Progettazione e sviluppo di un sistema esperto per il "Menu Planning"

La dieta, nell’antica medicina greca, rappresentava il complesso delle norme di vita, come l’alimentazione, l’attività fisica, il riposo, atte a mantenere lo stato di salute di una persona. Al giorno d’oggi le si attribuisce un significato fortemente legato all’alimentazione, puo` riferirsi al complesso di cibi che una persona mangia abitualmente oppure, con un messaggio un po' più moderno, ad una prescrizione di un regime alimentare da parte di un medico. Ogni essere umano mangia almeno tre volte al giorno, ognuno in base al proprio stile di vita, cultura, età, etc. possiede differenti abitudini alimentari che si ripercuotono sul proprio stato di salute. Inconsciamente tutti tengono traccia degli alimenti mangiati nei giorni precedenti, chi più chi meno, cercando di creare quindi una pianificazione di cosa mangiare nei giorni successivi, in modo da variare i pasti o semplicemente perchè si segue un regime alimentare particolare per un certo periodo. Diventa quindi fondamentale tracciare questa pianificazione, in tal modo si puo' tenere sotto controllo la propria alimentazione, che è in stretta relazione con il proprio stato di salute e stress, e si possono applicare una serie di aggiustamenti dove necessario. Questo è quello che cerca di fare il “Menu Planning”, offrire una sorta di guida all’alimentazione, permettendo così di aver sotto controllo tutti gli aspetti legati ad essa. Si pensi, ad esempio, ai prezzi degli alimenti, chiunque vorrebbe minimizzare la spesa, mangiare quello che gli piace senza dover per forza rinunciare a quale piccolo vizio quotidiano. Con le tecniche di “Menu Planning” è possibile avere una visione di insieme della propria alimentazione. La prima formulazione matematica del “Menu Planning” (allora chiamato diet problem) nacque durante gli anni ’40, l’esercito Americano allora impegnano nella Seconda Guerra Mondiale voleva abbassare i costi degli alimenti ai soldati mantenendo però inalterata la loro dieta. George Stingler, economista americano, trovò una soluzione, formulando un problema di ottimizzazione e vincendo il premio Nobel in Economia nel 1982. Questo elaborato tratta dell’automatizzazione di questo problema e di come esso possa essere risolto con un calcolatore, facendo soprattutto riferimento a particolari tecniche di intelligenza artificiale e di rappresentazione della conoscenza, nello specifico il lavoro si è concentrato sulla progettazione e sviluppo di un ES case-based per risolvere il problema del “Menu Planning”. Verranno mostrate varie tecniche per la rappresentazione della conoscenza e come esse possano essere utilizzate per fornire supporto ad un programma per elaboratore, partendo dalla Logica Proposizionale e del Primo Ordine, fino ad arrivare ai linguaggi di Description Logic e Programmazione Logica. Inoltre si illustrerà come è possibile raccogliere una serie di informazioni mediante procedimenti di Knowledge Engineering. A livello concettuale è stata introdotta un’architettura che mette in comunicazione l’ES e un Ontologia di alimenti con l’utilizzo di opportuni framework di sviluppo. L’idea è quella di offrire all’utente la possibilità di vedere la propria pianificazione settimanale di pasti e dare dei suggerimenti su che cibi possa mangiare durante l’arco della giornata. Si mostreranno quindi le potenzialità di tale architettura e come essa, tramite Java, riesca a far interagire ES case-based e Ontologia degli alimenti.

Elastic computing on Cloud resources for the CMS experiment

Nowadays, data handling and data analysis in High Energy Physics requires a vast amount of computational power and storage. In particular, the world-wide LHC Com- puting Grid (LCG), an infrastructure and pool of services developed and deployed by a ample community of physicists and computer scientists, has demonstrated to be a game changer in the efficiency of data analyses during Run-I at the LHC, playing a crucial role in the Higgs boson discovery. Recently, the Cloud computing paradigm is emerging and reaching a considerable adoption level by many different scientific organizations and not only. Cloud allows to access and utilize not-owned large computing resources shared among many scientific communities. Considering the challenging requirements of LHC physics in Run-II and beyond, the LHC computing community is interested in exploring Clouds and see whether they can provide a complementary approach - or even a valid alternative - to the existing technological solutions based on Grid. In the LHC community, several experiments have been adopting Cloud approaches, and in particular the experience of the CMS experiment is of relevance to this thesis. The LHC Run-II has just started, and Cloud-based solutions are already in production for CMS. However, other approaches of Cloud usage are being thought of and are at the prototype level, as the work done in this thesis. This effort is of paramount importance to be able to equip CMS with the capability to elastically and flexibly access and utilize the computing resources needed to face the challenges of Run-III and Run-IV. The main purpose of this thesis is to present forefront Cloud approaches that allow the CMS experiment to extend to on-demand resources dynamically allocated as needed. Moreover, a direct access to Cloud resources is presented as suitable use case to face up with the CMS experiment needs. Chapter 1 presents an overview of High Energy Physics at the LHC and of the CMS experience in Run-I, as well as preparation for Run-II. Chapter 2 describes the current CMS Computing Model, and Chapter 3 provides Cloud approaches pursued and used within the CMS Collaboration. Chapter 4 and Chapter 5 discuss the original and forefront work done in this thesis to develop and test working prototypes of elastic extensions of CMS computing resources on Clouds, and HEP Computing “as a Service”. The impact of such work on a benchmark CMS physics use-cases is also demonstrated.

Integration of Internet of Things and Cloud computing. A case study on vital signs monitoring.

Il progresso scientifico e le innovazioni tecnologiche nei campi dell'elettronica, informatica e telecomunicazioni, stanno aprendo la strada a nuove visioni e concetti. L'obiettivo della tesi è quello d'introdurre il modello del Cloud computing per rendere possibile l'attuale visione di Internet of Thing. Nel primo capitolo si introduce Ubiquitous computing come un nuovo modo di vedere i computer, cercando di fare chiarezza sulla sua definizione, la sua nascita e fornendo un breve quadro storico. Nel secondo capitolo viene presentata la visione di Internet of Thing (Internet delle “cose”) che si avvale di concetti e di problematiche in parte già considerate con Ubiquitous computing. Internet of Thing è una visione in cui la rete Internet viene estesa agli oggetti di tutti i giorni. Tracciare la posizione degli oggetti, monitorare pazienti da remoto, rilevare dati ambientali sono solo alcuni esempi. Per realizzare questo tipo di applicazioni le tecnologie wireless sono da considerare necessarie, sebbene questa visione non assuma nessuna specifica tecnologia di comunicazione. Inoltre, anche schede di sviluppo possono agevolare la prototipazione di tali applicazioni. Nel terzo capitolo si presenta Cloud computing come modello di business per utilizzare su richiesta risorse computazionali. Nel capitolo, vengono inizialmente descritte le caratteristiche principali e i vari tipi di modelli di servizio, poi viene argomentato il ruolo che i servizi di Cloud hanno per Internet of Thing. Questo modello permette di accelerare lo sviluppo e la distribuzione di applicazioni di Internet of Thing, mettendo a disposizione capacità di storage e di calcolo per l'elaborazione distribuita dell'enorme quantità di dati prodotta da sensori e dispositivi vari. Infine, nell'ultimo capitolo viene considerato, come esempio pratico, l'integrazione di tecnologie di Cloud computing in una applicazione IoT. Il caso di studio riguarda il monitoraggio remoto dei parametri vitali, considerando Raspberry Pi e la piattaforma e-Health sviluppata da Cooking Hacks per lo sviluppo di un sistema embedded, e utilizzando PubNub come servizio di Cloud per distribuire i dati ottenuti dai sensori. Il caso di studio metterà in evidenza sia i vantaggi sia le eventuali problematiche che possono scaturire utilizzando servizi di Cloud in applicazioni IoT.