TURNTABLE – Piattaforma a supporto di una maggiore vitalità e benessere personale tra gli anziani.
Sito web: http://turntable.abinsula.com/
Twitter account: @turntable_aal
L’obiettivo del progetto TURNTABLE è sviluppare una piattaforma integrata di soluzioni innovative per contrastare inattività fisica, isolamento sociale e abitudini alimentari scorrette tra gli anziani, favorendo una maggiore vitalità e longevità.
L’idea del progetto nasce dalla consapevolezza che quando le persone invecchiano, tendono a diventare più sedentarie e meno attive. Ciò può determinare un serio peggioramento della qualità della vita, e accelerare il normale declino fisico e cognitivo legato all’età che avanza. La massa muscolare e la forza si riducono, le cadute diventano più frequenti e pericolose, e le attività quotidiane diventano più intimidatorie. Queste difficoltà possono interferire sia con la capacità di mantenere un adeguato stato nutrizionale, sia con la possibilità di partecipare ad attività sociali.
La piattaforma TURNTABLE offrirà all’anziano delle raccomandazioni dietetiche personalizzate e delle linee guida per un’alimentazione corretta, lo motiverà a svolgere delle attività fisiche e mentali, lo coinvolgerà in attività agricole o di giardinaggio amatoriali e favorirà la sua partecipazione sociale.
Ambito: Progetto cofinanziato dal Programma comune AAL (Rif. AAL-2018-5-163-CP) e dalle autorità nazionali e programmi di R&S in Italia, Belgio, Portogallo e Ungheria.
Ruolo: Partner del progetto
Compito: Pianificazione, organizzazione e gestione di sessioni di co-creazione e di trial di sperimentazione sul campo a Cagliari
Referente: Luigi Raffo, EOLAB – Università di Cagliari, raffo@unica.it
Convergence – Dispositivi indossabili ad alta efficienza energetica per applicazioni healthcare e lifestyle
Progetto Europeo
Sito web: https://convergence-era.org
Il progetto CONVERGENCE ha come obiettivo lo sviluppo di reti di sensori efficienti dal punto di vista energetico per il futuro utilizzo su dispositivi indossabili.
Questi ultimi sfruttano la convergenza di biosensori multiparametrici e sensori ambientali su una piattaforma tecnologica autonoma, in grado di rispondere all’esigenza di autonomia per la raccolta dati quasi continua. Questa piattaforma consentirà di beneficiare di nuove strategie nell’ambito della prevenzione e dell’assistenza sanitaria.
Per far questo, il progetto CONVERGENCE connette istituti di ricerca e utenti, a livello europeo, unendo risorse e competenze nazionali, con l’interazione di team multidisciplinari.
La scelta di focalizzare l’attenzione sui dispositivi indossabili utili alla prevenzione è dovuta al fatto che i servizi sanitari e di assistenza non sono riusciti a tenere il passo con il cambiamento demografico e le malattie legate allo stile di vita. Date le forti pressioni sul sistema sanitario, una soluzione potrebbe essere quella di “spostare la curva” dall’assistenza ad alto costo, reattiva e basata sulla degenza a cure preventive e proattive con l’ausilio di tecnologie indossabili ad efficienza energetica.
Questi sistemi diventeranno sicuramente parte dell’Internet of Things (IoT) con servizi correlati al miglioramento della qualità della vita e/o per un cambio di paradigma nel monitoraggio medico-sanitario. Recentemente, questo concetto è emerso nel cosiddetto Internet-of-Everything (IoE), termine molto significativo per descrivere l’aggiunta di connettività e intelligenza a quasi tutti i dispositivi.
Nell’approccio proposto dal progetto, parte dell’elaborazione e dell’archiviazione delle informazioni potrebbe essere locale, mentre un’altra parte viene salvata in cloud, a seconda dello scenario applicativo, con particolare attenzione al livello di privacy e sicurezza dei dati.
In seguito alla raccolta e all’analisi dei dati, i sistemi sviluppati contestualmente al progetto CONVERGENCE dovrebbero consentire consulenza e assistenza personalizzate, offrendo soluzioni uniche nelle applicazioni sanitarie non-invasive e di monitoraggio continuo. A lungo termine, dovrebbero costituire la base delle future interfacce uomo-macchina.
Ruolo: partner
Ambito: CONVERGENCE è un progetto finanziato da ERA-NET – uno strumento H2020, progettato per sostenere partenariati pubblico-pubblico nella preparazione, creazione di strutture di collegamento in rete, progettazione, attuazione e coordinamento di attività congiunte a livello internazionale.
Periodo di riferimento: 2018 – in corso
Responsabile scientifico: Danilo Pani, PhD, Università degli Studi di Cagliari, pani@unica.it
ACUADORI: Piattaforma ICT per la gestione sostenibile dell’acqua destinata alla vitivinicoltura di qualità
Sito web: http://acuadori.net/
Il progetto ACUADORI si propone di sviluppare una piattaforma tecnologica innovativa al fine di migliorare la gestione delle risorse idriche nella produzione vitivinicola della Sardegna. Il progetto si inserisce in un territorio in cui la produzione vitivinicola rappresenta la prima voce del fatturato, con un notevole aumento della qualità della produzione negli ultimi anni, parallelamente all’attenzione per l’ecosostenibilità dell’impatto ambientale.
Nell’ambito delle diverse piattaforme del paradigma dell’Internet of Things già proposte per rispondere alle esigenze della Agricoltura di Precisione e della gestione delle risorse idriche, ACUADORI si propone di innovare gli approcci comuni attraverso una piattaforma in grado di trasformare la pianta stessa in un biosensore e interrogare i suoi reali bisogni idrici e la sua risposta all’irrigazione.
Tale piattaforma sarà caratterizzata da facilità di utilizzo, basso costo, minimo impatto sulle normali attività agricole, minime o nulle esigenze di manutenzione; inoltre sarà costituita da dispositivi wireless, a bassissimo consumo, in grado di funzionare ininterrottamente per diversi cicli stagionali senza richiedere interventi da operatori specializzati.
Il principale obiettivo specifico del progetto è di integrare diverse competenze e metodologie per offrire un percorso innovativo utile al produttore vitivinicolo, come valido supporto decisionale, per ottimizzare la resa qualitativa ed economica della coltura e al tempo stesso conseguire nuovi traguardi in termini di efficienza aziendale e sostenibilità ambientale.
In linea con l’obiettivo di implementare correttamente la pratica della Deficit Irrigation, la metodologia applicata potrà consentire di ottenere dati in tempo reale e non invasivo sulle condizioni metereologiche e lo stress idrico del vigneto.
Particolare elemento di innovazione è la disponibilità immediata di informazioni basate sull’elaborazione dei dati ottenuti; tali informazioni, dettagliate e di alto livello, estratte dai dati grezzi dai modelli agronomici implementati nel sistema, saranno fornite attraverso un’interfaccia user-friendly.
Per fornire una quantificazione dei risultati attesi, la piattaforma che verrà sviluppata durante il progetto potrebbe innalzare almeno fino al 90% il livello di automazione della valutazione idrica del vigneto, riducendo le ore di lavoro manuale necessarie al monitoraggio dello stato idrico, rispetto allo stato attuale del processo, pari ad almeno un ordine di grandezza.
Rispetto alla piattaforma ACUADORI, nessuno degli approcci IoT finora utilizzati in ambito Precision Agricolture (o Farming, più in generale), applicato alla gestione delle risorse idriche, si avvale di nuove tecnologie di rilevamento quali quelle indicate.
Sito web: http://acuadori.net/
Ruolo: partner
Ambito: POR FESR Sardegna 2014-2020 – Asse I – Ricerca Scientifica, Sviluppo Tecnologico e Innovazione
Azione 1.2.2 – Supporto alla realizzazione di progetti complessi di attività di ricerca e sviluppo su aree tematiche di rilievo e all’applicazione di soluzioni tecnologiche funzionali alla realizzazione delle strategie di S3
Periodo di riferimento: 2018 – 2021
Responsabile scientifico: prof. Massimo Barbaro, professore associato, Università degli Studi di Cagliari, barbaro@unica.it
FitOptivis: Sicurezza e risparmio energetico a servizio di infrastrutture a rischio
Progetto Europeo
Sito web: http://fitoptivis.eu/
Tematica centrale e obiettivo del progetto FitOptiVis è la ricerca di nuovi metodi e strategie per l’analisi di immagini e video nell’ambito dei sistemi Cyber Fisici, che costutuiscono una delle KET (Key Enabling Technology) dell’innovazione.
Nell’ambito di FitOptivis, EOLAB pone nel suo raggio d’azione lo sviluppo di un’architettura di riferimento, collocando la validazione del progetto su un sistema di approvvigionamento idrico in cui sono presenti: una falda acquifera (in cui la sorgente è accessibile tramite un pozzo di ispezione), un acquedotto (per la maggior parte sotterraneo e con alcuni pozzi di ispezione) ed un serbatoio di distribuzione.
In tali sistemi è fondamentale l’interazione tra diversi componenti, dando particolare risalto ad applicazioni multisettoriali e alla riduzione del consumo energetico nel miglioramento delle prestazioni.
I sistemi di approvvigionamento idrico sono infrastrutture che presentano vulnerabilità dal punto di vista della sicurezza, e vengono monitorati con sensori chimici o di pressione ma non con telecamere. Per questo FitOptivis vorrebbe proporre come strategia evolutiva il regolamento accessi impiegando un controllo tramite riconoscimento facciale e analisi del comportamento delle persone in prossimità delle linee di distribuzione. La sensoristica e i dispositivi utilizzati, come i droni, consentono inoltre di evitare il dispendio di risorse e di tutelare la sicurezza degli operatori che possono evitare l’accesso diretto in zone remote.
FitOptivis realizzando un’analisi dei dati in tempo reale, permetterebbe di ottenere prestazioni migliori nei meccanismi azione-evento, evitando falsi allarmi dovuti alle condizioni metereologiche rilevate dai sistemi in auge.
La piattaforma è studiata in modo da facilitare la verticalizzazione degli strumenti in diverse implementazioni fisiche, trovando sempre un raccordo tra alte prestazioni, basso consumo energetico e funzionalità implementate.
Ruolo: partner
Ambito: progetto europeo
Periodo di riferimento: giugno 2018 – giugno 2021
Responsabile scientifico: prof. Luigi Raffo, professore ordinario, Università degli Studi di Cagliari, raffo@unica.it
API: Aeromobili a Pilotaggio remoto Intelligenti per il monitoraggio ambientale
Sito web: http://www.nurjanatech.com/work/research-development/api/
Il progetto API si basa su una piattaforma innovativa che impiega aeromobili a pilotaggio remoto (droni) al fine di monitorare aree a rischio come assembramenti e zone critiche quali acquedotti, centrali elettriche e nucleari. API compie un passo in avanti rispetto allo stato dell’arte in quanto introduce un sistema di monitoraggio che si serve di una flotta di mini-UAV controllata attraverso algoritmi di intelligenza artificiale.
L’obiettivo fondamentale è l’elaborazione autonoma di informazioni rilevanti sulla sicurezza ambientale, con un sistema di intelligenza artificiale e hardware a basso consumo energetico.
Per il raggiungimento dell’obiettivo, la piattaforma utilizza una serie di droni di piccole dimensioni e a basso costo, in comunicazione con una stazione di base (ground station), secondo un sistema IoT in cui l’intelligenza distribuita costituisce il principale fattore di innovazione.
I sensori utilizzati sono di due tipi: sensori ottici o ad infrarossi per ottenere immagini HD e sensori elettromagnetici che riescono a fornire informazioni anche in condizioni critiche quali incendi o nebbia che riducono l’efficienza di sensori ottici. In questo modo è possibile ottenere un controllo della missione dinamico, in grado di adattarsi a situazioni di diversa entità e grado di pericolosità.
La flotta di droni invia in tempo reale alla ground station solo le informazioni rilevanti, in modo da evitare l’impiego di memoria e potenza dovuto all’immagazzinamento di immagini ad alta risoluzione che non risulterebbero utili. I sistemi di integrazione e fusione dei dati e i sistemi intelligenti di coordinamento operativo consentono di invocare l’immediato intervento di un operatore in casi di emergenza.
L’impatto dell’introduzione di tale tecnologia è testimoniato dalla crescente attenzione dell’industria verso le Smart Things in ambito civile. Il progetto API, sviluppato presso la sede di Nurjana Technologies si inserisce in un’ottica di integrazione della formazione universitaria allo sviluppo territoriale sardo con importanti ricadute sull’occupazione. È inoltre in linea con l’iniziativa DIAS (Data Information Access Services) dell’Unione Europea, che ha l’obiettivo di facilitare l’utilizzo delle immagini satellitari.
Ruolo: partner
Ambito: progetto cluster POR FESR Sardegna 2014-2020 – Asse I – Ricerca Scientifica, Sviluppo Tecnologico e Innovazione
Responsabile scientifico: Pietro Andronico, Amministratore delegato di Nurjana Technologies, pietro.andronico@nurjanatech.com
GA-VINO: Metodi e tecnologie per una gestione innovativa e sostenibile della risorsa idrica
Sito web: http://sites.unica.it/progetto-ga-vino/
Il progetto cluster GA-VINO si colloca nei settori dell’ICT e dell’agroindustria in Sardegna e costituisce una piattaforma tecnologica basata su una rete di sensori capaci di monitorare parametri come la quantità di acqua effettivamente persa nel vigneto per effetto dell’evaporazione e della traspirazione.
L’obiettivo principale è quello di migliorare la sostenibilità ambientale e ridurre i costi di produzione, migliorando la qualità dei vini attraverso strumenti di analisi e monitoraggio della risorsa idrica, e conseguentemente riducendo anche le ore di lavoro manuale necessarie al controllo dello stato idrico.
In relazione a quest’ultimo, infatti, il vigneto può subire danni per effetto della siccità o dell’eccessiva abbondanza, che comportano la produzione di vini con caratteristiche organolettiche differenti e incidono sulla qualità e sulla quantità della vendemmia.
La tecnologia utilizzata è caratterizzata in primo luogo da una semplicità d’uso che ne consente l’impiego su ampia scala e consta di:
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Una parte hardware e software con innovativi nodi sensore senza filo robusti, in grado di sfruttare l’energia solare o con batteria a lunga durata, i quali determinano quantitativamente lo stato idrico della coltura e le soglie di intervento;
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Una piattaforma cloud per la raccolta e la gestione delle informazioni utili al supporto delle decisioni.
Attraverso il paradigma dell’Internet of Things (IoT) si realizza una vera e propria connessione tra il vigneto e il cloud, e tutto l’apparato tecnologico comunica con dispositivi mobile come tablet e smartphone, consentendo al viticoltore di verificare in tempo reale lo stato del vigneto.
Vista la multidisciplinarietà del progetto, la collaborazione tra Università di Sassari – AGRARIA, Università di Cagliari – DIEE e CNR-IBIMET- AGRIS Sardegna si pone come strategia utile a coniugare supporto tecnologico alle competenze e alle esigenze del settore vitivinicolo, valorizzando le peculiarità dei prodotti tipici.
La produzione e la commercializzazione dei vini costituisce la voce primaria nel fatturato delle aziende sarde, sia per la particolare attenzione alla qualità sia per l’esigenza di innovazione volta a incentivare metodologie e supporti decisionali al fine di migliorare l’efficienza aziendale e la sostenibilità nel lungo termine.
L’analisi ambientale dei sistemi produttivi si effettua attraverso studi di Life Cycle Assessment (LCA), lo strumento più avanzato e completo per valutare gli impatti ambientali associati ad un prodotto, attività o servizio.
Infine, un altro importante risultato scientifico è dato dalla valutazione della sostenibilità ambientale dell’intero processo produttivo aziendale che è in grado di evidenziare la possibilità di intraprendere un percorso per l’ottenimento della certificazione aziendale di prodotto.
Ambito: progetto cluster
Ruolo: Partner
Responsabile scientifico: Costantino Sirca (cosirca@uniss.it)
DoMoMEA – Tele-riabilitazione Domiciliare neuroMotoria a favore dei soggetti con esiti di ictus cerebrale a disabilità Moderata mediante dispositivi Elettronici Avanzati
Sito web : http://sites.unica.it/domomea-project/
DoMoMEA, a livello internazionale, è il primo sistema tecnologico di teleriabilitazione domiciliare rivolto a pazienti colpiti da ictus cerebri, che hanno terminato il periodo di degenza. Dal progetto di ricerca deriva la possibilità per il sistema sanitario di ridurre le difficoltà dovute al raggiungimento delle strutture ospedaliere, specie nelle zone logisticamente svantaggiate.
DoMoMEA usa un sistema di sensori per l’analisi quantitativa del movimento durante l’esercizio riabilitativo, fornendogli feedback di vario tipo (visivi, uditivi e vibro-tattili). Il paziente, in questo modo, interagisce attraverso un’interfaccia su TV o tablet, con esercizi mirati alla propria disabilità. È possibile dunque personalizzare ogni programma in funzione delle esigenze e delle tempistiche del paziente.
Le metodologie e le risorse impiegate nel progetto DoMoMEA sono elementi utili per lo sviluppo di sistemi in contesti di teleriabilitazione.
Ruolo: DoMoMEA è un progetto Cluster Top-Down finanziato da Sardegna Ricerche con fondi POR FESR 2014/2020 – ASSE PRIORITARIO I “RICERCA SCIENTIFICA, SVILUPPO TECNOLOGICO E INNOVAZIONE”.
Responsabile scientifico : Danilo Pani, Ph.D. – Ricercatore in Bioingegneria Elettronica ed Informatica, danilo.pani@diee.unica.it
ALOHA – Apprendimento approfondito, adattivo e sicuro su architetture eterogenee
Progetto Europeo (Horizon 2020)
Sito web: http://www.aloha-h2020.eu/
ALOHA è l’acronimo inglese per Software framework for runtime – Adaptive and secure deep Learning On Heterogeneous Architectures. Il progetto di ricerca ha come obiettivo principale quello di semplificare l’implementazione di algoritmi di Deep Learning (intelligenza artificiale) su diverse piattaforme di calcolo a bassa energia.
Le principali implicazioni pratiche di ALOHA riguardano videosorveglianza, smart industry e bioimaging.
Nell’ambito della sorveglianza di strutture in aree critiche (per esempio centrali energetiche), l’obiettivo è quello di ridurre i tempi necessari a rendere affidabili gli algoritmi di identificazione e tracciamento di oggetti.
Nella smart industry, ALOHA vorrebbe consentire ai progettisti di ottimizzare il riconoscimento vocale per il controllo dei macchinari, con elaborazione in tempo reale anche in condizioni di rumore e riverbero.
Infine, in ambito sanitario, dai primi risultati delle analisi di immagini ottenute con tomografia computerizzata senza contrasto, il sistema di assistenza ha riconosciuto i casi di emorragia intracranica con maggiore precisione rispetto ai medici del pronto soccorso.
Il progetto ALOHA vanta la collaborazione con 14 partner da 7 Paesi diversi e pone alla base delle analisi l’hardware (durante la fase di progettazione degli algoritmi), l’adattabilità, la sicurezza e l’estensibilità degli strumenti previsti.
Ruolo : coordinatore del progetto
Compito : coordinamento e realizzazione di acceleratori hardware per l’apprendimento approfondito
Coordinatore scientifico: Paolo Meloni, EOLAB – Università di Cagliari, paolo.meloni@diee.unica.it
CERBERO – Cross-layer modEl-fRamework per multi-oBjective dEsign di sistemi riconfigurabili in ambienti ibridi incerti
Progetto Europeo (Horizon 2020)
Sito web: http://www.cerbero-h2020.eu/
Il progetto CERBERO ha un raggio d’azione che si estende in diversi settori riguardo la realizzazione di moduli hardware e software per gli smart object, in particolare nella guida assistita, nel monitoraggio degli oceani e nell’esplorazione spaziale.
Smart travelling
Nel Caso d’uso dello smart travelling di Veicoli Elettrici, l’obiettivo è testare e validare l’interfaccia di supporto del conducente sviluppata dal team di CERBERO, interagendo con il Sistema di guida virtuale sviluppato al Centro Ricerche Fiat (CRF). Quest’ultimo, quindi, verrà arricchito di funzionalità quali il monitoraggio del comportamento del conducente, testando e validando una nuova interfaccia di supporto.
L’interfaccia di supporto CERBERO integra la simulazione delle condizioni della strada, dello stato della batteria correlato all’utilizzo e allo svolgimento del percorso in relazione alle postazioni di ricarica.
In questo modo si renderebbe possibile l’interazione uomo-macchina, arricchita dall’assistenza che un veicolo può fornire al conducente, per esempio assicurando che la batteria abbia una carica sufficiente a poter completare il percorso.
Sistemi autoriparanti per l’esplorazione spaziale
L’Obiettivo principale, in questo caso d’uso, è dotare i sistemi per l’esplorazione spaziale di Funzionalità di auto-monitoraggio e auto-Riparazione. Questo è reso possibile grazie a processi di elaborazione integrati. In tal modo il progetto si pone l’obiettivo di riparare i guasti dovuti alle radiazioni o alle condizioni ambientali e ai tempi di fermo macchina.
Robot per il monitoraggio degli oceani in superficie e nei fondali
Il caso d’uso Ocean Monitoring prevede la realizzazione di un’apparecchiatura con sensori in grado di produrre immagini e video ad alta risoluzione durante le immersioni. Si tratta di “bulbi oculari marini” mediante i quali è possibile ottenere materiale fotografico e video in diretta, connettendosi tramite wi-fi ad uno smartphone o ad un PC. I robot marini sono telecomandati entro il raggio d’azione wireless ma sono pensati anche per l’autogestione della navigazione.
Saranno utili ai biologi marini per studiare la fauna ittica in luoghi in cui l’immersione risulta pericolosa ma anche per il monitoraggio delle condizioni ambientali dei fondali e delle superfici degli oceani.
Al progetto CERBERO partecipano 11 enti di ricerca pubblicati da 7 Paesi UE ed extraeuropei.
Ruolo : partner del progetto
Attività : fornire riconfigurazione hardware e prototipazione rapida
Coordinatore scientifico: Francesca Palumbo, PhD, IDEA Lab – Università di Sassari, fpalumbo@uniss.it
Sito web: https://www.abinsula.com/en/progettoricerca/8
Il progetto è finalizzato alla creazione di una rete integrata di dispositivi di tipo embedded, comunicanti in maniera autonoma, secondo il paradigma IoT, da utilizzare per il monitoraggio e la tracciabilità di processi medicali in ambito ospedaliero o healthcare in generale.
L’utilizzo di tecnologie di tipo IoT in questo ambito pone dei requisiti molto stringenti per l’infrastruttura. Innanzitutto risulta necessario che i dati prelevati dai vari sensori siano scambiati e memorizzati in maniera sicura. E’ inoltre necessario che l’intera piattaforma supporti una flessibilità di utilizzo che ne permetta uno sfruttamento efficiente in diverse modalità operative, legate, per esempio, alla localizzazione del dispositivo o al budget energetico a disposizione. Inoltre per facilitare la realizzazione della piattaforma è necessario che nodi eterogenei possano comunicare in modo trasparente, e che i dati collezionati siano resi disponibili per l’elaborazione su un server centralizzato, in formato standard, concorde con le regolamentazioni inerenti il dominio dei dispositivi medicali.
Per risolvere le problematiche inerenti questi aspetti, il progetto si propone di creare una piattaforma software integrata per agevolare lo sfruttamento di sistemi embedded in piattaforme IoT, che migliori le prestazioni delle reti allo stato dell’arte. L’infrastruttura da sviluppare si basa sulla estensione di un’architettura embedded allo stato dell’arte a cui il
progetto mira ad aggiungere i seguenti moduli:
– Smart connectivity module, che doterà i dispositivi embedded connessi alla piattaforma delle funzionalità necessarie per permettere sia la comunicazione tra diversi dispositivi che lo scambio di informazioni tra i dispositivi e risorse di calcolo/storage remote.
– Security module, responsabile di garantire la protezione del sistema da intrusioni e interventi malevoli. Si effettuerà preliminarmente una analisi delle possibili minacce usando ad esempio il modello STRIDE al fine di individuare quali meccanismi di prevenzione e protezione sono necessari per mitigare le conseguenze di tentativi di manomissione e intrusione.
– Adaptive runtime manager, che funzionerà da interfaccia tra le funzionalità sviluppate dagli altri moduli e i livelli sottostanti, e gestirà in maniera dinamica l’adattamento del sistema a variazioni di prestazioni dell’interfaccia di rete, a diversi livelli di security, a variazioni del numero di dispositivi connessi al sistema o a diverse politiche di gestione del power e della batteria.
Scope: Ministero dello Sviluppo Economico – PON 2014-20 – Asse I – Innovazione, Azione 1.1.3
Reference period: 2017-2020
Role: partner
Contact : Luigi Raffo, full professor, EOLAB – University of Cagliari, raffo@unica.it
NEBIAS – protesi articolari e protesiche artificiali per arti superiori e protesi articolari bi-direzionali
Progetto Europeo
Sito web: http://www.nebias-project.eu/
Il progetto NEBIAS, della durata di quattro anni, è stato avviato nel 2013 e ha reso possibile la sperimentazione di una nuova protesi dell’arto superiore. Il nostro laboratorio ha partecipato al progetto con la realizzazione della circuiteria per costruire un’interfaccia capace di rendere la protesi neuro-controllata e percepita dall’amputato come quella naturale.
Dagli studi clinici condotti su pazienti selezionati, emerge una nuova interfaccia in grado di fornire una connessione stabile e molto selettiva con il sistema nervoso. Dall’unione di diverse branche, principalmente microelettronica e scienza dei materiali, si ottiene un sistema che, a partire dai nervi con cui interagisce la protesi, rileva la volontà del paziente di condurre movimenti della mano in modo selettivo e, d’altra parte, rispondere alla sensazione percepita modulando l’intensità della forza.
L’obiettivo successivo è quello di miniaturizzare le componenti elettroniche che non renderebbero possibile l’utilizzo del dispositivo senza la supervisione del team di ricerca, trovare un sistema di alimentazione esterno congruo alla protesi e consono alle esigenze quotidiane dei pazienti; integrare il feedback tattile di percezioni sensoriali quali caldo e freddo.
Ruolo : partner di progetto
Compito : sviluppo di elettronica impiantabile per registrazione/stimolazione
Coordinatore scientifico : Massimo Barbaro, EOLAB – Università di Cagliari, barbaro@unica.it
Protesi di mano biomeccatroniche dotate di percezione tattile bioispirata, interfacce neurali bi-direzionali e controllo sensori-motorio distribuito
Sito web: http://handbot.unicampus.it/
Obiettivo del progetto HandBot è il ripristino del controllo bi-direzionale di una protesi di mano attraverso l’utilizzo di interfacce neurali invasive che hanno il duplice compito di: trasmettere il segnale neurale dal soggetto amputato ad un sistema di registrazione che lo convertirà in comando motorio per la protesi; stimolare il Sistema Nervoso Periferico (SNP) con impulsi elettrici proporzionali alle informazioni tattili acquisite dal sistema di sensori integrato nella mano protesica.
La protesi è stata interfacciata al Sistema Nervoso Periferico (SNP) attraverso elettrodi neurali impiantabili, di ultima generazione, per la stimolazione. Il sistema HandBot consentirà quindi il controllo diretto e naturale della protesi da parte dell’utente e consentirà al soggetto di percepire sensazioni tattili di vario genere. In questo modo sarà anche possibile migliorare l’accettabilità della protesi da parte dell’utente ampliando lo spettro delle operazioni consentite.
Per il raggiungimento dell’obiettivo, sono stati realizzati studi neurofisiologici sul ruolo della percezione tattile nel controllo sensori-motorio. I risultati degli esperimenti condotti su animali e sull’uomo hanno permesso di capire come la stimolazione tattile sia percepita e processata dal cervello.
Al fine di verificare che il sistema sensoriale fosse in grado di imitare le capacità di percezione tattile dell’uomo, è stata realizzata una piattaforma di test in grado di applicare uno stimolo ripetibile applicata al polpastrello del dito artificiale, monitorando l’attività corticale tramite EEG. I risultati hanno confermato che i sensori tattili biomimetici sviluppati sono in grado di discriminare proprietà fini delle superfici e che la codifica degli stimoli permette una corretta discriminazione tattile sia in soggetti sani sia in soggetti amputati.
Durante il progetto è stato progettato e sviluppato un dito bio-ispirato da integrare nella mano protesica. Elevate performance per la classificazione degli stimoli tattili attraverso l’intelligenza artificiale sono state ottenute facendo in modo che: la struttura cinematica e la forma delle dita replicassero le ossa ed i muscoli delle dita umane; le proprietà di deformazione della pelle del dito umano fossero riprodotte attraverso materiali artificiali realizzati ad hoc; le strategie di codifica neurale dell’informazione tattile da parte dei meccanorecettori umani fossero riprodotte attraverso modelli neuronali in silicone.
Al fine di comprendere gli aspetti legati alla biomeccanica ed al controllo motorio della presa sono state eseguite diverse acquisizioni dei movimenti dell’arto superiore per simulare non solo il comportamento dell’arto umano ma anche di alcuni mani robotiche e protesiche, in modo da poter essere utilizzata per sviluppare e testare il controllo dell’arto protesico.
Al fine di validare ed ottimizzare gli algoritmi di controllo sviluppati in base agli studi effettuati sull’uomo, è stata utilizzata una piattaforma robotica braccio-mano. Gli esperimenti effettuati su questa piattaforma robotica hanno fornito una chiara evidenza dei vantaggi derivanti dal sistema HandBot per il controllo di una ampia varietà di compiti di presa e manipolazione, ivi comprese situazioni critiche, come lo scivolamento di un oggetto durante la presa, o molto complesse, come la manipolazione fine basata sulle prese digitali necessarie, ad esempio, a svitare il tappo di una bottiglia.
Ruolo: partner
Ambito: PROGRAMMI DI RICERCA SCIENTIFICA DI RILEVANTE INTERESSE NAZIONALE
Periodo di riferimento: 2010-2011
Referente per EOLAB: prof. Massimo Barbaro, professore associato, Università degli Studi di Cagliari, barbaro@unica.it
NInFEA – Ideazione e sviluppo di algoritmi avanzati per l’estrazione in tempo reale dell’elettrocardiogramma fetale da misure non invasive di biopotenziali
L’obiettivo generale del progetto NInFEA rientra nell’ambito dell’ingegneria biomedica, ossia mira all’identificazione di una soluzione ingegneristica (in questo caso elettronica e dell’informazione) ad un problema di interesse biomedico (in questo caso diagnostica cardiologica prenatale).
Nonostante l’estrazione dell’ECG del feto attraverso misure non invasive di biopotenziali non fosse un argomento di ricerca nuovo, il progetto NInFEA si è inserito in un contesto in cui non esistevano soluzioni realmente efficaci né in letteratura scientifica né a livello industriale. La necessità evidenziata, da cui deriva la principale innovazione del progetto, è quella di consentire l’analisi morfologica del segnale ECG fetale, oltre che l’estrazione della frequenza cardiaca, che era già possibile ottenere.
L’obiettivo di creare un database utile alla ricerca, attraverso la rilevazione di segnali mediante in vivo mediante applicazione di elettrodi cutanei su gestanti volontarie, è stato parzialmente raggiunto. Con questo si intende che sulla base del protocollo sviluppato e della strumentazione approvata per la sperimentazione, non è stato possibile effettuare alcune operazioni sul segnale durante l’acquisizione dello stesso: queste devono essere eseguite in breve tempo a pochi secondi dall’acquisizione.
A tal fine è stato sviluppato uno strumento Matlab che permette, tramite una semplice interfaccia grafica, di gestire diverse elaborazioni (off-line) sui segnali grezzi, garantendo così una maggiore praticità nelle misure in ospedale.
Nell’ambito di NInFEA sono stati sviluppati algoritmi innovativi in grado di estrarre il debole segnale fetale dalle miscele di segnali interferenti di entità decisamente superiore rilevabili agli elettrodi (ECG, EMG, respirazione materni; interferenze elettriche e strumentali). Tali algoritmi includono funzionalità di interesse sia ingegneristico che clinico (signal enhancement, denoising, event detection, waveform delineation…).
Sono state effettuate 70 misurazioni su 16 gestanti a diverse epoche gestazionali (reclutamento su 140 gestanti, 40 hanno aderito ma solo 16 hanno concesso alla fine di eseguire la misurazione) con risultati nella maggior parte dei casi non adeguati ad un uso clinico dei segnali fetali. Pertanto, nei limiti dovuti al numero di segnali acquisiti e alla loro qualità, è stato possibile valutare – con l’ausilio di collaborazioni nazionali ed internazionali promosse dal proponente – l’efficacia delle soluzioni proposte rispetto a tecniche di indagine basate su ecocardiografia fetale adottate nella pratica clinica.
Sono stati inoltre valutati i limiti e le potenzialità di soluzioni algoritmiche e architetturali in grado di eseguire l’estrazione in tempo reale, al fine di gettare le basi per lo sviluppo in futuro di dispositivi elettromedicali basati sui principi suesposti utilizzabili in ambito clinico.
Il progetto NInFEA ha contribuito alla divulgazione scientifica a livello internazionale e a creare le potenzialità affinché una ricerca di base condotta con successo portasse ad un maggiore interesse verso la tematica con il lungimirante obiettivo di provare a sviluppare un vero dispositivo diagnostico. A questo si aggiunge anche lo sviluppo di expertise sul territorio regionale.
Sul lungo termine, da un punto di vista diagnostico, rispetto alle tecniche ecocardiografiche, le tecniche oggetto del progetto potrebbero garantire una semplice e oggettiva rilevazione elettrica non invasiva anche di tracciati lunghi. Inoltre sono più facilmente adattabili ad un contesto di telemedicina e permetterebbero uno screening più ampio da attuare anche nei confronti di soggetti senza condizioni di rischio.
Lo sviluppo di conoscenze e strumentazioni diagnostiche in tale ambito porterebbe a dei sensibili passi in avanti nella diagnostica prenatale, utili ad identificare in maniera abbastanza semplice forme aritmiche più o meno gravi al fine di consentire il trattamento in utero o la programmazione del parto, con conseguenze positive sia in termini di salute del nascituro sia in termini di effetto psicologico sui genitori.
PI: Danilo Pani, PhD, Università di Cagliari, pani@diee.unica.it
Ambito: BANDO: BORSE DI RICERCA DESTINATE A GIOVANI RICERCATORI, legge regionale n° 7 del del 7 agosto 2007
Periodo di riferimento: feb 2009 – dic 2011
Ruolo EOLAB: Proponente unico
HEREiAM – Una piattaforma interoperabile per l’autosufficienza, il social networking e la gestione delle attività quotidiane a casa
Sito web: http://www.hereiamproject.org
HEREiAM è una nuova struttura hardware/software rivolta a persone autosufficienti di età pari o superiore a 60 anni. Attraverso un nuovo sistema ICT che coniuga la semplicità d’uso della TV alle potenzialità dei servizi internet a banda larga, permette di monitorare i parametri vitali, comunicare con i propri cari e con i medici e di tenere sotto controllo l’agenda per l’assunzione di farmaci.
HEREiAM, infatti, invia dei promemoria, si collega allo smartphone di chi si occupa dello status di salute dell’anziano, fornisce informazioni su come misurare pressione e glicemia e consente anche di ordinare la spesa direttamente usando il telecomando.
La piattaforma si basa su diverse componenti hardware:
• set-top box personalizzato Android
• Smart card personale
• TV con HDMI
• telecomando personalizzato
• antenna parabolica (utile laddove non vi è connessione a banda larga)
• dispositivi esterni (glucometro, bilancia, ecc.)
Il set-top box, cuore del sistema, delle caratteristiche utili e integrative quali webcam, lettore di schede microSD, porta Ethernet, Wi-Fi e Bluetooth, e ad esso si connettono, tramite USB, le periferiche esterne. Viene collegato alla porta HDMI TV, permettendo agli utenti di accedere autonomamente al sistema inserendo la smart card, evitando procedure di compilazione di moduli. Il telecomando è l’unico dispositivo necessario ad interagire con il normale funzionamento della TV e della piattaforma.
L’obiettivo primario è quello di consentire agli anziani una migliore e più duratura autosufficienza fornendo uno strumento facile da utilizzare. Secondo le statistiche, i potenziali fruitori di questo servizio, entro il 2050, saranno il 21,1% della popolazione mondiale, a cui equivalgono circa due miliardi di persone.
Con l’aumento dell’aspettativa di vita, aumenta anche la spesa sanitaria e la necessità di una maggiore accessibilità a strumenti che consentano di monitorare il proprio status di salute. HEREiAM propone una semplificazione in ambito healthcare laddove non vi è alfabetizzazione tecnologica, spesso dovuta anche al mancato utilizzo delle infrastrutture virtuali o alla loro assenza.
Il target è stato individuato attraverso studi demografici legati anche allo stile di vita su tre Paesi: Italia, Olanda e Belgio. I vantaggi sono stati identificati anche nella grandezza dello schermo che ne consente l’utilizzo con maggiore visibilità, e nella dimensione sociale data dalla possibilità di comunicare.
Particolare risalto assume anche il problema della privacy: molti anziani, infatti, non vedono di buon grado l’utilizzo di videocamere per il monitoraggio. Nel caso di HEREiAM, vengono utilizzati dei sensori di vicinanza che possano rilevare la presenza dell’anziano in un determinato ambiente e la sua mobilità.
Ambito : Progetto cofinanziato dal Programma comune AAL (Rif. AAL-2012-5-064) e dalle autorità nazionali e programmi di R & S in Italia, Belgio, Romania e Paesi Bassi.
Ruolo : Coordinatore del progetto
Compito : sviluppo degli strumenti hardware e software operativi, analisi dei problemi a Cagliari (Italia), analisi dei risultati
Referente : Luigi Raffo, EOLAB – Università di Cagliari, raffo@unica.it
RE.MO.TO. – Recupero del Movimento e Telemonitoraggio per pazienti reumatologici con disabilità della mano
Il progetto RE.MO.TO implementa una soluzione in ambito e-health per il telemonitoraggio remoto della terapia riabilitativa nel decorso di artrite reumatoide e sclerosi sistemica.
La piattaforma si basa su ausili sensorizzati integrati all’interno del dispositivo di tele-home-care alimentato a batteria, realizzato appositamente per il progetto e tramite il quale, il paziente domiciliare può svolgere gli esercizi preconfigurati.
Il sistema fornisce anche un valido supporto di training al paziente e trasmette i dati direttamente al medico, che attraverso un’interfaccia software, può ottenere un report quantitativo e qualitativo della terapia. L’identificativo del paziente è il codice IMSI della SIM installata sul dispositivo: mediante questo parametro, il medico può risalire al paziente senza che vengano inviati dati sensibili.
RE.MO.TO consente di sviluppare soluzioni personalizzate in relazione allo status del paziente, è utilizzabile in modo sicuro sia a domicilio che in ambulatorio, sotto la supervisione del medico. La facilità di utilizzo consente di motivare il paziente nella terapia, riducendo i casi di abbandono dovuti alla mancanza di follow-up. Allo stato dell’arte non ci sono ausili riabilitativi che abbiano simili caratteristiche funzionali e non funzionali.
Il progetto risolve inoltre le difficoltà di accesso al SSN qualora le strutture ospedaliere siano difficilmente raggiungibili dal punto di vista logistico, realizzando una piattaforma che garantisce, tramite la connessione internet, la sorveglianza delle modalità di esecuzione degli esercizi.
Oltre ad aver dimostrato l’efficacia clinica di tale implementazione, RE.MO.TO offre numerose prospettive di sviluppo nell’ambito della telemedicina e degli approcci riabilitativi. Per la piattaforma hardware/software sviluppata è stata depositata una domanda di brevetto, che nella sua valorizzazione costituisce un nuovo punto di partenza per introdurre diverse tipologie di esercizi e favorire l’applicazione anche in altri contesti riabilitativi.
Bando: Progetto cluster – Progetti di ricerca fondamentale o di base, legge regionale n° 7 del del 7 agosto 2007, Annualità 2008
Periodo di riferimento: 2010- dic 2012
Responsabile per EOLAB: Luigi Raffo, EOLAB – Università di Cagliari, raffo@unica.it
PI per EOLAB: Danilo Pani, Ph.D. – Ricercatore in Bioingegneria Elettronica ed Informatica, danilo.pani@diee.unica.it
Ruolo EOLAB: Partner
AMBROSIA – Piattaforma per la biorilevazione elettronica dell’espressione della telomerasi
Sito web: http://sites.unica.it/ambrosia/
Il progetto AMBROSIA ha sviluppato una piattaforma tecnologica basata su una nuova classe di biosensori elettronici miniaturizzati in grado di misurare l’attività della telomerasi. Quest’ultima è un enzima chiave implicato nella conservazione della pluripotenzialità di diversificazione delle cellule staminali. I processi di invecchiamento cellulare determinano una notevole diminuzione della capacità differenziativa delle cellule staminali verso differenti tipi cellulari.
L’esito finale del progetto ha dimostrato come sia possibile misurare tramite un dispositivo realizzato in tecnologia organica la presenza di sequenza di DNA telomerico di differente lunghezza.
L’attivita della telomerasi è stata misurata tramite la quantificazione dell’elongazione dei telomeri (indotta proprio dalla telomerasi) attraverso lo sviluppo di un sistema misto, elettronico e fluidico. Quest’ultimo ha reso possibile convogliare sulla superficie dell’elettrodo tutti i campioni, i reagenti e le specie chimiche coinvolte nella reazione. La velocità di allungamento dei telomeri è quindi indice dell’espressione dell’enzima, in termini di quantità di carica elettrica associata ai filamenti di DNA.
I sensori utilizzati sono stati realizzati in elettronica organica, a costi molto bassi e per mezzo di opportune stampanti a getto di inchiostro, particolarmente utili per ottenere strumenti usa-e-getta, adatti nel caso di trial clinici.
In collaborazione con l’unità di ricerca DIMCM è stata realizzata una superficie ibrida composta da oro e filamenti di DNA, adatta per il sensing dell’enzima telomerase.
Il sensore permette di eseguire una trasduzione diretta del segnale basata sulla lunghezza delle catene telomeriche. Nel caso in cui, si utilizzi il dispositivo per monitorare in tempo reale l’attività dell’enzima, il sensore produce una variazione del segnale di uscita proporzionale all’allungamento delle catene telomeriche immobilizzate sull’area sensibile. La la variazione della tensione di soglia del dispositivo viene confrontata con la variazione della tensione di soglia di un set di dispositivi di controllo.
Oltre alla piattaforma di trasduzione, è stata sviluppata una metodologia per l’immobilizzazione del DNA telomerico sulla superficie attiva del biosensore, adatta alla tecnologia utilizzata. La telomerasi è infatti una molecola abbastanza grossa e, se i filamenti di DNA telomerico sono troppo compatti, il corretto funzionamento del processo di elongazione può essere inibito.
I vantaggi di questo approccio rispetto alle alternative commerciali, sono legati alla possibilità di eseguire gli esperimenti utilizzando quantità molto inferiori di reagenti (decine di μL), in maniera automatizzabile e con tempi di attesa ridotti al minimo.
L’interesse della ricerca scientifica verso la medicina rigenerativa e alla terapia cellulare è in continua crescita. Visualizzare il sistema vivente come un’entità elettromagnetica sottolinea la presenza di segnali elettrici e magnetici endogeni che sono indicativi dei livelli di organizzazione dei sistemi viventi e che sono direttamente legati alle funzioni biologiche quali lo sviluppo, la crescita e la riparazione dei tessuti.
Pertanto, da un punto di vista terapeutico, la piattaforma sviluppata nel progetto AMBROSIA è applicabile nella diagnosi di malattie degenerative causate dalla senescenza delle cellule staminali adulte. Altro importante campo applicativo è quello della diagnosi e del trattamento terapeutico di un grande numero di pazienti affetti da tumore, studiando nuovi farmaci e principi attivi in grado di aggredire le cellule tumorali inibendo l’attività della telomerasi.
Ruolo: partner
Ambito: LEGGE REGIONALE 7 AGOSTO 2007, N. 7 – PROMOZIONE DELLA RICERCA SCIENTIFICA E DELL’INNOVAZIONE TECNOLOGICA IN SARDEGNA
Periodo di riferimento: 2012-2016
Responsabile scientifico: prof. Massimo Barbaro, professore associato, Università degli Studi di Cagliari, barbaro@unica.it
ELoRA – Elaborazione Low-power Real-time di segnali neurali per Ausili protesici
Il progetto EloRA presenta come focus innovativo la decodifica in tempo reale di segnali neurali rilevati dal sistema nervoso periferico e inviati in input ad una protesi attiva di tipo robotico. L’applicazione principale esplorata durante il progetto è quella delle neuroprotesi dell’arto superiore (in particolare protesi di mano), in cui il segnale viene estratto direttamente dai nervi residui dell’amputato, attraverso elettrodi TIME (Transverse Intrafascicular Multichannel Electrode).
Analizzare in modo diretto il segnale di modulazione dell’attività motoria trasportato dal sistema nervoso periferico, consente di controllare un elevato numero di gradi di libertà in modo più naturale rispetto a soluzioni a controllo elettromiografico.
Allo stato dell’arte in partenza, la difficoltà principale era quella di coniugare l’esigenza di real time, complessità computazionale degli algoritmi e potenza delle piattaforme embedded. Per realizzare una soluzione efficiente ed efficace, EloRA ha unito competenze bioingegneristiche di elaborazione del segnale e competenze microelettroniche, sviluppando un sistema in cui ogni processing element è specializzato nell’esecuzione di un task computazionale in parallelo.
Avendo raggiunto l’obiettivo generale del progetto, EloRA ha sviluppato un approccio multidisciplinare in analisi dei segnali biomedici e realizzazione di architetture custom multicare a bassa dissipazione di potenza, ponendo le basi per l’utilizzo anche in applicazioni protesiche diverse da quella implementata.
Bando: Progetti di ricerca fondamentale o di base annualità 2012 – Legge Regionale 7 agosto 2007, n.7
Periodo di riferimento: apr 2013 – ott 2015
Ruolo EOLAB: Coordinatore
PI: Danilo Pani, Ph.D. – Ricercatore in Bioingegneria Elettronica ed Informatica, danilo.pani@diee.unica.it
FetalHeart – Algoritmi per l’estrazione non invasiva dell’elettrocardiogramma fetale
L’obiettivo fondamentale di FetalHeart è lo sviluppo di algoritmi per l’estrazione non invasiva dell’elettrocardiogramma fetale.
Si assume come punto di partenza uno scenario in cui vi sono soluzioni invasive – applicabili solo durante il travaglio – e soluzioni non invasive, che non permettono di analizzare la morfologia del segnale in quanto sono basate su tecnologia ad ultrasuoni.
Il problema principale connesso al target è quello di riuscire a fornire tecniche che consentano di effettuare uno screeneng prenatale attraverso l’ECG fetale, rivolto in particolare alle donne che presentano fattori di rischio quali cardiopatie congenite o familiarità con esse.
Il periodo gestazionale ottimale va dalla 22esima settimana in poi, in modo da consentire la registrazione di un segnale che non risenta delle piccole dimensioni del cuore del feto e permetta l’intervento tempestivo con l’eventuale somministrazione di farmaci per via placentare.
Il target può essere esteso anche in assenza di tali fattori, come strumento di detection e screeneng non invasivo e poco costoso.
Punti chiave e obiettivi si identificano
- nella raccolta di segnali ottenuti applicando elettrodi sull’addome delle gestanti in diverse epoche della gravidanza, risolvendo il problema della scarsa disponibilità di dati di validazione e supporto;
- nell’estrazione dell’elettrocardiogramma fetale in tempo reale e di qualità valida dal punto di vista clinico;
- nella valutazione della fattibilità di un sistema harware embedded ad alte prestazioni, in grado di realizzare quanto proposto.
Le soluzioni proposte dallo sviluppo di algoritmi in grado di separare il segnale ECG del feto da quello materno e dal rumore, ottimizzando il posizionamento degli elettrodi, rappresentano un passo importante verso la realizzazione di strumenti diagnostici innovativi non-invasivi per il monitoraggio fetale non intra-parto.
Tipologia: PROGETTI DI SPERIMENTAZIONE E TRASFERIMENTO TECNOLOGICO PER DISTRETTI O CLUSTER DI IMPRESE – Distretto Sardegna ICT – POR SARDEGNA
2000-2006 MISURA 3.13 – Ricerca e sviluppo tecnologico nelle imprese e
territorio.
Periodo di riferimento: dic 2008 – feb 2009
Responsabile scientifico: Luigi Raffo, EOLAB – Università di Cagliari, raffo@unica.it
PI: Danilo Pani, Ph.D. – Ricercatore in Bioingegneria Elettronica ed Informatica, danilo.pani@diee.unica.it
Ruolo: Proponente/Coordinatore
MADNESS – Metodi di previsioneAtto di progettazione di un sistema embedded eterogeneo con adattabilità e affidabilità Supporto
Sito web : http://www.madnessproject.org/about/ Scopo : progetto europeo (7 ° PQ) Abstract : L’obiettivo principale del progetto è definire metodologie innovative per la progettazione a livello di sistema, in grado di guidare i progettisti Io cerco alla composizione dell’architettura MPSoC incorporata, in base ai requisiti e alle funzionalità di un preciso campo di applicazione di destinazione. L’approccio alle nuove sfide, legato sia all’architettura che alle metodologie di progettazione, derivanti dal ridimensionamento tecnologico, dall’affidabilità del sistema e dalle esigenze computazionali sempre crescenti delle moderne.
Le metodologie proposte estendono il concetto classico di esplorazione dello spazio del design a:
- Migliorare la prevedibilità del progetto, colmando il cosiddetto “gap di implementazione”, ovvero il divario tra i quali può essere previsto durante la fase di progettazione del sistema.
- Considerare, oltre alle metriche tradizionali (come costi, prestazioni consumo energetico), la continua disponibilità del servizio , tenendo conto della resilienza degli errori.
- Supporta la gestione runtime adattiva dell’architettura , considerando, adeguando l’architettura, nuove metriche poste da nuove strategie dinamiche e supporto avanzato per problemi di comunicazione che sono stati definiti.
Il progetto è un raggio di esplorazione dello spazio di progettazione a livello di sistema. Il DSE è visto come un processo iterativo che funziona su una libreria di nuclei IP eterogenei, che rappresenta un elevato numero di gradi di libertà, tipico dei componenti di forza industriale.
Al fine di migliorare la prevedibilità del progetto, il progetto introduttivo uno strato specifico per un’emulazione e precisione, da sfruttare per la valutazione architettonica all’interno del processo DSE. In dettaglio, Impegno delle variabili relative a un’implementazione fisica prospettica dell’architettura (ad esempio capacità di cablaggio e ritardo, planificazione 2D). Questo è il modo migliore per eseguire il processo di produzione su hardware.La valutazione del consumo energetico è stimata in modo “sensibile alla tecnologia”.
Ruolo : coordinatore del progetto
Compito : sviluppo della piattaforma basato su FPGA per l’emulazione rapida.
RPCT – Strumento riconfigurabile per la piattaforma di composizione
RPCT – Reconfigurable Platform Composer Tool: Framework di sviluppo e ottimizzazione di piattaforme hardware riconfigurabili per applicazioni di Digital Media Technologies
Sito web: http://sites.unica.it/rpct/
RPCT, Reconfigurable Platform Composer Tool, è un framework automatico, basato su quello RVC, per la progettazione e l’ottimizzazione di piattaforme HW eterogenee, riconfigurabili e low-power. L’ultima caratteristica è di fondamentale importanza per il settore delle piattaforme mobili, sempre più orientate all’intrattenimento piuttosto che alla semplice comunicazione, prospettando scenari non contemplati dall’idea originale dell’RVC.
Le tecnologie digitali applicate all’ambito multimediale o Digital Media Technologies (DMT) rappresentano ad oggi uno degli ambiti di ricerca più importanti del settore ICT. Esse hanno condotto allo sviluppo di sistemi complessi di creazione e fruizione di contenuti audio/video/immagine che pervadono il mercato dell’elettronica di consumo. La Sardegna è stata pioniera di alcune rivoluzioni collegate a questo ambito, quali la televisione digitale terrestre (DVB-T), in grado di coniugare l’interattività alla visione televisiva. Per continuare ad avere un ruolo di rilievo in ambito ICT e DMT è però necessario continuare a porsi di fronte a sfide importanti, come lo sviluppo delle piattaforme hardware (HW) di supporto alle DMT in ambito consumer.
Questo significa adattare la complessità e l’eterogeneità delle applicazioni multimediali alle piattaforme hardware su cui vengono installate. Il disallineamento delle prestazioni hardware e software, conduce infatti all’inefficienza delle risorse.
L’adozione di un formalismo ed un linguaggio comuni, da cui si possano opportunamente dedurre sia specifiche HW che software (SW) (es. parallellismo, concorrenza, etc.), consentirebbe agli sviluppatori SW di modellare le performance delle applicazioni in funzione del HW, molto prima che esso sia fisicamente disponibile, attraverso una stima anzitempo dei costi/benefici delle diverse possibili piattaforme.
Allo stesso tempo, gli architetti HW potrebbero definire l’architettura ottimale rispetto alle specifiche del SW. MPEG ha creato una serie di standard per la rappresentazione codificata di immagini in movimento, la loro compressione, trasmissione su reti digitali e archiviazione su media quali CD e DVD, utilizzando il paradigma dell’interoperabilità, riusabilità e flessibilità. In questa direzione, l’MPEG (Moving Pictures Experts Group) Reconfigurable Video Coding (RVC) framework nasce per fornire il formalismo da adottare nello sviluppo di codec (sofware per codificare e decodificare digitalmente il segnale analogico).
Cogliere nuove tendenze adattandole alle proprie esigenze è strategico nel design di sistemi complessi. RPCT, utilizzando il formalismo degli standard MPEG, relativo al Reconfigurable Video Coding (RVC), si propone di rappresentare le applicazioni in termini di reti di unità funzionali descritte attraverso modelli di alto livello di tipo dataflow, basato su attori, rappresentanti diverse unità funzionali (FU), con il fine di colmare il gap che tradizionalmente sussiste, a livello di progettazione, fra HW e software (SW). In tal modo è possibile accelerare lo sviluppo sia HW che SW dei codec.
Il framework RVC, prima di RPCT, veniva utilizzato solo per determinare le specifiche di un singolo codec alla volta, mentre, con RPCT si generano automaticamente sistemi multi-applicazione. RPCT è anche power- e area-aware ottimizzando le risorse integrate, condividendo quelle comuni e inattivando quelle non in uso.
Il progetto RPCT si è inserito nell’ambito, proprio nel momento in cui MPEG promuoveva l’ampliamento del framework RVC, proponendo una nuova applicazione in campo mobile promuovendo la Sardegna come territorio di innovazione.
Coordinatore scientifico: Luigi Raffo, professore ordinario, Università di Cagliari, raffo@unica.it
Scopo : Progetto finanziato dal governo regionale della Sardegna
Ruolo: coordinatore del progetto
Compito : sviluppo della piattaforma riconfigurabile
Sito web: http://fitoptivis.eu/
Sito web: http://www.aloha-h2020.eu/
Il progetto RE.MO.TO implementa una soluzione in ambito e-health per il telemonitoraggio remoto della terapia riabilitativa nel decorso di artrite reumatoide e sclerosi sistemica.
