Università di Roma Tor Vergata

di Pamela Pergolini

L’ European Reserach Council (ERC) ha deciso di premiare e supportare la ricerca di frontiera dell’Ateneo Roma “Tor Vergata” attribuendo un finanziamento di poco più di un milione di euro (€1,019,000.00) al progetto di ricerca “FIND-OUT” di Stefania Bartoletti, Dipartimento di Ingegneria Elettronica. Il progetto, che rientra nella categoria “ERC Starting Grant”, finanziamenti individuali per la ricerca di base destinati a ricercatori e ricercatrici con 2-7 anni di esperienza maturata dopo il conseguimento del dottorato di ricerca, inizierà a luglio e avrà una durata di cinque anni.

“FARE SENSING” CON I NUOVI SISTEMI DI TELECOMUNCAZIONI 6G
“FIND-OUT”, l’acronimo sta per “Federated and distributed inference leveraging sensing and communication in the computing continuum”, intende studiare e innovare i nuovi sistemi di telecomunicazioni come il 6G, la prossima generazione cellulare che nel 2030 supererà il 5G. Tali sistemi, infatti, serviranno non solo a comunicare ma anche a “fare sensing” , ovvero fare misure per capire cosa succede intorno a noi, ai nostri veicoli e dispositivi) e potranno sfruttare tecnologie di calcolo più avanzate (come quelle basate sul cloud computing). Il progetto studierà processi di “inferenza distribuita”, ovvero l’elaborazione di queste nuove misure di sensing tramite risorse di calcolo distribuite in rete.

D. Abbiamo chiesto a Stefania Bartoletti di raccontarci qualcosa in più del suo progetto. Partiamo dal termine “inferenza”, del titolo…
R. In statistica fare inferenza vuol dire partire dai dati, dalle misure per elaborarle e prendere delle decisioni. Le Telecomunicazioni si basano molto sull’inferenza statistica, pensiamo a un segnale che viene ricevuto dal nostro telefono: questo viene misurato dalla nostra antenna e il nostro sistema deve “inferire”, decidere, che messaggio ci è stato trasmesso o in che posizione ci troviamo. L’obiettivo di “FIND-OUT” è quello di fare inferenza applicata alle comunicazioni e al sensing, ovvero ottenere informazioni su ciò che ci circonda a partire dalle misure dei segnali wireless, gli stessi che usiamo per comunicare. Queste informazioni vengono utilizzate per esempio per la guida autonoma: un veicolo che guida da solo può utilizzare i segnali wireless, insieme alle videocamere e ai sensori a bordo, per capire cosa succede sulla strada, dove sono gli altri veicoli ed eventuali ostacoli, e comunicare con gli altri veicoli per decidere insieme come muoversi. Analogamente, si può monitorare un paziente da remoto, controllarne gli esercizi e fornire sistemi di telemedicina più efficienti. 

D. Perché nel progetto l’inferenza è detta “distribuita”?
R. Il modo in cui elaboriamo i nostri dati è cambiato molto nel tempo e i dati non vengono elaborati solo localmente sui nostri dispositivi personali. Per esempio, il cloud computing ha permesso di delegare il calcolo a computer distribuiti, condivisi, e connessi su una rete che poi li elabora in tempo reale. Tuttavia, l’invio dei dati in rete quando si tratta di dati sensibili (si pensi al monitoraggio di un paziente da remoto) o che richiedono elaborazione immediata (si pensi ai sistemi di guida autonoma) ha molte implicazioni non solo sull’accuratezza e la correttezza delle decisioni, ma anche sulla tempestività della risposta e sull’integrità dei dati. L’obiettivo del mio progetto, e la sfida al tempo stesso, è non solo capire come elaborare le informazioni rilevate tramite sensing ma come farlo in modo accurato, efficiente, nel minor tempo possibile e garantendo la privacy e la sicurezza degli utenti.