Open-Next

OPEN-NEXT è un progetto di ricerca industriale presentato da T3LAB e approvato sul “Bando per progetti di ricerca industriale strategica rivolti agli ambiti prioritari della strategia di specializzazione intelligente” –
Dgr 774/2015 all’interno del POR-FESR 2014-2020 della Regione Emilia-Romagna, Asse 1, Azione 1.2.2.

Partner di progetto

– T3LAB (Coordinatore)
– CIRI ICT, Università di Bologna
– Softech ICT, Università di Modena e Reggio Emilia
– TTLab, INFN
– CRIT, Centro per l’innovazione

Challenge e stato dell’arte

Nell’industria moderna, i sistemi di elaborazione dati aggregano ed elaborano informazioni provenienti da fonti diverse per realizzare attivita’ complesse di controllo e coordinamento della produzione. Esempi ne sono il monitoraggio in tempo reale della qualita’ dei prodotti, l’automazione delle linee di produzione, i sistemi intelligenti di trasporto merci. La sempre piu’ stretta integrazione di sensori nelle piattaforme computazionali ha dato origine negli ultimi anni ai cosiddetti cyber-physical systems-CPS che sono utilizzati in diversi ambiti, dalla domotica ai settori automobilistico e avionico e, appunto, a settori industriali e manifatturieri (Industry 4.0 e Manufacturing 2.0).
Le crescenti necessita’ di elaborazione di dati provenienti da molteplici sensori richiedono una notevole potenza di calcolo che difficilmente puo’ essere fornita dalle tradizionali architetture a singolo processore: esse hanno ormai esaurito le possibilita’ di scaling prestazionale e non sono piu’ in grado di soddisfare le nuove esigenze dell’industria. Allo stesso tempo, la riduzione delle dimensioni dei dispositivi di controllo e l’ottimizzazione dei consumi energetici sono requisiti imprescindibili che non possono essere soddisfatti attraverso il semplice utilizzo di un numero maggiore di elementi computazionali (resource over-provisioning).
Contestualmente si affacciano sul mercato dei sistemi embedded nuove applicazioni industriali che impongono requisiti difficili da soddisfare con la tecnologia esistente:
-maggiori carichi computazionali, per l’elaborazione rapida e la fusione di molteplici dati sensoriali
-ridotto consumo energetico, per consentire l’utilizzo di batterie piu’ piccole associate a fonti energetiche
rinnovabili
-piu’ rapida ed affidabile interazione con l’ambiente circostante, con una capacita’ di reazione in tempi predicibili
-maggiore criticita’, con sistemi che partecipano ad attivita’ safety-critical anche in stretta interazione con l’uomo: in questi sistemi non e’ ammissibile mirare ad elevate prestazioni medie senza garantire il rispetto dei vincoli sul tempo di risposta.
Emerge quindi la necessita’ di nuove architetture computazionali che possano fornire alte prestazioni in maniera predicibile su piattaforme embedded di nuova generazione, che richiedono complessi stack di sistemi operativi per essere utilizzati in modo ottimale.

Obiettivi Realizzativi

OPEN-NEXT affrontera’ tre tematiche tecnologiche:
– Modelli di programmazione per architetture eterogenee multi/many-core con vincoli real-time;
– Stack complessi di sistemi operativi per il supporto di applicazioni real-time su architetture eterogenee
multi/many-core;
– Strumenti per il build e la configurazione di stack complessi di sistemi operativi e per l’analisi di schedulabilita’ dei moduli SW di una applicazione real-time.
Ciascuna di queste tematiche sara’ affrontata in un OR dedicato che comprendera’ tutte le attivita’ ad esso correlate, dalla fase di analisi e di studio a quella implementativa e di test. I moduli tecnologici prodotti da OR2, OR3 e OR4 forniranno la base per la realizzazione dei dimostratori che saranno sviluppati in collaborazione con i partner aziendali nell’ambito di OR1. La realizzazione di questi dimostratori costituira’ anche l’occasione per trasferire verso le singole aziende il know-how sviluppato dai laboratori. Il progetto prevede anche una rilevante attivita’ di diffusione dei risultati che daranno un significativo contributo per la massimizzazione dell’impatto del progetto sul sistema industriale regionale.

Logo del progetto INSIDE

Inside

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