Massimo DE SANTO | Progetti

INFRASTRUTTURA E SERVIZI A VALORE AGGIUNTO PER IL SUPPORTO AI BENI CULTURALI

L’obiettivo finale dell'attività di progetto è quello di realizzare una piattaforma di servizi applicativi di base la cui infrastruttura tecnologica si inspira ai modelli del Future Internet, ed in particolare dei paradigmi dell’Internet of Things e dell’Internet of Services, e del Participatory Sensing. I servizi, erogati in un’ottica di Cloud Computing “ibrido” dovranno essere in grado di supportare i processi di conoscenza integrata, monitoraggio diagnostico, fruizione sostenibile dei beni culturali. I servizi suddetti dovranno poi consentire la costruzione, secondo il paradigma SOA, di applicazioni verticali di tipo context-aware, ovvero che tengano conto sia dell’ambiente circostante sia delle caratteristiche degli utenti, e contribuire a fornire tutti le funzionalità base necessarie a rendere “smart” un ambiente culturale (es. museo, parco archeologico, centro storico, ecc.). Inoltre, seguendo le raccomandazioni del W3C in ambito Semantic Web, per permettere all’enorme mole di dati raccolti (BIG DATA) in un ambiente smart di essere poi utilizzabili dalle varie applicazioni, questi ultimi dovranno essere opportunamente elaborati e memorizzati sotto forma di linked open data ai fini di facilitarne sia l’accesso sia il trattamento semantico. L’architettura pensata, basata su un pattern multilayer, dovrà inoltre garantire prestazioni “elevate” presentando caratteristiche e requisiti di qualità, tra cui affidabilità, sicurezza, interoperabilità, scalabilità, manutenibilità, ri-configurabilità, efficacia, efficienza e flessibilità. Le principali problematiche tecnico-scientifiche e di ricerca affrontate saranno: • la definizione di modelli e standard di riferimento usati per la piattaforma;• il progetto e Implementazione dell'Architettura di supporto;• la progettazione ed i dettagli implementativi dei servizi applicativi orizzontali, ovvero:• l’accesso, il recupero, l’integrazione e l’analisi delle informazioni provenienti da tutte le sorgenti dati (BIG DATA Analytics);• la localizzazione ed il tracciamento degli utenti presenti in un sito (User Localization and Tracking);• la trasformazione dei dati “catturati” in conoscenza e la relativa gestione (Knowledge Management);• l’accesso “veicolato” alla conoscenza sulla base del profilo utente, del contesto e delle applicazioni di fruizione (Proximity Marketing);• la generazione automatica da parte degli utenti di app personalizzate per dispositivi mobili (App Generator);• l’adozione di modelli e pattern architetturali di tipo multilayer e SOA, di modelli di erogazione e gestione dei servizi di tipo Cloud, di modelli di “costruzione” dei servizi basati su meccanismi di orchestrazione, di infrastrutture per il CEP (Complex Event Processing) e la BI (Business Intelligence);• l’adozione di modelli di integrazione di informazioni basati su middleware di tipo ESB (Enterprise Service Bus) e di schemi per l’interoperabilità delle sorgenti;• l’introduzione di un modello dei dati e della conoscenza basato sui LOD e sulle linee guida del W3C;• l’introduzione di modelli per la trasformazione dei dati “catturati” in conoscenza e la relativa gestione mediante tecniche di Information Extraction/Retrieval, Semantic Indexing e Data Mining per BIG DATA;