PRESENTAZIONE

L’Internet delle cose (IoT) produce grandi quantità di dati da trasmettere ed elaborare prima che questi possano essere sfruttati, l’Edge Computing indirizza l’elaborazione e l’interpretazione dei dati in prossimità della loro origine. Questo approccio, anche attraverso le tecniche di machine learning, aumenta l’autonomia e la ‘capacità decisionale’ del sistema elettronico sul confine. Si ottimizzano di conseguenza: lo sfruttamento della banda di trasmissione, le risorse complessivamente necessarie, i tempi di risposta e le prestazioni in generale. La piattaforma hardware di riferimento e’ rappresentata tipicamente da microcontrollori, sensori e trasduttori, interconnessi in rete. L’insegnamento introduce quindi alle architetture di questi sistemi, alla programmazione dei microcontrollori e delle interfacce, gli strumenti di sviluppo software e le piattaforme piu’ diffuse , sfruttando anche tecniche di machine learning.

OBIETTIVI E CONTENUTI

OBIETTIVI FORMATIVI

Il corso intende fornire gli elementi fondamentali di edge computing, con particolare attenzione alla programmazione avanzata di microcontrollori. Gli argomenti trattati riguardano la conversione analogico-digitale, i protocolli di comunicazione, l’utilizzo di schede dedicate (es. MEMS), i sistemi operativi embedded. Ogni argomento è trattato attraverso numerosi esempi ed esercizi.

OBIETTIVI FORMATIVI (DETTAGLIO) E RISULTATI DI APPRENDIMENTO

Alla conclusione dell’insegnamento, lo studente conoscerà gli elementi fondamentali di edge computing, sarà in grado di sviluppare applicazioni su microcontrollore, gestire le periferiche, la temporizzazione, la conversione analogico-digitale, i protocolli di comunicazione, utilizzare e programmare schede sensori, i sistemi operativi real-time embedded. Maturare capacità analitiche e progettuali e nella scelta dei componenti per la realizzazione di sistemi elettronici secondo il paradigma dell'Edge Computing

MODALITA' DIDATTICHE

Le lezioni si tengono in presenza e a distanza sincrone. Lezioni frontali con ausilio di slide, computer, esercizi con scheda microcontrollore, componenti elettronici e sensori, sviluppo di progetti ed esercitazioni laboratoriali, discussione e realizzazione di progetti didattici complessi per il raggiungimento dei risultati di apprendimento

PROGRAMMA/CONTENUTO

Fondamenti di Edge Computing

• Architetture Edge computing e applicazioni
• Piattaforme per l’implementazione di sistemi basati sul paradigma Edge computing,
• Ambienti di sviluppo software/hardware per microcontrollori, interfacce e sensori
• Applicazioni Machine learning

Microcontrollori ed applicazioni

• Funzioni Base (GPIO, Interrupt, DMA) 
• Comunicazione (UART/USART, I2C, SPI)
• Clock tree
• Timers
• ADC/DAC
• Gestione Power consuption per la riduzione del consumo di energia
• FreeRTOS
  • Gestione della memoria
  • Multitasking
  • Scheduling
  • Code
  • Software timers
  • Interrupt
  • Sincronizzazione (semafori, mutex, eventi)
• Applicazioni di machine learning / IoT

TESTI/BIBLIOGRAFIA

• IoT and Edge Computing for Architects, 2nd ed. di Perry Lea, ed. Packt Publishing
• Mastering STM32, 2nd ed. di C. Noviello, https://www.carminenoviello.com/mastering-stm32/
• Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn, Keras, and TensorFlow,  3rd  ed. di A. Géron, Ed. O’Reilly
• https://github.com/ageron/handson-ml2  

DOCENTI E COMMISSIONI

LEZIONI

INIZIO LEZIONI

https://corsi.unige.it/corsi/8732/studenti-orario

Orari delle lezioni

L'orario di questo insegnamento è consultabile all'indirizzo: Portale EasyAcademy

ESAMI

MODALITA' D'ESAME

L’esame consiste nello sviluppo di in un progetto applicativo da concordare con il docente e una discussione orale.

MODALITA' DI ACCERTAMENTO

Durante la prova orale lo studente, sulla base del progetto sviluppato, lo studente sarà valutato sulla conoscenza degli argomenti affrontati nel corso, la qualità dell’esposizione, l’utilizzo corretto del lessico specialistico, la capacità di ragionamento critico sullo studio realizzato e le scelte progettuali, con l’ausilio del computer e delle schede elettroniche utilizzate a lezione.

ALTRE INFORMAZIONI

Nell’impegno richiesto per il progetto, sara’ tenuto conto di necessita’ specifiche degli studenti lavoratori. Agli studenti con disturbi specifici di apprendimento (DSA) sarà consentita l’adozione di specifiche modalità e supporti che saranno stabiliti caso per caso in accordo col Delegato dei corsi d’ingegneria nella Commissione per l’inclusione di studenti con disabilità.