225 resultados para SDN, mininet, openflow, reti
Resumo:
Questa tesi descrive e approfondisce l'algebra di processo Multi-CCS, le fornisce una semantica basata sulle reti di Petri non limitate - a correzione e miglioramento della precedente - e una dimostrazione dettagliata della sua correttezza, ovvero della bisimilitudine tra la marcatura ottenuta dalla uova semantica e da un generico processo Multi-CCS e lo stesso processo nella semantica di default definita sugli LTS
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Con il termine Smart Grid si intende una rete urbana capillare che trasporta energia, informazione e controllo, composta da dispositivi e sistemi altamente distribuiti e cooperanti. Essa deve essere in grado di orchestrare in modo intelligente le azioni di tutti gli utenti e dispositivi connessi al fine di distribuire energia in modo sicuro, efficiente e sostenibile. Questo connubio fra ICT ed Energia viene comunemente identificato anche con il termine Smart Metering, o Internet of Energy. La crescente domanda di energia e l’assoluta necessità di ridurre gli impatti ambientali (pacchetto clima energia 20-20-20 [9]), ha creato una convergenza di interessi scientifici, industriali e politici sul tema di come le tecnologie ICT possano abilitare un processo di trasformazione strutturale di ogni fase del ciclo energetico: dalla generazione fino all’accumulo, al trasporto, alla distribuzione, alla vendita e, non ultimo, il consumo intelligente di energia. Tutti i dispositivi connessi, diventeranno parte attiva di un ciclo di controllo esteso alle grandi centrali di generazione così come ai comportamenti dei singoli utenti, agli elettrodomestici di casa, alle auto elettriche e ai sistemi di micro-generazione diffusa. La Smart Grid dovrà quindi appoggiarsi su una rete capillare di comunicazione che fornisca non solo la connettività fra i dispositivi, ma anche l’abilitazione di nuovi servizi energetici a valore aggiunto. In questo scenario, la strategia di comunicazione sviluppata per lo Smart Metering dell’energia elettrica, può essere estesa anche a tutte le applicazioni di telerilevamento e gestione, come nuovi contatori dell’acqua e del gas intelligenti, gestione dei rifiuti, monitoraggio dell’inquinamento dell’aria, monitoraggio del rumore acustico stradale, controllo continuo del sistema di illuminazione pubblico, sistemi di gestione dei parcheggi cittadini, monitoraggio del servizio di noleggio delle biciclette, ecc. Tutto ciò si prevede possa contribuire alla progettazione di un unico sistema connesso, dove differenti dispositivi eterogenei saranno collegati per mettere a disposizione un’adeguata struttura a basso costo e bassa potenza, chiamata Metropolitan Mesh Machine Network (M3N) o ancora meglio Smart City. Le Smart Cities dovranno a loro volta diventare reti attive, in grado di reagire agli eventi esterni e perseguire obiettivi di efficienza in modo autonomo e in tempo reale. Anche per esse è richiesta l’introduzione di smart meter, connessi ad una rete di comunicazione broadband e in grado di gestire un flusso di monitoraggio e controllo bi-direzionale esteso a tutti gli apparati connessi alla rete elettrica (ma anche del gas, acqua, ecc). La M3N, è un’estensione delle wireless mesh network (WMN). Esse rappresentano una tecnologia fortemente attesa che giocherà un ruolo molto importante nelle futura generazione di reti wireless. Una WMN è una rete di telecomunicazione basata su nodi radio in cui ci sono minimo due percorsi che mettono in comunicazione due nodi. E’ un tipo di rete robusta e che offre ridondanza. Quando un nodo non è più attivo, tutti i rimanenti possono ancora comunicare tra di loro, direttamente o passando da uno o più nodi intermedi. Le WMN rappresentano una tipologia di rete fondamentale nel continuo sviluppo delle reti radio che denota la divergenza dalle tradizionali reti wireless basate su un sistema centralizzato come le reti cellulari e le WLAN (Wireless Local Area Network). Analogamente a quanto successo per le reti di telecomunicazione fisse, in cui si è passati, dalla fine degli anni ’60 ai primi anni ’70, ad introdurre schemi di rete distribuite che si sono evolute e man mano preso campo come Internet, le M3N promettono di essere il futuro delle reti wireless “smart”. Il primo vantaggio che una WMN presenta è inerente alla tolleranza alla caduta di nodi della rete stessa. Diversamente da quanto accade per una rete cellulare, in cui la caduta di una Base Station significa la perdita di servizio per una vasta area geografica, le WMN sono provviste di un’alta tolleranza alle cadute, anche quando i nodi a cadere sono più di uno. L'obbiettivo di questa tesi è quello di valutare le prestazioni, in termini di connettività e throughput, di una M3N al variare di alcuni parametri, quali l’architettura di rete, le tecnologie utilizzabili (quindi al variare della potenza, frequenza, Building Penetration Loss…ecc) e per diverse condizioni di connettività (cioè per diversi casi di propagazione e densità abitativa). Attraverso l’uso di Matlab, è stato quindi progettato e sviluppato un simulatore, che riproduce le caratteristiche di una generica M3N e funge da strumento di valutazione delle performance della stessa. Il lavoro è stato svolto presso i laboratori del DEIS di Villa Grifone in collaborazione con la FUB (Fondazione Ugo Bordoni).
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L'informatica musicale è una disciplina in continua crescita che sta ottenendo risultati davvero interessanti con l'impiego di sistemi artificiali intelligenti, come le reti neuronali, che permettono di emulare capacità umane di ascolto e di esecuzione musicale. Di particolare interesse è l'ambito della codifica di informazioni musicali tramite formati simbolici, come il MIDI, che permette un'analisi di alto livello dei brani musicali e consente la realizzazione di applicazioni sorprendentemente innovative. Una delle più fruttifere applicazioni di questi nuovi strumenti di codifica riguarda la classificazione di file audio musicali. Questo elaborato si propone di esporre i fondamentali aspetti teorici che concernono la classificazione di brani musicali tramite reti neuronali artificiali e descrivere alcuni esperimenti di classificazione di file MIDI. La prima parte fornisce alcune conoscenze di base che permettono di leggere gli esperimenti presenti nella seconda sezione con una consapevolezza teorica più profonda. Il fine principale della prima parte è quello di sviluppare una comparazione da diversi punti di vista disciplinari tra le capacità di classificazione musicale umane e quelle artificiali. Si descrivono le reti neuronali artificiali come sistemi intelligenti ispirati alla struttura delle reti neurali biologiche, soffermandosi in particolare sulla rete Feedforward e sull'algoritmo di Backpropagation. Si esplora il concetto di percezione nell'ambito della psicologia cognitiva con maggiore attenzione alla percezione uditiva. Accennate le basi della psicoacustica, si passa ad una descrizione delle componenti strutturali prima del suono e poi della musica: la frequenza e l'ampiezza delle onde, le note e il timbro, l'armonia, la melodia ed il ritmo. Si parla anche delle illusioni sonore e della rielaborazione delle informazioni audio da parte del cervello umano. Si descrive poi l'ambito che interessa questa tesi da vicino: il MIR (Music Information Retrieval). Si analizzano i campi disciplinari a cui questa ricerca può portare vantaggi, ossia quelli commerciali, in cui i database musicali svolgono ruoli importanti, e quelli più speculativi ed accademici che studiano i comportamenti di sistemi intelligenti artificiali e biologici. Si descrivono i diversi metodi di classificazione musicale catalogabili in base al tipo di formato dei file audio in questione e al tipo di feature che si vogliono estrarre dai file stessi. Conclude la prima sezione di stampo teorico un capitolo dedicato al MIDI che racconta la storia del protocollo e ne descrive le istruzioni fondamentali nonchè la struttura dei midifile. La seconda parte ha come obbiettivo quello di descrivere gli esperimenti svolti che classificano file MIDI tramite reti neuronali mostrando nel dettaglio i risultati ottenuti e le difficoltà incontrate. Si coniuga una presentazione dei programmi utilizzati e degli eseguibili di interfaccia implementati con una descrizione generale della procedura degli esperimenti. L'obbiettivo comune di tutte le prove è l'addestramento di una rete neurale in modo che raggiunga il più alto livello possibile di apprendimento circa il riconoscimento di uno dei due compositori dei brani che le sono stati forniti come esempi.
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Questa tesi si basa su una serie di lavori precedenti, volti ad analizzare la correlazione tra i modelli AUML e le reti di Petri, per riuscire a fornire una metodologia di traduzione dai primi alle seconde. Questa traduzione permetterà di applicare tecniche di model checking alle reti così create, al fine di stabilire le proprietà necessarie al sistema per poter essere realizzato effettivamente. Verrà poi discussa un'implementazione di tale algoritmo sviluppata in tuProlog ed un primo approccio al model checking utilizzando il programma Maude. Con piccole modifiche all'algoritmo utilizzato per la conversione dei diagrammi AUML in reti di Petri, è stato possibile, inoltre, realizzare un sistema di implementazione automatica dei protocolli precedentemente analizzati, verso due piattaforme per la realizzazione di sistemi multiagente: Jason e TuCSoN. Verranno quindi presentate tre implementazioni diverse: la prima per la piattaforma Jason, che utilizza degli agenti BDI per realizzare il protocollo di interazione; la seconda per la piattaforma TuCSoN, che utilizza il modello A&A per rendersi compatibile ad un ambiente distribuito, ma che ricalca la struttura dell'implementazione precedente; la terza ancora per TuCSoN, che sfrutta gli strumenti forniti dalle reazioni ReSpecT per generare degli artefatti in grado di fornire una infrastruttura in grado di garantire la realizzazione del protocollo di interazione agli agenti partecipanti. Infine, verranno discusse le caratteristiche di queste tre differenti implementazioni su un caso di studio reale, analizzandone i punti chiave.
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Fra le varie ragioni della crescente pervasività di Internet in molteplici settori di mercato del tutto estranei all’ICT, va senza dubbio evidenziata la possibilità di creare canali di comunicazione attraverso i quali poter comandare un sistema e ricevere da esso informazioni di qualsiasi genere, qualunque distanza separi controllato e controllore. Nel caso specifico, il contesto applicativo è l’automotive: in collaborazione col Dipartimento di Ingegneria Elettrica dell’Università di Bologna, ci si è occupati del problema di rendere disponibile a distanza la grande quantità di dati che i vari sotto-sistemi componenti una automobile elettrica si scambiano fra loro, sia legati al tipo di propulsione, elettrico appunto, come i livelli di carica delle batterie o la temperatura dell’inverter, sia di natura meccanica, come i giri motore. L’obiettivo è quello di permettere all’utente (sia esso il progettista, il tecnico riparatore o semplicemente il proprietario) il monitoraggio e la supervisione dello stato del mezzo da remoto nelle sue varie fasi di vita: dai test eseguiti su prototipo in laboratorio, alla messa in strada, alla manutenzione ordinaria e straordinaria. L’approccio individuato è stato quello di collezionare e memorizzare in un archivio centralizzato, raggiungibile via Internet, tutti i dati necessari. Il sistema di elaborazione a bordo richiede di essere facilmente integrabile, quindi di piccole dimensioni, e a basso costo, dovendo prevedere la produzione di molti veicoli; ha inoltre compiti ben definiti e noti a priori. Data la situazione, si è quindi scelto di usare un sistema embedded, cioè un sistema elettronico di elaborazione progettato per svolgere un limitato numero di funzionalità specifiche sottoposte a vincoli temporali e/o economici. Apparati di questo tipo sono denominati “special purpose”, in opposizione ai sistemi di utilità generica detti “general purpose” quali, ad esempio, i personal computer, proprio per la loro capacità di eseguire ripetutamente un’azione a costo contenuto, tramite un giusto compromesso fra hardware dedicato e software, chiamato in questo caso “firmware”. I sistemi embedded hanno subito nel corso del tempo una profonda evoluzione tecnologica, che li ha portati da semplici microcontrollori in grado di svolgere limitate operazioni di calcolo a strutture complesse in grado di interfacciarsi a un gran numero di sensori e attuatori esterni oltre che a molte tecnologie di comunicazione. Nel caso in esame, si è scelto di affidarsi alla piattaforma open-source Arduino; essa è composta da un circuito stampato che integra un microcontrollore Atmel da programmare attraverso interfaccia seriale, chiamata Arduino board, ed offre nativamente numerose funzionalità, quali ingressi e uscite digitali e analogici, supporto per SPI, I2C ed altro; inoltre, per aumentare le possibilità d’utilizzo, può essere posta in comunicazione con schede elettroniche esterne, dette shield, progettate per le più disparate applicazioni, quali controllo di motori elettrici, gps, interfacciamento con bus di campo quale ad esempio CAN, tecnologie di rete come Ethernet, Bluetooth, ZigBee, etc. L’hardware è open-source, ovvero gli schemi elettrici sono liberamente disponibili e utilizzabili così come gran parte del software e della documentazione; questo ha permesso una grande diffusione di questo frame work, portando a numerosi vantaggi: abbassamento del costo, ambienti di sviluppo multi-piattaforma, notevole quantità di documentazione e, soprattutto, continua evoluzione ed aggiornamento hardware e software. È stato quindi possibile interfacciarsi alla centralina del veicolo prelevando i messaggi necessari dal bus CAN e collezionare tutti i valori che dovevano essere archiviati. Data la notevole mole di dati da elaborare, si è scelto di dividere il sistema in due parti separate: un primo nodo, denominato Master, è incaricato di prelevare dall’autovettura i parametri, di associarvi i dati GPS (velocità, tempo e posizione) prelevati al momento della lettura e di inviare il tutto a un secondo nodo, denominato Slave, che si occupa di creare un canale di comunicazione attraverso la rete Internet per raggiungere il database. La denominazione scelta di Master e Slave riflette la scelta fatta per il protocollo di comunicazione fra i due nodi Arduino, ovvero l’I2C, che consente la comunicazione seriale fra dispositivi attraverso la designazione di un “master” e di un arbitrario numero di “slave”. La suddivisione dei compiti fra due nodi permette di distribuire il carico di lavoro con evidenti vantaggi in termini di affidabilità e prestazioni. Del progetto si sono occupate due Tesi di Laurea Magistrale; la presente si occupa del dispositivo Slave e del database. Avendo l’obiettivo di accedere al database da ovunque, si è scelto di appoggiarsi alla rete Internet, alla quale si ha oggi facile accesso da gran parte del mondo. Questo ha fatto sì che la scelta della tecnologia da usare per il database ricadesse su un web server che da un lato raccoglie i dati provenienti dall’autovettura e dall’altro ne permette un’agevole consultazione. Anch’esso è stato implementato con software open-source: si tratta, infatti, di una web application in linguaggio php che riceve, sotto forma di richieste HTTP di tipo GET oppure POST, i dati dal dispositivo Slave e provvede a salvarli, opportunamente formattati, in un database MySQL. Questo impone però che, per dialogare con il web server, il nodo Slave debba implementare tutti i livelli dello stack protocollare di Internet. Due differenti shield realizzano quindi il livello di collegamento, disponibile sia via cavo sia wireless, rispettivamente attraverso l’implementazione in un caso del protocollo Ethernet, nell’altro della connessione GPRS. A questo si appoggiano i protocolli TCP/IP che provvedono a trasportare al database i dati ricevuti dal dispositivo Master sotto forma di messaggi HTTP. Sono descritti approfonditamente il sistema veicolare da controllare e il sistema controllore; i firmware utilizzati per realizzare le funzioni dello Slave con tecnologia Ethernet e con tecnologia GPRS; la web application e il database; infine, sono presentati i risultati delle simulazioni e dei test svolti sul campo nel laboratorio DIE.
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Studio dell'avvento di nuove realtà produttive energetiche da fonti rinnovabili nel settore del gas naturale. Il settore analizzato risulta quello relativo all'allacciamento di impianti di produzione di biometano alla rete del gas naturale. La finalità è la valutazione degli effetti della generazione distribuita di biometano nel futuro sistema del gas naturale (Smart Grid Gas) in termini di progettazione e conduzione del sistema nel suo complesso.