GIUSEPPE D'ANIELLO | Progetti

CONTEXT-AWARE AND SEMANTIC DATA STREAM PROCESSING FOR DECISION SUPPORT SYSTEMS

L’attenzione sarà focalizzata sui big data e sugli aspetti relativi alla loro evoluzione temporale, mediante l’impiego di metodologie in grado di apprendere pattern temporali a beneficio di una modellazione in grado di rappresentare la dinamicità delle informazioni. La proposta prevede l’esecuzione delle seguenti attività di ricerca: - Studio, analisi e sperimentazione di strumenti software a supporto dell’esecuzione e/o simulazione di processi di business e del trattamento di big data stream. In questo contesto, si farà riferimento a strumenti e librerie quali hadoop/spark, Linked Sensor Middleware, Apache Elephas e jBPM. - Studio, analisi e definizione di modelli e strumenti per l’elaborazione semantica (querying, filtering, reasoning, etc.) di stream di dati. A tale riguardo, si investigheranno i linguaggi di query su semantic data stream quali, ad esempio, C-SPARQL e i framework per il reasoning incrementale come TrOWL. - Studio, analisi e definizione di metodi e tecniche per la “concettualizzazione” basata su approcci semantici e l’estrazione di relazioni temporali (e non) da stream di dati. In questo ambito si investigheranno maggiormente le evoluzioni della Formal Concept Analysis (FCA) come, ad esempio, la Temporal Concept Analysis (TCA). - Studio, analisi e definizione di modelli e metodologie per la rappresentazione formale di relazioni causa-effetto a partire dalla conoscenza di esperti. Su questi aspetti, saranno investigate tutte le fasi relative al ciclo di vita delle Fuzzy Cognitive Map (FCM) e la possibilità di definire soluzioni ibride realizzate attraverso l’applicazione sinergica di FCM e di TCA. - Studio, analisi e definizione di framework per il supporto al Group Decision Making nell’ambito di processi critici. In questa attività si farà particolare riferimento al Fuzzy Consensus Model e alle sue varianti. Dal punto di vista applicativo, il progetto prevede di sperimentare, validare e valutare i risultati ottenuti in diversi scenari reali e di forte interesse per il gruppo di ricerca. Gli scenari su cui si focalizzerà maggiormente l’attenzione sono: - Security e Safety, sia dal punto di vista informatico (e.g. sicurezza dei dati, sicurezza dei sensori) che dal punto vista fisico (e.g. supporto alla gestione di grandi eventi). In continuità con iniziative di Ateneo precedenti. - Disaster e Emergency Management, con particolare riferimento alla correlazione di eventi, al supporto ai processi decisionali critici, all’arricchimento semantico di fonti dati eterogenee e alle metodologie e tecnologie per la Situation Awareness. - Technology-enhanced learning, con riferimento agli Intelligent Tutoring System. - Business Process Management, Supply Chain Management e Value Chain Management, con lo scopo di supportare il decision-making per l’improvement continuo dei processi. In continuità con iniziative di Ateneo precedenti. - Smart e Social Object nell’ambito della Internet of Things, con lo scopo di supportare la rappresentazione, il retrieval e il reasoning relativo alla human-machine interaction e a forme di interazione di tipo “gesture”. Infine, dal punto di vista metodologico, si sottolinea l’importanza del ruolo dei succitati ambiti applicativi. Tali ambiti saranno utilizzati, da un lato, come fonte di ispirazione per la ricerca del progetto e, dall’altro, per definire scenari di sperimentazione utili a validare e valutare i risultati di ricerca in maniera incrementale.