A Dynamically Adaptable Bus Architecture for Trading-Off Among Performance, Consumption and Dependability in Cyber-Physical Systems

Cyber-Physical Systems need to handle increasingly complex tasks, which additionally, may have variable operating conditions over time. Therefore, dynamic resource management to adapt the system to different needs is required. In this paper, a new bus-based architecture, called ARTICo3, which by means of Dynamic Partial Reconfiguration, allows the replication of hardware tasks to support module redundancy, multi-thread operation or dual-rail solutions for enhanced side-channel attack protection is presented. A configuration-aware data transaction unit permits data dispatching to more than one module in parallel, or provide coalesced data dispatching among different units to maximize the advantages of burst transactions. The selection of a given configuration is application independent but context-aware, which may be achieved by the combination of a multi-thread model similar to the CUDA kernel model specification, combined with a dynamic thread/task/kernel scheduler. A multi-kernel application for face recognition is used as an application example to show one scenario of the ARTICo3 architecture.

Two-dimensional direct rainfall hydraulic models applied to direct calculation of hydrologic events in dams to prevent overtopping

One of the main concerns when conducting a dam test is the acute determination of the hydrograph for a specific flood event. The use of 2D direct rainfall hydraulic mathematical models on a finite elements mesh, combined with the efficiency of vector calculus that provides CUDA (Compute Unified Device Architecture) technology, enables nowadays the simulation of complex hydrological models without the need for terrain subbasin and transit splitting (as in HEC-HMS). Both the Spanish PNOA (National Plan of Aereal Orthophotography) Digital Terrain Model GRID with a 5 x 5 m accuracy and the CORINE GIS Land Cover (Coordination of INformation of the Environment) that allows assessment of the ground roughness, provide enough data to easily build these kind of models

Modelos hidráulicos bidimensionales de lluvia directa aplicados al cálculo de eventos hidrológicos

Una de las principales preocupaciones a la hora de realizar cualquier proyecto de ingeniería es la adecuada determinación de los hidrogramas de avenida de los cursos de agua que lo afecten. Hoy en día es posible la simulación de modelos hidrológicos complejos de lluvia directa sobre malla 2D de elementos finitos, empleando los avances en cálculo vectorial que ofrece la tecnología CUDA (Arquitectura Unificada de Dispositivos de Cálculo), sin la necesidad de determinar subcuencas y tránsitos (como en HEC-HMS). Con los datos que ofrecen los Modelos Digitales del Terreno GRID del PNOA español (Plan Nacional de Ortofotografía Aérea) con precisión de 5 x 5 m y las Coberturas del Terreno SIG CORINE (Coordinación de Información del Medio Ambiente), que permite la evaluación de la rugosidad del suelo, se tiene la información necesaria para construir fácilmente este tipo de modelos. En este documento se presenta un procedimiento para delimitar fácilmente los cursos de agua principales y disponer en estas zonas un tamaño más pequeño de los elementos de la malla. El método propuesto permite una mejor definición de estas áreas después de unas pocas iteraciones, acelerando por tanto el proceso de construcción del modelo sin comprometer la calidad de los resultados. Para demostrar el método, se modelizaron dos cuencas completas mediante lluvia directa sobre una malla de elementos 2D. Se ensayaron diferentes niveles de precisión (variando el número de elementos) y se incluyeron dos presas, usando los datos del Modelo Digital del Terreno del PNOA. También se completó el cálculo hidrológico de ambas mediante HEC-HMS. En primer lugar se estudió la cuenca del río Zapardiel (cuenca del Duero, con superficie total de 1.450 km2, no presenta regulación artificial, pero sí algunas áreas de almacenamiento naturales). La segunda cuenca ensayada correspondió al río Zújar (cuenca del Guadiana, con superficie total de 8.500 km2, que incluye dos grandes presas: La Serena, con una capacidad de 3.200 hm3 y el Embalse del Zújar, situado aguas abajo de la primera, con un volumen útil de 300 hm3). Los resultados confirmaron que la forma de modelizar clásica con enfoque de subcuencas y tránsitos (tipo HEC-HMS) puede ser reemplazada por simulaciones de lluvia directa sobre malla 2D, por lo tanto reduciendo la incertidumbre inherente en la estimación de tiempos de concentración de subcuencas y parámetros de tránsito. Gracias a la disponibilidad de datos públicos de GRID PNOA y cobertura del terreno CORINE, actualmente es posible construir modelos de mallas de elementos 2D para simular lluvia directa sobre cuenca sin necesidad de costosos levantamientos topográficos. Con el hardware disponible hoy en día en ordenadores de uso general, se puede establecer un límite superior razonable para mallas 2D de 4 millones de elementos, lo que permite la correcta simulación de la lluvia directa en cuencas de hasta 10.000 km2. Para cuencas más grandes, este proceso se podría aplicar de forma repetida a varias zonas más pequeñas o en sucesivas secciones de la cuenca.

Utilización de modelos hidráulicos bidimensionales en la determinación del tiempo de concentración

El tiempo de concentración de una cuenca sigue siendo relativamente desconocido para los ingenieros. El procedimiento habitual en un estudio hidrológico es calcularlo según varias fórmulas escogidas entre las existentes para después emplear el valor medio obtenido. De esta media se derivan los demás resultados hidrológicos, resultados que influirán en el futuro dimensionamiento de las infraestructuras. Este trabajo de investigación comenzó con el deseo de conseguir un método más fiable y objetivo que permitiera obtener el tiempo de concentración. Dada la imposibilidad de poner en práctica ensayos hidrológicos en una cuenca física real, ya que no resulta viable monitorizar perfectamente la precipitación ni los caudales de salida, se planteó llevar a cabo los ensayos de forma simulada, con el empleo de modelos hidráulicos bidimensionales de lluvia directa sobre malla 2D de volúmenes finitos. De entre todos los disponibles, se escogió InfoWorks ICM, por su rapidez y facilidad de uso. En una primera fase se efectuó la validación del modelo hidráulico elegido, contrastando los resultados de varias simulaciones con la formulación analítica existente. Posteriormente, se comprobaron los valores de los tiempos de concentración obtenidos con las expresiones referenciadas en la bibliografía, consiguiéndose resultados muy satisfactorios. Una vez verificado, se ejecutaron 690 simulaciones de cuencas tanto naturales como sintéticas, incorporando variaciones de área, pendiente, rugosidad, intensidad y duración de las precipitaciones, a fin de obtener sus tiempos de concentración y retardo. Esta labor se realizó con ayuda de la aceleración del cálculo vectorial que ofrece la tecnología CUDA (Arquitectura Unificada de Dispositivos de Cálculo). Basándose en el análisis dimensional, se agruparon los resultados del tiempo de concentración en monomios adimensionales. Utilizando regresión lineal múltiple, se obtuvo una nueva formulación para el tiempo de concentración. La nueva expresión se contrastó con las formulaciones clásicas, habiéndose obtenido resultados equivalentes. Con la exposición de esta nueva metodología se pretende ayudar al ingeniero en la realización de estudios hidrológicos. Primero porque proporciona datos de manera sencilla y objetiva que se pueden emplear en modelos globales como HEC-HMS. Y segundo porque en sí misma se ha comprobado como una alternativa realmente válida a la metodología hidrológica habitual. Time of concentration remains still fairly imprecise to engineers. A normal hydrological study goes through several formulae, obtaining concentration time as the median value. Most of the remaining hydrologic results will be derived from this value. Those results will determine how future infrastructures will be designed. This research began with the aim to acquire a more reliable and objective method to estimate concentration times. Given the impossibility of carrying out hydrological tests in a real watershed, due to the difficulties related to accurate monitoring of rainfall and derived outflows, a model-based approach was proposed using bidimensional hydraulic simulations of direct rainfall over a 2D finite-volume mesh. Amongst all of the available software packages, InfoWorks ICM was chosen for its speed and ease of use. As a preliminary phase, the selected hydraulic model was validated, checking the outcomes of several simulations over existing analytical formulae. Next, concentration time values were compared to those resulting from expressions referenced in the technical literature. They proved highly satisfactory. Once the model was properly verified, 690 simulations of both natural and synthetic basins were performed, incorporating variations of area, slope, roughness, intensity and duration of rainfall, in order to obtain their concentration and lag times. This job was carried out in a reasonable time lapse with the aid of the parallel computing platform technology CUDA (Compute Unified Device Architecture). Performing dimensional analysis, concentration time results were isolated in dimensionless monomials. Afterwards, a new formulation for the time of concentration was obtained using multiple linear regression. This new expression was checked against classical formulations, obtaining equivalent results. The publication of this new methodology intends to further assist the engineer while carrying out hydrological studies. It is effective to provide global parameters that will feed global models as HEC-HMS on a simple and objective way. It has also been proven as a solid alternative to usual hydrology methodology.

Análisis del efecto laminador del cauce utilizando modelos fluviales bidimensionales

El método de Muskingum-Cunge, con más de 45 años de historia, sigue siendo uno de los más empleados a la hora de calcular el tránsito en un cauce. Una vez calibrado, permite realizar cálculos precisos, siendo asimismo mucho más rápido que los métodos que consideran las ecuaciones completas. Por esta razón, en el presente trabajo de investigación se llevó a cabo un análisis de su precisión, comparándolo con los resultados de un modelo hidráulico bidimensional. En paralelo se llevó a cabo un análisis de sus limitaciones y se ensayó una metodología práctica de aplicación. Con esta motivación se llevaron a cabo más de 200 simulaciones de tránsito en cauces prismáticos y naturales. Los cálculos se realizaron empleando el programa HEC-HMS con el método de Muskingum-Cunge de sección de 8 puntos, así como con la herramienta de cálculo hidráulico bidimensional InfoWorks ICM. Se eligieron HEC-HMS por su gran difusión e InfoWorks ICM por su rapidez de cálculo, pues emplea la tecnología CUDA (Arquitectura Unificada de Dispositivos de Cálculo). Inicialmente se validó el modelo hidráulico bidimensional contrastándolo con la formulación unidimensional en régimen uniforme y variado, así como con fórmulas analíticas de régimen variable, consiguiéndose resultados muy satisfactorios. También se llevó a cabo un análisis de la sensibilidad al mallado del modelo bidimensional aplicado a tránsitos, obteniéndose unos ábacos con tamaños recomendados de los elementos 2D que cuantifican el error cometido. Con la técnica del análisis dimensional se revisó una correlación de los resultados obtenidos entre ambos métodos, ponderando su precisión y definiendo intervalos de validez para la mejor utilización del método de Muskingum-Cunge. Simultáneamente se desarrolló una metodología que permite obtener la sección característica media de 8 puntos para el cálculo de un tránsito, basándose en una serie de simulaciones bidimensionales simplificadas. De este modo se pretende facilitar el uso y la correcta definición de los modelos hidrológicos. The Muskingum-Cunge methodology, which has been used for more 45 than years, is still one of the main procedures to calculate stream routing. Once calibrated, it gives precise results, and it is also much faster than other methods that consider the full hydraulic equations. Therefore, in the present investigation an analysis of its accuracy was carried out by comparing it with the results of a two-dimensional hydraulic model. At the same time, reasonable ranges of applicability as well as an iterative method for its adequate use were defined. With this motivation more than 200 simulations of stream routing were conducted in both synthetic and natural waterways. Calculations were performed with the aid of HEC-HMS choosing the Muskingum-Cunge 8 point cross-section method and in InfoWorks ICM, a two-dimensional hydraulic calculation software. HEC-HMS was chosen because its extensive use and InfoWorks ICM for its calculation speed as it takes advantage of the CUDA technology (Compute Unified Device Architecture). Initially, the two-dimensional hydraulic engine was compared to one-dimensional formulation in both uniform and varied flow. Then it was contrasted to variable flow analytical formulae, achieving most satisfactory results. A sensitivity size analysis of the two-dimensional rooting model mesh was also conduced, obtaining charts with suggested 2D element sizes to narrow the committed error. With the technique of dimensional analysis a correlation of results between the two methods was reviewed, assessing their accuracy and defining valid intervals for improved use of the Muskingum-Cunge method. Simultaneously, a methodology to draw a representative 8 point cross-section was developed, based on a sequence of simplified two-dimensional simulations. This procedure is intended to provide a simplified approach and accurate definition of hydrological models.

A parallel method for impulsive image noise removal on hybrid CPU/GPU systems

A parallel algorithm for image noise removal is proposed. The algorithm is based on peer group concept and uses a fuzzy metric. An optimization study on the use of the CUDA platform to remove impulsive noise using this algorithm is presented. Moreover, an implementation of the algorithm on multi-core platforms using OpenMP is presented. Performance is evaluated in terms of execution time and a comparison of the implementation parallelised in multi-core, GPUs and the combination of both is conducted. A performance analysis with large images is conducted in order to identify the amount of pixels to allocate in the CPU and GPU. The observed time shows that both devices must have work to do, leaving the most to the GPU. Results show that parallel implementations of denoising filters on GPUs and multi-cores are very advisable, and they open the door to use such algorithms for real-time processing.

Parallel Computational Intelligence-Based Multi-Camera Surveillance System

In this work, we present a multi-camera surveillance system based on the use of self-organizing neural networks to represent events on video. The system processes several tasks in parallel using GPUs (graphic processor units). It addresses multiple vision tasks at various levels, such as segmentation, representation or characterization, analysis and monitoring of the movement. These features allow the construction of a robust representation of the environment and interpret the behavior of mobile agents in the scene. It is also necessary to integrate the vision module into a global system that operates in a complex environment by receiving images from multiple acquisition devices at video frequency. Offering relevant information to higher level systems, monitoring and making decisions in real time, it must accomplish a set of requirements, such as: time constraints, high availability, robustness, high processing speed and re-configurability. We have built a system able to represent and analyze the motion in video acquired by a multi-camera network and to process multi-source data in parallel on a multi-GPU architecture.

Real time motion estimation using a neural architecture implemented on GPUs

This work describes a neural network based architecture that represents and estimates object motion in videos. This architecture addresses multiple computer vision tasks such as image segmentation, object representation or characterization, motion analysis and tracking. The use of a neural network architecture allows for the simultaneous estimation of global and local motion and the representation of deformable objects. This architecture also avoids the problem of finding corresponding features while tracking moving objects. Due to the parallel nature of neural networks, the architecture has been implemented on GPUs that allows the system to meet a set of requirements such as: time constraints management, robustness, high processing speed and re-configurability. Experiments are presented that demonstrate the validity of our architecture to solve problems of mobile agents tracking and motion analysis.

Image Noise Removal on Heterogeneous CPU-GPU Configurations

A parallel algorithm to remove impulsive noise in digital images using heterogeneous CPU/GPU computing is proposed. The parallel denoising algorithm is based on the peer group concept and uses an Euclidean metric. In order to identify the amount of pixels to be allocated in multi-core and GPUs, a performance analysis using large images is presented. A comparison of the parallel implementation in multi-core, GPUs and a combination of both is performed. Performance has been evaluated in terms of execution time and Megapixels/second. We present several optimization strategies especially effective for the multi-core environment, and demonstrate significant performance improvements. The main advantage of the proposed noise removal methodology is its computational speed, which enables efficient filtering of color images in real-time applications.

Efficient tool path computation using multi-core GPUs

Tool path generation is one of the most complex problems in Computer Aided Manufacturing. Although some efficient strategies have been developed, most of them are only useful for standard machining. However, the algorithms used for tool path computation demand a higher computation performance, which makes the implementation on many existing systems very slow or even impractical. Hardware acceleration is an incremental solution that can be cleanly added to these systems while keeping everything else intact. It is completely transparent to the user. The cost is much lower and the development time is much shorter than replacing the computers by faster ones. This paper presents an optimisation that uses a specific graphic hardware approach using the power of multi-core Graphic Processing Units (GPUs) in order to improve the tool path computation. This improvement is applied on a highly accurate and robust tool path generation algorithm. The paper presents, as a case of study, a fully implemented algorithm used for turning lathe machining of shoe lasts. A comparative study will show the gain achieved in terms of total computing time. The execution time is almost two orders of magnitude faster than modern PCs.

Diacronia i neologia: canvi semàntic, subjectivació i representació del pensament. El català esmar, des de ‘taxar’ fins a ‘inferir’ i ‘imaginar’ i més enllà

L’estudi de la neologia és indestriable de l’estudi del canvi lingüístic i, doncs, de la diacronia. Ens proposem ací descriure el procés de canvi semàntic que va experimentar el verb esmar, forma patrimonial del llatí *adaestimare, paral·lela del cultisme estimar. Aquesta recerca es fonamenta en l’aprofitament dels corpus textuals i altres materials despullats manualment. Sobre aquests materials, s’ha assajat l’anàlisi de la subjectivació i de les inferències que proposa la teoria de la inferència invitada del canvi semàntic (= TIICS).

3D model reconstruction using neural gas accelerated on GPU

In this work, we propose the use of the neural gas (NG), a neural network that uses an unsupervised Competitive Hebbian Learning (CHL) rule, to develop a reverse engineering process. This is a simple and accurate method to reconstruct objects from point clouds obtained from multiple overlapping views using low-cost sensors. In contrast to other methods that may need several stages that include downsampling, noise filtering and many other tasks, the NG automatically obtains the 3D model of the scanned objects. To demonstrate the validity of our proposal we tested our method with several models and performed a study of the neural network parameterization computing the quality of representation and also comparing results with other neural methods like growing neural gas and Kohonen maps or classical methods like Voxel Grid. We also reconstructed models acquired by low cost sensors that can be used in virtual and augmented reality environments for redesign or manipulation purposes. Since the NG algorithm has a strong computational cost we propose its acceleration. We have redesigned and implemented the NG learning algorithm to fit it onto Graphics Processing Units using CUDA. A speed-up of 180× faster is obtained compared to the sequential CPU version.

Estudio y mejora de métodos de registro 3D: aceleración sobre unidades de procesamiento gráfico y caracterización del espacio de transformaciones iniciales

Durante los últimos años ha sido creciente el uso de las unidades de procesamiento gráfico, más conocidas como GPU (Graphic Processing Unit), en aplicaciones de propósito general, dejando a un lado el objetivo para el que fueron creadas y que no era otro que el renderizado de gráficos por computador. Este crecimiento se debe en parte a la evolución que han experimentado estos dispositivos durante este tiempo y que les ha dotado de gran potencia de cálculo, consiguiendo que su uso se extienda desde ordenadores personales a grandes cluster. Este hecho unido a la proliferación de sensores RGB-D de bajo coste ha hecho que crezca el número de aplicaciones de visión que hacen uso de esta tecnología para la resolución de problemas, así como también para el desarrollo de nuevas aplicaciones. Todas estas mejoras no solamente se han realizado en la parte hardware, es decir en los dispositivos, sino también en la parte software con la aparición de nuevas herramientas de desarrollo que facilitan la programación de estos dispositivos GPU. Este nuevo paradigma se acuñó como Computación de Propósito General sobre Unidades de Proceso Gráfico (General-Purpose computation on Graphics Processing Units, GPGPU). Los dispositivos GPU se clasifican en diferentes familias, en función de las distintas características hardware que poseen. Cada nueva familia que aparece incorpora nuevas mejoras tecnológicas que le permite conseguir mejor rendimiento que las anteriores. No obstante, para sacar un rendimiento óptimo a un dispositivo GPU es necesario configurarlo correctamente antes de usarlo. Esta configuración viene determinada por los valores asignados a una serie de parámetros del dispositivo. Por tanto, muchas de las implementaciones que hoy en día hacen uso de los dispositivos GPU para el registro denso de nubes de puntos 3D, podrían ver mejorado su rendimiento con una configuración óptima de dichos parámetros, en función del dispositivo utilizado. Es por ello que, ante la falta de un estudio detallado del grado de afectación de los parámetros GPU sobre el rendimiento final de una implementación, se consideró muy conveniente la realización de este estudio. Este estudio no sólo se realizó con distintas configuraciones de parámetros GPU, sino también con diferentes arquitecturas de dispositivos GPU. El objetivo de este estudio es proporcionar una herramienta de decisión que ayude a los desarrolladores a la hora implementar aplicaciones para dispositivos GPU. Uno de los campos de investigación en los que más prolifera el uso de estas tecnologías es el campo de la robótica ya que tradicionalmente en robótica, sobre todo en la robótica móvil, se utilizaban combinaciones de sensores de distinta naturaleza con un alto coste económico, como el láser, el sónar o el sensor de contacto, para obtener datos del entorno. Más tarde, estos datos eran utilizados en aplicaciones de visión por computador con un coste computacional muy alto. Todo este coste, tanto el económico de los sensores utilizados como el coste computacional, se ha visto reducido notablemente gracias a estas nuevas tecnologías. Dentro de las aplicaciones de visión por computador más utilizadas está el registro de nubes de puntos. Este proceso es, en general, la transformación de diferentes nubes de puntos a un sistema de coordenadas conocido. Los datos pueden proceder de fotografías, de diferentes sensores, etc. Se utiliza en diferentes campos como son la visión artificial, la imagen médica, el reconocimiento de objetos y el análisis de imágenes y datos de satélites. El registro se utiliza para poder comparar o integrar los datos obtenidos en diferentes mediciones. En este trabajo se realiza un repaso del estado del arte de los métodos de registro 3D. Al mismo tiempo, se presenta un profundo estudio sobre el método de registro 3D más utilizado, Iterative Closest Point (ICP), y una de sus variantes más conocidas, Expectation-Maximization ICP (EMICP). Este estudio contempla tanto su implementación secuencial como su implementación paralela en dispositivos GPU, centrándose en cómo afectan a su rendimiento las distintas configuraciones de parámetros GPU. Como consecuencia de este estudio, también se presenta una propuesta para mejorar el aprovechamiento de la memoria de los dispositivos GPU, permitiendo el trabajo con nubes de puntos más grandes, reduciendo el problema de la limitación de memoria impuesta por el dispositivo. El funcionamiento de los métodos de registro 3D utilizados en este trabajo depende en gran medida de la inicialización del problema. En este caso, esa inicialización del problema consiste en la correcta elección de la matriz de transformación con la que se iniciará el algoritmo. Debido a que este aspecto es muy importante en este tipo de algoritmos, ya que de él depende llegar antes o no a la solución o, incluso, no llegar nunca a la solución, en este trabajo se presenta un estudio sobre el espacio de transformaciones con el objetivo de caracterizarlo y facilitar la elección de la transformación inicial a utilizar en estos algoritmos.

Risorse genetiche animali: ricerca terminologica in collaborazione con la FAO

Il progetto di questa tesi nasce da un accordo stipulato tra il Laboratorio di Terminologia della Scuola di Lingue e Letterature, Traduzione e Interpretazione di Forlì e l’Organizzazione delle Nazioni Unite per l’Alimentazione e l’Agricoltura (FAO) per la stesura di tesi di laurea in ambito terminologico in collaborazione con il Servizio Programmazione e Documentazione delle Riunioni (CPAM) della FAO. Con il presente lavoro si intende svolgere una ricerca terminologica in inglese e in russo nell'ambito delle risorse genetiche animali e, nello specifico, delle biotecnologie e della salute animale e creare un database terminologico bilingue, inglese-russo, utilizzabile anche nei programmi di traduzione assistita. Nel primo capitolo viene presentata una panoramica della FAO, della sua storia, delle sue missioni e dei suoi obiettivi. Il secondo capitolo tratta la Divisione Produzione e Salute Animale della FAO che si occupa delle risorse genetiche animali e delle biotecnologie e salute animali, dominio e sottodominio del progetto per questa tesi. Il terzo capitolo riguarda le lingue speciali, le loro caratteristiche, il loro rapporto con la lingua comune e la tipologia testuale dei corpora utilizzati per la ricerca terminologica. Nel quarto capitolo si parla di terminologia e dell’attività terminologica illustrando approcci e correnti della terminologia moderna e descrivendo brevemente le peculiarità della terminologia delle biotecnologie. Infine, il quinto capitolo presenta l’intero progetto di ricerca terminologica, dalla fase preparatoria alla fase di revisione, soffermandosi, in particolare, sul procedimento di compilazione e conversione delle schede terminologiche per la creazione del database bilingue. In appendice, a fine tesi, sono allegate le mappe concettuali, le schede terminologiche del file di Microsoft Excel e il database terminologico bilingue inglese-russo.

Sviluppo di un'applicazione di sincronizzazione file per reti challenged

Questa tesi si pone l'obiettivo di implementare in ambiente Linux un'applicazione di sincronizzazione, chiamata DTNbox, che permetta lo scambio di file tra due nodi di una rete classificabile come Delay-/Disruption-Tolerant Network (DTN), ossia una rete in cui a causa di ritardi, interruzioni, partizionamento, non sia possibile utilizzare l'usuale architettura di rete TCP/IP. E' evidente che i problemi menzionati rendono estremamente più complessa la sincronizzazione fra cartelle rispetto ad Internet, da cui le peculiarità di DTNbox rispetto ad altre applicazioni in rete visto che, ad esempio, non è possibile la sincronizzazione tramite un nodo centrale, come in Dropbox e similari, ma occorre basarsi su comunicazioni peer-to-peer. L'oggetto della mia tesi si è quindi sviluppato principalmente su tre direzioni: • Implementare, utilizzando il linguaggio di programmazione C, le funzionalità previste dal nuovo progetto per Linux • Integrarne e modificarne le parti ritenute carenti, man mano che i test parziali ne hanno mostrato la necessità • Testarne il suo corretto funzionamento Si è deciso pertanto di dare precedenza alla scrittura delle parti fondamentali del programma quali i moduli di controllo, la struttura e gestione del database e lo scambio di messaggi tra due nodi appartenenti ad una rete DTN per poter arrivare ad una prima versione funzionante del programma stesso, in modo che eventuali future tesi possano concentrarsi sullo sviluppo di una interfaccia grafica e sull'aggiunta di nuovi comandi e funzionalità accessorie. Il programma realizzato è stato poi testato su macchine virtuali grazie all'uso dello strumento Virtualbricks.