21/09/2018
Il KDDLab (Knowledge Discovery and Data Mining Laboratory) del Cnr –Isti applica le proprie competenze nell’ambito del Big Mobility Data Analysis
Track&Know è un progetto finanziato dal programma europeo Horizon 2020 per la ricerca e l’innovazione. Il consorzio, formato da 14 partner provenienti da 9 paesi, include ricercatori di alto profilo e vari rappresentanti dell’industria, e ha dato inizio al progetto con grande slancio a gennaio 2018. Gli obiettivi dei 3 anni di progetto sono la ricerca, lo sviluppo e l’esplorazione di un nuovo framework software per migliorare l’efficienza delle applicazioni di Big Data nei settori del trasporto, della mobilità, delle assicurazioni auto e della salute. Inoltre, il progetto svilupperà delle toolbox di facile utilizzo che, dopo una fase di validazione svolta su applicazioni pilota reali, saranno pronte per l’utilizzo nei mercati sopra indicate. Il KDDLab è uno dei partner di ricerca, coordina le attività relative alla Big Data Analysis di dati di mobilità e partecipa attivamente allo sviluppo delle applicazioni pilota del progetto.
Cosa sono i Big Data?
Parliamo di Big Data quando si elaborano e prendono decisioni utilizzando grandi quantità di dati variegate che crescono in modo continuo nel tempo. Note come le “3 V” dei Big Data, le caratteristiche di Volume, Varietà e Velocità rendono questi dati non trattabili con database e sistemi di processamento tradizionali. Settori come la salute ed i trasporti possono beneficiare dell’elaborazione dei Big Data applicando approcci “data-driven” per identificare trend che possono ridurre costi, abbassare l’impatto ambientale di vari servizi e migliorare la soddisfazione dei client. Attraverso i dati di posizionamento raccolti da vari dispositivi (auto, black-box, sistemi di monitoraggio medico) accoppiati con altre fonti di dati pubbliche e private (informazioni socio-demografiche, sensori ambientali, dati meteo, ecc.) è possibile ottimizzare svariati tipi di sistema e processo.
In quale modoTrack&Know farà la differenza? La prospettiva del consorzio
Dr. Ibad Kureshi, Inlecom Systems (coordinatore di progetto): “Track&Know svilupperà nuovi approcci e tecnologie per ecosistemi basati su Big Data. Pensiamo ad applicazioni come servizi intelligenti per la mobilità; tecnologie per veicoli autonomi, connessi e condivisi; salute; manutenzione predittiva, finanza ed assicurazioni… Svilupperemo toolbox di facile utilizzo per servizi integrati ed intelligenti con capacità di sicurezza predittiva, ad esempio per evitare collisioni, la risposta ottimizzata ad emergenze e/o la gestione di incidenti, mitigare il deterioramente delle abilità di guida, servizi assicurativi adattivi... Il nostro obiettivo è di rimodellare il modo in cui le tecniche di visualizzazione rendono i dati accessibili in modalità comprensibili agli esseri umani.”
Ricercatori di alto profilo provenienti da diversi settori applicano le loro competenze sui Big Data
Track&Know mette insieme partner interdisciplinari provenienti da vari ambiti, dai trasporti alle assicurazioni, l’industria della salute, l’accademia e la ricerca, assieme ad utenti e fornitori di dati, focalizzati su sfide reali e definite dagli utenti finali. Il team di ricerca ha comprovate capacità di svolgere ricerca di alta qualità, combinando le loro competenze per produrre risultati rilevanti e significativa sfruttabilità potenziale per il mercato. Prof. dr. Yannis Theodoridis, UPRC (University of Piraeus Research Centre): “Affrontiamo i problemi aperti che emergono dal trasporto automobilistico nelle moderne aree metropolitane, e aumentiamo la consapevolezza contestuale nella mobilità urbana fornendo informazione intelligente e analisi predittive a gruppi di interesse, stakeholder e city manager.”
Per informazioni:
Mirco Nanni
Knowledge Discovery and Data Mining Laboratory, Cnr-Isti
mirco.nanni@isti.cnr.it
Vedi anche: