Con università e progetti europei per un laboratorio vulcanico

Che cos'è

Obiettivo del progetto BIG Data and Advanced Analytics for Secure Mobile Commerce (BIG-ASC) è la creazione di una piattaforma Big Data che sappia rispondere a requisiti stringenti delle piattaforme di Mobile Commerce, quali la:

• Scalabilità: è la capacità di dimensionare l’infrastruttura sottostante in un grande numero di nodi per processare gli enormi flussi d informazione.
• Autonomia: il comportamento automatico è critico dato che questi sistemi non possono fare affidamento alla supervisione umana a causa dei vincoli operativi. Il processamento continuo di queste grandi moli di dati non può essere verificato da agenti umani.
• Performance: gli approcci correnti al processamento dei flussi informativi spesso accusano grossi overhead di gestione che non sono adeguati alla verifica in tempo reale di eventuali frodi durante l’utilizzo degli strumenti di pagamento mobile.

Attraverso l’analisi continua ed in tempo reale dei dati d’utilizzo, la piattaforma che il soggetto proponente intende realizzare intende risolvere tutte queste problematiche, in modo da rilevare, se non prevenire, eventuali errori di sistema o frodi informatiche (attacchi hacker, phishing, sostituzione d’identità, ecc). Tutto questo permetterà, agli utenti del sistema, di avere la percezione di un processo di vendita efficace, efficiente ed affidabile. Al gestore dei servizi, di allargare il bacino di utenza e, conseguentemente, il proprio business.

Che cos'è

Lo scenario e le principali politiche di riferimento nazionali ed internazionali evidenziano che le “grand challenges” in materia di eHealth convergono su quattro tematiche tecnologiche principali: l’interoperabilità, necessaria per far comunicare l’esistente e per interconnettere strutture e dati garantendo sicurezza, privacy e confidenzialità; tecnologie per il telemonitoraggio e la telemedicina; tecnologie della conoscenza a supporto dei processi sanitari di diagnosi, terapia e riabilitazione per la razionalizzazione ed il controllo della spesa sanitaria; tecnologie per la medicina predittiva, finalizzate alla diagnostica precoce su base genetica.

Il Laboratorio pubblico-privato eHealthNet, nato dall’aggregazione di Enti di Ricerca, Università, PMI e Grandi Aziende per la realizzazione del progetto di ricerca industriale eHealthNet: Ecosistema software per la Sanità Elettronica (PON03PE_00128_1), affronta queste sfide tecnologiche in un piano di interventi declinato su quattro aree tematiche:

• Tecnologie per l’eHealth interoperabile

  in cui il Laboratorio investe nello sviluppo di piattaforme tecnologiche e di strumenti e servizi per il collegamento in rete degli attori a vario titolo coinvolti nei processi socio-sanitari.

• Tecnologie per l’eHealth pervasiva

  in cui sono investigate le soluzioni tecnologiche di supporto ai processi diagnostici ed organizzativi per il miglioramento della qualità della cura e le soluzioni avanzate di telemedicina volte a favorire il decentramento della stessa.

• Tecnologie per l’eHealth sostenibile

  in cui sono investigate soluzioni di workflow management innovative per la razionalizzazione dei percorsi di cura, modelli innovativi di social networking per incrementare la consapevolezza (empowerment) dei pazienti, e sistemi di supporto alle decisioni per la mitigazione del rischio ed il miglioramento dei servizi di cura

• Tecnologie per l’eHealth preventiva

  in cui sono investigate soluzioni per l’integrazione semantica dei dati presenti su biobanche eterogenee e distribuite, per l’individuazione di marcatori genetici predittivi di patologie tumorali e per la correlazione di dati genomici con informazioni socio-sanitarie.

Nel loro insieme, tali interventi sono volti a concepire, impostare e costruire una “piattaforma abilitante” di servizi per l’eHealth, che consenta un passaggio da un approccio verticale, in cui gli attori coinvolti nel processo di cura del cittadino sono concentrati sui propri processi interni ed interagiscono scarsamente tra loro, ad un approccio orizzontale, una rete della sanità grazie alla quale è possibile riconnettere tutti gli attori coinvolti nel processo, abilitando lo scambio di informazioni.

Un progetto finanziato da

Che cos'è

LeanBigData mira a costruire una piattaforma integrata di big data ultra-scalabile e ultra-efficiente che affronti importanti questioni aperte nell'analisi dei big data. Le attuali infrastrutture di big data scalano a grandi quantità di dati e dimensioni del sistema, tuttavia, in modo molto inefficiente, consumando risorse sproporzionatamente alte per ogni dato elaborato. Inoltre, la mancanza di tecnologie integrate di gestione dei big data per elaborare eventi in streaming e diversi carichi di lavoro su dati immagazzinati comporta la complessità di integrare diversi sistemi di big data e l'overhead di copiare i dati tra i sistemi. Inoltre, i cicli di analisi dei dati per raffinare le query e identificare i fatti di interesse richiedono ore, giorni o settimane, mentre i processi aziendali richiedono oggi cicli più brevi. LeanBigData affronterà questi problemi:

• Fornendo sistemi di gestione dei grandi dati ultra-scalabili: NoSQL key-value data store, un sistema CEP distribuito e un motore di query SQL distribuito.


• Fornire una piattaforma integrata di big data per evitare le inefficienze e i ritardi introdotti dagli attuali approcci di integrazione basati su ETL di tecnologie disparate.


• Sostenere una soluzione di big data analytics end-to-end eliminando le principali fonti di ritardi nei cicli di analisi dei dati.

Che cos'è

BDA4PHR è una piattaforma software open source, scalabile, estendibile e manutenibile, che offre servizi di repository e di Big Data Analytics dedicati ad informazioni di tipo medico-sanitario, pensati per il benessere dei cittadini e per incrementare la consapevolezza riguardo il proprio stile di vita.

Gli obiettivi del progetto

La scarsa disponibilità di strumenti atti a contenere e organizzare le informazioni di natura medico-sanitaria dei soggetti assistiti, unita al mancato sfruttamento delle potenzialità dei Big Data, pone le basi per la creazione di una nuova piattaforma che offra le funzionalità di repository intelligente.

Il progetto ha lo scopo di definire e realizzare una piattaforma innovativa e avanzata nei campi salute e benessere per la fornitura di servizi di Big Data Analytics, associati a meccanismi di raccolta dei dati sanitari su una piattaforma di Cloud computing. L’obiettivo è creare un repository sicuro, distribuito e affidabile per la gestione, la condivisione e l’analisi di dati eterogenei, al fine di generare report avanzati.

I Risultati di Synclab

Architettura della piattaforma e modello dati
Definizione di una piattaforma innovativa e all’avanguardia rispetto allo stato dell’arte scientifico e tecnologico, atta a fornire ai cittadini un repository intelligente attraverso sistemi di Cloud computing, specializzati per lo storage e l’elaborazione di dati sanitari e clinici.

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Sviluppo di un portale web e di interfacce per l’acquisizione dati
Lo scopo dell’attività è stato di definire e coordinare tutte le attività atte allo sviluppo sperimentale e l’implementazione di un portale web che sia il punto di accesso a tutti i servizi che realizzati nell’ambito del progetto

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Il progetto BDA4PHR è stato realizzato grazie al contributo UE tramite il finanziamento del fondo PON “Imprese e Competitività” 2014-2020 - Agenda Digitale

• investimento complessivo ammesso Euro 1.565.000,00
• sostegno finanziario complessivo riconosciuto dall'UE Euro 759.191,80.

Che cos'è

SecureCloud è un ecosistema di servizi cloud caratterizzato da garanzie di sicurezza superiori, che forniscono protezione dagli attacchi di utenti privilegiati (ad esempio il provider cloud o l'amministratore di sistema) e software (ad esempio l'hypervisor).

La protezione si basa sulle nuove estensioni di sicurezza introdotte recentemente nelle CPU disponibili commercialmente.

L'attuale implementazione è basata su Intel SGX, ma il supporto per piattaforme aggiuntive potrebbe essere disponibile in futuro.

SecureCloud è personalizzabile poiché consente agli sviluppatori di creare un ambiente di elaborazione basato su cloud a sua volta basato su contenitori abilitati per SGX, che soddisfano le loro preferenze personali.

SecureCloud è modulare, perché consente agli sviluppatori di scegliere e utilizzare solo le funzionalità di cui hanno bisogno / desiderano.

SecureCloud è flessibile, poiché è in grado di soddisfare un'ampia gamma di requisiti specifici dei clienti, tra cui elaborazione di big data, comunicazione intra-cloud sicura, pianificazione precisa dei microservizi e archiviazione affidabile dei dati.

SecureCloud è interoperabile, in quanto le sue strutture possono essere perfettamente integrate con le migliori offerte della comunità Open Source.

Che cos'è

Obiettivo del progetto: sviluppare conoscenza ed applicazioni basate sulle tecnologie della conoscenza, individuando come primo ambito applicativo quello della tutela della salute delle persone in mare, siano essi lavoratori marittimi occupati a bordo di navi commerciali, da pesca e da diporto, passeggeri di traghetti e navi da crociera, yachtsmen e ospiti su imbarcazioni da diporto di ogni stazza, e in generale qualunque persona che per ragioni professionali o di turismo si trovi a bordo di una imbarcazione in navigazione. L’idea portante è quella di mettere a sistema un insieme di competenze, metodologie e tecnologie (nuove e/o esistenti) dei settori dell’ ICT e della Salute funzionali, tra l’altro, alla costituzione di un primo nucleo di un sistema di tecnologie della conoscenza per il Mare a livello nazionale.

Che cos'è

La piattaforma EHE intende consentire la realizzazione di applicazioni, verticali nello specifico dominio dell’E-Health, che possono essere fruite dalle aziende che vogliono monitorare i parametri vitali e di stato di salute dei propri dipendenti per mezzo di smartphone e sensori wearable.

Le imprese target della piattaforma potranno monitorare lo stato di salute dei propri dipendenti in “near-real-time” ad esempio in termini di:

• battito cardiaco
• temperatura
• livello di saturazione dell’ossigeno nel sangue
• eventuali stati di alterazione (stato di ebrezza, stato di assunzione di droghe, etc.)

La piattaforma EHE intende quindi realizzare in contesto enterprise un monitoraggio costante di parametri sanitari e consentendo in tal modo, ad esempio, di:

• Allertare automaticamente il personale preposto in caso di incidente sul lavoro senza dover attendere ulteriori comunicazioni dal campo. Un intervento tempestivo può ridurre i danni e salvare vite umane. Ad esempio una violenta decelerazione di un operaio su un muletto potrebbe essere indizio di un scontro.
• Allertare automaticamente il personale preposto in caso di malore, dovuto a patologie vascolari o ad un innalzamento improvviso della temperatura corporea. In questo caso non solo sarebbe possibile intervenire tempestivamente come per il caso precedente, ma eventualmente evitare ulteriori danni a persone e cose (ad esempio bloccando da remoto il muletto guidato dall’operaio che ha avuto il malore).
• Prevedere, in determinate condizioni, l’insorgere di malesseri dovuti, per esempio ad un battuto cardiaco irregolare o ad un’eccessiva saturazione del sangue per sforzi eccessivi.
• Fornire utili statistiche per distribuire i carichi lavorativi in base alle condizioni di salute di ciascuno in maniera dinamica, efficiente e proattiva.

Che cos'è

La grande diffusione dei social media ed il loro ruolo nelle società contemporanee, rappresentano una delle novità più interessanti di questi ultimi anni, tanto da aver catturato l’interesse di ricercatori, giornalisti, imprese, movimenti e governi.
Due miliardi e mezzo di utenti internet, oltre un miliardo di account Facebook, 550 milioni di profili Twitter. Che parlano, discutono, si confrontano sui temi più svariati.
Un flusso in continuo divenire di informazioni che dà sostanza ogni giorno al mondo dei Big Data.
Da più parti si è incominciato a discutere delle modalità attraverso cui utilizzare al meglio questo mare magnum di informazioni. Perché i dati presenti in rete, se opportunamente raccolti e analizzati, permettono non solo di capire e spiegare molti fenomeni sociali complessi, ma anche, e persino, di prevederli.
La previsione, sia quella fatta in tempo reale che quella relativa ad eventi futuri, è in effetti una delle frontiere più seducenti del mondo social.
L’analisi dei big data, oltre a permettere di avere campioni molto vasti, fornisce uno strumento più vicino alla realtà rispetto ai tradizionali strumenti analisi statistiche badati sui focus group (es. sondaggi telefonici e analisi di mercato classiche). È ormai risaputo che quando un utente risponde a un questionario telefonico, soprattutto se le domande riguardano l'orientamento di voto, quasi mai risponde sinceramente.
Una delle tante fonti di codeste informazioni sono i blog, dove il proprietario del blog commenta un determinato argomento o parla per esperienza personale stimolando i lettori a partecipare anch’essi alla discussione o scambio di propri pareri. Un’altra fonte son i forum dove, diversamente dai blog, ogni persona può discutere qualsiasi argomento o chiedere un parere/consiglio di altre persone.
L’analisi dei big data offre diverse possibilità pratiche: per esempio, si potrebbero ricercare le parole chiave più presente nelle recensioni negative di un prodotto, prima di acquistarlo o per migliorare la strategie di vendita; oppure si potrebbe si potrebbe avere automaticamente una valutazione sintetica di delle opinioni di un autore di blog o di commenti.
Il grosso vantaggio è che le opinioni possono venire estratte in tempo reale, consentendo in questo modo alle aziende di avere un tempo di reazione più rapido ai cambiamenti del mercato e alle statistiche dettagliate per poter supervisionare l’evoluzione di esso nel tempo.
Inoltre, a più larga scala, si potrebbero ipotizzare motori di ricerca per recensioni, che trovino, classifichino e presentino contenuti testuale presenti sul web che diano pareri (eventualmente positivi o negativi) su di un certo oggetto cercato.
Con il progetto, si intende realizzare una piattaforma integrata che “ascolta quello che gli utenti pensano ed è in grado di rielaborare queste informazioni”.

La crescente urbanizzazione, l'incremento delle emissioni di CO2 e la congestione del traffico rappresentano sfide significative per le città moderne. La necessità di soluzioni di mobilità sostenibile e integrata diventa quindi cruciale. Un progetto innovativo di mobilità integrata potrebbe rappresentare una futura estensione del mercato per gli operatori pubblici e privati del Trasporto Pubblico Locale (TPL), migliorando l'efficienza, l'accessibilità e la sostenibilità del trasporto urbano.

I macro-obiettivi del progetto

• Sviluppare un prototipo di una soluzione DRT in grado di acquisire, monitorare, utilizzare e correlare tra loro tutti i dati e le informazioni generate dai dispositivi mobili dei Cittadini e dai sistemi dei Gestori del servizio di Trasporto e dai sensori e dai dispositivi installati sui veicoli che erogano il servizio di transito, distribuiti ed attivi sul territorio;
• Generare valore aggiunto:
  • per i Cittadini, che attraverso i propri smartphone personali potranno consultare, prenotare e fruire di servizi che consentano loro di transitare sul territorio in maniera più intelligente perché più efficiente, sicura ed economica;
  • per i Gestori dei servizi di trasporto, pubblico o anche privato, che possono beneficiare di: una maggiore visibilità dei servizi che offrono da parte dei Cittadini; servizi e strumenti intelligenti a supporto della loro operatività giornaliera ad esempio in termini di:
    • strumenti di supporto alle decisioni (DSS), ad esempio per erogare servizi di trasporto che siano ottimizzati per una maggiore riduzione dei consumi e, quindi, dell’inquinamento ambientale;
    • strumenti di monitoraggio ed analisi in tempo reale (analytics) dei dati ad esempio provenienti dai sensori IoT installati sui veicoli della propria flotta operativi e variamente distribuiti sul territorio
    • visibilità di tutte le informazioni necessarie per aumentare il livello di sicurezza ed efficienza durante l’espletamento delle loro principali attività.

Il progetto vuole essere quindi una risposta concreta all'esigenza delle Smart City di Trasporto e Mobilità che evolvano in direzione di smart mobility ed e-mobility attraverso la definizione e la realizzazione di una soluzione DRT per la creazione di valore aggiunto/nuova conoscenza ed una più efficiente interazione tra Cittadini e Gestori.

Una Soluzione dedicata ai Cittadini che consente di transitare sul territorio in maniera efficiente, sicura ed economica sia attraverso servizi di Trasporto Pubblico Locale (TPL) che servizi di trasporto erogati da gestori privati ed a supporto dell’operatività giornaliera dei Gestori di trasporti, privati oppure anche pubblici mettendo a disposizione le informazioni necessarie per aumentare il livello di sicurezza ed efficienza durante l’espletamento delle loro principali attività e gli strumenti di supporto alle decisioni (DSS) e di analisi dei dati (analytics) per erogare servizi ottimizzati per una maggiore riduzione dei consumi, del traffico veicolare, etc.

SIMS mira, pertanto, a configurarsi come un nuovo prodotto/servizio aziendale, che potrà portare al consolidamento della propria posizione nel settore dei trasporti e allo sviluppo della nuova BU con un allargamento verso nuovi mercati, con particolare riferimento al settore pubblico.