Sistemi di supporto semantico alla gestione di informazioni di contesto in applicazioni pervasive

La crescente diffusione di connettività sia fissa che mobile e di dispositivi mobili (telefoni cellulari, PDA) ha determinato un nuovo scenario di computazione in cui gli utenti possono accedere a risorse o servizi ed interagire gli uni con gli altri in ogni momento e luogo, utilizzando qualunque dispositivo. In tale scenario si aprono nuove direzioni di ricerca orientate allo sviluppo di applicazioni espressamente concepite per ambienti pervasivi ed ubiqui, che siano in grado di fornire un risultato in dipendenza da informazioni di contesto, quali ad esempio la posizione dell’utente, le sue preferenze, la capacità del dispositivo e le risorse disponibili (applicazioni context-aware).


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Figura 1. Molteplici attività dell’utente e dispostivi eterogenei caratterizzano gli scenari pervasivi

Requisito di fondamentale importanza per la progettazione, sviluppo e messa in opera di servizi context-aware è la capacità di modellare e comprendere l’informazione di contesto. La nostra attività di ricerca si focalizza sullo studio delle tecnologie del Semantic Web come soluzione al problema di rappresentare e gestire dati di contesto. Le tecniche semantiche consentono infatti di attribuire alle risorse un significato univocamente determinato, esprimibile in una forma processabile da un calcolatore mediante l’esecuzione di un ragionamento automatico, ed eventualmente utilizzabile per dedurre nuove informazioni da quelle note. L’adozione di tali tecniche rende dunque possibile il ragionamento sull’informazione di contesto e consente la condivisione di conoscenza e l’interoperabilità tra entità reciprocamente sconosciute che accedono a servizi tramite dispositivi mobili.


Discovery di servizi context-aware basato su tecnologie semantiche

Negli scenari pervasivi descritti in precedenza, non è lecito assumere alcuna conoscenza a priori da parte dell’utente sulle risorse circostanti. Diventa quindi essenziale l’attività di ricerca e selezione dinamica dei servizi di interesse disponibili in una certa località, ossia l’attività di discovery.
Consideriamo ad esempio il caso di un porto. Durante la stagione turistica, un porto ospita centinaia di barche, che entrano ed escono dal porto. Le barche trasportano turisti a bordo che potrebbero voler accedere ai servizi offerti dall’infrastruttura portuale e/o da altri turisti attraverso svariati punti di accesso (dispositivi integrati nelle imbarcazioni, cellulari, palmari e così via), mentre si spostano da una posizione all’altra. Per rendere possibili queste interazioni, è fondamentale che gli utenti mobili siano in grado di trovare automaticamente i servizi localmente disponibili, con il minimo sforzo di configurazione e selezione degli stessi, ma con la garanzia che i servizi ritrovati siano proprio quelli di potenziale interesse.
Per rispondere a questa esigenza, stiamo realizzando un framework innovativo di discovery (MIDAS) che consente ad utenti mobili di esprimere richieste di servizio ad alto livello di astrazione ed effettua il matching tra la richiesta e i servizi offerti su base semantica. In ogni momento, MIDAS offre all’utente tutti e soli i servizi che sono compatibili con il suo contesto corrente.

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Figura 2. Vista personalizzata sui servizi


Politiche context-aware per controllare dinamicamente l’interazione tra utenti e servizi

Una volta trovati i servizi di interesse, ciascun utente deve interagire con i servizi e con gli utenti che li forniscono nella maniera appropriata. Ciò richiede di regolare l’interazione tra utenti sulla base di opportune scelte di comportamento (politiche) che favoriscano la collaborazione, ma nello stesso tempo garantiscano il corretto svolgimento delle attività di ciascun utente. Uno scenario particolarmente interessante riguarda le collaborazioni spontanee tra utenti mobili, che, in condizioni di vicinanza fisica, possono decidere di creare reti ad-hoc per condividere risorse e servizi anche in assenza di una infrastruttura fissa di supporto.
In questo lavoro ci concentriamo in particolare sulla necessità di controllare l’accesso alle risorse presenti sui dispositivi di ciascun utente mobile nell’ambito delle collaborazioni spontanee. La dinamicità ed imprevedibilità di un simile scenario rendono inadeguate le soluzioni tradizionali di controllo dell’accesso.
Per rispondere a questa nuova esigenza, abbiamo dunque definito un nuovo modello di politica di sicurezza (controllo dell’accesso) context-aware, che permette l’accesso alle risorse di ciascun utente sulla base di informazioni contestuali, quali ad esempio l’orario, la posizione relativa rispetto agli utenti, l’attività corrente, o le relazioni che intercorrono tra i vari utenti. Stiamo sviluppando il framework che implementa tutto il ciclo di vita di questo nuovo modello di politica, dalla definizione alla valutazione, dalla messa in atto al monitoring.


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Figura 3. I partecipanti ad un meeting spontaneo desiderano condividere le loro risorse


Attività di sviluppo per tesi della laurea triennale e specialistica

Nell’ambito delle attività di ricerca sopra descritte, diverse sono le aree di sviluppo per tesi triennali e specialistiche:

  1. gestione delle informazioni contesto
    2. elaborazione di modelli di contesto generali e/o application-specific;
    raccolta di informazioni da altri gestori di contesto che lavorano a livello di sensori fisici/rete;
    aggregazione su base semantica per ottenere dati di contesto a più alto livello di astrazione, rilevazione dei cambiamenti del contesto;
    verifica della qualità/correttezza/consistenza delle informazioni di contesto;
    analisi e test di sistemi esistenti per la fornitura di informazioni di contesto;

  2. integrazione di fornitori/gestori di contesto nel framework di politiche context-aware
    3. fornitura delle informazioni di contesto necessarie alla valutazione delle politiche in modalità push/pull
    gestione corretta, efficiente e scalabile dell’aggiornamento delle politiche valide in presenza di (frequenti) cambi di contesto

  3. gestione della visibilità di ciascun utente sui servizi disponibili
    4. ritrovamento dei servizi in rete
    applicazione del matching semantico tra richieste ed offerte di servizio considerando il contesto corrente
    aggiornamento dinamico delle viste sui servizi in seguito a cambi di contesto

  4. gestione dei metadati semantici usati per descrivere utenti/dispositivi/servizi
    5. interfaccia con input utente
    determinazione automatica dei profilo a partire dalle informazioni disponibili (in rete o locali)

  5. mapping delle politiche context-aware da alto livello al livello specifico della piattaforma su cui esse vengono installate
    6. realizzazione di un componente per l’installazione (semi)automatica delle politiche basata sul contesto


    Per informazioni aggiuntive contattare:
    Ing. Alessandra Toninelli
    atoninelli AT deis DOT unibo DOT it
    http://lia.deis.unibo.it/Staff/AlessandraToninelli