La cosiddetta Space Economy rappresenta una delle direzioni più promettenti di evoluzione dell’economia mondiale nei prossimi anni. Negli ultimi anni si è passati da un uso prevalentemente governativo dello spazio a un uso privato e commerciale: turismo spaziale, mega-costellazioni per servizi a banda larga, costellazioni Low Earth Orbit (LEO) per servizi Internet of Things (IoT) o per migliorare i servizi di navigazione. Gli operatori terrestri hanno finalmente riconosciuto l’importanza del ruolo dei satelliti nella futura sesta generazione di reti di comunicazione (6G) e l’integrazione con le reti terrestri e non-terrestri, compresi i satelliti, rientra nella standardizzazione 3GPP. Tuttavia, i satelliti costituiranno una parte fondamentale non solo della futura infrastruttura delle telecomunicazioni, ma di un’infrastruttura globale in grado di fornire servizi integrati di comunicazione/navigazione e rilevamento. La presentazione metterà in evidenza le fasi principali di questa evoluzione, delineando anche i problemi aperti, e concentrandosi sulla sfida della sostenibilità spaziale a lungo termine. Infatti, tale evoluzione è avvenuta finora in modo incontrollato e non regolamentato. Al giorno d’oggi lo spazio è estremamente congestionato e presto non sarà più un luogo sicuro in cui fornire servizi commerciali o governativi. Il problema dell’uso sostenibile dello spazio e della sua protezione è diventata perciò molto urgente.

L’Internet delle Cose (Internet of Things) rappresenta una delle rivoluzioni di interconnessione nelle reti di telecomunicazioni. Si tratta di una rete interconnessa di dispositivi fisici dotati di sensori, software e altre tecnologie integrate, che consentono loro di raccogliere e scambiare dati attraverso Internet. Questi dispositivi possono essere vari: dai semplici sensori ambientali agli elettrodomestici intelligenti e agli impianti industriali automatizzati o ai veicoli interconnesi. Le sue applicazioni sono diverse e spaziano in molteplici settori, inclusi l’agricoltura, la sanità, l’automotive, l’energia, il trasporto e le Smart Cities.
Nel seminario si discuterà di questa tecnologia e delle nuove soluzioni che emergono, grazie all’uso delle reti LPWAN (Low-Power Wide-Area Network) che offrono una connettività efficiente e a basso consumo energetico, ideale per dispositivi IoT distribuiti su vasta scala. Queste reti forniscono un’infrastruttura robusta per l’interconnessione di dispositivi intelligenti in una Smart City, consentendo la raccolta e l’analisi di dati cruciali per migliorare l’efficienza operativa e la qualità della vita.
Le Smart Cities stanno sfruttando appieno le potenzialità dell’IoT per affrontare sfide urbane complesse. Ad esempio, sistemi di monitoraggio ambientale basati su sensori IoT consentono una valutazione in tempo reale della qualità dell’aria e della gestione dei rifiuti, permettendo interventi tempestivi per migliorare la sostenibilità ambientale. Inoltre, l’IoT è alla base di soluzioni innovative per la mobilità urbana, come la gestione del traffico intelligente e il parcheggio automatizzato, riducendo congestioni e tempi di viaggio.
Tuttavia, l’adozione diffusa dell’IoT nelle Smart Cities pone sfide uniche, come la sicurezza dei dati e la privacy degli utenti. È cruciale sviluppare politiche e protocolli robusti per proteggere le informazioni sensibili e garantire un utilizzo responsabile delle tecnologie IoT.

Nel panorama dinamico dell’edge computing, dove i dispositivi sono potenzialmente onnipresenti e le risorse limitate, gli approcci centralizzati tradizionali all’intelligenza artificiale devono affrontare ostacoli significativi. In questo contesto si inserisce il Federated Learning (FL), un primo tentativo di potenziare l’edge e preservare la privacy dei dati in questo ambiente distribuito. Tuttavia, man mano che si approfondiscono scenari edge altamente pervasivi, i limiti dovuti al coordinamento centralizzato di agenti multipli ed alla complessità della rete diventano sempre più evidenti. Da una connettività non facilmente prevedibile all’eterogeneità dei dati e dei dispositivi, le sfide sono molteplici. Emerge una potenziale soluzione: l’apprendimento federato decentralizzato (DFL). In DFL non esiste un coordinamento centrale per il processo di apprendimento e ciascun dispositivo può comunicare solo con un sottoinsieme di tutti i dispositivi su un grafo di comunicazione. La topologia di questo grafo non può essere predeterminata o progettata in anticipo, riflettendo le condizioni di un ambiente edge realistico ricco di dispositivi. La presentazione esplorerà le sfide dell’apprendimento federato decentralizzato e approfondirà le opportunità offerte dallo sfruttamento dell’intelligenza artificiale nell’edge di Internet.