1/44 GE Oil&Gas Firenze, April 30, 2009 Wireless Sensor Networks for Dependable Monitoring of Critical Applications () a Research Project of Relevant National Interest funded by the Italian Ministry of University and Research in the PRIN-07 Programme http://www.stlab.dsi.unifi.it/wisedemon/
2/44 Wireless Sensor Network (WSN) A (high) number of sensor nodes usually powered by batteries acquire information from the surrounding environment process information locally transfer information to a collecting node (also called sink) by means of a wireless connection usually through multi-hop routing Low-cost, autonomous, distributed and cooperative monitoring system enables the construction of a monitoring system fit scenarios where more conventional technologies cannot be applied But, subject to severe limitations energy resources, computational power and reliability of communication make the network subject to malfunctions and unavailability major obstacle for the application in monitoring safety critical systems
3/44 Project Aim and Approach innovative solutions for the application of WSN networks in monitoring systems for safety critical applications achieved through the integration of two complementary research lines technological research line develop solutions for efficient management of network resources that increase quality of service and lifetime methodological research line develop modelling and quantitative evaluation techniques that make the reliability figures predictable and support efficient management strategies
4/44 Research Teams UniFi Dip.Sistemi e Informatica, Università di Firenze Enrico Vicario Project Coordinator UniPmn Dip.Informatica, Università del Piemonte Orientale Amedeo Avogadro Andrea Bobbio UniMe Dip.Matematica, Università di Messina Marco Scarpa UniPi Dip.Ingegneria dell Informazione: Elettronica, Informatica, Telecomunicazioni Giuseppe Anastasi PoliMi Dip.Elettronica e Informazione, Politecnico di Milano Giuseppe Serazzi
5/44 Research Teams UniPi, PoliMi and UniMe: experience on WSN technology energy harvesting problems (PoliMi) efficient energy and node s resources management (UniPi, PoliMi) transmission reliability for the single nodes (UniPi) packet routing (UniMe, PoliMi) UniPmn, UniFi and UniMe: experience on quantitative modelling and evaluation dependability and quality of service evaluation in the monitoring network (UniPmn, UniMe) and in the system that integrates the monitoring network with the observed environment (UniFi)
6/44 Industrial involvement industrial enterprises involved in Identification of application scenarios and result evaluation GE Oil&Gas - Firenze: remote diagnosis, control and preventive maintenance of Oil&Gas plants; Società Autostrade - Firenze: data acquisition and information for motorway traffic support services; GE Transportation Systems - Firenze: railway signalling systems ST-Microelectronics - Catania: monitoring and preventive maintenance of production lines within its own site; Thales - Firenze: urban transport systems (?) Rigel Engineering - Livorno (PMI): industrial monitoring systems and decision support systems in the nautical sector I+ - Firenze (PMI): Telecare, Home& Building automation
Workpackage structure WP1: Application Scenarios characteristics, reliability requirements, applicable WSN solutions WP2: Technology of the Monitoring System Innovative solutions of energy harvesting, adaptive sensing, adaptive power management, network routing extend usual cost, energy efficiency and network performance objectives with availability and predictability requirements for critical scenarios WP3: Modelling and Quantitative Evaluation Innovative techniques for quantitative modelling and evaluation of reliability, availability and quality of service adaptation to WSN technology and scenarios, non-markovian analysis WP4: Integration and Experimental Evaluation analysis techniques developed in WP3 are applied to the quantitative evaluation of solutions developed in WP2 evaluation techniques that can be executed on-line on a WSN architecture are employed as a predictive engines in network management strategies WP5: Synthesis and Dissemination combine application scenarios, problems, solutions, potential and limits on-line documentation of the Project advancement workshop at the end of the Project for dissemination towards 7/44 scientific community, PhD students and young researchers, enterprises
8/44 WP1: SCENARI APPLICATIVI Sono identificati scenari applicativi di valenza industriale capaci di rappresentare temi innovativi e scientificamente rilevanti. A1) Per ciascuno scenario sono identificate le caratteristiche del problema applicativo, e A2) sono delineate le caratteristiche tecnologiche generali di soluzioni della tecnologia WSN applicabili
WP2: TECNOLOGIA DEL SISTEMA DI MONITORAGGIO sono investigate soluzioni che aumentano la capacità WSN di garantire un predefinito livello di qualità del servizio, agendo sul livello dei singoli nodi sensore (T1 e T2) e della rete nel suo insieme (T3) 9/44 T1a) soluzioni per il supporto di operazioni di spegnimento/riavvio mediante salvataggio/ripristino dello stato su memoria FLASH attraverso protocolli di riaggangio alla rete [PoliMi] T1b) algoritmi di adaptive sampling per adattare la frequenza di acquisizione dei sensori in base alla dinamica temporale e/o alla correlazione spaziale del fenomeno monitorato [PoliMi,UniPi] T2a) modifiche del protocollo MAC IEEE 802.15.4 al fine di aumentare la probabilità di successo nella trasmissioni dei pacchetti in condizioni di carico sostenuto [PoliMi] T2b) politiche di sleep/wakeup adattive per ridurre consumo energetico e diminuire la probabilità di collisioni fra nodi vicini [UniPi] T3a) algoritmi di routing power-aware capaci di ridurre il consumo energetico e gestire le operazioni di aggancio/sgancio dei nodi attraverso una gestione gerarchica e adattiva della rete [PoliMi] T3b) algoritmi di routing basati sul principio di swarm intelligence [UniMe] T3c) tecniche di geo-referenziazione e sincronizzazione dei nodi basati su mappe di Kohonen (Self Organizing Maps) [UniMe]
10/44 WP3: MODELLAZIONE E VALUTAZIONE QUANTITATIVA (1/3) Sono studiate e sviluppate tecniche di modellazione e valutazione quantitativa di affidabilità, disponibilità e qualità del servizio in relazione agli scenari applicativi del WP1. La ricerca investe tre livelli che indirizzano il singolo nodo (V2), la rete di monitoraggio (V3), l'interfaccia tra la rete e l'impianto monitorato (V4). I Tre livelli sono raccordati da elementi metodologici trasversali (V1,V5)
11/44 WP3: MODELLAZIONE E VALUTAZIONE QUANTITATIVA (2/3) Metodologia trasversale V1) caratterizzazione del concetto di affidabilità e qualità del servizio nel contesto tecnologico e applicativo [UniFi,UniMe,PoliMi,UniPmn] Livello del nodo V2) modelli stocastici per la caratterizzazione del comportamento di singoli nodi sensore [PoliMi] Livello di rete V3a) tecniche di network-reliability esaustive basate su Binary Decision Diagrams e studio di euristiche semplificate basate sulla specificità tecnologica delle WSN [UniPmn] V3b) tecniche di modellazione e analisi basate su Stochastic Well Formed Petri Nets (SWN) per la rappresentazione parametrica e simbolica dello spazio degli stati in reti con simmetrie indotte dalla ridondanza e la regolarità topologica [UniPmn] V3c) tecniche di modellazione e analisi fluida che astraggano dalla identità dei nodi e ragionino invece sulla loro densità e probabilità di operare in diversi stati locali [UniPmn] V3d) tecniche analitiche per l identificazione veloce dei componenti congestionati di una rete di elevate dimensioni [PoliMi]
12/44 WP3: MODELLAZIONE E VALUTAZIONE QUANTITATIVA (3/3) Interfaccia tra la rete e il sistema monitorato V4a) tecniche di verifica di performability e identificazione di strategie di scheduling basate su Markov Decision Processes (MDP) [UniPmn] V4b) tecniche integrate per la verifica qualitativa e la valutazione quantitativa di modelli stochastic Time Petri Nets (STPN) con tempificazioni stocastiche non-markoviane a supporto potenzialmente limitato [UniFi] V4c) tecniche di enumerazione parziale dello spazio degli stati simbolici di modelli stpn [UniFi] V4d) tecniche di on-line bounded model-checking applicabili alla interpretazione di sequenze di misure acquisite da una rete di monitoraggio [UniFi] Metodologia generale V5) metodi per la composizione di formalismi di modellazione e tecniche di valutazione [UniPmn].
13/44 WP4: INTEGRAZIONE E SPERIMENTAZIONE (1/2) Il WP4 fornisce il contesto per integrare e valorizzare i risultati conseguiti nelle attività WP2 e WP3 secondo due diversi paradigmi: le tecniche di modellazione e analisi sviluppate in WP3 sono applicate alla valutazione quantitativa di schemi e strategie caratterizzate e sviluppate in WP2; viceversa, le tecniche di valutazione eseguibili on-line e dispiegabili sulla architettura di calcolo di una rete WSN vengono integrate in strategie di gestione dinamica delle risorse della rete. integrazione e sperimentazione finalizzate in relazione ai risultati di maggiore rilevanza scientifica conseguiti dalla ricerca svolta nei WP2 e WP3
14/44 WP4: INTEGRAZIONE E SPERIMENTAZIONE (2/2) Ad oggi appaiono auspicabili alcune attività specifiche I1) implementazione di una strategia model-based di gestione delle risorse che adatta l'operazione di una WSN sulla base di una previsione quantitativa della evoluzione attesa di un impianto monitorato e dei suoi requisiti di affidabilità [UniFi+UniPi] I2) realizzazione di uno o più testbed e sperimentazione di tecniche di gestione power-aware del singolo nodo e di algoritmi di routing [UniPi+PoliMi+UniMe] I3) valutazione quantitativa della qualità del servizio offerta dai singoli nodi e dalla rete in relazione alle caratteristiche di soluzioni innovative di power management e routing dei pacchetti [UniPmn+UniPi+UniMe+PoliMi] I4) definizione di tecniche e processi di valutazione composizionale capaci di caratterizzare la affidabilità conseguita sul sistema complessivo che integra l'impianto monitorato con la rete di monitoraggio [UniFi+UniPmn]
15/44 WP5: SINTESI E DISSEMINAZIONE D1) Attività di produzione di articoli scientifici, accompagnata dalla pubblicazione su un sito web dedicato dei documenti di pianificazione del progetto e di rapporti di avanzamento [Tutte le UR] D2) valutazione congiunta dei risultati e definizione di un quadro di sintesi di scenari applicativi, architetture e soluzioni tecnologiche, metodi di modellazione e valutazione, limiti di applicabilità ed elementi di forza dei diversi risultati. Sono anche delineate sfide scientifiche e tecnologiche ulteriori [Tutte le UR + Imprese] D3) Evento conclusivo di presentazione dei risultati, per promuovere il trasferimento tecnologico ed il confronto con imprese industriali, e la disseminazione verso la comunità scientifica con particolare riguardo per la comunità dei dottorandi di ricerca e dei giovani ricercatori [Tutte le UR + Imprese]
16/44 TEMPI DI REALIZZAZIONE Il Progetto dura 24 Mesi 23 ottobre 2008 23 ottobre 2010 Tempi dei workpackages WP2 e WP3 sono sviluppati in parallelo. Tra WP2/WP3 e WP4 esiste un elevato grado di sovrapposizione per abilitare un approccio incrementale alla ricerca: WP1: M0-M9 WP2: M3-M18 WP3: M3-M18 WP4: M9-M24 WP5: M9-M24
Criteri di verificabilità raggiungimento di risultati scientificamente rilevanti per la comunità scientifica internazionale presentazione dei risultati delle ricerche presso convegni scientifici o in riviste scientifiche di rilevanza internazionale interesse che verrà manifestato per i risultati della ricerca da industrie e enti eventuale disponibilità a prevedere l utilizzo delle metodologie sviluppate. Obiettivi intermedi WP1 (mese 9): rapporto tecnico su contesti applicativi individuati e caratteristiche tecnologiche generali di WSN applicabili WP2 (mese 18): soluzioni a livello di nodo, di rete e del routing, in relazione a casi applicativi delineati nel WP1, e ai requisiti di dependability e qualità del servizio WP3 (mese 18): tecniche innovative di valutazione di affidabilità e qualità del servizio, relazionate a caratteristiche tecnologiche delle WSN e a casi 17/44 applicativi delineati nel WP1 WP4 ( ): testare, anche se in modo limitato, i modelli su sistemi reali, e identificare possibili accorgimenti progettuali capaci di migliorare prestazioni, qualità del servizio, durata e affidabilità. WP5 ( ): disseminazione verso industrie
18/44 Meetings M0 (23-34 ottobre 2008): Firenze kick-off M9 (9-10 luglio 2009): Messina/Catania consolidamento WP1, visione condivisa su esiti attesi dalle ricerche di WP2 e WP3 pianificazione e avvio di WP4 avvio disseminazione, con particolare riguardo agli enti industriali che hanno manifestato interesse nel progetto M18 (? marzo 2010): Torino/Milano consolidamento WP2 e WP3 pianificazione di dettaglio della sperimentazione e della finalizzazione delle attività del Progetto; M24 (30 settembre 2010): Firenze workshop/scuola conclusivo
19/44 GE Oil&Gas Firenze, April 30, 2009 Wireless Sensor Networks for Dependable Monitoring of Critical Applications (WiSe DeMon) a Research Project of Relevant National Interest funded by the Italian Ministry of University and Research in the PRIN-07 Programme