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Il progetto Watering IoTs (WITS) si concentra sull’uso dell’IoT per il monitoraggio e l’ottimizzazione dei sistemi di approvvigionamento idrico, combinando decisioni a breve e lungo termine basate sulla raccolta continua e massiccia di dati, sull’elaborazione del segnale in rete e sull’analisi dell’intelligenza artificiale.

Gli obiettivi principali del WITS sono:

  • Progettazione di infrastrutture IoT per l’acqua intelligente;
  • Progettazione di IoT massivo (attraverso tecnologie IoT LPWAN) per consentire una raccolta efficiente di dati da dispositivi sparsi nel WSS;
  • Utilizzo dell’elaborazione dei segnali grafici per fornire nuovi ed efficienti metodi di IA;
  • Definizione di contratti intelligenti.

WITS fa parte dello Spoke 8 – Intelligent and Autonomous Systems

  • Sviluppo di un framework IoT per i sistemi di distribuzione idrica, utilizzando l'analisi idraulica, l'elaborazione dei segnali grafici e un ambiente di simulazione basato sulla rete LoRaWAN.
  • Applicazione di tecniche di clustering e di elaborazione dei bordi per migliorare il monitoraggio della rete e il rilevamento delle perdite utilizzando l'apprendimento automatico ai bordi della rete.
  • Esplorazione del deep learning soft-clustering per modellare e misurare l'incertezza nella profilazione della domanda di acqua.
  • Applicazione dell'elaborazione topologica del segnale per la ricostruzione del flusso d'acqua e il rilevamento delle perdite. Definizione e implementazione del metodo e dell'algoritmo di ottimizzazione.
  • Studio di algoritmi di rilevamento delle comunità basati sull'elaborazione dei segnali a grafo con reti neurali a grafo per generare un gemello digitale dei sistemi di approvvigionamento idrico.
  • Esplorazione dell'apprendimento profondo dal monitoraggio non intrusivo dei carichi alla separazione degli usi finali dell'acqua.
  • Concettualizzazione e sviluppo di un set di dati sintetici integrati che uniscono i dati a livello di applicazione con le informazioni relative alla rete.
  • Un approccio innovativo per il monitoraggio intelligente dell'acqua basato sull'IoT. Nel corso dell'evoluzione del progetto, abbiamo introdotto un approccio innovativo per ottimizzare il monitoraggio delle risorse idriche. Il nostro metodo offre una determinazione precisa dei sensori minimi necessari e del loro posizionamento ottimale per misurare accuratamente il flusso d'acqua all'interno della rete. Questa struttura migliora l'efficienza del monitoraggio delle risorse idriche riducendo il consumo energetico dei componenti di rete associati. Questo approccio ha un valore significativo per le società di gestione dell'acqua, in quanto consente loro di quantificare le risorse idriche in modo efficace, riducendo gli sprechi e consentendo una gestione proficua della rete, conservando al contempo l'energia.
  • Un'analisi completa dei metodi che utilizzano ai per la gestione dell'acqua. Abbiamo analizzato la letteratura principale sull'utilizzo del Machine Learning (ML) e dell'IoT per lo sviluppo di sistemi intelligenti che migliorano la gestione dell'acqua, ottimizzano le reti di distribuzione e consentono un'allocazione efficiente delle risorse. I metodi di ML, come l'apprendimento supervisionato e l'apprendimento non supervisionato, sono impiegati per analizzare grandi volumi di dati raccolti dai dispositivi IoT integrati nelle infrastrutture idriche.
  • Nel WP3 il progetto sta creando un quadro completo di integrazione IoT che comprende componenti per l'identificazione dell'analisi idraulica, l'elaborazione dei segnali grafici, il posizionamento strategico dei punti di misura e un ambiente di simulazione, con un focus principale su una rete LoRaWAN. Il WITS esplora anche la combinazione di orchestrazione intelligente, controllo del carico di lavoro e edge computing per gestire le complessità della rete idrica.
  • Il progetto ha proposto una rete neurale profonda per la disaggregazione idrica multi-apparecchio in tempo quasi reale come strumento per monitorare, gestire e risparmiare le risorse idriche in modo più efficace nel settore residenziale.
  • Il WITS ha sviluppato un metodo innovativo basato sull'elaborazione topologica dei segnali (TSP) per caratterizzare i dati interagenti nelle reti di distribuzione idrica. Il TPS mira a studiare segnali con una struttura di ordine qualsiasi per modellare in modo più appropriato le interazioni complesse tra i dati. Pertanto, propone un quadro innovativo per ricostruire simultaneamente i flussi e i valori di pressione in una rete di distribuzione idrica, in grado di rilevare anche le perdite d'acqua.
Il progetto WITS ha partecipato a importanti eventi di divulgazione: Redemptor Jr Taloma (dottorando) ha partecipato come relatore al Live Webinar Servizi a Rete "Progettazione di soluzioni IoT per reti idriche intelligenti" il 27 aprile 2023, discutendo le applicazioni del machine learning nella letteratura sulla gestione intelligente dell'acqua. Due interventi pubblici a Parigi, presso il CNAM, di Tiziana Cattai, "Graph model for Water Distribution Networks with IoT applications" e di Francesca Cuomo "Towards Edge Computing in LoRaWAN: new architectural models and future applications". Intervento a Roma alla conferenza AEIT 2023 di Tiziana Cattai, "Un metodo a grafo per il monitoraggio efficiente dei sistemi di distribuzione idrica".
  1. Pubblicazioni Previste: almeno 9 pubblicazioni in 36 mesi Realizzate: 2 (2 conference publication) Readiness level: 66%
  2. Joint Publication Previste: >=30% joint publication in 36 mesi Realizzate: 2 joint publication su 3 Readiness level: 66%
  3. Talk/Eventi di comunicazione Previsti: 15 talk o event chairing/organizzati nel contesto delle attività di WITS in 36 mesi Realizzati: 6 (tra eventi di disseminazione e presentazioni a conferenze) Readiness level: 100%
  4. Demo/PoC Previste: 1 PoCs atteso entro la fine del progetto Realizzate: 0 Readiness level: 0% (work according to plan)
  5. Project Meeting Previsti: > 36 meeting Realizzati: 20 meeting Readiness level: 55%
  6. Reclutamento di personale Previsto: 1 RTD-A Realizzato: 1 RTD-A Readiness level: 100%
Milestones: First year report including project dissemination activities and the delivery of D1 and D2 (due date: M12) Second year report including project dissemination activities and the delivery of D3 and D4 (due date: M24) Final report including project dissemination activities and the delivery of D5 and D7 (due date: M36) Deliverables: D1 - Deliverable on Smart Water Supply Systems (due date: M5) D2 - Deliverable on Massive IoT Access (due date: M12) D3- Deliverable on Continuum data collection and smart network orchestration (due date: M24) D4- Deliverable on Sensed processing using graph signal processing (due date: M17) D5- Deliverable on Development of utilities/smart contracts for users and operators (due date: M27) D6 - Performance assessment – Case Studies (due date: M36)

PI di progetto: Francesca Cuomo

Proposte di collaborazione:
Il progetto WITS è aperto alla collaborazione con esperti e organizzazioni non profit nelle seguenti aree:

  • prevenzione del degrado delle reti idriche
  • consumo di acqua nell’agricoltura di precisione
  • monitoraggio della rete idrica in scenari di emergenza;
  • sistema di distribuzione dell’acqua con funzionalità di autogestione.

WITS ha ricevuto una prima proposta di collaborazione da parte dell’Università di Gabes-Tunisia, per la formazione di un consorzio da applicare al progetto PRIMA (tema principale: Gestione sostenibile dell’acqua). Il progetto sta cercando altri partner interessati a questo consorzio.

È possibile avanzare proposte di collaborazione sul progetto contattando la PI del progetto.

 

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