PESCO mira a sviluppare basi e strumenti tecnologici concreti:
- per il futuro Internet pervasivo, un ambiente complesso, che integra funzionalità di comunicazione, IoT e networking
- per il rilevamento eterogeneo integrato con funzioni di comunicazione, grazie all’abbondanza di tecnologie wireless con funzionalità di rilevamento pervasivo basato su un’architettura quadro e su una valutazione coerente delle prestazioni per un Internet pervasivo
- per rendere i risultati sostenibili, collegando i suoi risultati con le comunità internazionali di ricerca e industriali
PESCO fa parte dello Spoke 1 – Pervasive and Photonic Network Technologies and Infrastructures
PI di progetto: Andrea Passarella
Nel complesso, i principali risultati raggiunti fino a Settembre 2024 sono:
- Attività su tutte le dimensioni scientifiche del progetto. In particolare, la PESCO ha ottenuto risultati
- (i) nuove soluzioni per supportare applicazioni edge in ambienti Internet pervasivi eterogenei;
- (ii) soluzioni per la realizzazione efficiente del concetto FaaS ai margini della pervasiva Internet;
- (iii) una serie estesa di soluzioni per un’intelligenza artificiale efficiente in termini di comunicazione ed efficienza delle risorse in ambienti di rete complessi, con l’inclusione di dispositivi oltre l’avanguardia nel tessuto di fornitura dei servizi;
- (iv) primi risultati su nuove forme di localizzazione e rilevamento basate anche sul coordinamento tra sciami di UAV;
- (v) nuove soluzioni di rilevamento pervasivo integrate con diverse tecnologie di comunicazione wireless. definizione di una prima versione dell'architettura di riferimento e di 10 use case di riferimento condivisi;
- Attività congiunte su 6 temi emergenti tra i partner del progetto incentrate su edge computing, intelligenza artificiale decentralizzata, nuovi approcci di rilevamento e comunicazione
- Pubblicazione di 49 articoli sui temi della PESCO, uno dei quali ha ricevuto il Best Paper Award ad una conferenza internazionale dell'IEEE
- Contributo a 5 Grandi Sfide RESTART
- Definizione di 2 casi d'uso innovativi, nelle aree di (i) nuove architetture che supportano l'edge computing attraverso PoP telco; e (ii) nuove soluzioni per la comunicazione e il rilevamento integrati multibanda e multidispositivo.
[M1-M9]
Tra i risultati menzionati nella sezione "Attività principali", PESCO ha definito i casi d'uso del progetto.
I 10 casi d'uso sono:
In particolare, le principali aree in cui le attività congiunte stanno progredendo sono le seguenti:
[M21]
PESCO sta facendo avanzare significativamente lo stato dell’arte su tutte le dimensioni scientifiche evidenziate. Fino a M21, particolare attenzione è stata dedicata all'avvio di attività trasversali tra i partner, che si sono tradotte anche in proposte per le RESTART Grand Challenge. Nello specifico, le principali aree in cui stanno avanzando le attività congiunte sono le seguenti:
Più nel dettaglio, i principali risultati finora conseguiti possono essere così riassunti:
Papers:
B. Picano, E. Vicario and R. Fantacci, "An Efficient Flows Dispatching Scheme for Tardiness Minimization of Data-Intensive Applications in Heterogeneous Systems," in IEEE Transactions on Network Science and Engineering, vol. 10, no. 6, pp. 3232-3241, Nov.-Dec. 2023, doi: 10.1109/TNSE.2023.3253501
Carlo Puliafito, Claudio Cicconetti, Marco Conti, Enzo Mingozzi, Andrea Passarella, Balancing local vs. remote state allocation for micro-services in the cloud–edge continuum, Pervasive and Mobile Computing, Volume 93, 2023, https://doi.org/10.1016/j.pmcj.2023.101808.
R. Mazzieri, J. Pegoraro and M. Rossi, "Attention-Refined Unrolling for Sparse Sequential micro-Doppler Reconstruction," in IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, May 2024, doi: 10.1109/JSTSP.2024.3408041
Tra i risultati menzionati nella sezione "Attività principali", PESCO ha definito i casi d'uso del progetto.
I 10 casi d'uso sono:
- Datacenter on edge;
- Sincronizzazione dei sensori dello sciame di droni;
- Internet pervasivo futuro per il Metaverso;
- Rete intelligente autonoma di sensori inerziali per il rilevamento ambientale in tempo reale e ad alta precisione (AISENSE-NET);
- Sincronizzazione laser e distillazione sicura delle chiavi in un'infrastruttura free-space;
- Gestione intelligente della flotta per i sistemi logistici;
- Ottimizzazione delle risorse di calcolo e comunicazione nel rilevamento e nell'apprendimento distribuito;
- Monitoraggio del movimento umano in interni per la telepresenza olografica;
- Sorveglianza portuale: identificazione precoce e tracciamento di attività illegali;
- PESCO per robot mobili automatizzati in ambienti di produzione intelligenti.
In particolare, le principali aree in cui le attività congiunte stanno progredendo sono le seguenti:
- ottimizzazione del paradigma emergente Function as a Service (FaaS) per l'edge computing
- l'apprendimento decentralizzato nelle reti pervasive
- effetti delle topologie di rete e aspetti di ottimizzazione energetica dell'apprendimento decentralizzato
- apprendimento collaborativo federato
- elaborazione e analisi dei dati di sistemi radar MIMO coerenti e distribuiti
- sviluppo di un banco di prova per il rilevamento in campo vicino per convalidare gli algoritmi di localizzazione e rilevamento in campo vicino.
- Rendere l'intelligenza artificiale distribuita e in rete
- Rilevare e proteggere il mondo con i segnali di comunicazione
- Rendere l'ambiente circostante una piattaforma programmabile in rete per servizi personalizzati
[M21]
PESCO sta facendo avanzare significativamente lo stato dell’arte su tutte le dimensioni scientifiche evidenziate. Fino a M21, particolare attenzione è stata dedicata all'avvio di attività trasversali tra i partner, che si sono tradotte anche in proposte per le RESTART Grand Challenge. Nello specifico, le principali aree in cui stanno avanzando le attività congiunte sono le seguenti:
- ottimizzazione del paradigma emergente Function as a Service (FaaS) per l'edge computing
- disimparare decentralizzato in reti pervasive
- gli effetti delle topologie di rete e gli aspetti di ottimizzazione energetica dell'apprendimento decentralizzato
- apprendimento collaborativo federato
- elaborazione dati e analisi di sistemi radar MIMO distribuiti coerenti
- sviluppo di un banco di prova per il rilevamento del campo vicino per convalidare algoritmi di localizzazione e rilevamento del campo vicino.
- Sfida 7: Digitalizzare l'ambiente per un mondo sostenibile
- Sfida 10: Rendere la rete una piattaforma per la programmazione e l'esecuzione di applicazioni
- Sfida 11: Rilevare e proteggere il mondo con segnali di comunicazione
- Sfida 12: Rendere l'intelligenza artificiale distribuita e collegata in rete
- Sfida 16: Connetti e sostieni tutto e tutti coloro che si muovono
Più nel dettaglio, i principali risultati finora conseguiti possono essere così riassunti:
- Algoritmi e protocolli per l'evoluzione della pervasiva Internet all'edge e oltre. Un'enfasi significativa è stata dedicata ai sistemi edge avanzati, compresa l'integrazione di soluzioni Digital Twin, considerando anche l'approccio chiave delle comunicazioni basate sull'era dell'informazione. I sistemi di edge computing stanno diventando sempre più una componente fondamentale del pervasivo sistema Internet. PESCO fornisce sia nuove soluzioni algoritmiche che piattaforme pratiche avanzate. Ciò può avere un impatto sociale/economico significativo poiché le piattaforme sviluppate nel progetto sono pronte a ospitare gli algoritmi innovativi che vengono sviluppati, per una pronta traduzione in prodotti pre-commerciali.
- Progettazione e valutazione di soluzioni di intelligence pervasiva. La PESCO sta lavorando per valutare le prestazioni dell’apprendimento pervasivo decentralizzato in ambienti di rete complessi, considerando anche i vincoli di risorse dei dispositivi periferici e la necessità di disimparare (oltre ad apprendere) nel tempo i modelli osservati. Ciò può avere un impatto significativo poiché le soluzioni PESCO corrispondono alla significativa tendenza accademica e industriale verso la decentralizzazione dell’intelligenza e la necessità di progettare soluzioni di apprendimento distribuito pervasive ed efficienti in termini di risorse.
- Rilevamento avanzato tramite sistemi UAV cooperativi. PESCO ha analizzato la capacità di imaging di un sistema radar senza contatto (ad esempio montato su droni) in funzione della quantità di dati raccolti. Ciò viene fatto sfruttando il concetto di Interface Reflection Point (IRP) e l'analisi complessiva ha permesso di determinare un'adeguata frequenza di campionamento del sistema radar al fine di ottenere risultati di imaging soddisfacenti. Sono state studiate anche soluzioni basate sul radar MIMO. L’impatto potenziale di questi risultati è importante, poiché tali soluzioni consentirebbero un rilevamento basato su radar più granulare ma preciso montato su dispositivi specifici (droni) che rappresentano una delle classi di dispositivi più importanti per rendere realtà il rilevamento pervasivo basato su radar.
- Nuovi approcci per il rilevamento pervasivo integrato con le comunicazioni. PESCO ha sviluppato soluzioni per nuove tecnologie integrate e di rilevamento nei tipici ambienti di edge computing. Da un lato, vengono sviluppate nuove tecniche per il rilevamento del campo vicino con particolare attenzione agli ambienti veicolari. D’altro canto, sono state definite soluzioni per l’edge computing assistito tramite rilevamento basato sulla comunicazione. Anche in questo caso l’impatto potenziale è elevato, poiché tali tecniche rientrano in uno degli ambiti più innovativi per il networking post-5G.
Papers:
B. Picano, E. Vicario and R. Fantacci, "An Efficient Flows Dispatching Scheme for Tardiness Minimization of Data-Intensive Applications in Heterogeneous Systems," in IEEE Transactions on Network Science and Engineering, vol. 10, no. 6, pp. 3232-3241, Nov.-Dec. 2023, doi: 10.1109/TNSE.2023.3253501
Carlo Puliafito, Claudio Cicconetti, Marco Conti, Enzo Mingozzi, Andrea Passarella, Balancing local vs. remote state allocation for micro-services in the cloud–edge continuum, Pervasive and Mobile Computing, Volume 93, 2023, https://doi.org/10.1016/j.pmcj.2023.101808.
R. Mazzieri, J. Pegoraro and M. Rossi, "Attention-Refined Unrolling for Sparse Sequential micro-Doppler Reconstruction," in IEEE Journal of Selected Topics in Signal Processing, May 2024, doi: 10.1109/JSTSP.2024.3408041
Nel periodo M1-M21 (fino a giugno 2024) PESCO comprendeva un solo partner industriale, ovvero OpenFiber.
L'enfasi principale nella prima metà del progetto è stata focalizzata sulla definizione dell'architettura DataEdgers. DataEdgers sfrutterà il concetto di computer a scheda singola e di elaborazione distribuita e fornirà dati e servizi remoti in modo decentralizzato, sulla rete in fibra ottica Open Fiber. L’obiettivo principale del nuovo concetto di data center è portare i dati vicino all’edge, per garantire prima la sovranità dei dati e poi per fornire localizzazione dei dati e ottimizzazione energetica. I DataEdgers hanno lo scopo di mantenere i dati degli utenti il più vicino possibile agli utenti finali, raggiungendoli grazie alla capillarità di POP (point-of-presence) e PCN (neutral set point), le strutture più importanti su cui si basa la rete Open Fiber on, consentendo di implementare servizi remoti (es.: API REST, FAAS, ecc.) con basse latenze e spingendo i dati verso tecnologie di edge computing. Poiché i DataEdger sono basati su cluster di computer a scheda singola, l'allocazione di spazio necessaria sarà inferiore a quella richiesta dai rack tradizionali dei comuni data center, e anche il consumo energetico sarà inferiore. Ciò si ripercuote anche sui costi di esercizio, perché i DataEdgers non necessitano di particolari interventi sugli edifici che li ospiteranno né necessitano di particolari modifiche sugli impianti di raffreddamento già esistenti. I DataEdgers verranno integrati nell'infrastruttura di rete in fibra ottica OpenFiber. È stato effettuato e concluso uno scouting tecnologico per la realizzazione dei prototipi DataEdgers, per individuare le soluzioni hardware e software che verranno messe in campo per realizzare eventualmente un ambiente di test in 2 PoP (point-of-presence) della rete ottica Open Fiber rete in fibra.
Abbiamo individuato molti destinatari della nostra innovazione: poiché stiamo sviluppando una rete di micro-datacenter basati su cluster di computer a scheda singola, per spostare i dati dal cloud all'edge, tutti coloro che oggi utilizzano i servizi cloud potrebbero essere interessati ad utilizzare le nostre tecnologie domani, cercando di avvicinare il più possibile i dati degli utenti finali agli utenti stessi. Ciò significa ad esempio: sviluppatori, comunità di software open source, società di consulenza, industrie. Poiché i DataEdgers saranno disponibili sull'infrastruttura Open Fiber su tutto il territorio italiano, saranno forniti in maniera molto capillare e questo potrebbe portare anche gli utenti che oggi sono fuori dai servizi cloud a causa del digital divide, ad essere interessati avere gemelli digitali o qualsiasi altro tipo di servizio digitale implementato su Open Fiber DataEdgers.
L'enfasi principale nella prima metà del progetto è stata focalizzata sulla definizione dell'architettura DataEdgers. DataEdgers sfrutterà il concetto di computer a scheda singola e di elaborazione distribuita e fornirà dati e servizi remoti in modo decentralizzato, sulla rete in fibra ottica Open Fiber. L’obiettivo principale del nuovo concetto di data center è portare i dati vicino all’edge, per garantire prima la sovranità dei dati e poi per fornire localizzazione dei dati e ottimizzazione energetica. I DataEdgers hanno lo scopo di mantenere i dati degli utenti il più vicino possibile agli utenti finali, raggiungendoli grazie alla capillarità di POP (point-of-presence) e PCN (neutral set point), le strutture più importanti su cui si basa la rete Open Fiber on, consentendo di implementare servizi remoti (es.: API REST, FAAS, ecc.) con basse latenze e spingendo i dati verso tecnologie di edge computing. Poiché i DataEdger sono basati su cluster di computer a scheda singola, l'allocazione di spazio necessaria sarà inferiore a quella richiesta dai rack tradizionali dei comuni data center, e anche il consumo energetico sarà inferiore. Ciò si ripercuote anche sui costi di esercizio, perché i DataEdgers non necessitano di particolari interventi sugli edifici che li ospiteranno né necessitano di particolari modifiche sugli impianti di raffreddamento già esistenti. I DataEdgers verranno integrati nell'infrastruttura di rete in fibra ottica OpenFiber. È stato effettuato e concluso uno scouting tecnologico per la realizzazione dei prototipi DataEdgers, per individuare le soluzioni hardware e software che verranno messe in campo per realizzare eventualmente un ambiente di test in 2 PoP (point-of-presence) della rete ottica Open Fiber rete in fibra.
Abbiamo individuato molti destinatari della nostra innovazione: poiché stiamo sviluppando una rete di micro-datacenter basati su cluster di computer a scheda singola, per spostare i dati dal cloud all'edge, tutti coloro che oggi utilizzano i servizi cloud potrebbero essere interessati ad utilizzare le nostre tecnologie domani, cercando di avvicinare il più possibile i dati degli utenti finali agli utenti stessi. Ciò significa ad esempio: sviluppatori, comunità di software open source, società di consulenza, industrie. Poiché i DataEdgers saranno disponibili sull'infrastruttura Open Fiber su tutto il territorio italiano, saranno forniti in maniera molto capillare e questo potrebbe portare anche gli utenti che oggi sono fuori dai servizi cloud a causa del digital divide, ad essere interessati avere gemelli digitali o qualsiasi altro tipo di servizio digitale implementato su Open Fiber DataEdgers.
La PESCO affronta la visione dell’Internet pervasiva di prossima generazione. Ciò è caratterizzato da (i) pervasività dei dispositivi mobili e connettività onnipresente; (ii) pervasività dei dati da trasmettere; (iii) pervasività dell'intelligence da estrarre dai dati. Per affrontare queste sfide, la PESCO si concentra su tutte le dimensioni in cui la comunicazione delle informazioni e l’intelligence estratta dai dati uniscono le forze.
Publicazioni
- Expected: >=1 journal publication/partner/year
- Accomplished: 26 journal publications + 31 conference publications
- Readiness: <100%
- Expected: >=15% joint publications/year within M18, >=30% within M36
- Accomplished: 8 joint publications over 57 (14%)
- Readiness: 47%
- Expected: 2 talks/partner/year reporting PESCO activities
- Accomplished: 25 talks delivered or already scheduled
- Readiness: 75%
- Expected: 0 (2 PoCs expected by the end of the project)
- Accomplished: 0 (Guiding use cases defined)
- Readiness: N.A. (work according to plan)
- Expected: 21 [1 plenary meeting/month]
- Accomplished: 41
- Readiness: <100%
MS1: Use cases & requirements, initial architecture draft
- Expected: 1 within M6
- Accomplished: 1 within M6
- Readiness: 100%
- Expected: 1 within M12
- Accomplished: 1 within M12
- Readiness: 100%
Ricercatori coinvolti: 18 Full Time Equivalent
Proposte di collaborazione:
PESCO ha definito un’ampia serie di Casi d’uso tecnici, come esempi della combinazione di componenti tecnici che fornirà, in relazione alle aree applicative rilevanti previste dai partner del progetto.
Il progetto è lieto di prendere in considerazione collaborazioni esterne con le industrie (e con le PMI in particolare) per migliorare ulteriormente l’attuale definizione dei Casi d’uso, la loro estensione e/o eventuali prove basate sui componenti tecnici previsti per la consegna.
Le principali aree di collaborazione sono:
- Nuovi paradigmi, soluzioni e protocolli per l’Internet pervasivo, basati su architetture post-5G.
- IA pervasiva efficiente ai margini della rete
- Nuove tecnologie IoT, di rilevamento e di localizzazione.
- Nuove soluzioni di rilevamento pervasivo, anche integrate con le tecnologie di comunicazione.
È possibile avanzare proposte di collaborazione sul progetto contattando il PI del progetto.
PESCO News: