Open Fiber è responsabile della progettazione e implementazione dell’architettura di rete e della piattaforma ECC, inclusa l’installazione dell’hardware e del software necessari, la configurazione dei nodi e la valutazione delle prestazioni.

FibreConnect assume il ruolo di OTT, fornendo servizi applicativi ai clienti interessati a utilizzare piattaforme ECC distribuite in prossimità degli utenti finali. L’operatore sarà coinvolto nella fase di trial del progetto, con l’obiettivo di misurare e monitorare i KPI definiti e valutare i benefici delle architetture ECC rispetto ai modelli Cloud tradizionali.

Lutech contribuisce al progetto in qualità di partner tecnologico strategico, mettendo a disposizione la piattaforma software di Edge Cloud Computing e le competenze distintive in ambito Smart Mobility, AI e Digital Twin. È, inoltre, responsabile dello sviluppo e dell’integrazione dei casi d’uso avanzati, partecipando alla definizione dei requisiti, dei KPI, del design architetturale e alle attività di validazione tecnica delle soluzioni.

Huawei coopera, con le sue tecnologie di rete e di infrastruttura ICT, ad abilitare delle prestazioni con tempi di risposta molto ridotti per le applicazioni ospitate, consentendo lo sviluppo di una nuova generazione di servizi per il trasporto urbano.

La Sapienza Università di Roma, in qualità di coordinatore del Progetto, svolge un ruolo centrale nella gestione complessiva e nella definizione dei metodi e modelli matematici utili all’integrazione di specifici use case, con l’obiettivo di validare l’efficienza dei nodi Edge Cloud Computing (ECC). Il contributo previsto si articola in quattro macrotemi principali:

1. Guida autonoma: La Sapienza sviluppa metodologie avanzate per l’integrazione e la simulazione dei veicoli autonomi attraverso modelli Model-in-the-Loop (MIL). Gli scenari, sia urbani che interurbani, sono simulati utilizzando motori grafici e dinamiche avanzate, mentre i dati generati da sensori permettono una validazione accurata dei sistemi di guida e controllo.

2. Corridoi multimodali e controllo del traffico: L’Università sviluppa modelli matematici avanzati per l’analisi e l’ottimizzazione dei flussi di traffico nei corridoi multimodali, integrando simulazioni dinamiche e logiche di monitoraggio in tempo reale per valutare le interazioni tra modalità di trasporto e supportare strategie di gestione più efficienti, sicure e resilienti.

3. Intelligenza artificiale per l’analisi dei dati: vengono sviluppati algoritmi di machine learning e clustering per analizzare i dati raccolti dai sensori distribuiti. Tali strumenti supportano il processo decisionale in tempo reale, migliorando la gestione di eventi complessi come congestioni o incidenti stradali.

4. Monitoraggio e controllo delle infrastrutture: La Sapienza contribuisce al monitoraggio in tempo reale di infrastrutture critiche, utilizzando reti di sensori e modelli matematici avanzati per rilevare anomalie e supportare interventi predittivi di manutenzione. Questo approccio garantisce sicurezza ed efficienza delle infrastrutture coinvolte.

Il ruolo strategico di Sapienza si lega al processo di selezione e ottimizzazione dei Point of Presence per l’installazione delle piattaforme ECC, basandosi su modelli multi-obiettivo che valutano KPI come latenza, throughput, perdita di pacchetti prestazioni dei modelli di machine learning. Le attività mirano a ottimizzare le prestazioni delle applicazioni critiche, tra cui guida autonoma e gestione del traffico, garantendo un’infrastruttura efficiente e innovativa. A tal fine saranno valutato differenti approcci architetturali per il machine learning, centralizzato o tramite federated learning, al fine di determinare per ogni scenario applicativo dei diversi macrotemi la soluzione che garantisca le prestazioni migliori.