and classification in historical texts by developing and releasing new annotation guidelines, new resources and new models for automatic annotation.

Presso il centro di calcolo Tier-1 del CNAF la ricerca di eventi sui file, siano essi scritture, accessi, modifiche nei metadati, etc., è attualmente effettuata tramite scansioni dei singoli file system. Queste operazioni possono richiedere anche diversi minuti e nei prossimi anni, con una previsione di un aumento significativo nella quantità di dati da gestire, potrebbero essere ancora più onerose. Per questi motivi, si intende valutare se e come è possibile superare questo approccio tramite la tracciatura degli eventi che avvengono sui file. A tal proposito saranno studiate le tecnologie che implementano file system distribuiti come GPFS e Ceph (più eventuali altre), con particolare attenzione all’implementazione delle funzionalità di tracciamento degli storage event. L’intercettazione di eventi di storage rilevanti permette di sapere quando questi si verificano, ed eventualmente di gestirli. È inoltre importante capire se questa soluzione sia davvero scalabile, dovendo andare ad operare nel contesto di un centro di calcolo con decine di nodi e milioni di file. Sarà inoltre valutata la possibile applicazione di queste funzionalità a casi d’uso concreti del centro di calcolo Tier-1.

Lo studio svolto mira alla valutazione dell’influenza che i sistemi di assistenza alla guida (ADAS) installati sui veicoli hanno sul comportamento dei conducenti, con particolare attenzione alla distrazione ed al workload che essi provocano. È stato considerato, in particolare, il sistema Lane Keeping, il quale ha il compito di contenere il veicolo all’interno delle linee di demarcazione della corsia di marcia. Se il meccanismo “intuisce” che l’auto si sta avvicinando troppo ad una di esse, interviene sul volante ruotandolo delicatamente, in modo da ripristinare la giusta direzione. Viene, quindi, applicata una coppia di forze, che riporta la vettura entro la corsia di appartenenza. L’obiettivo dello studio è valutare se e quanto il Lane Keeping influisce sulla condotta di guida dei conducenti e sul carico di lavoro (fisico e mentale) e sull’attenzione degli stessi. Ai fini della sicurezza stradale, in particolare, è necessario che il carico mentale non sia né troppo alto, per non superare la capacità di reazione-decisione del conducente, né troppo basso, per non provocare disattenzione nello stesso. A bassi livelli di workload corrispondono bassi livelli di prestazione: l’informazione disponibile è scarsa per disattenzione. Il livello di performance aumenta con la crescita dell’impegno mentale richiesto, fino al raggiungimento di un massimo livello di picco, che successivamente diminuisce drasticamente poiché sono troppe le informazioni da elaborare. La probabilità d’errore aumenta al diminuire del livello di performance esibito. Pertanto il rischio d’incidente stradale è maggiore in elementi geometrici ai quali competono workload o molto bassi o molto alti.

Questa tesi nasce dalla constatazione che il nostro paese spesso è sottoposto a catastrofi naturali e le strutture pubbliche e private in questi casi collaborano per far fronte a questo tipo di emergenze. Ne è un esempio il terremoto che ha colpito l’Emilia Romagna nel 2012, dove l’architettura d’emergenza ha cercato di risolvere un problema molto importante: assicurare l’anno scolastico a molti studenti che si sono ritrovati senza una scuola, realizzando in soli 50 giorni delle strutture concepite in relazione allo stato di necessità post sismico. Per ottenere questo risultato, il processo di progettazione e realizzazione delle scuole di emergenza è stato organizzato in modo molto efficace, seppur sostanzialmente all’interno del quadro di regole degli appalti pubblici con qualche deroga. Questa esperienza, quindi, costituisce un caso studio interessante per analizzare come il processo è stato seguito e come le funzioni di PM hanno operato al suo interno. Per studiare questo tema, vorrei dapprima esaminare l’evoluzione storica della disciplina del Project Management e il contesto in cui si inserisce. Individuare i temi base del PM e i principali processi gestionali. Successivamente vorrei analizzare nel dettaglio il bando pubblicato dalla Regione Emilia Romagna per la ricostruzione post-sismica denominato “Progettazione e realizzazione di edifici scolastici temporanei (EST)” e analizzare tutti i documenti riguardanti il caso studio “Scuola Primaria di “Pilastri” (Comune di Bondeno (FE)). In una seconda fase simulare l’attività di gestione della commessa edile utilizzando tutti gli strumenti utili alla gestione delle attività di cantiere. Quindi intendo ipotizzare una strategia di intervento per individuare elementi critici del processo che potrebbero essere migliorati. L’obiettivo finale della mia testi vorrei che fosse un “metodo” d’approccio a casi simili a quello preso in esame, che volendo potrebbe essere applicato anche ad altre situazioni d’emergenza.

Le aziende manufatturiere affrontano costantemente problemi di ottimizzazione dei processi di logistica per cercare di ottenere sempre di più dalle loro macchine e dai loro processi produttivi utilizzando la tecnologia disponibile. Uno di questi problemi di ottimizzazione `e sicuramente la logistica per la gestione del magazzino, quindi come utilizzare lo spazio del magazzino efficientemente e allo stesso tempo ottenere l’instradamento ottimo dei veicoli che trasportano i prodotti nelle varie fasi di lavorazione. L’obiettivo di questa tesi `e di cercare i diversi approcci usati in letteratura e sulla base di questi migliorare il routing delle macchine e l’assegnazione delle risorse in uno scenario reale. Un algoritmo di routing `e stato modificato e migliorato per il caso specifico con una euristica di assegnazione delle risorse che meglio gestisce l’uso del magazzino e dei veicoli. In aggiunta a ci`o sono stati analizzati diversi metodi di comunicazione fra l’algoritmo e il software di simulazione usato per il testing. In particolare diversi protocolli per comunicazione macchina-macchina sono stati esaminati per vedere quale sarebbe la scelta migliore una volta che il software sar`a implementato in un ambiente di produzione reale.

Oggigiorno molte organizzazioni gestiscono i propri processi attraverso sistemi informatici che registrano i dati delle esecuzioni dei processi sui cosiddetti event log. Le tecniche di Process Mining (PM) usano tali log per rappresentare, monitorare e migliorare i corrispondenti processi. Una problematica ancora aperta riguarda l’applicazione delle tecniche di PM a log di processi non strutturati, che tende a restituire modelli complessi, chiamati modelli spaghetti, che forniscono un limitato supporto all’analisi. In questa tesi si intende affrontare tale problematica proponendo un approccio per estrarre da event log di processi non strutturati i sottoprocessi più rilevanti, al posto di modelli completi. Dapprima si costruisce un Instance Graph (IG) per ogni traccia del log, rappresentante il flusso di esecuzione della relativa esecuzione di processo. Poi si applica una tecnica di Frequent Subgraph Mining per estrarre i sottografi (cioè i sottoprocessi) più rilevanti dall’insieme di IG. Poiché gli IG costruiti per processi non strutturati sono spesso modelli imprecisi, si introduce una procedura di riparazione per migliorarne la qualità. I risultati sperimentali ottenuti su event log sintetici e reali attestano che tale procedura migliora significativamente la qualità degli IG ottenuti e, quindi, dei sottoprocessi estratti. Gli esperimenti condotti su event log reali dimostrano anche la capacità dell’approccio di evidenziare aspetti significativi dei rispettivi processi. Nell’ultima parte della tesi si esplorano gli aspetti legati alla collaborazione, attraverso applicazioni e casi di studio. Si analizzano sistemi di supporto all’innovazione e l’applicazione dell’approccio all’analisi di schemi di innovazione di imprese a rete. In seguito, si affronta l’estrazione delle pratiche di collaborazione di un team, esplorando anche i problemi dovuti alla mancanza di un sistema informatico dedicato. Vantaggi e limiti vengono valutati su casi di studio sintetici e reali.
Nowadays many organizations use information systems to manage their processes, which generate event logs collecting data related to process executions. Process Mining (PM) techniques exploit these logs to discover, monitor and improve corresponding processes. As an open research problem, the application of PM techniques on event logs of unstructured processes tend to produce exceedingly complex models, commonly called spaghetti-like models, which provide limited support for process analysis. As a remedy, in this thesis we propose an approach aimed at extracting from event logs of unstructured processes their most relevant subprocesses, instead of end-to-end models. First we build an Instance Graph (IG) for each trace stored in the event log, representing the execution flow of the corresponding process execution. Then, we apply a Frequent Subgraph Mining technique for extracting the most relevant subgraphs (i.e., subprocesses) from the set of IGs. Since IGs built for unstructured processes usually are poor, imprecise models, we introduce a repairing procedure, to improve the quality of the final IGs. Experimental results obtained both on synthetic and real-world event logs prove that the proposed procedure significantly enhances the quality of the obtained IGs and, in turn, of the mined subprocesses. Experiments performed on real-world event logs also demonstrate the capability of our approach to derive meaningful insights about the corresponding processes. The last part of the thesis is dedicated to delve into collaboration aspects through applications and case studies. We investigate innovation support systems and the application of the approach to the analysis of networked enterprise innovation schemas. Next, we move to the problem of extracting common collaboration practices in a team, exploring also issues related to the lack of a centralized, process-aware information system. We asses advantages and limits on a set of synthetic and real-world case studies.

This work introduces CEST, a Cognitive Event based Semiautomatic Technique for behavior segmentation. The technique was inspired by an everyday cognitive process. Humans, in fact, make sense of what happens to them by breaking the continuous stream of activity into smaller units, through a process known as segmentation. A cognitive theory, the Event Segmentation Theory, provides a computational and neurophysiological account of this process, describing how the detection of changes in the current situation drive boundary perception. CEST was designed with the aim of providing affective researchers with a tool to semi-automatically segment behavior. Researchers investigating behavior, as a matter of fact, often need to parse their research data into simpler units, either manually or automatically. To perform segmentation, the technique combines manual annotations and the output of change-point detection algorithms, techniques from time-series research that afford the detection of abrupt changes in time-series. CEST is inherently multidisciplinary: it is, to the best of our knowledge, the first attempt to adopt a cognitive science perspective on the issue of (semi) automatic behavior segmentation. CEST is a general-purpose technique, as it aims at providing a tool for segmenting behavior across research areas. In this manuscript, we detail the theories behind the design of CEST and the results of two experimental studies aimed at assessing the feasibility of the approach on both single and group scenarios. Most importantly, we present the results of the evaluation of CEST on a data-set of dance performances. We explore seven different techniques for change-point detection that could be leveraged to achieve semi-automatic segmentation through CEST and illustrate how two different bayesian algorithms led to the highest scores. Upon selecting the best algorithms, we measured the effect of the temporal grain of the analysis on the performance. Overall, our results support the idea of a semiautomatic segmentation technique for behavior segmentation. The output of the analysis mirrors cognitive science research on segmentation and on event structure perception. The work also tackles new challenges that may arise from our approach.

Rappresentare la conoscenza, modellare il ragionamento umano e comprendere i processi di pensiero sono sempre state parti centrali delle attività intellettuali, fin dai primi tentativi dei filosofi greci. Non è solo un caso che, non appena i computer hanno iniziato a diffondersi, scienziati e matematici straordinari come John McCarthy, Marvin Minsky e Claude Shannon hanno iniziato a creare sistemi Artificialmente Intelligenti con una prospettiva orientata al simbolismo. Anche se questo è stato un percorso parzialmente forzato a causa delle capacità di calcolo molto limitate dell'epoca, ha segnato l'inizio di quella che oggi è conosciuta come Intelligenza Artificiale Classica (o Simbolica), o essenzialmente, un insieme di tecniche per implementare comportamenti "intelligenti" attraverso formalismi logici e di dimostrazione di teoremi. Le tecniche di Intelligenza Artificiale Classica sono infatti processi molto diretti e centrati sull'uomo, che trovano il loro punto di forza nella semplice interpretabilità umana e nella riusabilità della conoscenza. Al contrario, esse soffrono di problemi di computabilità quando sono applicate a compiti del mondo reale, per lo più dovuti all'esplosione combinatoria dello spazio di ricerca (soprattutto quando si ha a che fare con il tempo), e all'indecidibilità. Tuttavia, le sempre maggiori capacità dell'hardware dei computer hanno aperto nuove possibilità di crescita per altri metodi più orientati alla statistica, come le Reti Neurali. Anche se la teoria alla base di questi metodi era nota da tempo, è stato solo negli ultimi anni che sono riusciti a raggiungere progressi significativi, e a superare le tecniche classiche di IA su molti fronti. Al momento, i principali ostacoli di tali tecniche di IA statistica sono rappresentati dall'elevato consumo di energia e dalla mancanza di modi semplici per gli esseri umani di comprendere il processo che ha portato a un particolare risultato. Riassumendo, le tecniche di IA classica e statistica possono essere viste come due facce della stessa medaglia: se un dominio presenta informazioni strutturate, poca incertezza e processi decisionali chiari, allora l'IA classica potrebbe essere lo strumento giusto, o altrimenti, quando le informazioni sono meno strutturate, hanno più incertezza, ambiguità e non è possibile identificare processi decisionali chiari, allora l'IA statistica dovrebbe essere scelta. Lo scopo principale di questa tesi è quindi (i) mostrare le capacità e i limiti delle attuali tecniche di Intelligenza Artificiale (Classica e Statistica) sia in ambiti strutturati che non strutturati, e (ii) dimostrare come la modellazione basata su eventi possa affrontare alcune delle loro criticità, fornendo nuove potenziali connessioni e nuove prospettive.
Representing knowledge, modeling human reasoning, and understanding thought processes have always been central parts of intellectual activities, since the first attempts by greek philosophers. It is not just by chance that, as soon as computers started to spread, remarkable scientists and mathematicians such as John McCarthy, Marvin Minsky and Claude Shannon started creating Artificially Intelligent systems with a symbolic oriented perspective. Even though this has been a partially forced path due to the very limited computing capabilities at the time, it marked the beginning of what is now known as Classical (or Symbolic) Artificial Intelligence, or essentially, a set of techniques for implementing "intelligent" behaviours by means of logic formalisms and theorem proving. Classical AI techniques are indeed very direct and human-centered processes, which find their strenghts on straightforward human interpretability and knowledge reusability. On the contrary, they suffer of computability problems when applied to real world tasks, mostly due to search space combinatorial explosion (especially when reasoning with time), and undecidability. However, the ever-increasing capabilites of computer hardware opened new possibilities for other more statistical-oriented methods to grow, such as Neural Networks. Even if the theory behind these methods was long known, it was only in recent years that they managed to achieve significant breakthroughs, and to surpass Classical AI techniques on many tasks. At the moment, the main hurdles of such statistical AI techniques are represented by the high energy consumption and the lack of easy ways for humans to understand the process that led to a particular result. Summing up, Classical and Statistical AI techniques can be seen as two faces of the same coin: if a domain presents structured information, little uncertainty, and clear decision processes, then Classical AI might be the right tool, or otherwise, when the information is less structured, has more uncertainty, ambiguity and clear decision processes cannot be identified, then Statistical AI should be chosen. The main purpose of this thesis is thus (i) to show capabilities and limits of current (Classical and Statistical) Artificial Intelligence techniques in both structured and unstructured domains, and (ii) to demostrate how event-based modeling can tackle some of their critical issues, providing new potential connections and novel perspectives.

I sistemi software nati dall'esigenza di supportare agevolmente ed efficacemente il lavoro cooperativo, in particolare quelli orientati al supporto di azioni di soccorso in scenari di emergenza, appaiono tutt'ora fortemente limitati e frammentati. In molti casi vengono affrontate solamente specifiche dimensioni del problema complessivo, anche se il livello al quale è giunto lo sviluppo tecnologico e i risultati osservati in ambito di ricerca permettono di delineare soluzioni complete e significative per l'impiego in ambiti reali. Tale tipologia di sistemi è stata scelta per il grande interesse che desta sia dal punto di vista accademico, essendo costituita da molteplici sotto--sistemi spesso eterogenei che debbono necessariamente interagire e supportare l'azione umana, sia dal punto di vista industriale, interpretando la necessità crescente di iniettare nel maggior numero possibile di livelli sociali la forte dipendenza (il supporto allo stesso tempo) dalle scienze tecnologiche ed informatiche, per rafforzare e talvolta estendere le possibilità dell'essere umano in quanto tale. Dopo una prima fase in cui verrà delineato un quadro concettuale piuttosto dettagliato circa i principali elementi e problematiche che caratterizzano la classe di sistemi considerati, sarà dato spazio alla validazione di tali principi e considerazioni emerse, confrontandosi con la progettazione e sviluppo in forma prototipale di un sotto--sistema relativo ad un caso di studio reale, significativo per l'ambito di applicazione, nato dalla collaborazione con l'Università degli Studi di Bologna di un'azienda della regione Emilia--Romagna. Il sistema software realizzato vuole essere innanzi tutto la risposta alle esigenze emerse nel caso di studio trattato, in modo tale da potersi sostituire agli attuali limitati supporti alla cooperazione, ma anche un esperimento che possa essere considerato un artefatto centrale da utilizzare come base di conoscenza condivisa, in cui vengano fattorizzati i concetti e meccanismi chiave, fondamentali per sviluppi futuri.

La tesi vuole dimostrare come attraverso un’attenta analisi della metodologia di operatività all’interno di un cantiere ed un’idonea organizzazione del sistema gestionale delle emergenze e degli infortuni, sia possibile ridurre il rischio relativo a possibili incidenti, che determinano infortuni più o meno gravi ed in alcuni casi fino alla costituzione di infortuni mortali. In particolare luogo, si viene ad analizzare uno degli scenari più difficili e pericolosi in termine di opere di cantieristica per fattori di rischio e di tutela della salute dei lavoratori a cui viene esposta, quali i lavori in sotterraneo e in galleria. Evidente è l’ambito di cantieri temporanei e mobili di grandi dimensioni, ove operano più imprese e pertanto, principalmente, il fabbisogno del rispetto del D.P.R. 320/56 e del D.lgs.81/08 e loro successive modifiche inerenti. La tesi sviluppa il caso in esame, in riferimento ad una “grande opera” attualmente in fase di realizzazione, ovvero, la realizzazione del doppio fornice della “galleria del Fréjus” posta nella valle di Susa, località Bardonecchia (TO) in corrispondenza del termine dell’autostrada A32 e conseguente traforo denominato T4. Viene verificato il metodo di scelta operato in fase progettuale per la valutazione dei rischi in merito alle opere per la costituzione del doppio fornice e verrà riconsiderata con il sistema della FMEA (failure modes and effects analysis) al fine di creare un nuovo supporto valutativo, alternativo al metodo statistico utilizzato per la realizzazione del PSC. Il metodo FMEA, applicato allo studio di impianti cronoprogrammabili può fornire informazioni utili alla metodologia sistemistica ed all'analisi avanzata per la ricerca del guasto/difetto che nel caso della sicurezza si tramuta in ricerca dell'incidente al fine di evitarlo.

Predmet istraživanja u radu jeste istraživanje značaja tržišnih institucija, posebno sajamskih organizacija, u ostvarivanju usvojenih ekonomskih i trgovinskih politika. U okviru ovog predmeta istraživanja biće posebno istražen razvoj i osnovne karakteristike sajamskih priredbi, upravljanje sajamskom priredbom kao događajem. Pri istraživanju biće korišćen projektni pristup svakom događaju u okviru sajamske organizacije. U analizi oblika organizovanosti posebno će biti istraženi oblici organizovanja najznačajnijih međunarodnih sajmova, kao i model projektne organizacije u ostvarivanju programa sajamskih priredbi.
The subject of research in the paper is the research of the importance of market institutions, especially fair organizations, in the implementation of adopted economic and trade policies. Within this subject, the development and basic characteristics of the fair events, the management of the fair event as an event will be especially explored. The research will use the project approach to each event within the fair organization. In analyzing the form of organization, the forms of organizing the most important international fairs will be explored, as well as the model of the project organization in the realization of the program of the fair events.

Low-power wireless technology is a part and parcel of our daily life, shaping the way in which we behave, interact, and more generally live. The ubiquity of cheap, tiny, battery-powered devices augmented with sensing, actuation, and wireless communication capabilities has given rise to a ``smart" society, where people, machines, and objects are seamlessly interconnected, among themselves and with the environment. Behind the scenes, low-power wireless protocols are what enables and rules all interactions, organising these embedded devices into wireless networks, and orchestrating their communications. The recent years have witnessed a persistent increase in the pervasiveness and impact of low-power wireless. After having spawned a wide spectrum of powerful applications in the consumer domain, low-power wireless solutions are extending their influence over the industrial context, where their adoption as part of feedback control loops is envisioned to revolutionise the production process, paving the way for the Fourth Industrial Revolution. However, as the scale and relevance of low-power wireless systems continue to grow, so do the challenges posed to the communication substrates, required to satisfy ever more strict requirements in terms of reliability, responsiveness, and energy consumption. Harmonising these conflicting demands is far beyond what is enabled by current network stacks and control architectures; the need to timely bridge this gap has spurred a new wave of interest in low-power wireless networking, and directly motivated our work. In this thesis, we take on this challenge with a main conceptual and technical tool: concurrent transmissions (CTX), a technique that, by enforcing nodes to transmit concurrently, has been shown to unlock unprecedented fast, reliable, and energy efficient multi-hop communications in low-power wireless networks, opening new opportunities for protocol design. We first direct our research endeavour towards industrial applications, focusing on the popular IEEE 802.15.4 narrowband PHY layer, and advance the state of the art along two different directions: interference resilience and aperiodic wireless control. We tackle radio-frequency noise by extensively analysing, for the first time, the dependability of CTX under different types, intensities, and distributions of reproducible interference patterns, and by devising techniques to push it further. Specifically, we concentrate on CRYSTAL, a recently proposed communication protocol that relies on CTX to rapidly and dependably collect aperiodic traffic. By integrating channel hopping and noise detection in the protocol operation, we provide a novel communication stack capable of supporting aperiodic transmissions with near-perfect reliability and a per-mille radio duty cycle despite harsh external interference. These results lay the ground towards the exploitation of CTX for aperiodic wireless control; we explore this research direction by co-designing the Wireless Control Bus (WCB), our second contribution. WCB is a clean-slate CTX-based communication stack tailored to event-triggered control (ETC), an aperiodic control strategy holding the capability to significantly improve the efficiency of wireless control systems, but whose real-world impact has been hampered by the lack of appropriate networking support. Operating in conjunction with ETC, WCB timely and dynamically adapts the network operation to the control demands, unlocking an order-of-magnitude reduction in energy costs w.r.t. traditional periodic approaches while retaining the same control performance, therefore unleashing and concretely demonstrating the true ETC potential for the first time. Nevertheless, low-power wireless communications are rapidly evolving, and new radios striking novel trade-offs are emerging. Among these, in the second part of the thesis we focus on ultra-wideband (UWB). By providing hitherto missing networking primitives for multi-hop dissemination and collection over UWB, we shed light on the communication potentialities opened up by the high data throughput, clock precision, and noise resilience offered by this technology. Specifically, as a third contribution, we demonstrate that CTX not only can be successfully exploited for multi-hop UWB communications but, once embodied in a full-fledged system, provide reliability and energy performance akin to narrowband. Furthermore, the higher data rate and clock resolution of UWB chips unlock up to 80% latency reduction w.r.t. narrowband CTX, along with orders-of-magnitude improvements in network-wide time synchronization. These results showcase how UWB CTX could significantly benefit a multitude of applications, notably including low-power wireless control. With WEAVER, our last contribution, we make an additional step towards this direction, by supporting the key functionality of data collection with an ultra-fast convergecast stack for UWB. Challenging the internal mechanics of CTX, WEAVER interleaves data and acknowledgements flows in a single, self-terminating network-wide flood, enabling the concurrent collection of different packets from multiple senders with unprecedented latency, reliability, and energy efficiency. Overall, this thesis pushes forward the applicability and performance of low-power wireless, by contributing techniques and protocols to enhance the dependability, timeliness, energy efficiency, and interference resilience of this technology. Our research is characterized by a strong experimental slant, where the design of the systems we propose meets the reality of testbed experiments and evaluation. Via our open-source implementations, researchers and practitioners can directly use, extend, and build upon our contributions, fostering future work and research on the topic.

Low-power wireless technology is a part and parcel of our daily life, shaping the way in which we behave, interact, and more generally live. The ubiquity of cheap, tiny, battery-powered devices augmented with sensing, actuation, and wireless communication capabilities has given rise to a ``smart" society, where people, machines, and objects are seamlessly interconnected, among themselves and with the environment. Behind the scenes, low-power wireless protocols are what enables and rules all interactions, organising these embedded devices into wireless networks, and orchestrating their communications. The recent years have witnessed a persistent increase in the pervasiveness and impact of low-power wireless. After having spawned a wide spectrum of powerful applications in the consumer domain, low-power wireless solutions are extending their influence over the industrial context, where their adoption as part of feedback control loops is envisioned to revolutionise the production process, paving the way for the Fourth Industrial Revolution. However, as the scale and relevance of low-power wireless systems continue to grow, so do the challenges posed to the communication substrates, required to satisfy ever more strict requirements in terms of reliability, responsiveness, and energy consumption. Harmonising these conflicting demands is far beyond what is enabled by current network stacks and control architectures; the need to timely bridge this gap has spurred a new wave of interest in low-power wireless networking, and directly motivated our work. In this thesis, we take on this challenge with a main conceptual and technical tool: concurrent transmissions (CTX), a technique that, by enforcing nodes to transmit concurrently, has been shown to unlock unprecedented fast, reliable, and energy efficient multi-hop communications in low-power wireless networks, opening new opportunities for protocol design. We first direct our research endeavour towards industrial applications, focusing on the popular IEEE 802.15.4 narrowband PHY layer, and advance the state of the art along two different directions: interference resilience and aperiodic wireless control. We tackle radio-frequency noise by extensively analysing, for the first time, the dependability of CTX under different types, intensities, and distributions of reproducible interference patterns, and by devising techniques to push it further. Specifically, we concentrate on CRYSTAL, a recently proposed communication protocol that relies on CTX to rapidly and dependably collect aperiodic traffic. By integrating channel hopping and noise detection in the protocol operation, we provide a novel communication stack capable of supporting aperiodic transmissions with near-perfect reliability and a per-mille radio duty cycle despite harsh external interference. These results lay the ground towards the exploitation of CTX for aperiodic wireless control; we explore this research direction by co-designing the Wireless Control Bus (WCB), our second contribution. WCB is a clean-slate CTX-based communication stack tailored to event-triggered control (ETC), an aperiodic control strategy holding the capability to significantly improve the efficiency of wireless control systems, but whose real-world impact has been hampered by the lack of appropriate networking support. Operating in conjunction with ETC, WCB timely and dynamically adapts the network operation to the control demands, unlocking an order-of-magnitude reduction in energy costs w.r.t. traditional periodic approaches while retaining the same control performance, therefore unleashing and concretely demonstrating the true ETC potential for the first time. Nevertheless, low-power wireless communications are rapidly evolving, and new radios striking novel trade-offs are emerging. Among these, in the second part of the thesis we focus on ultra-wideband (UWB). By providing hitherto missing networking primitives for multi-hop dissemination and collection over UWB, we shed light on the communication potentialities opened up by the high data throughput, clock precision, and noise resilience offered by this technology. Specifically, as a third contribution, we demonstrate that CTX not only can be successfully exploited for multi-hop UWB communications but, once embodied in a full-fledged system, provide reliability and energy performance akin to narrowband. Furthermore, the higher data rate and clock resolution of UWB chips unlock up to 80% latency reduction w.r.t. narrowband CTX, along with orders-of-magnitude improvements in network-wide time synchronization. These results showcase how UWB CTX could significantly benefit a multitude of applications, notably including low-power wireless control. With WEAVER, our last contribution, we make an additional step towards this direction, by supporting the key functionality of data collection with an ultra-fast convergecast stack for UWB. Challenging the internal mechanics of CTX, WEAVER interleaves data and acknowledgements flows in a single, self-terminating network-wide flood, enabling the concurrent collection of different packets from multiple senders with unprecedented latency, reliability, and energy efficiency. Overall, this thesis pushes forward the applicability and performance of low-power wireless, by contributing techniques and protocols to enhance the dependability, timeliness, energy efficiency, and interference resilience of this technology. Our research is characterized by a strong experimental slant, where the design of the systems we propose meets the reality of testbed experiments and evaluation. Via our open-source implementations, researchers and practitioners can directly use, extend, and build upon our contributions, fostering future work and research on the topic.

Questo elaborato, frutto del tirocinio svolto presso l’azienda WASP (CSP s.r.l.) di Massa Lombarda, mostra una serie di analisi e studi incentrati sull’applicazione di strumenti di gestione aziendale, fornendo soluzioni ad hoc per l’azienda, con l’obiettivo di dimostrarle i vantaggi che si possono ottenere dalla loro applicazione nella realtà aziendale. Per soddisfare la richiesta dell’azienda, tutti i temi di analisi sono stati sviluppati per una specifica linea di prodotto, la Delta WASP 3MT. La tesi si compone di tre macro aree. Nella prima viene illustrata la realtà aziendale di WASP, i prodotti offerti, i progetti di ricerca seguiti e l’evoluzione del prodotto protagonista. Nella seconda sezione viene trattata la riorganizzazione del processo produttivo in ottica di Lean Production, proponendo scenari futuri di ottimizzazione del flusso dei materiali e delle informazioni. Infine, viene approfondito il tema della determinazione della struttura dei costi del prodotto in analisi, definendone il costo pieno, il margine di contribuzione ed il volume di pareggio.

In the last 50 years, flooding has figured as the most frequent and widespread natural disaster globally. Extreme precipitation events stemming from climate change could alter the hydro-geological regime resulting in increased flood risk. Near real-time precipitation monitoring at local scale is essential for flood risk mitigation in urban and suburban areas, due to their high vulnerability. Presently, most of the rainfall data is obtained from ground‐based measurements or remote sensing that provide limited information in terms of temporal or spatial resolution. Other problems may be due to the high costs. Furthermore, rain gauges are unevenly spread and usually placed away from urban centers. In this context, a big potential is represented by the use of innovative techniques to develop low-cost monitoring systems. Despite the diversity of purposes, methods and epistemological fields, the literature on the visual effects of the rain supports the idea of camera-based rain sensors but tends to be device-specific. The present thesis aims to investigate the use of easily available photographing devices as rain detectors-gauges to develop a dense network of low-cost rainfall sensors to support the traditional methods with an expeditious solution embeddable into smart devices. As opposed to existing works, the study focuses on maximizing the number of image sources (like smartphones, general-purpose surveillance cameras, dashboard cameras, webcams, digital cameras, etc.). This encompasses cases where it is not possible to adjust the camera parameters or obtain shots in timelines or videos. Using a Deep Learning approach, the rainfall characterization can be achieved through the analysis of the perceptual aspects that determine whether and how a photograph represents a rainy condition. The first scenario of interest for the supervised learning was a binary classification; the binary output (presence or absence of rain) allows the detection of the presence of precipitation: the cameras act as rain detectors. Similarly, the second scenario of interest was a multi-class classification; the multi-class output described a range of quasi-instantaneous rainfall intensity: the cameras act as rain estimators. Using Transfer Learning with Convolutional Neural Networks, the developed models were compiled, trained, validated, and tested. The preparation of the classifiers included the preparation of a suitable dataset encompassing unconstrained verisimilar settings: open data, several data owned by National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention - NIED (dashboard cameras in Japan coupled with high precision multi-parameter radar data), and experimental activities conducted in the NIED Large Scale Rainfall Simulator. The outcomes were applied to a real-world scenario, with the experimentation through a pre-existent surveillance camera using 5G connectivity provided by Telecom Italia S.p.A. in the city of Matera (Italy). Analysis unfolded on several levels providing an overview of generic issues relating to the urban flood risk paradigm and specific territorial questions inherent with the case study. These include the context aspects, the important role of rainfall from driving the millennial urban evolution to determining present criticality, and components of a Web prototype for flood risk communication at local scale. The results and the model deployment raise the possibility that low‐cost technologies and local capacities can help to retrieve rainfall information for flood early warning systems based on the identification of a significant meteorological state. The binary model reached accuracy and F1 score values of 85.28% and 0.86 for the test, and 83.35% and 0.82 for the deployment. The multi-class model reached test average accuracy and macro-averaged F1 score values of 77.71% and 0.73 for the 6-way classifier, and 78.05% and 0.81 for the 5-class. The best performances were obtained in heavy rainfall and no-rain conditions, whereas the mispredictions are related to less severe precipitation. The proposed method has limited operational requirements, can be easily and quickly implemented in real use cases, exploiting pre-existent devices with a parsimonious use of economic and computational resources. The classification can be performed on single photographs taken in disparate conditions by commonly used acquisition devices, i.e. by static or moving cameras without adjusted parameters. This approach is especially useful in urban areas where measurement methods such as rain gauges encounter installation difficulties or operational limitations or in contexts where there is no availability of remote sensing data. The system does not suit scenes that are also misleading for human visual perception. The approximations inherent in the output are acknowledged. Additional data may be gathered to address gaps that are apparent and improve the accuracy of the precipitation intensity prediction. Future research might explore the integration with further experiments and crowdsourced data, to promote communication, participation, and dialogue among stakeholders and to increase public awareness, emergency response, and civic engagement through the smart community idea.
Negli ultimi 50 anni, le alluvioni si sono confermate come il disastro naturale più frequente e diffuso a livello globale. Tra gli impatti degli eventi meteorologici estremi, conseguenti ai cambiamenti climatici, rientrano le alterazioni del regime idrogeologico con conseguente incremento del rischio alluvionale. Il monitoraggio delle precipitazioni in tempo quasi reale su scala locale è essenziale per la mitigazione del rischio di alluvione in ambito urbano e periurbano, aree connotate da un'elevata vulnerabilità. Attualmente, la maggior parte dei dati sulle precipitazioni è ottenuta da misurazioni a terra o telerilevamento che forniscono informazioni limitate in termini di risoluzione temporale o spaziale. Ulteriori problemi possono derivare dagli elevati costi. Inoltre i pluviometri sono distribuiti in modo non uniforme e spesso posizionati piuttosto lontano dai centri urbani, comportando criticità e discontinuità nel monitoraggio. In questo contesto, un grande potenziale è rappresentato dall'utilizzo di tecniche innovative per sviluppare sistemi inediti di monitoraggio a basso costo. Nonostante la diversità di scopi, metodi e campi epistemologici, la letteratura sugli effetti visivi della pioggia supporta l'idea di sensori di pioggia basati su telecamera, ma tende ad essere specifica per dispositivo scelto. La presente tesi punta a indagare l'uso di dispositivi fotografici facilmente reperibili come rilevatori-misuratori di pioggia, per sviluppare una fitta rete di sensori a basso costo a supporto dei metodi tradizionali con una soluzione rapida incorporabile in dispositivi intelligenti. A differenza dei lavori esistenti, lo studio si concentra sulla massimizzazione del numero di fonti di immagini (smartphone, telecamere di sorveglianza generiche, telecamere da cruscotto, webcam, telecamere digitali, ecc.). Ciò comprende casi in cui non sia possibile regolare i parametri fotografici o ottenere scatti in timeline o video. Utilizzando un approccio di Deep Learning, la caratterizzazione delle precipitazioni può essere ottenuta attraverso l'analisi degli aspetti percettivi che determinano se e come una fotografia rappresenti una condizione di pioggia. Il primo scenario di interesse per l'apprendimento supervisionato è una classificazione binaria; l'output binario (presenza o assenza di pioggia) consente la rilevazione della presenza di precipitazione: gli apparecchi fotografici fungono da rivelatori di pioggia. Analogamente, il secondo scenario di interesse è una classificazione multi-classe; l'output multi-classe descrive un intervallo di intensità delle precipitazioni quasi istantanee: le fotocamere fungono da misuratori di pioggia. Utilizzando tecniche di Transfer Learning con reti neurali convoluzionali, i modelli sviluppati sono stati compilati, addestrati, convalidati e testati. La preparazione dei classificatori ha incluso la preparazione di un set di dati adeguato con impostazioni verosimili e non vincolate: dati aperti, diversi dati di proprietà del National Research Institute for Earth Science and Disaster Prevention - NIED (telecamere dashboard in Giappone accoppiate con dati radar multiparametrici ad alta precisione) e attività sperimentali condotte nel simulatore di pioggia su larga scala del NIED. I risultati sono stati applicati a uno scenario reale, con la sperimentazione attraverso una telecamera di sorveglianza preesistente che utilizza la connettività 5G fornita da Telecom Italia S.p.A. nella città di Matera (Italia). L'analisi si è svolta su più livelli, fornendo una panoramica sulle questioni relative al paradigma del rischio di alluvione in ambito urbano e questioni territoriali specifiche inerenti al caso di studio. Queste ultime includono diversi aspetti del contesto, l'importante ruolo delle piogge dal guidare l'evoluzione millenaria della morfologia urbana alla determinazione delle criticità attuali, oltre ad alcune componenti di un prototipo Web per la comunicazione del rischio alluvionale su scala locale. I risultati ottenuti e l'implementazione del modello corroborano la possibilità che le tecnologie a basso costo e le capacità locali possano aiutare a caratterizzare la forzante pluviometrica a supporto dei sistemi di allerta precoce basati sull'identificazione di uno stato meteorologico significativo. Il modello binario ha raggiunto un'accuratezza e un F1-score di 85,28% e 0,86 per il set di test e di 83,35% e 0,82 per l'implementazione nel caso di studio. Il modello multi-classe ha raggiunto un'accuratezza media e F1-score medio (macro-average) di 77,71% e 0,73 per il classificatore a 6 vie e 78,05% e 0,81 per quello a 5 classi. Le prestazioni migliori sono state ottenute nelle classi relative a forti precipitazioni e assenza di pioggia, mentre le previsioni errate sono legate a precipitazioni meno estreme. Il metodo proposto richiede requisiti operativi limitati, può essere implementato facilmente e rapidamente in casi d'uso reali, sfruttando dispositivi preesistenti con un uso parsimonioso di risorse economiche e computazionali. La classificazione può essere eseguita su singole fotografie scattate in condizioni disparate da dispositivi di acquisizione di uso comune, ovvero da telecamere statiche o in movimento senza regolazione dei parametri. Questo approccio potrebbe essere particolarmente utile nelle aree urbane in cui i metodi di misurazione come i pluviometri incontrano difficoltà di installazione o limitazioni operative o in contesti in cui non sono disponibili dati di telerilevamento o radar. Il sistema non si adatta a scene che sono fuorvianti anche per la percezione visiva umana. I limiti attuali risiedono nelle approssimazioni intrinseche negli output. Per colmare le lacune evidenti e migliorare l'accuratezza della previsione dell'intensità di precipitazione, sarebbe possibile un'ulteriore raccolta di dati. Sviluppi futuri potrebbero riguardare l'integrazione con ulteriori esperimenti in campo e dati da crowdsourcing, per promuovere comunicazione, partecipazione e dialogo aumentando la resilienza attraverso consapevolezza pubblica e impegno civico in una concezione di comunità smart.

In this thesis, we propose an innovative approach to reversible computing that shifts the focus from the operations to the memory outcome of a generic program. This choice allows us to overcome some typical challenges of "plain" reversible computing. Our methodology is to instrument a generic application with the help of an instrumentation tool, namely Hijacker, which we have redesigned and developed for the purpose. Through compile-time instrumentation, we enhance the program's code to keep track of the memory trace it produces until the end. Regardless of the complexity behind the generation of each computational step of the program, we can build inverse machine instructions just by inspecting the instruction that is attempting to write some value to memory. Therefore from this information, we craft an ad-hoc instruction that conveys this old value and the knowledge of where to replace it. This instruction will become part of a more comprehensive structure, namely the reverse window. Through this structure, we have sufficient information to cancel all the updates done by the generic program during its execution. In this writing, we will discuss the structure of the reverse window, as the building block for the whole reversing framework we designed and finally realized. Albeit we settle our solution in the specific context of the parallel discrete event simulation (PDES) adopting the Time Warp synchronization protocol, this framework paves the way for further general-purpose development and employment. We also present two additional innovative contributions coming from our innovative reversibility approach, both of them still embrace traditional state saving-based rollback strategy. The first contribution aims to harness the advantages of both the possible approaches. We implement the rollback operation combining state saving together with our reversible support through a mathematical model. This model enables the system to choose in autonomicity the best rollback strategy, by the mutable runtime dynamics of programs. The second contribution explores an orthogonal direction, still related to reversible computing aspects. In particular, we will address the problem of reversing shared libraries. Indeed, leading from their nature, shared objects are visible to the whole system and so does every possible external modification of their code. As a consequence, it is not possible to instrument them without affecting other unaware applications. We propose a different method to deal with the instrumentation of shared objects. All our innovative proposals have been assessed using the last generation of the open source ROOT-Sim PDES platform, where we integrated our solutions. ROOT-Sim is a C-based package implementing a general purpose simulation environment based on the Time Warp synchronization protocol.