Ricerc@Sapienza

Il gruppo di ricerca si occupa di wireless networking per l'Internet of Things. Si studiano e sviluppano soluzioni per l'inteconnessione wireless di sistemi IoT con particolare enfasi sui protocolli "Low Power" quali Bluetooth Low Energy (BLE) e LoRaWAN.

L’attività di ricerca si sviluppa principalmente sui seguenti temi:

• Reti wireless IoT:
  
  • ottimizzazione delle risorse radio e uso flessibile ed efficiente dello spettro radio; progettazione di protocolli di rete e sicurezza, risparmio energetico;
• Tecnologie LoRaWAN:
  
  • LoRaWAN è una tecnologia LPWAN progettata per comunicazioni a basso bit-rate a lungo raggio per IoT, che riesce a conciliare un’alta efficienza energetica con una buona flessibilità di progettazione. Lo studio della rete LoRaWAN apre le porte a ricerche su nuove architetture, con particolare enfasi sulla sicurezza delle comunicazioni, e a nuovi progetti application-oriented. Negli studi del gruppo si integra la tecnologia LoRaWAN in ambienti di smart environments e di smart cities.
• Tecnologie Bluetooth Low Energy (BLE):
  
  • La tecnologia BLE negli ultimi anni si è affermata come tra le fondamentali reti Low Power per la creazione di Personal Area Networks, di grande interesse nell’ambio IoT. Grazie al BLE infatti è possibile creare reti mesh tra dispositivi IoT che permettono lo sviluppo di smart environments più efficienti e a ridotto consumo energetico. Queste stesse reti mesh possono essere utilizzate anche per il monitoraggio ed il tracciamento di dispositivi nel tempo e nello spazio, grazie ad alcune peculiarità del protocollo. Data la grande importanza di questo tipo di reti, in questo laboratorio studiamo i possibili utilizzi di reti mesh basate su BLE, i problemi di privacy e sicurezza che ne conseguono e le rispettive possibili mitigazioni/soluzioni.
• O-RAN: Sviluppo di piattaforme Open Radio Access Networks (RAN) per 5G e 6G:
  
  • Le nuove generazioni delle reti cellulari hanno dimostrato l’inefficienza delle attuali architetture, dando spazio al concetto di Open RAN. Lo studio di tali architetture abilita lo sviluppo e l’implementazione di soluzioni scalabili di intelligenza artificiale e di apprendimento automatico per eseguire, ad esempio, controllo del traffico e gestione delle risorse radio in base alle condizioni di funzionamento e ai requisiti di traffico. Sfruttando le nuove potenzialità sbloccate da un’architettura disaggregata e riconfigurabile on-demand, in questo laboratorio proponiamo approcci innovativi ed AI-based per il controllo e l’ottimizzazione delle prestazioni all’interno delle reti wireless 5G e 6G.
• Machine Learning e Edge AI:
  
  • si progettano e sviluppano soluzioni basate su ML e su Edge AI per smart water metering. Grazie a queste tencologie e alla loro integrazione in sistemi di IoT si effettuano funzionalità quali l’analisi, la predizione, la previsione di consumo idrico, l’anomaly detectio e la gestione delle risorse idriche e dell’ifrastruttura di monitoraggio IoT.
• Elaborazione di dati e segnali IoT:
  
  • Si studiano tecniche per l’elaborazione di segnali e impiego di soluzioni di intelligenza artificiale per dati provenienti da reti e da applicazioni IoT; enfasi e’ data ad applicazioni di e-health (ad esempio ECG raccolto con sensori indossabili e interconnessi via radio) e Smart factories; Ottimizzazione delle risorse di sensing, access, in-network processing per lo sviluppo di real time digital twin  di sistemi fisici monitorati tramite IoT.