Il progetto Wireless Sensor Network in Telecom Italia

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1 TECNOLOGIE Il progetto Wireless Sensor Network in Telecom Italia VALTER BELLA FABIO BELLIFEMINE L articolo, a valle di un breve excursus sulla provenienza e sull evoluzione delle reti di sensori senza fili ne descrive le caratteristiche precipue, gli elementi costituenti e le loro modalità di funzionamento. Sono poi illustrate alcune attività del progetto di ricerca WSN di Telecom Italia, avente la finalità di porre le basi per lo sfruttamento commerciale di questa tecnologia con particolare attenzione all integrazione nelle architetture di sviluppo servizi a valore aggiunto e alla sperimentazione di applicazioni di rilevanza per l operatore telco. Completa l informazione sul tema una sintesi della tecnologia ZigBee, lo standard internazionale più diffuso per le WSN, ed un aggiornamento sul tema dell alternativa all uso delle batterie in queste reti, ossia l uso dell innovazione tecnologica finalizzata ad una migliore qualità della vita e alla tutela dell ambiente. 1. Introduzione Da tempo siamo abituati a conoscere e ad utilizzare Internet come una immensa banca dati di conoscenze, al punto di azzardare definizioni quali onniscienza e/o intelligenza della rete, sebbene la medesima sia stata semplicemente introdotta dall uomo. Le tecnologie wireless susseguitesi sul mercato hanno inoltre consentito il fruire di Internet anche da postazioni mobili, espandendo così la disponibilità al sapere in luoghi remoti. Ma l uomo, nell incessante ricerca mirata a colmare i limiti attuali delle proprie conoscenze e realizzazioni, si è presto accorto che internet è sì un immenso deposito di conoscenze del mondo, ma non ha nessuno dei cinque sensi umani necessari a percepire gli stimoli dell ambiente circostante e tanto meno le articolazioni fisiche per reagire a tali stimoli. In altre parole, attualmente, Internet non è ancora in grado di semplificarci la vita, magari attuando automaticamente tutta una serie di operazioni tediose e ripetitive cui siamo costretti nel nostro vivere quotidiano. Tuttavia, questi limiti stanno per essere superati grazie alla sinergia tra Internet e le reti wireless di sensori ed attuatori WSN (Wireless Sensor Network). Come conseguenza si avrà un Internet sempre meno umana ma sempre più al servizio dell'uomo: questo, in estrema sintesi, anche il messaggio redatto dall ITU (International Telecommunication Union) nel suo rapporto Internet of Things, uno studio che delinea una profonda trasformazione del rapporto uomo-macchina. In questo contesto tecnologico, Telecom Italia ha lanciato nel 2006 un progetto di ricerca su reti di sensori wireless, condotto dalla sede di Torino e NOTIZIARIO TECNICO TELECOM ITALIA Anno 17 n. 2 - Agosto

2 dalla sede di Berkeley in collaborazione con alcuni centri universitari inclusa l Università della California a Berkeley, riferimento scientifico di eccellenza sul tema. Questo articolo, dopo un breve excursus sull origine della tecnologia, descrive alcune attività del progetto di ricerca di Telecom Italia. L obiettivo del progetto è quello di porre le basi per lo sfruttamento commerciale di questa tecnologia con particolare attenzione all integrazione nelle architetture di sviluppo servizi a valore aggiunto (VAS) e alla sperimentazione di applicazioni di rilevanza per l operatore telco. 2. Dagli Smart Dust alle WSN Una decina di anni fa fu presentata una soluzione tecnologica allora ritenuta decisamente futuristica e denominata Smart Dust, basata sulla dispersione nell ambiente di dispositivi microscopici dotati di una relativa intelligenza (capacità di calcolo), di discrete capacità di comunicazione e di sofisticati sistemi di immagazzinamento dell energia che conferivano loro la capacità di rimanere attivi per lungo tempo senza connessione ad una sorgente di alimentazione tradizionale. Leader nelle ricerche in questo campo era, ed è tuttora, l Università di California a Berkeley. Lo scenario atteso con gli Smart Dust era un mondo disseminato di microscopici oggetti intelligenti connessi tra loro via radio ed immersi nell ambiente a tal punto da non essere notati: erano i primi passi del disappearing (o ubiquitous ) computing. Parte della innovatività di questa visione è il concetto di disappearing, che non si riferisce tanto alla miniaturizzazione spinta degli oggetti, quanto alla scomparsa della interazione cosciente tra uomo e macchina. L impiego dei sistemi di elaborazione diventa, in un mondo pervaso di intelligenza informatica, un fatto automatico e naturale: gli utenti si servono di avanzati microcomputer con la stessa naturalezza con la quale oggi fanno uso dei dispositivi elettromeccanici presenti negli elettrodomestici di uso comune, dei quali spesso nemmeno conoscono l esistenza. Gli oggetti che, nascosti nello spazio che ci circonda, svolgono funzioni mirate a migliorare la nostra esistenza, devono avere elevate caratteristiche di indipendenza anche dal punto di vista delle comunicazioni. Questo concetto è alla base di un nuovo paradigma di comunicazione che si va affermando in questi anni parallelamente allo sviluppo della microelettronica, e denominato ad hoc networking. Microscopici ricetrasmettitori sono predisposti per costituire una rete ad hoc che non necessita di una infrastruttura di rete fissa cui connettersi, ma sono essi stessi in grado di autoconfigurarsi in rete, passandosi le informazioni l un l altro fino alla destinazione. Uno scenario applicativo estremamente interessante che nasce dall unione dei concetti di disappearing computing e di ad hoc networking è rappresentato dal caso in cui i microscopici ricetrasmettitori sono dotati di uno o più sensori e microattuatori creando così una WSN. La WSN permette di realizzare sistemi distribuiti in grado di rilevare dall ambiente, con elevata capillarità, grandezze fisiche o meccaniche quali temperatura, umidità, luminosità, posizione, vibrazione, inclinazione, accelerazione e così via. Le WSN vengono progettate con caratteristiche di flessibilità anche superiori alle reti ad hoc, in particolare per quanto riguarda i seguenti punti: capacità di autoconfigurazione, tolleranza di eventi quali la scomparsa di un nodo di rete (che potrebbe esaurire la batteria o essere meccanicamente rimosso in modo non previsto), l arrivo di un nuovo nodo (conseguentemente allo spostamento di nodi, nuovi vicini possono unirsi ad una rete di sensori già costituita), elevata capacità di raccogliere e immagazzinare energia (mediante uso di piccoli pannelli solari o generatori piezoelettrici, in grado di produrre energia sfruttando anche le minime vibrazioni cui il sensore è soggetto). 3. L approccio WSN in Telecom italia e la piattaforma WSN-C a cura di L approccio tradizionale allo sviluppo di applicazioni che usano la tecnologia delle reti di sensori wireless (WSN) è di tipo verticale: ogni applicazione ha un gateway dedicato con cui si interfaccia in modo diretto e, tramite esso, interagisce con i nodi della WSN. Ogni applicazione è quindi completamente indipendente dalle altre e, al più, riusa del software opportunamente confezionato come una sorta di libreria di funzioni. Per un operatore di telecomunicazioni che voglia fornire una pluralità di servizi basati sulla stessa tecnologia, al concetto di applicazioni verticali e riuso del software è invece preferibile un cosiddetto approccio orizzontale dove le funzionalità di WSN siano integrate nella Service Oriented Architecture (SOA) dell operatore come servizi di base, ognuno con un proprio ciclo di vita indipendente dalle applicazioni stesse e addirittura condiviso fra le stesse applicazioni. In tal caso, lo sviluppo di una nuova applicazione non è altro che la composizione (o più precisamente l orchestrazione) di servizi che includono sia servizi di WSN sia altri servizi IT, quali la gestione della Presence, l accesso ai servizi SMS/MMS, l accesso a servizi di autenticazione. L utilizzo degli stessi servizi da parte di una moltitudine di applicazioni crea una sorta di economia di scala del software con il vantaggio di un più veloce time-to-market e di una minore proliferazione di piattaforme di servizio diverse e indipendenti, da cui un minor costo di manutenzione. Per comodità gestionale e semplicità architetturale, nel progetto si è scelto di unire logicamente tutte le funzionalità e i servizi basati sulle reti di sensori in un unica piattaforma, denominata WSN-C (Wireless Sensor Network Center). 42 NOTIZIARIO TECNICO TELECOM ITALIA Anno 17 n. 2 - Agosto 2008

3 La WSN-C si integra nella SOA dell operatore, come rappresentato in figura 1 e fornisce, sotto forma di servizi, un insieme di funzionalità, indipendenti dalle applicazioni, per la gestione di reti sensori wireless, la configurazione, l acquisizione dei dati, la gestione dei nomi logici,. La WSN-C svolge quindi un ruolo di intermediazione fra le applicazioni e il gateway e, di conseguenza, fra le applicazioni e la specifica tecnologia di reti di sensori, per esempio ZigBee (si veda l approfondimento Lo standard tecnologico adottato in Telecom Italia: ZigBee) o Tiny-OS. Da ciò derivano minori tempi di sviluppo e costi di manutenzione delle applicazioni e, inoltre, vantaggi aggiuntivi quali quello che un applicazione può incrociare dati provenienti da più WSN anche di produttori o tecnologie diverse o, al contrario, che una stessa rete WSN può essere usata da più applicazioni. L architettura interna della WSN-C è suddivisa in più strati logici. Con riferimento alla figura 2, e con approccio descrittivo di tipo bottom-up, i dati raccolti dalle WSN locali sono convogliati nei rispettivi gateway e da qui inviati ai Gateway Abstraction Layer (GAL) di riferimento. Allo stesso modo, le richieste di attuazione e i messaggi di 1.Application 1.Application 1.Application Orchestrator HTTP Server Media Server Mail Server SM-SC SC = Service Center SM = Short Message WSNC = Wireless Sensor Network Center FIGURA 1 WSN-C integrata nella Service Oriented Architecture. WSN-C ZigBee Tiny OS Other configurazione delle WSN vengono convogliati tutti verso il GAL e da questi smistati ai nodi di riferimento. I GAL sono quindi degli strati software di adattamento, ossia delle interfacce fra i gateway delle WSN e le applicazioni, in parte residenti sulla piattaforma WSN-C, che elaborano i dati così raccolti. Il modulo della piattaforma denominato Protocol Adapter Southbound gestisce il protocollo di comunicazione fra GAL e WSN-C. APPLICATION Data Layer Archiver DB Topology DB WSN Data Cache Platform DB REST Router/ Dispatcher Technology/ Discovery REST J2EE/RMI Namespace Resolver Subscription Manager Data Provider ZigBee SOAP Data Control and Management Interface Archiver Trust Center... Profile Repository Policy Manager Data Provider Tiny OS Data Provider Interface Data Provider other Protocol Adapter Northbound Functional Layer Virtual Data Provider Indoor Location Virtual sensors... Pattern Recognition Correlation Control Layer Protocol Adapter southbound Management Layer Logging Alerting Configuration Performance Dashboard GAL GAL GAL GAL ZigBee ZigBee ZigBee Tiny OS Other GAL = Gateway Abstraction Layer J2EE = Java 2 Enterprise Edition REST = REpresentational Transfer State RMI = Remote Method Invocation SOAP = Simple Object Access Protocol WSN = Wireless Sensor Network FIGURA 2 Architettura della WSN-C. NOTIZIARIO TECNICO TELECOM ITALIA Anno 17 n. 2 - Agosto

4 Il modulo è in grado di adattarsi e gestire una eterogeneità di protocolli diversi, tuttavia si ritiene che il protocollo REST sia tra questi quello più adatto alle caratteristiche della presente architettura in quanto è in grado di attraversare i firewall, è scalabile e minimizza i sovraccarichi di comunicazione. Il GAL infine dovrebbe preferibilmente diventare un interfaccia standard in quanto rappresenta il contratto software stabilito fra produttore e utilizzatore di WSN. Il livello di controllo disaccoppia la piattaforma WSN-C dalla particolare tecnologia WSN fornendo ai livelli più alti una vista omogenea e indipendente dalla tecnologia sottostante, sia essa ZigBee, Tiny-OS od altro. Sopra questo strato troviamo un livello assai articolato e di fondamentale importanza: Il livello funzionale. Qui si concentrano le funzionalità della piattaforma quali: la gestione dei nomi logici e degli indirizzi delle reti WSN e dei relativi nodi; la gestione della topologia delle reti e di eventuali profili di servizio; l archiviazione dei dati; la gestione del contratto di publish/subscribe con le applicazioni; l autenticazione dei nodi delle WSN e la relativa gestione delle chiavi di sicurezza,. Fanno parte di questo livello anche i cosiddetti Virtual Data Providers, ossia sensori virtuali che possono essere definiti dalla applicazione stessa e che incapsulano algoritmi di elaborazione del segnale per realizzare funzionalità complesse, quali la localizzazione, il riconoscimento di pattern statistici, l esecuzione di funzioni matematiche su dati elementari acquisiti dai sensori. Il livello più alto, il Protocol Adapter Northbound, è il livello di esposizione dei servizi che prevede, per massimizzare l integrabilità in diverse architetture, la possibilità di esporre i servizi con diversi protocolli, incluso REST, SOAP, Java RMI, EJB,. Ai lati dell architettura esposta in figura 2 vi sono infine i livelli di gestione dei dati e dei meta-dati acquisiti dalla piattaforma e il livello OSS, con funzionalità di logging, configurazione, alerting, WSN: il Centro di ricerca a Berkeley L articolazione della piattaforma WSN-C ora illustrata evidenzia la sua complessità e conseguentemente la pluralità di competenze interdisciplinari necessarie alla propria realizzazione e gestione. Esiste inoltre la necessità di adottare soluzioni di assoluta avanguardia, al fine di offrire a Telecom Italia un vantaggio competitivo di assoluto rilievo. Per queste ragioni, oltre al fitto e consolidato rapporto di attività di ricerca fra Telecom Italia e le Università nazionali ed internazionali, il progetto collabora con il WSNLab di Berkeley, un centro di ricerca sulla tecnologia WSN creato congiuntamente da Telecom Italia e Pirelli con la supervisione scientifica del prof. Alberto Sangiovanni Vincentelli. Il centro si avvale di un accordo di collaborazione con il Dipartimento di Electrical Engineering and Computer Sciences (EECS) dell Università di UC Berkeley, famosa per essere il precursore della ricerca su questa tecnologia e per aver coniato il termine smart dust. Qui Telecom Italia ha trovato quindi disponibile il know-how, le tecnologie ed i prototipi relativi all intero ecosistema WSN: dai dispositivi MOTE, ai sistemi operativi TinyOS, ai protocolli, alla sicurezza, ai data base leggeri TinyDB, agli aspetti di PicoRadio, e così via. La collaborazione tra il centro Telecom-Pirelli e l Università si focalizza, fra le altre cose, sul Platform-Based Design, con l obiettivo di realizzare strumenti capaci di sintetizzare automaticamente, a partire da una descrizione funzionale di cosa il sistema debba fare, una piattaforma completa, costituita sia da hardware, sia da software e sull analisi dei dati catturati dai sensori, al fine di aggregarli, elaborarli e inferire eventi di interesse per le applicazioni. In particolare, si stanno studiando algoritmi di Signal Processing e Pattern Recognition per l analisi di dati provenienti da sensori inerziali, quali accelerometri e giroscopi per inferire eventi come la caduta, la corsa, l urto, l atto di sdraiarsi; gli stessi tipi di dati saranno poi anche usati per realizzare sistemi di supporto alla navigazione e localizzazione. Inoltre tale collaborazione consente la creazione di una rete di contatti con le aziende della Silicon Valley e nella Bay Area su tali tematiche, permettendo di avere un rapporto prioritario e privilegiato con tale contesto a forte sviluppo tecnologico, strettamente connesso al tessuto universitario che ne è la sorgente primaria. 5. Kaleidos: le WSN per il monitoraggio delle Centrali di Telecom Italia a cura di Una delle prime applicazioni realizzate dal progetto di ricerca WSN è Kaleidos, un sistema di monitoraggio dei consumi elettrici delle centrali telefoniche. Telecom Italia ha infatti già da anni intrapreso la strada di ridurre i consumi energetici raggiungendo risultati molto positivi. Proprio per questo, gli obiettivi di miglioramento che l azienda oggi si pone richiedono una granularità e frequenza nella misura dei flussi energetici molto maggiore rispetto al passato: non sono più sufficienti i soli dati di consumo dedotti da semplici letture dei contatori elettrici. Il monitoraggio capillare ed in tempo reale del consumo di energia elettrica in edifici ed impianti produttivi abilita l ottimizzazione dei consumi ed una migliore capacità di acquisto dell energia. Esso inoltre abilita una maggiore capacità di pianificazione, progettazione e verifica degli interventi volti a ridurre i consumi stessi. Un primo salto di qualità verrebbe dal disporre dati di consumo con frequenze almeno orarie e non limitati alla sola misura dell energia consumata, ma che includano altri parametri di qualità (potenza attiva, reattiva, apparente, fattore di potenza, microinterruzioni, valore della tensione, presenza di armoniche indesiderate,...). 44 NOTIZIARIO TECNICO TELECOM ITALIA Anno 17 n. 2 - Agosto 2008

5 Altro e più rilevante salto di qualità potrebbe derivare dall effettuare la misura dei flussi energetici con granularità di sala/apparato, in modo da avere la conoscenza precisa dei consumi degli apparati TLC, di quelli accessori (condizionamento, servizi,...) e delle condizioni ambientali (temperatura, umidità, illuminazione,...), pertinenti ad ogni apparato o gruppo di apparati che si trovano nella stessa sala e possibilmente in modo continuativo ed in tempo reale. Questo consentirebbe, tramite opportuni indicatori, un controllo completo della situazione, l inserimento di adeguata allarmistica o di azioni automatiche di feedback per la gestione delle anomalie (nei consumi energetici), la pianificazione degli interventi migliorativi e la verifica dell efficacia di questi interventi. Tecnicamente tutto questo è fattibile con tecnologie consolidate ma, come evidenziato in passato da alcune sperimentazioni pilota, con costi proibitivi se estesi per lunghi periodi o a molte centrali. Il sistema Kaleidos, sviluppato nell ambito del progetto WSN, grazie all impiego di reti di sensori wireless (WSN) e di una sensoristica innovativa, rende questo obiettivo accessibile dal punto di vista economico con ritorni dell investimento in alcuni casi anche inferiori all anno. Ciò è reso possibile dalla concomitanza di diversi fattori. Prima di tutto l economia di scala di soluzioni standard (ZigBee nella fattispecie). Ma, soprattutto, i bassissimi costi di installazione poiché, essendo le reti wireless, non è necessaria alcuna cablatura e essendo le reti auto-configuranti, non è richiesto personale specializzato né modifiche impiantistiche in quanto la sensoristica scelta si installa quasi sempre tramite un semplice velcro. L architettura di riferimento del sistema ricalca quella generale del progetto WSN, come rappresentato in figura 3. La rete di sensori è wireless a standard ZigBee e, nella versione attuale, utilizza tre tipologie di sensori: un sensore in grado di misurare temperatura, umidità relativa e luminosità; un sensore in grado di misurare la corrente alternata ed un sensore in grado di misurare la corrente continua. Una opportuna pianificazione dei punti di misura permette di monitorare in tempo reale l efficienza energetica della centrale (ossia la percentuale di energia consumata per gli apparati telefonici) e le condizioni ambientali delle diverse sale, nonché il funzionamento dei sistemi di condizionamento e degli impianti principali di illuminazione. In ogni centrale la rete ZigBee termina in un gateway con interfaccia ethernet collegato direttamente alla rete IP aziendale. Tramite il gateway i dati sono inviati alla piattaforma WSN-C e, da questa, sono fruiti tramite applicazione Web. La sperimentazione del sistema Kaleidos è partita a Marzo 2007 nella Centrale Vanchiglia, è stata estesa nel corso dello stesso anno ad altre tre centrali e nel 2008 sarà estesa a 100 fra le centrali più energivore di Telecom Italia. I dati raccolti permettono in tempo reale di monitorare l andamento dell efficienza energetica e la ripartizione dei consumi e come questi si correlano alle condizioni climatiche. Inoltre, i dati hanno permesso ai colleghi di Energy Systems di ottimizzare i punti di lavoro dei sistemi di condizionamento (in particolare i free cooling), progettare degli interventi di risparmio energetico e verificarne l efficacia in tempo reale. È ovviamente difficile fornire un numero magico che quantifichi i risparmi generati, tuttavia si può dire che ad Aprile 2007 l efficienza energetica della centrale Vanchiglia era nell ordine del 50% mentre oggi, un anno dopo, essa è nell ordine del 65%. Sensori Ambientali (Temp. Umid., Luce, Presenza) Piattaforma di gestione - WSNC Sensori CC. Principali utenze in corrente continua Sala QLQ Sala 1... Sala 1 Tx Raddrizzatore Sensori CA (condizionatori raddrizzatori,...) Rete IP (Dacon) Rete Wireless Mesh ZigBee Gateway ZigBee Cabina di trasformazione Flusso primario WSNC = Wireless Sensor Network Center FIGURA 3 Vista fisica dell architettura di Kaleidos. NOTIZIARIO TECNICO TELECOM ITALIA Anno 17 n. 2 - Agosto

6 Lo standard tecnologico adottato in Telecom Italia: ZigBee a cura di Range WWAN WMAN IEEE IEEE WiMax IEEE Con l avvio del progetto WSN in Telecom Italia si è dovuto operare una scelta tecnologica sull interfaccia radio da applicare ai sensori ed agli attuatori. A valle di un attenta operazione di scouting tecnologico, la scelta è caduta sulla tecnologia ZigBee, non solo per le sue peculiarità funzionali, ma per il fatto che essa è divenuta uno standard con conseguente universale compatibilità dei dispositivi da applicare nei vari servizi a valore aggiunto. ZigBee è una tecnologia radio di prossimità nata dalla necessità di definire uno standard di comunicazione wireless per la creazione di reti di micro-dispositivi con le seguenti caratteristiche: bassi costi; consumi limitati; utilizzo di frequenze libere; scalabilità; affidabilità; interoperabilità; sicurezza. Questa tecnologia radio opera su frequenze libere della banda UHF (868 e 915 MHz) e ISM (2.4 GHz), con velocità di trasmissione dati che arrivano al massimo a 250 kbps (figura A). Essendo una tecnologia di prossimità, il raggio di azione non supera i 100 metri in spazio aperto su singola tratta (single-hop), ma si estende notevolmente se si sfrutta il multihop, cioè la possibilità di far transitare l informazione da un nodo all altro fino al nodo destinazione, che, non trovandosi nel raggio d azione del nodo sorgente, non può essere raggiunto direttamente. La rapida diffusione a livello mondiale di questa tecnologia ha determinato nel 2000 la necessità di fondare l associazione non-profit ZigBee Alliance, composta da circa 210 aziende (tra cui Freescale, Huawey, Mitsubishi, Motorola, Philips, Samsung, Siemens, ST Microelectronics, Texas Instruments, Telefonica, KDDI) che operano nel campo di semiconduttori, WLAN WPAN 0.01 WLAN WMAN WPAN WWAN ZigBee Bluetooth Data Rate (Mbps) = Wireless Local Area Network = Wireless Metropolitan Area Network = Wireless Personal Area Network = Wireless Wide Area Network tecnologia hardware e software, sistemi di comunicazioni, prodotti enduser. Telecom Italia è entrata a far parte di ZigBee Alliance nel luglio 2004, assumendo da subito un ruolo di prestigio e WiFi FIGURA A Collocazione funzionale della tecnologia ZigBee. Frequency Band MHz MHz MHz Applications ZigBee Application Layer ZigBee Network & Security Layers IEEE MAC IEEE PHY (868/915 Mhz, 2.45 Ghz) License Required? No No No FIGURA B Stack protocollare ZgBee. Geographic Region Europe Americas Worldwide a c presiedendo dallo scorso anno il Telecom Applications Profile Group, gruppo che intende rilasciare a fine anno le specifiche per applicazioni ZigBee basate su terminali telco. Data Rate 20kbps 40kbps 250kbps Channel Number(s) NOTIZIARIO TECNICO TELECOM ITALIA Anno 17 n. 2 - Agosto 2008

7 Security HVAC AMR Lighting Control Access Control BUILDING AUTOMATION Patient monitoring Fitness monitoring PERSONAL HEALTH CARE Asset Mgt Process Control Environmental Energy Mgt INDUSTRIAL CONTROL ENERGY MGT & EFFICIENCY Demand Response Net Metering AMI, SCADA TELECOM SERVICES M-commerce Info Services Object Interaction (Internet of Things) FIGURA D Campi di applicazione di reti WSN basate su ZigBee. CONSUMER ELECTRONICS HOME CONTROL TV VCR DVD/CD Universal Remotes PC & PERIPHERALS Mouse Keyboard Joystick Security HVAC Lighting Control Access Control Irrigation Star Cluster Tree Mesh ZigBee coordinator ZigBee Routers ZigBee End Devices FIGURA C Possibili combinazioni di una rete ZgBee. Lo stack protocollare ZigBee (figura B) specifica i livelli di rete, sicurezza e applicazione. La standardizzazione si spinge fino a livello applicativo, definendo profili applicativi specifici che garantiscono l interoperabilità tra produttori diversi che possono coesistere con profili privati proprietari. Le configurazioni di rete proprie di ZigBee prevedono la scelta di un nodo con funzionalità di coordinatore della PAN (ZigBee Coordinator), responsabile principalmente della formazione della rete e della gestione centralizzata della sicurezza. Gli altri nodi possono essere degli instradatori (ZigBee Routers), nel caso in cui siano connessi con più di una unità (figura C), o semplici foglie della rete (ZigBee End Device), nel caso di connessione ad un singolo elemento. I campi di applicazione per la tecnologia ZigBee sono molto estesi (figura D), sia in ambito indoor che outdoor ed interessano tematiche quali la domotica, la gestione dell energia in ambiente domestico e industriale, l automazione industriale, l'elettronica di consumo, il machine-to-machine e le reti di sensori per il monitoraggio dell ambiente. Per garantire l interoperabilità tra prodotti di fornitori diversi, la ZigBee Alliance cura la creazione di profili applicativi standard. Sono attualmente attivi i seguenti gruppi che curano la realizzazione dei profili applicativi: Smart Energy; Home Automation; Telecom Applications; Wireless Sensor Network; Personal Home and Hospital Health Care; Commercial Building Automation. L Operatore, in questo scenario di rete pervasiva fisso/mobile estesa ad un ambiente sempre più intelligente, può giocare così un importante ruolo strategico, creando un ecosistema unico di cui assumere il controllo, non solo come trasportatore di dati, ma identificandosi come gestore della personalizzazione ed integrazione con i bisogni e le esigenze dell utente. 6. Il progetto SPINE di Telecom italia: le WSN al servizio delle persone a cura di Un altro ambito di applicazione della tecnologia WSN affrontato nel progetto è quello delle reti di sensori indossabili. In questo contesto, in occasione della quinta edizione della conferenza europea sulle reti di sensori (EWSN08, il progetto ha lanciato una nuova iniziativa Open Source: il progetto SPINE (Signal Processing In Node Environment). SPINE, che in inglese sta per spina dorsale, è un framework software per lo sviluppo di algoritmi di signal processing distribuiti sui nodi di una rete di sensori, oggi disponibile on line sul sito con licenza free software LGPL 2.1 (Lesser GNU Public License). Esso permette di ridurre il time-to-market per lo sviluppo di applicazioni e servizi basati sul riconoscimento di posture, movimenti, e, più in generale, basati sulla classificazione automatica dei dati provenienti da una moltitudine di sensori eterogenei. SPINE è il risultato del lavoro congiunto fra il progetto di ricerca Wireless Sensor Networks di Telecom Italia e il WSNLab di Berkeley. Con lo strumento dello Open Source, Telecom Italia ambisce a diventare punto di riferimento della comunità scientifica e R&D in questo settore tecnologico. Intorno al progetto SPINE si sta infatti già catalizzando un ecosistema di università ed enti di ricerca industriale. Lo SPINE Team conta già prestigiosi contributi oltre a quello di Telecom Italia e del WSNLab; in particolare, il gruppo del Prof. Sangiovanni Vincentelli (http://embedded.eecs.berkeley.edu/respep/res earch/asves/index.html) presso l Università della California a Berkeley (UCB), del Prof. Fortino (http://wwwinfo.deis.unical.it/~fortino/) presso l Università della Calabria e del Prof. Jafari NOTIZIARIO TECNICO TELECOM ITALIA Anno 17 n. 2 - Agosto

8 (http://www.essp.utdallas.edu/) presso l università del Texas a Dallas. Inoltre numerosi altri centri di ricerca hanno già dichiarato interesse all utilizzo di SPINE, fra questi Intel Research, Motorola R&D, e altri gruppi di UCB. SPINE può essere utilizzato per tutte le applicazioni che richiedono l elaborazione dei dati provenienti dai sensori in rete. La prima applicazione sviluppata con SPINE riguarda il monitoraggio del livello di attività fisica di una persona e la possibilità di rilevare in tempo reale situazioni critiche come la caduta. In questo esempio applicativo SPINE è utilizzato per l analisi dei dati dei sensori di una rete indossabile, ma può essere facilmente utilizzato per reti di sensori più ampie e variegate. Con riferimento alla figura 4 il software SPINE è costituito da due parti distinte e complementari. Una prima parte consiste nell applicazione SPINE da installare sui nodi sensore. Questa fornisce funzionalità di signal processing che permettono al nodo di elaborare il segnale catturato dai sensori e inviare al coordinatore solo le caratteristiche del segnale, le cosiddette feature, anziché l intero insieme di campioni acquisiti dal sensore (raw data). In particolare, SPINE permette all applicazione di selezionare le feature necessarie e istruire ogni nodo ad inviare esclusivamente quanto necessario per l applicazione. Ciò implica un migliore utilizzo sia del canale radio sia delle risorse energetiche del nodo stesso (a titolo esemplificativo e per apprezzare il valore di questa applicazione, si consideri che per un nodo di una rete di sensori la trasmissione di un byte richiede circa lo stesso consumo di batteria dell esecuzione di 1000 istruzioni). Le funzionalità di signal processing sui nodi sono indipendenti dal tipo di segnale/sensore da analizzare e possono essere facilmente estese per includere nuove funzionalità di analisi del segnale stesso. Una seconda parte consiste in un applicazione Java da installare sul coordinatore, tipicamente un telefonino. Questa applicazione coordina appunto i nodi sensore, istruendoli sulle operazioni da eseguire, acquisendo le feature calcolate dai nodi e elaborandole al fine di classificare e riconoscere posture (es. in piedi, seduto, in movimento) o tipi di movimenti. La applicazione è anche in grado di entrare in modalità learning per apprendere automaticamente nuovi tipi di posture o movimenti. Sulla base di queste due componenti, gli sviluppatori possono realizzare servizi con un più veloce time-to-market. La prima versione di SPINE utilizza nodi con interfaccia radio a standard IEEE e sistema operativo TinyOS. Nelle prossime versioni sarà incluso il supporto anche per altri tipi di piattaforma, compresi quelli a standard ZigBee, grazie a un livello di astrazione che renderà SPINE indipendente dal tipo di piattaforma. Uno dei primi campi applicativi di SPINE è stato quello relativo alle applicazioni assisted living o physical activity monitoring per il monitoraggio da remoto dell attività motoria di una persona. Tale applicazione è basata sui dati prelevati da una rete di sensori indossabile, ovvero da una BSN (Body Sensor Network) dove sul corpo della persona sono posizionati sensori di movimento (accelerometri e giroscopi). Tuttavia SPINE si propone di diventare il framework di riferimento non solo per le applicazioni di monitoraggio dei movimenti della persona, ma per diverse applicazioni che potranno includere nuovi sensori presenti anche nell ambiente e non unicamente limitati all area del corpo umano. SPINE fornisce quindi gli strumenti per sviluppare applicazioni basate sui dati provenienti dai sensori presenti nella rete. WSN BSN = Body Sensor Network WSN = Wireless Sensor Network nodi sensore BSN FIGURA 4 Logo e architettura di principio del progetto SPINE radio coordinatore Nell applicazione dimostrativa che Telecom Italia e il SPINE team hanno presentato a EWSN08 (figura 5), i sensori sono posizionati sul corpo e permettono di determinare la posizione della persona e di inviare messaggi di allarme qualora si verifichino condizioni critiche. Questo tipo di tecnologia può essere utilizzato per il monitoraggio remoto delle persone anziane dove il medico curante o il personale sanitario di riferimento è avvisato dell attività motoria quotidiana del paziente, ad esempio con l invio giornaliero di statistiche, ricevendo in tempo reale messaggi di allarme al verificarsi di condizioni critiche (nell esempio di figura 6, la caduta del paziente). L aggiunta di ulteriori sensori biomedicali consentirebbe poi di evincere in modo più mirato la situazione critica, consentendo un soccorso assai più efficiente. 48 NOTIZIARIO TECNICO TELECOM ITALIA Anno 17 n. 2 - Agosto 2008

9 Monitoraggio attività fisica SPINE fornisce quindi una struttura per facilitare lo sviluppo di nuove applicazioni: i nuovi contributi non sono solo finalizzati all ottimizzazione del framework stesso, ma soprattutto alle applicazioni che saranno sviluppate usando il software come strumento di lavoro. Anche in reti di piccole dimensioni, quali le Body Sensor Network, la quantità di parametri monitorati dai sensori può essere enorme, si pensi poi a reti più estese che, grazie al multihop possono coprire superfici dell ordine dei chilometri quadrati: tutta la quantità di dati raccolti da questi nodi deve essere elaborata e opportunamente classificata per ricavarne le informazioni utili all utente. È a questo stadio che entrano in gioco gli algoritmi di classificazione e di elaborazione che fanno di SPINE uno strumento innovativo per la gestione della rete di sensori, con l obiettivo di comporre con intelligenza i dati rilevati dai sensori stessi. Walking Allarme per condizioni critiche 7. WSN e le batterie: un tema sfidante Rete di sensori Indossabile Coordinatore/Gateway FIGURA 5 Esempi di applicazioni abilitate da SPINE. Statistiche di attività giornaliera FIGURA 6 Segnalazione di caduta del paziente monitorato. Servizi Fall detecting Un ultimo, ma non per importanza, aspetto qui trattato in merito alle attività del progetto WSN presso Telecom Italia riguarda il problema delle alimentazioni dei nodi e, più in generale, di tutti quei dispositivi portatili che richiedono l impiego di una o più batterie. Far funzionare tutto ciò che è portatile senza batterie (batteryless), e conseguentemente senza i relativi caricatori è impresa non facile. Già oggi nelle nostre abitazioni ed uffici cerchiamo di districarci tra grovigli di fili dei caricatori per cellulari, dispositivi bluetooth, laptop, PDA (Personal Digital Assistant) oltre a quelli per gli MP3 player, videocamere e fotocamere digitali. Ma l attuale scenario non evidenzia ancora appieno la portata di questo problema. Come accennato in premessa, già nei prossimi anni, si assisterà ad una nuova rivoluzione denominata L Internet delle cose, un espressione suggestiva per indicare miliardi di oggetti che si autorganizzano in pico-reti di sensori ed attuatori WSN, in grado di conferire una fisicità all attuale Internet dotandola della capacità di percepire gli stimoli provenienti dell ambiente reale circostante e di reagire in modo appropriato ad essi. Ciascuno di questi oggetti è dotato almeno di un processore, una radio, un sensore, un attuatore e, ovviamente, una batteria. Questo significa che, a meno di nuove soluzioni, le batterie impiegate si conteranno a miliardi con problemi enormi da risolvere in termini economici, ecologici e manutentivi (figura 7 A). Telecom Italia, da tempo impegnata sul tema del risparmio energetico nonché sulla sperimentazione di fonti alternative di produzione di energia elettrica per alimentare le stazioni radio base, pone anche particolare attenzione al problema delle batterie in quanto destinato a divenire NOTIZIARIO TECNICO TELECOM ITALIA Anno 17 n. 2 - Agosto

10 precipuo nei futuri servizi a valore aggiunto (VAS) basati sulle emergenti reti wireless di sensori ed attuatori. In questo contesto, presso i laboratori di ricerca di Telecom Italia sono in essere attività di scouting e realizzazione prototipali sulle due possibili modalità alternative alle batterie: energy scavenging, ossia l insieme di tecnologie per tradurre in energia elettrica altre entità presenti nell ambiente circostante quali luce, suoni, vibrazioni, temperatura, campi elettromagnetici, ecc., (figura 7 B); trasmissione di energia senza fili, necessaria quando dell energy scavenging non risulta sufficiente ed occorre perciò trasferire energia dalla sorgente al dispositivo finale senza l adozione di conduttori elettrici. Mentre l energy scavenging è una tematica di ricerca piuttosto diffusa in ambito accademico e presso i laboratori di ricerca, la trasmissione di energia senza fili è meno trattata in quanto non ha raggiunto ancora una soluzione ottimale, ma proprio per questo essa rappresenta un tema sfidante e disruptive per le applicazioni wireless del futuro. FIGURA 8 A) Prototipo MIT per la trasmissione di energia a distanza; B) Prototipo TILab. La trasmissione di energia senza fili effettuata tramite risonatori ad alta efficienza in un campo ad onde evanescenti è finalmente passata dalla fase concettuale a quella prototipale. Nella figura 8 A è visibile il dimostratore realizzato presso il MIT (Massachusetts Institute of FIGURA 7 A) Batterie ed ipatto ecologico; B) Dispositivi per l estrazione di energia elettrica dall abiente Technology) e nella figura 8 B il corrispettivo costruito in TILab (Telecom Italia Lab). Entrambi i dimostratori hanno consentito un trasferimento energetico a distanze dell ordine del paio di metri, con un efficienza compresa tra il 15% ed il 40%. Il dimostratore TILab ha dimostrato inoltre per primo che il trasferimento energetico è perturbato in modo minimo anche quando tra l elemento emittente e quello ricevente sono interposti oggetti metallici, conferendo così al sistema notevole flessibilità operativa per sue eventuali future applicazioni. I campi di applicazione della trasmissione di energia senza fili sono sterminati; già ora, come prima ricaduta applicativa dei suddetti dimostratori, alcune start-up internazionali si stanno orientando alla realizzazione di caricatori senza fili per telefonini, notebook ed altri dispositivi multimediali. Infatti, l integrazione di un generatore di campo evanescente in una superficie (tavoletta, scrivania od altri supporti ergonomici) rende possibile un efficiente ricarica di qualunque dispositivo portatile semplicemente appoggiandolo su di essa. Sul medio termine, un dispositivo ad onde evanescenti potrebbe risultare impareggiabile nell ovviare all uso delle batterie sia in ambito outdoor che indoor con un positivo impatto in termini economici e manutentivi, ma soprattutto contribuendo a migliorare l impatto ecologico, tema assai caro a Telecom Italia già da tempo impegnata sul fronte del risparmio energetico. 50 NOTIZIARIO TECNICO TELECOM ITALIA Anno 17 n. 2 - Agosto 2008

11 8. Conclusioni La tecnologia delle Wireless Sensor Network consente di incrementare la capacità di interazione dei dispositivi di elaborazione con il mondo reale, riducendo in questo modo il divario tra mondo digitale e mondo fisico. La capacità di raccogliere informazioni su di un ambiente, senza richiedere la posa di cavi nè sforzi di configurazione, ne consente l impiego in una variegata classe di applicazioni che, per la difficoltà, il costo e i tempi richiesti dalle operazioni di cablaggio difficilmente sarebbero state attivate. Telecom Italia, da sempre attenta a cogliere nuove opportunità offerte dalle tecnologie emergenti, ha attivato il progetto WSN, le cui principali attività sono state descritte in questo articolo. L obiettivo ultimo del progetto è quello di disegnare e prototipare gli snodi architetturali rilevanti per l operatore di telecomunicazione e di sperimentare le piattaforme tecnologiche sviluppate tramite nuovi servizi a valore aggiunto. Lo studio di problematiche di risparmio energetico, l uso di strumenti open source, lo studio di tecnologie battery-less evidenzia come il progetto abbia messo in primo piano, oltre al puro aspetto di business, l uso della tecnologia finalizzata a migliorare la qualità della vita e a tutelare l ambiente. Per motivi editoriali, l elenco degli autori di questo articolo non include tutti i componenti del gruppo di progetto. Ad essi, e ai responsabili di struttura, è d obbligo un ringraziamento per i suggerimenti, gli algoritmi, le specifiche, gli sviluppi di software, firmware e hardware da cui questo articolo ha tratto spunto e soprattutto per il loro contributo ad un sereno ed efficace clima lavorativo di continuo confronto. BIBLIOGRAFIA ITU The Internet of Things - ZigBee Alliance: Borean Claudio, Telecom Application Specification, Telecom Italia - DPC Gaspardone Marco, Prototipazione della piattaforma per le Wireless Sensor Networks (WSNC), Telecom Italia - DPC Genova Fernando, KALEIDOS: Progettazione e realizzazione del sistema di monitoraggio di energia della Centrale Vanchiglia, Telecom Italia - DPC Progetto open source SPINE - R. Gravina, A. Guerrieri, S. Iyengar, F. Tempia, R. Giannantonio, F.L. Bellifemine, T. Pering, M. Sgroi, G. Fortino and A. Sangiovanni-Vincentelli, Demo: SPINE (Signal Processing in Node Environment) framework for healthcare monitoring applications in Body Sensor Networks, Proc. of the 5th European conference on Wireless Sensor Networks 2008 (EWSN 08), Bologna, Italy, Jan 30 Feb 1, 2008 Sameer Iyengar, Raffaele Gravina, Antonio Guerrieri, Filippo Bonda, Roberta Giannantonio, F.L. Bellifemine, Marco Sgroi, Giancarlo Fortino and Alberto Sangiovanni-Vincentelli A Framework for Creating Healthcare Monitoring Applications Using Wireless Sensor Networks, BodyNets08. Pering, Trevor; Zhang,Pei; Chaudri, Rohit; Anokwa,Yaw; Want,Roy; The PSI Board: Realizing a Phone-Centric Body Sensor Network 4th International Workshop on Wearable and Implantable Body Sensor Network (BSN2007). Mar, 2007 Roozbeh Jafari, Ruzena Bajcsy, Steven Glaser, Bruce Gnade, Marco Sgroi, Platform Design for Health-care Monitoring Applications. In Proc. of 2007 Joint Workshop On High Confidence Medical Devices, Software, and Systems (HCMDSS) and Medical Device Plug-and-Play (MD PnP) Interoperability (HCMDSS/MD PnP 07), Boston (MA), USA, June 25-27, Roozbeh Jafari, Wenchao Li, Ruzena Bajcsy, Steven Glaser, Shankar Sastry, Physical Activity Monitoring for Assisted Living at Home. In Proc. of the 4th International Workshop on Wearable and Implantable Body Sensor Networks (BSN 2007), RWTH Aachen University, Germany, pp , March 26-28, NOTIZIARIO TECNICO TELECOM ITALIA Anno 17 n. 2 - Agosto

12 ACRONIMI R. Jafari, et al., Wireless Sensor Networks for Health Monitoring. In Proc. of the 2nd Annual International Conference on Mobile and Ubiquitous Systems: Networking and Services, 2005 (MobiQuitous 2005), pp , San Diego (CA), July 17-21, Valter Bella, Onde evanescenti e trasmissione di energia senza fili, Notiziario Tecnico Telecom Italia, n Valter Bella, Overview of the state of the art on energy scavenging, Telecom Italia - DPR Elisa Alessio Maura Turolla, ZigBee standard di trasmissione emergente: una rivoluzione in atto?, Notiziario tecnico Telecom Italia, n Valter Bella si è diplomato in Telecomunicazioni e laureato in Fisica. Si è occupato, presso il Centro Ricerca di Telecom Italia, di microelettronica, partecipando a numerosi progetti di ricerca in ambito nazionale ed europeo. Dal 2006 è attivo, presso la funzione Research & Trends, sul tema delle reti di sensori wireless con particolare riferimento alla parte radio ed alle tecnologie batteryless quali l energy scavenging e la wireless power transmission. È autore di molte pubblicazioni e brevetti internazionali. Fabio Bellifemine in Telecom Italia dal 1994 (prima al CNR), è responsabile del progetto WSN (Wireless Sensor Networks) di Telecom Italia Research Projects. È senior member di IEEE e membro del Comitato Tecnico Distributed Intelligent Systems di IEEE SMC Society. In passato è stato attivo nel campo della tecnologia degli agenti software, dove ha lanciato il progetto Open Source JADE e il JADE Governing Board e guidato il FIPA Architecture Board. BSN EECS FFD GPRS GSM RFD GAL GUI ITU J2EE MAC MIT PDA REST RMI SC SM SOA SOAP SPINE UCB VAS WBAN WLAN WMAN WPAN WSN WSN-C WWAN Body Sensor Network Electrical Engineering and Computer Sciences Full Function Device General Packet Radio Service Global System for Mobile Reduced Function Device Gateway Abstraction Layer Graphical User Interface International Telecommunication Union Java 2 Enterprise Edition Medium Access Control Massachusetts Institute of Technology Personal Digital Assistant REpresentational Transfer State Remote Method Invocation Service Center Short Message Service Oriented Architecture Simple Object Access Protocol Signal Processing In Node Environment Università della California a Berkeley Value Added Service Wireless Body Area Network Wireless Local Area Network Wireless Metropolitan Area Network Wireless Personal Area Networks Wireless Sensor Network Wireless Sensor Network Center Wireless Wide Area Network 52 NOTIZIARIO TECNICO TELECOM ITALIA Anno 17 n. 2 - Agosto 2008

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