Reasoning over knowledge-based generation of situations in context spaces to reduce food waste

With the ever-growing amount of connected sensors (IoT), making sense of sensed data becomes even more important. Pervasive computing is a key enabler for sustainable solutions, prominent examples are smart energy systems and decision support systems. A key feature of pervasive systems is situation awareness which allows a system to thoroughly understand its environment. It is based on external interpretation of data and thus relies on expert knowledge. Due to the distinct nature of situations in different domains and applications, the development of situation aware applications remains a complex process. This thesis is concerned with a general framework for situation awareness which simplifies the development of applications. It is based on the Situation Theory Ontology to provide a foundation for situation modelling which allows knowledge reuse. Concepts of the Situation Theory are mapped to the Context Space Theory which is used for situation reasoning. Situation Spaces in the Context Space are automatically generated with the defined knowledge. For the acquisition of sensor data, the IoT standards O-MI/O-DF are integrated into the framework. These allow a peer-to-peer data exchange between data publisher and the proposed framework and thus a platform independent subscription to sensed data. The framework is then applied for a use case to reduce food waste. The use case validates the applicability of the framework and furthermore serves as a showcase for a pervasive system contributing to the sustainability goals. Leading institutions, e.g. the United Nations, stress the need for a more resource efficient society and acknowledge the capability of ICT systems. The use case scenario is based on a smart neighbourhood in which the system recommends the most efficient use of food items through situation awareness to reduce food waste at consumption stage.

Studio e Analisi delle Prestazioni di Applicazioni basate su Protocolli HTTP/2 e WebSocket

Questo lavoro di tesi studia e analizza le prestazioni di applicazioni basate sui protocolli HTTP/2 e WebSocket, affrontando, anche in maniera sperimentale, due differenti tecniche: polling e push.

Leakage Temperature Dependency Aware Real-Time Scheduling for Power and Thermal Optimization

Catering to society’s demand for high performance computing, billions of transistors are now integrated on IC chips to deliver unprecedented performances. With increasing transistor density, the power consumption/density is growing exponentially. The increasing power consumption directly translates to the high chip temperature, which not only raises the packaging/cooling costs, but also degrades the performance/reliability and life span of the computing systems. Moreover, high chip temperature also greatly increases the leakage power consumption, which is becoming more and more significant with the continuous scaling of the transistor size. As the semiconductor industry continues to evolve, power and thermal challenges have become the most critical challenges in the design of new generations of computing systems. In this dissertation, we addressed the power/thermal issues from the system-level perspective. Specifically, we sought to employ real-time scheduling methods to optimize the power/thermal efficiency of the real-time computing systems, with leakage/ temperature dependency taken into consideration. In our research, we first explored the fundamental principles on how to employ dynamic voltage scaling (DVS) techniques to reduce the peak operating temperature when running a real-time application on a single core platform. We further proposed a novel real-time scheduling method, “M-Oscillations” to reduce the peak temperature when scheduling a hard real-time periodic task set. We also developed three checking methods to guarantee the feasibility of a periodic real-time schedule under peak temperature constraint. We further extended our research from single core platform to multi-core platform. We investigated the energy estimation problem on the multi-core platforms and developed a light weight and accurate method to calculate the energy consumption for a given voltage schedule on a multi-core platform. Finally, we concluded the dissertation with elaborated discussions of future extensions of our research.

Soluzioni per conferire robustezza a un broker di informazioni semantiche per l'Internet of Things basato su OSGi

Negli ultimi 50 anni Internet è passata da una piccola rete di ricerca, formata da pochi nodi, ad un’infrastruttura globale capace di connettere più di un milione di utenti. La progressiva miniaturizzazione e la riduzione di costi di produzione dei dispositivi elettronici, permette, tuttora, l’estensione della rete a una nuova dimensione: gli oggetti intelligenti. In questi scenari dove le risorse di rete sono spesso proibitive o la mobilità dei nodi è una caratteristica comune, è necessario che sia garantita forte robustezza a transitori di connessione. Lo dimostra uno studio precedente riguardo ad un applicativo d'agricoltura di precisione denominato Agri-Eagle. In esso vengono confrontate due diverse implementazioni utilizzando il framework SMART M3 e MQTT. Il lavoro di tesi in esame ne estende le considerazioni ed esplora vari metodi per conferire robustezza ad applicazioni sviluppati su SMART-M3. Verrà studiata la funzionalità di Lastwill e Testament proprie di MQTT e se ne tenterà una trasposizione nel mondo semantico. Infine verrà modificato il meccanismo di sottoscrizione in modo da renderlo più robusto a cadute di connessione.

Additive manufacturing e ottimizzazione topologica: massimizzare le prestazioni di una pinza freno per applicazioni motorsport

I veicoli ad alte prestazioni sono soggetti ad elevati carichi per piccoli intervalli di tempo. Questo comporta diverse criticità sulle componenti che costituiscono la vettura: una di queste è la pinza freno. Al fine di renderla performante è necessario il possesso di due proprietà. In primo luogo, la pinza freno deve essere il più leggera possibile poiché essa conferisce un'inerzia nella risposta della sospensione del veicolo, procurando il distacco dello pneumatico dal suolo e causando perdita di aderenza. In secondo luogo, è necessario contenere le deformazioni della pinza freno garantendo un determinato feeling per il pilota. Il compito del progettista è ottimizzare questi due parametri che hanno effetti antitetici. Questa difficoltà porta il progettista a creare design molto complessi per raggiungere l’ottimale e non sempre le geometrie ottenute sono realizzabili con tecnologie convenzionali. Questo studio riguarda il miglioramento prestazionale di una pinza freno costruita con una lega di alluminio 7075-T6 e lavorato dal pieno. Gli obbiettivi sono quello di produrre il nuovo corpo in titanio TI6Al4V, dal momento che le temperature di esercizio portano a grandi decadute di caratteristiche meccaniche dell’alluminio, contenere il più possibile la massa a fronte dell’aumento di densità di materiale e ovviamente limitare le deformazioni. Al fine di ottenere gli obbiettivi prefissati sono utilizzati metodi agli elementi finiti in diverse fasi della progettazione: per acquisire una geometria di partenza (ottimizzazione topologica) e per la validazione delle geometrie ottenute. Le geometrie ricavate tramite l’ottimizzazione topologica devono essere ricostruite tramite software CAD affinché possano essere ingegnerizzate. Durante la modellazione è necessario valutare quale tecnologia è più vantaggiosa per produrre il componente. In questo caso studio si utilizza un processo di addizione di materiale, più specificatamente una tecnica Selective Laser Melting (SLM).

Impiego dell’idrogeno per la sostenibilità delle flotte del Trasporto Pubblico Locale

La domanda mondiale di energia è in costante aumento e le attuali tecnologie per la produzione di energia dai combustibili fossili emettono anidride carbonica (CO2). La combinazione di idrogeno ed elettricità è un’incoraggiante soluzione verso la realizzazione di un futuro a “zero emissioni” basato sull’energia sostenibile. L’idrogeno molecolare è un elemento scarso in natura; la sua produzione è quasi esclusivamente da fonti fossili. Se prodotto tramite elettrolisi da fonti di energia naturali è possibile produrre idrogeno senza significative emissioni di anidride carbonica ma con costi ancora troppo elevati; tali metodologie al giorno d’oggi sono ancora poco sviluppate e non in grado di competere con le tecniche industriali più consolidate di derivazione dell’ idrogeno dalle fonti fossili. Un altro ostacolo risiede nella difficoltà di immagazzinarlo e trasportarlo; viene stoccato con sicurezza in grandi contenitori industriali o in recipienti ad alta pressione. Occorre garantire una sufficiente capacità di stoccaggio nelle applicazioni per autoveicoli, così da ottenere un buon equilibrio tra autonomia di guida e spazio di stoccaggio. Nell’autotrazione possono essere utilizzate le fuel cells che assicurano un uso efficiente dell’idrogeno; convertono l’energia chimica dell’idrogeno in energia elettrica, acqua e calore, assicurando rendimenti di conversione energetica molto alti, oltre a garantire una notevole silenziosità dovuta essenzialmente all’assenza di organi rotanti. Le fuel cells possono essere applicate anche ai veicoli dedicati al trasporto pubblico locale, garantendo l’abbattimento delle emissioni nocive nelle aeree urbane al fine del benessere dei cittadini. Tper è da anni attiva sul fronte della mobilità sostenibile; vanta una delle flotte di autobus più “verdi” d’Italia e in un futuro molto prossimo incrementerà ancora di più la percentuale di autobus a basse emissioni puntando soprattutto all’acquisto di autobus ad idrogeno.

Untangle sustainable development goal 8 through data visualization and HCI methods

Following the approval of the 2030 Agenda for Sustainable Development in 2015, sustainability became a hotly debated topic. In order to build a better and more sustainable future by 2030, this agenda addressed several global issues, including inequality, climate change, peace, and justice, in the form of 17 Sustainable Development Goals (SDGs), that should be understood and pursued by nations, corporations, institutions, and individuals. In this thesis, we researched how to exploit and integrate Human-Computer Interaction (HCI) and Data Visualization to promote knowledge and awareness about SDG 8, which wants to encourage lasting, inclusive, and sustainable economic growth, full and productive employment, and decent work for all. In particular, we focused on three targets: green economy, sustainable tourism, employment, decent work for all, and social protection. The primary goal of this research is to determine whether HCI approaches may be used to create and validate interactive data visualization that can serve as helpful decision-making aids for specific groups and raise their knowledge of public-interest issues. To accomplish this goal, we analyzed four case studies. In the first two, we wanted to promote knowledge and awareness about green economy issues: we investigated the Human-Building Interaction inside a Smart Campus and the dematerialization process inside a University. In the third, we focused on smart tourism, investigating the relationship between locals and tourists to create meaningful connections and promote more sustainable tourism. In the fourth, we explored the industry context to highlight sustainability policies inside well-known companies. This research focuses on the hypothesis that interactive data visualization tools can make communities aware of sustainability aspects related to SDG8 and its targets. The research questions addressed are two: "how to promote awareness about SDG8 and its targets through interactive data visualizations?" and "to what extent are these interactive data visualizations effective?".

Strumenti DevOps per Applicazioni Web con Federazione di Identità basata su SSO

Pratiche agili come CI, CD e movimenti come DevOps sono ora più che mai rilevanti nel settore del software. Il mercato del software, le esigenze aziendali e gli utenti finali richiedono rilasci sempre più rapidi e non sono più disposti ad aspettare mesi o anni per nuove funzionalità. Le pratiche citate hanno lo scopo di aiutare l'organizzazione a riuscire a lungo termine a soddisfare le esigenze degli utenti, rivendicando vantaggi in molti aspetti del processo di consegna. Sfortunatamente, molte aziende, pur adottando pratiche più agili, incontrano sfide che possono essere difficili da superare, a volte richiedono uno sforzo aggiuntivo e una ristrutturazione dell'organizzazione. Questa tesi è inserita in un contesto di adozione DevOps di un'azienda di consulenza informatica, che cerca di migliorare il proprio processo di delivery rendendolo più fluido e introducendo pratiche di automazione. Lo studio è stato condotto come etnografia, con il laureando che è entrato in azienda per un periodo di sei mesi lavorando fianco a fianco con le persone coinvolte nel processo. Il processo aziendale è stato studiato e analizzato, individuando le problematiche che rallentavano il processo di consegna e pianificando i successivi miglioramenti pratici.

Tecniche di Deep Learning per il riconoscimento di errori nel codice

Il ruolo dell’informatica è diventato chiave del funzionamento del mondo moderno, ormai sempre più in progressiva digitalizzazione di ogni singolo aspetto della vita dell’individuo. Con l’aumentare della complessità e delle dimensioni dei programmi, il rilevamento di errori diventa sempre di più un’attività difficile e che necessita l’impiego di tempo e risorse. Meccanismi di analisi del codice sorgente tradizionali sono esistiti fin dalla nascita dell’informatica stessa e il loro ruolo all’interno della catena produttiva di un team di programmatori non è mai stato cosi fondamentale come lo è tuttora. Questi meccanismi di analisi, però, non sono esenti da problematiche: il tempo di esecuzione su progetti di grandi dimensioni e la percentuale di falsi positivi possono, infatti, diventare un importante problema. Per questi motivi, meccanismi fondati su Machine Learning, e più in particolare Deep Learning, sono stati sviluppati negli ultimi anni. Questo lavoro di tesi si pone l’obbiettivo di esplorare e sviluppare un modello di Deep Learning per il riconoscimento di errori in un qualsiasi file sorgente scritto in linguaggio C e C++.

Realizzazione e analisi di una baseline per il rilevamento di anomalie in applicazioni web

I notevoli sviluppi tecnologici che hanno caratterizzato l’ultimo decennio hanno portato con sé alcune minacce alla sicurezza. In questa tesi, completamento di un progetto di tirocinio svolto presso il CINECA, ci si concentra sulla realizzazione di una baseline dinamica in grado di apprendere il comportamento degli utenti. Grazie ad essa e con l’aiuto di uno script Python, è possibile rilevare i comportamenti anomali e segnalarli agli interessati. Il focus principale del progetto riguarda il possibile esaurimento di sessioni in applicazioni web e la conseguente negazione del servizio. La raccolta dei dati dai vari applicativi è stata possibile utilizzando il SIEM QRadar di IBM, le funzionalità in esso presenti e le API che hanno consentito un agevole interfacciamento con gli script esterni.

Design e simulazione di un convertitore DC-DC per applicazioni automotive implementato mediante tecnologia GaN

L’obiettivo dell’elaborato è quello di presentare una soluzione di collegamento ed interfacciamento tra il supercondensatore (SC) dell’HESS (sistema ibrido di accumulo dell’energia situato all’interno di un veicolo elettrico) e il DC-link (bus che fornisce la potenza necessaria all’inverter che pilota il motore elettrico) attraverso un convertitore DC-DC ad alta efficienza che utilizzi tecnologie di potenza al nitruro di gallio (GaN). Il convertitore presentato è un convertitore DC-DC bidirezionale in configurazione Half-Bridge, esso dovrà funzionare in modalità Boost, ogni qualvolta il motore richieda energia extra dal SC, in modalità Buck per ricaricare il SC durante la frenata rigenerativa. In seguito ad un’introduzione ai veicoli elettrici, alla loro architettura e al perché il SC è così fondamentale, verrà presentata una breve introduzione ai convertitori di potenza (Capitolo 1). Si passerà poi alla presentazione delle tecnologie GaN mostrando come esse rappresentino il futuro dell’elettronica di potenza grazie ai loro numerosi vantaggi (Capitolo 2). Nel capitolo 3 si entrerà nel vivo della progettazione, è qui che sarà progettata ed implementata la soluzione proposta. Verrà effettuata una prima simulazione del circuito, tenendo conto degli effetti parassiti dei soli componenti, attraverso l’ausilio del software LTSpice. Il Capitolo 4 prevede una breve introduzione alle tecniche di layout, utili nella costruzione del circuito stampato presentata all’interno del medesimo capitolo. Il PCB sarà modellato mediante un secondo software denominato KiCAD. Infine, nel Capitolo 5, si procederà con la simulazione elettromagnetica del circuito stampato, essa permetterà di individuare gli effetti parassiti dovuti alle non idealità del layout e di mostrare l’effettiva differenza di efficienza tra un caso semi-ideale e un caso semi-reale.

Progettazione e simulazione di un attacco sniffing su un dispositivo wearable

Oggigiorno, grazie al progresso tecnologico nel settore informatico e alla vasta diffusione dei dispositivi mobili all'interno del mercato mondiale, numerose sono le persone che utilizzando questi prodotti all'interno della vita di tutti giorni e.g. smartphone, smartwatch, smartband, auricolari, tablet, ecc. Per poter utilizzare questi dispositivi, spesso è necessario l'impiego di applicazioni apposite installate sui cellulari di ultima generazione e collegate ai dispositivi che permettono il controllo, la gestione e la raccolta dei dati relativo all'oggetto in questione. Oltre a facilitare le attività giornaliere, questi programmi, potrebbero causare dei problemi agli utenti a causa della ridotta o mancata sicurezza, poiché le informazioni personali come credenziali d'accesso, dati salutistici oppure quelli inerenti ai metodi di pagamento possono essere soggetti ad attacchi informatici. Questa tesi consiste nell'elaborazione di un software composto da un'applicazione Android, uno script Batch e dall'uso di programmi di terze parti, per poter effettuare la simulazione di un attacco sniffing in modo da poter intercettare i dati trasmessi, quali credenziali di accesso, OTP, tramite la tecnologia Bluetooth Low Energy.

Un ambiente grafico per creare applicazioni Web in Blazor: progettazione e prototipazione

Blazor è un innovativo framework di Microsoft per lo sviluppo di applicazioni web in C#, HTML e CSS. Questo framework non possiede un designer visuale, ovvero un supporto grafico "drag-and-drop" alla creazione delle web applications. Questa tesi affronta la progettazione e la prototipazione di "Blazor Designer", un DSL (Domain-Specific Language) grafico a supporto dello sviluppo applicazioni web a pagina singola (SPA) sviluppato in collaborazione con IPREL Progetti srl, società del gruppo SACMI. Nella tesi si fa una analisi delle tecnologie messe a disposizione da Blazor, compreso WebAssembly, si discutono le caratteristiche e i vantaggi dei DSL, si descrive la progettazione e l'implementazione di "Blazor Designer" come estensione di Visual Studio. La conclusione riassume i risultati raggiunti, i limiti e le opportunità future: un DSL è effettivamente in grado di rendere più user-friendly e semplice lo sviluppo, ma lo strumento deve essere integrato per essere sfruttato pienamente.

tecniche di machine learning per la predizione del rating delle applicazioni all’interno di un play store

Il mio progetto di tesi ha come obiettivo quello di creare un modello in grado di predire il rating delle applicazioni presenti all’interno del Play Store, uno dei più grandi servizi di distribuzione digitale Android. A tale scopo ho utilizzato il linguaggio Python, che grazie alle sue librerie, alla sua semplicità e alla sua versatilità è certamen- te uno dei linguaggi più usati nel campo dell’intelligenza artificiale. Il punto di partenza del mio studio è stato il Dataset (Insieme di dati strutturati in forma relazionale) “Google Play Store Apps” reperibile su Kaggle al seguente indirizzo: https://www.kaggle.com/datasets/lava18/google-play-store-apps, contenente 10841 osservazioni e 13 attributi. Dopo una prima parte relativa al caricamen- to, alla visualizzazione e alla preparazione dei dati su cui lavorare, ho applica- to quattro di↵erenti tecniche di Machine Learning per la stima del rating delle applicazioni. In particolare, sono state utilizzate:https://www.kaggle.com/datasets/lava18/google-play-store-apps, contenente 10841 osservazioni e 13 attributi. Dopo una prima parte relativa al caricamento, alla visualizzazione e alla preparazione dei dati su cui lavorare, ho applicato quattro differenti tecniche di Machine Learning per la stima del rating delle applicazioni: Ridje, Regressione Lineare, Random Forest e SVR. Tali algoritmi sono stati applicati attuando due tipi diversi di trasformazioni (Label Encoding e One Hot Encoding) sulla variabile ‘Category’, con lo scopo di analizzare come le suddette trasformazioni riescano a influire sulla bontà del modello. Ho confrontato poi l’errore quadratico medio (MSE), l’errore medio as- soluto (MAE) e l’errore mediano assoluto (MdAE) con il fine di capire quale sia l’algoritmo più efficiente.

Blockchain a supporto di Solid: potenzialità e applicazioni al controllo degli accessi

L’eccessiva centralizzazione dei dati ha reso sempre più frequenti fenomeni di manomissione e condivisione delle informazioni degli utenti senza il consenso dei proprietari. Questi potenziali rischi hanno aumentato negli utenti l’esigenza di una maggiore autorità sui propri dati, suscitando l’interesse per il decentramento. Questa tesi analizza due approcci al decentramento che sono Solid e Blockchain, e si concentra sui sistemi legati al controllo degli accessi derivanti dalla combinazione di questi due approcci. L’analisi parte dal descrivere le principali caratteristiche e funzionalità di Solid e Blockchain. Successivamente, dalla tesi si evince come, questi due paradigmi combinati insieme, possano rappresentare una soluzione valida alla decentralizzazione dei dati e vengono illustrati i principali ambiti in cui possono essere applicati sistemi assisti da Blockchain per Solid. In particolare lo studio approfondisce l'applicazione al controllo degli accessi e autenticazione dei dati. Due sono i sistemi presi in esame e approfonditi in questa tesi ovvero BCSolid e TrustAccess. Entrambi sono stati descritti in maniera dettagliata delineando l’architettura, la progettazione, le tecniche crittografiche utilizzate e illustrando dei casi d’uso pratici. Nella parte finale di questo elaborato viene effettuato un confronto tra questi due sistemi e spiegati i motivi per cui Trust Access può essere considerato migliore di BCSolid.