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Sole 24 Ore: Modelli e Soluzioni di Intelligence per le nostre Città, KM4city

Km4City, una piattaforma Smart City per produrre servizi smart per le città (www.disit.org/km4city).

Km4City è in grado di aggregare dati aperti e privati, statici ed in tempo reale in un modello unico e integrato con capacità di ragionamento intelligente. Il modello Km4City è supportato da strumenti per lo sviluppo rapido di applicazioni mobili e web, nei vari ambiti come turismo, beni culturali, mobilità, salute, energia, servizi, intrattenimento, trasporti e mobilità, commerciali, etc. La soluzione permette lo sviluppo di applicazioni in tempi e costi ridotti e di elevata qualità, mentre gli strumenti di produzione automatica permettono l’aggregazione e l’integrazione dati aumentandone la qualità generale. Il modello Km4City sta riscuotendo l’attenzione di vari enti con premi e riconoscimenti. La soluzione è operativa in Firenze, dove è stata presentata in anteprima al Firenze Open Data Day di Febbraio, integrando dati della Regione Toscana, previsioni meteo LAMMA di tutta la regione, e su Firenze gli open data del Comune e di altre istituzioni e fornitori sul territorio, dati in tempo reale sui servizi di mobilità, turismo, beni culturali, etc. La versione completa è stata presentata allo SMAU 2015 a Firenze in Luglio 2015; a Firenze a Settembre; a Bratislava ad Ottobre e sarà a Novembreallo European Data Forum in Lussemburgo. Fanno parte della soluzione Km4City strumenti per automatizzare le costose fasi di acquisizione, ripulitura e gestione dati; strumenti e algoritmi di data intelligence per Smart city, strumenti per il supporto alle decisioni, per il calcolo e lo studio dei fl ussi di persone e mezzi in città, soluzioni per il monitoraggio di social media (DISIT Twitter Vigilance), e per lo sviluppo rapido di applicazioni web e mobili. Km4City è utilizzato come base di rappresentazione e gestione della conoscenza per Smart City nel progetto nazionale smart city Sii-Mobility, e nel progetto Horizon 2020 RESOLUTE della Commissione Europea.

(DISIT: Laboratorio di Data Intelligence e Tecnologie Distribuite)

21 Luglio 2015

Pubblicato da root il Ven, 2015-07-24 09:38

Km4City: Smart City Ontology Building for Effective Erogation of Services

Paolo Nesi of DISIT Lab with Km4City will be at
Cognitive Systems Institute Group Speaker Series Thursdays 10:30am US Eastern Time

Dial-In Number(s):   888-426-6840,  215-861-6239 Participant Code:  48982031

ATT Global Access Numbers

Replays:  To listen to the replay of these calls, dial 877.471.6587 or 402.970.2667 and enter the call’s Replay ID when prompted for a program ID number.   The Reply ID is listed in the Recording column of each date.    Twitter: #CSIGNews


http://cognitive-science.info/community/weekly-update/

10 Sept Paolo Nesi “Km4City: Smart City Ontology Building for Effective Erogation of Services” University of Florence

 

Km4City: Smart City Ontology Building for Effective Erogation of Services; For: Cognitive Systems Institute Group Speaker Series
AUDIO of Km4City: Smart City Ontology Building for Effective Erogation of Services; For: Cognitive Systems

Provides a unique point of service with integrated and aggregated data and tools for -- Qualified users: public administrations à developers -- Operators: mobility, energy, SME, shops, ….. à developers -- Final users à citizens, students, pendular, tourists Problems: --Aggregated Data are not available: not semantically interoperable, heterogeneous for: format, vocabulary, structure, velocity, volume, ownership/control, access / license, … ---As OD, LD, LOD, private data, .. ---Lack of Services and tools to make the adoption simple Final Users tools: --Km4City mobile app with personal assistant is coming… --Km4City mobile applications: Google Play, Apple Store, … --Km4City web application: http://www.km4city.org --Open Source Mobile Application, FODD: an example in open source http://www.disit.org/6595 Public administrator tools: --Smart decision support system, http://smartds.disit.org --Developers http://www.disit.org/km4city tools: --Service Map Server, plus API, http://servicemap.disit.org --LOG LOD browser: an ultimate visual tool to browse the RDF Store. --Ontology Documentation: an ultimate tool to understand, if needed !! The dirty work of Km4City service --Data Ingestion Manager, DIM --RDF Indexer Manager, RIM --RDF Store Methodology --RDF store enricher with dbPedia --Distributed SCE Scheduler, DISCES --SCE: Smart City Engine --Doc and info on http://www.disit.org/km4city ......

 

Pubblicato da root il Ven, 2015-06-26 19:59

Smart Cities: Quale Ruolo per La Ricerca?


Smart Cities: Quale Ruolo per La Ricerca?


Aula Magna, Università La Sapienza, Via Ariosto 25, Roma - 1 Luglio 2015


Convegno Organizzato da Laboratorio Nazionale CINI Smart Cities & Communities

registration sul form:
https://docs.google.com/forms/d/1YbVaNKAzXQDjIYAGnq3dDvvI9OzKJYqflfVX0VC...
 

Pubblicato da root il Ven, 2015-06-19 11:00

ANNUAL WORKSHOP on ICT FOR SMART CITIES & COMMUNITIES, I-CiTies 2015, CINI

CALL FOR PROJECTS & IDEAS
ANNUAL WORKSHOP on ICT FOR SMART CITIES & COMMUNITIES, I-CiTies 2015

 
Palermo, Sicily, October 29-30, 2015
http://www.dicgim.unipa.it/networks/icities2015/
 
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Sponsored by: CINI - Italian National Inter-university Consortium for Informatics
Sponsored by: Energy@home
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Making cities and communities smarter is a very relevant goal, but also an extremely complex process that involves several actors and poses a number of challenges in different fields. In this context the role of ICT is essential and ubiquitous to all challenges and smart city related sectors.
 
The workshop, at its first edition, is intended as an opportunity for people from academia, industries and public institutions to meet and define new collaborations in the perspective of next national and international project calls. It is not intended to disseminate theoretical scientific activities. Instead, its main goal is to present available innovative solutions and active research projects, as well as novel ideas for new project proposals.
 

Pubblicato da root il Ven, 2015-06-19 10:45

Via al progetto RESOLUTE H2020 guidato dal DISIT DINFO

Per aumentare la resilienza nel sistema di trasporto urbano delle città europee, e per renderle più smart.
 
http://www.resolute-eu.org

Migliorare la gestione del sistema di trasporto urbano nelle città europee in situazioni di crisi, frutto di calamità naturali e di altre emergenze, definire delle linee guida al riguardo e applicarle in fase sperimentale nei centri di Firenze e Atene. Questo l’obiettivo del progetto triennale europeo Resolute (RESilience management guidelines and Operationalization applied to Urban Transport Environment), che vede come capofila il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione (DINFO) dell’Ateneo fiorentino con il laboratorio DISIT, e che ha preso ufficialmente il via oggi (kick off). Resolute è stato finanziato con 3,8 milioni di euro dalla Commissione Europea nell’ambito del programma quadro per la ricerca e l’innovazione Horizon 2020.

“Il tema della resilienza in relazione ai sistemi di trasporti rappresenta una priorità nell’agenda politica europea – spiega Paolo Nesi, ordinario di Sistemi di distribuiti e direttore del laboratorio DISIT (Distributed Systems and Internet Technology Lab) – questo perché la circolazione di persone, mezzi e informazioni ha un valore fondamentale per ogni attività socio economica. Le reti di comunicazione sono inoltre un fattore sensibile per risolvere emergenze e criticità”.
 
Il progetto prevede lo studio, l’analisi e la valutazione dello stato dell’arte in materia di resilienza, come base da cui poter ricavare dei modelli e delle simulazioni che possano prevenire ed essere più pronti alle condizioni critiche, accrescere l’efficienza operativa delle operazioni dei soccorsi, ottimizzare l'assegnazione e l'utilizzazione delle risorse disponibili, riducendo al minimo incidenti, infortuni e danni ecologici.
 
“Attualmente i processi decisionali fanno riferimento a schemi ancora troppo rigidi – prosegue Nesi – che non tengono conto di variabili fondamentali, o che non riescono a tenere conto di tutte le variabili. Anche grazie l’utilizzo di Big Data potremo perfezionare invece dei modelli che considerino se, per esempio, l’emergenza avviene di giorno o di notte, se ci sono eventi di grande richiamo pubblico o se le scuole sono aperte o chiuse, fornendo così ulteriori elementi su come ci si debba comportare. Il progetto si fonda su soluzioni Smart City e BigData come Km4City presentato al Firenze Open Data Day in Febbraio 2015, da Comune, Regione e Università di Firenze”.
Il modello operativo che sarà messo in piedi  grazie al lavoro svolto in passato su soluzioni Smart City e BigData fondate sul modello Km4City che DISIT Lab ha definito e messo in opera da tempo con dati aperti e privati in collaborazione con il Comune di Firenze, Regione e LAMMA (in progetti come Sii-Mobility) e che è stato ha mostrato al Firenze Open Data Day nel Febbraio 2015, e sono state presentate anche al Forum PA alla fine di Maggio a Roma. Si aggiungono a queste competenze anche altre competenze essenziali della nostra Università come quelle del  gruppo di ricerca del Prof. Nicola Casagli del Dipartimento di Scienze della Terra sulla valutazione del rischio e delle criticità, e del gruppo della Prof.ssa Cristina Martelli del Dipartimento Statistica Informatica Applicazioni per i sistemi informativi e i modelli statistici e probabilistici.
 
Gli ultimi mesi del progetto prevedono una sperimentazione delle linee guida nelle città di Firenze e Atene. In particolare, nel capoluogo fiorentino, le aree interessate sono quelle coinvolte dall’alluvione del ’66, il centro con particolare riguardo ai tratti percorsi dalla tramvia, e la zona di Piazzale Michelangelo, soggetta a numerose frane. Il comune di Firenze porta in dote la sua esperienza derivante dai progetti avviati negli anni passati, a partire dal Supervisore del Traffico, dalle attività relative alla Centrale di Controllo della Mobilità, all’esperienza di apertura di dati sugli Open Data, fino alle iniziative di “gioco educativo” già avviate dalla Protezione Civile negli scorsi mesi.
 
Partner del progetto internazionale RESOLUTE sono l’Università di Firenze con il DISIT lab come coordinatore (del Dipartimento di Ingegneria Informatica), il Dipartimento Statistica Informatica Applicazioni, il Dipartimento di Scienze della Terra, Thales, SWARCO, AttikoMetro e CERTH dalla Grecia, Comune di Firenze, Consorzio Milano Ricerche, ADI-ISG dal Portogallo, Fraunhofer  Institute dalla Germania, e HUMANIST dalla Francia.
 

Pubblicato da root il Sab, 2015-06-13 21:48

DISIT SmartDS, Smart Decision System: Advanced System Thinking, Decision Support System

The SmartDS (Smart Decision System) of DISIT is an Advanced System Thinking solution for Decision Support System, DSS, on smart city problems and data. SmartDS is a tool presently in trial that allows you to model decision processes by using an Advances SystemThinking formalism defining weights on branches and value of the Italian Flags probabilities on processes, etc. (the application of verification and validation algorithms on data are also provided).
The SmartDS solutions has been designed to work on defining and improving DSS models in a collaborative manner and thus to create several DSS models on the data and processes of the city, via workshops, experts interview, and also direct access to Km4City data (http://servicemap.disit.org for the Florence area data). You can start by creating a decision model and using it in a given context adding data and positions etc.. Then, you can clone/copy the model or the instances of processes in another location and context, etc. Therefore, SmartDS solution allows shortening the time to make and activate decision processes, supporting and helping Decision Makers in making their job, faster and better.
Different Decision Makers can share models and solutions, but also monitor the results and the assessments.

the Access can be from
http://smartds.disit.org

The solution is provided as a free access tool, while as a Guest user you have limited capabilities. A free registration can be also performed allowing you to create, clone, manipulate some Advanced System Thinking graphs. If you need more capabilities/rights or to you need to connect your smartcity database to the processes, it can be done, please ask to: info@disit.org



 

Pubblicato da root il Dom, 2015-06-07 10:58

Graph Databases Lifecycle Methodology and Tool, RDF building, indexing and versioning

Graph databases are taking place in many different applications: smart city, smart cloud, smart education, etc. In most cases, the applications imply the creation of ontologies and the integration of a large set of knowledge to build a knowledge base as an RDF KB store, with ontologies, static data, historical data and real time data. Most of the RDF stores are endowed of inferential engines that materialize some knowledge as triples during indexing or querying. In these cases, the delete of concepts may imply the removal and change of many triples, especially if the triples are those modeling the ontological part of the knowledge base, or are referred by many other concepts. For these solutions, the graph database versioning feature is not provided at level of the RDF stores tool, and it is quite complex and time consuming to be addressed as black box approach. In most cases the indexing is time consuming process, and the rebuilding of the KB may imply manually edited long scripts that are error prone. Therefore, in order to solve these kinds of problems, a lifecycle methodology and a tool supporting versioning of indexes for RDF KB store is proposed. The solution proposed has been developed on the basis of a number of knowledge oriented projects as Sii-Mobility (smart city), RESOLUTE (smart city risk assessment), ICARO (smart cloud). Results are reported in terms of time saving and reliability.


Figure 1.   RDF Index Buidling Monitor
 

For the RDF Index generation the RDF Index Manager produces a script according to the index descriptor and the RDF store target. The script is structured in the following steps: (i) setup of script, (ii) initialization of RDF store, (iii) bulk uploading of triples into the store, (iv) RDF store finalization, (v) create eventual additional indexes as textual indexes, geographical indexes that need additional database commands, and (vi) update index building status. In most cases, the RDF store rebuilt by indexing is time consuming, and may imply manually edited long scripts that are error prone. In order to solve this kind of problem, in this paper, a lifecycle methodology and our RIM tool for RDF KB store versioning is proposed. The results have shown that saving time up to the  95% depending on the number of triples, files and cases to be indexed.
 

Pubblicato da root il Dom, 2015-06-07 10:57

Talk at DISIT: Inferring Personal Traits from Social Media, Dongwon Lee, Pennsylvania State University, USA.

22 maggio, ore 11:30, presso auletta del dipartimento di ingegneria dell'informazione, via S. Marta, 3, Firenze, sarà tenuto il seguente seminario dal Prof. Dongwon Lee, della Pennsylvania State University, USA.
 

Inferring Personal Traits from Social Media

Dongwon Lee, Pennsylvania State University, USA.

Abstract: Social Network Services (SNSs) have become an integral part of people¢s lives in recent years, facilitating the social relations among people who share similar activities or interests in online and/or offline lives. With an explosively growing number of users, SNSs produce diverse forms of user-generated contents (e.g., tweets, wall posts, uploaded photos, comments) as well as network features (e.g., follower or friend list). One of interesting questions (with practical implications) is to see if one can accurately infer the personal traits of individuals in SNSs using diverse forms of social media data therein. In this talk, I will present a few recent such attempts developed in the SUM project (http://goo.gl/7LsfAJ) at Penn State.

Bio: Dongwon Lee is an associate professor in the College of Information Sciences and Technology (a.k.a. iSchool) of the Pennsylvania State University, USA. Since Jan. 2015, he has been also serving as a rotating program director at National Science Foundation (NSF). He obtained his Ph.D. in Computer Science from UCLA in 2002. From 1995 to 1997, he has also worked at AT&T Bell Labs.  With the research interests in data science, social computing, and human computation, he has (co-)authored over 130+ scholarly articles that appeared in selective publication outlets. Further details of his research can be found at: http://pike.psu.edu/dongwon/

Pubblicato da root il Ven, 2015-05-15 09:59
Firenze Open Data Day 2015, mobile application per Android e iOS

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Title 2014 Views
08 Jun, 14
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05 Mar, 14
500

 

Pubblicato da root il Mer, 2015-02-18 11:41


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