Relativistic Twin: Generazione Automatica di Digital Twin in un ambiente Web of Things

Con l’avvento dell’Industry 4.0, l’utilizzo dei dispositivi Internet of Things (IoT) è in continuo aumento. Le aziende stanno spingendo sempre più verso l’innovazione, andando ad introdurre nuovi metodi in grado di rinnovare sistemi IoT esistenti e crearne di nuovi, con prestazioni all’avanguardia. Un esempio di tecniche innovative emergenti è l’utilizzo dei Digital Twins (DT). Essi sono delle entità logiche in grado di simulare il reale comportamento di un dispositivo IoT fisico; possono essere utilizzati in vari scenari: monitoraggio di dati, rilevazione di anomalie, analisi What-If oppure per l’analisi predittiva. L’integrazione di tali tecnologie con nuovi paradigmi innovativi è in rapido sviluppo, uno tra questi è rappresentato dal Web of Things (WoT). Il Web of Thing è un termine utilizzato per descrivere un paradigma che permette ad oggetti del mondo reale di essere gestiti attraverso interfacce sul World Wide Web, rendendo accessibile la comunicazione tra più dispositivi con caratteristiche hardware e software differenti. Nonostante sia una tecnologia ancora in fase di sviluppo, il Web of Thing sta già iniziando ad essere utilizzato in molte aziende odierne. L’elaborato avrà come obiettivo quello di poter definire un framework capace di integrare un meccanismo di generazione automatica di Digital Twin su un contesto Web of Thing. Combinando tali tecnologie, si potrebbero sfruttare i vantaggi dell’interoperabilità del Web of Thing per poter generare un Digital Twin, indipendentemente dalle caratteristiche hardware e software degli oggetti da replicare.

Internet of things e integrazione nel web: Web of things

Internet of Things (IoT): tre parole che sintetizzano al meglio come la tecnologia abbia pervaso quasi ogni ambito della nostra vita. In questa tesi andrò a esplorare le soluzioni hardware e soprattutto software che si celano dietro allo sviluppo di questa nuova frontiera tecnologica, dalla cui combinazione con il web nasce il Web of Things, ovvero una visione globale, accessibile da qualsiasi utente attraverso i comuni mezzi di navigazione, dei servizi che ogni singolo smart device può offrire. Sarà seguito un percorso bottom-up partendo dalla descrizione fisica dei device e delle tecnologie abilitanti alla comunicazione thing to thing ed i protocolli che instaurano fra i device le connessioni. Proseguendo per l’introduzione di concetti quali middleware e smart gateway, sarà illustrata l’integrazione nel web 2.0 di tali device menzionando durante il percorso quali saranno gli scenari applicativi e le prospettive di sviluppo auspicabili.

Studio e prototipazione di ecosistemi di Digital Twin su piattaforma Microsoft Azure DT

L’avvento dell’Internet of Things, in parallelo con il sempre più diffuso fenomeno della sensorizzazione, ha aperto la strada allo sviluppo di numerose tecnologie, tra le quali sono presenti anche i Digital Twin. Se inizialmente l’idea di Digital Twin era limitata a mantenere una copia virtuale di un oggetto fisico, con il passare del tempo questa visione si è ampliata, permettendo di riprodurre in un ambiente virtuale interi sistemi, come ad esempio città ed ospedali. Questi sistemi sono costituiti da vere e proprie reti di Digital Twin, tra loro connessi attraverso l’uso di relazioni. A questo proposito le sfide sono presenti e numerose: quel che manca è una visione unica e condivisa riguardante l’organizzazione di tali sistemi. Sotto questo aspetto, una delle proposte è il Web of Digital Twin, di cui verrà discusso all’intero della tesi. L’obiettivo di questa tesi è quello di capire come è possibile realizzare ecosistemi di Digital Twin coerenti con i principi del WoDT, attraverso la piattaforma Azure Digital Twin. A tale scopo è anche esposto un caso di studio pratico che comprende la prototipazione di un sistema di questo tipo.

On the path of Exploratory Search Users - A Semantic Web tool

L’Exploratory Search, paradigma di ricerca basato sulle attività di scoperta e d’apprendimento, è stato per diverso tempo ignorato dai motori di ricerca tradizionali. Invece, è spesso dalle ricerche esplorative che nascono le idee più innovative. Le recenti tecnologie del Semantic Web forniscono le soluzioni che permettono d’implementare dei motori di ricerca capaci di accompagnare gli utenti impegnati in tale tipo di ricerca. Aemoo, motore di ricerca sul quale s’appoggia questa tesi ne è un esempio efficace. A partire da quest’ultimo e sempre con l’aiuto delle tecnologie del Web of Data, questo lavoro si propone di fornire una metodologia che permette di prendere in considerazione la singolarità del profilo di ciascun utente al fine di guidarlo nella sua ricerca esplorativa in modo personalizzato. Il criterio di personalizzazione che abbiamo scelto è comportamentale, ovvero basato sulle decisioni che l’utente prende ad ogni tappa che ritma il processo di ricerca. Implementando un prototipo, abbiamo potuto testare la validità di quest’approccio permettendo quindi all’utente di non essere più solo nel lungo e tortuoso cammino che porta alla conoscenza.

Frame-driven Extraction of Linked Data and Ontologies from Text

Ontology design and population -core aspects of semantic technologies- re- cently have become fields of great interest due to the increasing need of domain-specific knowledge bases that can boost the use of Semantic Web. For building such knowledge resources, the state of the art tools for ontology design require a lot of human work. Producing meaningful schemas and populating them with domain-specific data is in fact a very difficult and time-consuming task. Even more if the task consists in modelling knowledge at a web scale. The primary aim of this work is to investigate a novel and flexible method- ology for automatically learning ontology from textual data, lightening the human workload required for conceptualizing domain-specific knowledge and populating an extracted schema with real data, speeding up the whole ontology production process. Here computational linguistics plays a fundamental role, from automati- cally identifying facts from natural language and extracting frame of relations among recognized entities, to producing linked data with which extending existing knowledge bases or creating new ones. In the state of the art, automatic ontology learning systems are mainly based on plain-pipelined linguistics classifiers performing tasks such as Named Entity recognition, Entity resolution, Taxonomy and Relation extraction [11]. These approaches present some weaknesses, specially in capturing struc- tures through which the meaning of complex concepts is expressed [24]. Humans, in fact, tend to organize knowledge in well-defined patterns, which include participant entities and meaningful relations linking entities with each other. In literature, these structures have been called Semantic Frames by Fill- 6 Introduction more [20], or more recently as Knowledge Patterns [23]. Some NLP studies has recently shown the possibility of performing more accurate deep parsing with the ability of logically understanding the structure of discourse [7]. In this work, some of these technologies have been investigated and em- ployed to produce accurate ontology schemas. The long-term goal is to collect large amounts of semantically structured information from the web of crowds, through an automated process, in order to identify and investigate the cognitive patterns used by human to organize their knowledge.

Conversione per il Semantic Web di dati Turistico-Culturali: il progetto QRPlaces - Semantic Events

Il progetto QRPlaces - Semantic Events, oggetto di questo lavoro, focalizza l’attenzione sull’analisi, la progettazione e l’implementazione di un sistema che sia in grado di modellare i dati, relativi a diversi eventi facenti parte del patrimonio turistico - culturale della Regione Emilia Romagna 1, rendendo evidenti i vantaggi associati ad una rappresentazione formale incentrata sulla Semantica. I dati turistico - culturali sono intesi in questo ambito sia come una rappresentazione di “qualcosa che accade in un certo punto ad un certo momento” (come ad esempio un concerto, una sagra, una raccolta fondi, una rappresentazione teatrale e quant’altro) sia come tradizioni e costumi che costituiscono il patrimonio turistico-culturale e a cui si fa spesso riferimento con il nome di “Cultural Heritage”. Essi hanno la caratteristica intrinseca di richiedere una conoscenza completa di diverse informa- zioni correlata, come informazioni di geo localizzazione relative al luogo fisico che ospita l’evento, dati biografici riferiti all’autore o al soggetto che è presente nell’evento piuttosto che riferirsi ad informazioni che descrivono nel dettaglio tutti gli oggetti, come teatri, cinema, compagnie teatrali che caratterizzano l’evento stesso. Una corretta rappresentazione della conoscenza ad essi legata richiede, pertanto, una modellazione in cui i dati possano essere interconnessi, rivelando un valore informativo che altrimenti resterebbe nascosto. Il lavoro svolto ha avuto lo scopo di realizzare un dataset rispondente alle caratteristiche tipiche del Semantic Web grazie al quale è stato possibile potenziare il circuito di comunicazione e informazione turistica QRPlaces 2. Nello specifico, attraverso la conversione ontologica di dati di vario genere relativi ad eventi dislocati nel territorio, e sfruttando i principi e le tecnologie del Linked Data, si è cercato di ottenere un modello informativo quanto più possibile correlato e arricchito da dati esterni. L’obiettivo finale è stato quello di ottenere una sorgente informativa di dati interconnessi non solo tra loro ma anche con quelli presenti in sorgenti esterne, dando vita ad un percorso di collegamenti in grado di evidenziare una ricchezza informativa utilizzabile per la creazione di valore aggiunto che altrimenti non sarebbe possibile ottenere. Questo aspetto è stato realizzato attraverso un’in- terfaccia di MashUp che utilizza come sorgente il dataset creato e tutti i collegamenti con la rete del Linked Data, in grado di reperire informazioni aggiuntive multi dominio.

Generazione di ontologie da rappresentazioni grafiche

La produzione ontologica è un processo fondamentale per la crescita del Web Semantico in quanto le ontologie rappresentano i vocabolari formali con cui strutturare il Web of Data. Le notazioni grafiche ontologiche costituiscono il mezzo ideale per progettare ontologie OWL sensate e ben strutturate. Tuttavia la successiva fase di generazione ontologica richiede all'utente un fastidioso cambio sia di prospettiva sia di strumentazione. Questa tesi propone dunque GraMOS, Graffoo to Manchester OWL Syntax, un motore di trasformazione da modelli Graffoo a ontologie formali in grado di fondere le due fasi di progettazione e generazione ontologica.

Analisi e progettazione di un sistema di link discovery semi-automatico nell'ambito dei Linked Open Data

Lo scopo di questo elaborato è di analizzare e progettare un sistema in grado di supportare la definizione dei dati nel formato utilizzato per definire in modo formale la semantica dei dati, ma soprattutto nella complessa e innovativa attività di link discovery. Una attività molto potente che, tramite gli strumenti e le regole del Web Semantico (chiamato anche Web of Data), permette data una base di conoscenza sorgente ed altre basi di conoscenza esterne e distribuite nel Web, di interconnettere i dati della base di conoscenza sorgente a quelli esterni sulla base di complessi algoritmi di interlinking. Questi algoritmi fanno si che i concetti espressi sulla base di dati sorgente ed esterne vengano interconnessi esprimendo la semantica del collegamento ed in base a dei complessi criteri di confronto definiti nel suddetto algoritmo. Tramite questa attività si è in grado quindi di aumentare notevolmente la conoscenza della base di conoscenza sorgente, se poi tutte le basi di conoscenza presenti nel Web of Data seguissero questo procedimento, la conoscenza definita aumenterebbe fino a livelli che sono limitati solo dalla immensa vastità del Web, dando una potenza di elaborazione dei dati senza eguali. Per mezzo di questo sistema si ha l’ambizioso obiettivo di fornire uno strumento che permetta di aumentare sensibilmente la presenza dei Linked Open Data principalmente sul territorio nazionale ma anche su quello internazionale, a supporto di enti pubblici e privati che tramite questo sistema hanno la possibilità di aprire nuovi scenari di business e di utilizzo dei dati, dando una potenza al dato che attualmente è solo immaginabile.

Elasticity in Cloud Computing: Tecnologia e applicazione aziendale presso Onit

Il Cloud Computing permette di utilizzare al meglio le risorse distribuite allo scopo di risolvere problemi di computazione su larga scala, e viene distribuito dai provider all'utente finale sotto forma di servizio. Presentati i diversi modelli di distribuzione dei servizi Cloud, si discutono le varie tipologie di servizi offerti. Efficaci meccanismi di elasticità e scalabilità hanno permesso al Cloud Computing di superare lo scoglio iniziale di utilizzo medio dei server al 10%. L'elasticità (rapid elasticity) è l’abilità di acquisire e rilasciare le risorse di un'infrastruttura Cloud su richiesta, l’abilità di un'applicazione di cambiare le sue dimensione durante il suo tempo di esecuzione; la scalabilità è un prerequisito per ottenere una buona elasticità per il sistema, ed è l'abilità che ha un layer di sostenere carichi di lavoro variabili continuando ad adempiere agli obblighi imposti dallo SLA allocando o disallocando risorse computazionali. Le diverse modalità di scaling e il loro utilizzo determinano la scalabilità e di conseguenza l'elasticità del sistema, e sfruttano la virtualizzazione per poter funzionare. Ciò ha portato notevoli benefici perchè aumenta l'utilizzo dei server, migliora l'efficienza del sistema, e dona flessibilità in caso di errori massimizzando il tempo di funzionamento. Sono stati introdotti due esempi di sistemi elastici basati ovviamente sulla virtualizzazione come Amazon Web Services e Microsoft Azure, che dominano il mercato del Cloud Computing e fanno uso dei più efficenti meccanismi d'elasticità. Il cuore di questo elaborato è l'analisi dell'ampliamento dell'adozione del Cloud Computing in azienda Onit Group srl. L'obiettivo è trattare i punti fondamentali per il Cloud Computing, analizzarli e immagazzinare tutte queste conoscenze per analizzare lo stato attuale del Cloud nell'azienda focalizzando l'attenzione sui vantaggi e sugli svantaggi che un sostanziale ampliamento dell'adozione ai sistemi Cloud poteva apportare.