Maria Laura Clemente
- CRS4
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18 maggio 2022 - SESSIONE 2 | TERRA DIGITALE E RICERCA
Una piattaforma Smart City per gestire informazioni e dati in ambienti smart
A Smart City platform to manage information and data in smart environments
Una piattaforma Smart City per gestire informazioni e dati in ambienti smart
19 maggio 2022 - SESSIONE 3 | AI E SOSTENIBILITÀ PER LA RICERCA
Un caso di studio del mondo reale per l’analisi di serie temporali finalizzato al controllo della qualità dell'aria
A real world case study of time series analysis for air quality control.
Un caso di studio del mondo reale per l’analisi di serie temporali finalizzato al controllo della qualità dell'aria
Maria Laura Clemente, senior technologist, si è laureata in ingegneria civile nel 1994 e lavora al CRS4 dal 1996. Al CRS4 ha svolto attività di ricerca e sviluppo in vari ambiti, dai sistemi embedded sino ai servizi web (sia back-end che front-end), utilizzando vari linguaggi di programmazione, come Python, Javascript, C, C++ e Java. Ha svolto attività di ricerca nel campo degli algoritmi per la personalizzazione dei contenuti. Ha competenze nell'ambito della simulazione microscopica e macroscopica del traffico. Ha esperienza anche nella preparazione di proposte progettuali per bandi nazionali ed europei. E' stata coinvolta in progetti finanziati da partner industriali, dall'Unione Europea e dal MIUR. E' stata esperta valutatrice di proposte progettuali per conto della Commissione Europea nell'ambito del programma H2020.
Maria Laura Clemente, senior technologist, holds a master's degree in Civil Engineering (1994) and has been working at CRS4 since 1996. She has been involved in research and development activities from embedded systems to web services (back-end and front-end), using many programming languages, such as Python, Javascript, C, C++ and Java. She has carried out research into content personalization and recommender systems. She has competence in traffic microscopic and macroscopic simulations. She also is experienced in project proposals for national and European calls. She has worked in projects funded by industrial partners, EU, and by the Italian Ministry of Education, University, and Research. She has served as expert for the European Commission in the review of H2020 project proposals.
ABSTRACT
Una piattaforma Smart City per gestire informazioni e dati in ambienti smart
Le moderne tecnologie stanno diventando strumenti essenziali per il governo della città e del territorio in generale. Nel contesto urbano è possibile acquisire in svariate situazioni grandi quantità di dati da molti tipi di sorgenti, come sensori (sia fissi che mobili), immagini da videocamere e droni. Per poter gestire tutti questi dati è necesssario l'utilizzo di una piattaforma tecnologica che permetta la rappresentazione olistica risultante dalla sovrapposizione dei diversi layer tematici. Il presente lavoro descrive una piattaforma per Smart City progettata e sviluppata per la città di Cagliari, come caso di studio.
Modern technologies are becoming an essential tool for city government and territory in general. In the urban context it is possible to acquire, in various situations, large quantities of data from many types of sources, such as sensors (both fixed and mobile), images from video cameras or drones. In order to be able to manage all these data, a technological platform is necessary to handle the holistic representation coming from the elaboration of each individual topic layer. The present paper describes a Smart City platform designed and developed for the city of Cagliari as case study.
Un caso di studio del mondo reale per l’analisi di serie temporali finalizzato al controllo della qualità dell'aria
La disponibilità di dati dal web consente interessanti analisi di serie storiche in termini di trend e anche per cercare correlazioni tra più aspetti. Il presente lavoro descrive un'attività di ricerca in corso che applica algoritmi di machine learning alle serie storiche di inquinanti atmosferici raccolti per l'area metropolitana di Cagliari; sono state esplorate anche le correlazioni con le condizioni meteorologiche. Per l'attività di ricerca sono stati applicati gli algoritmi ARIMA, che sono costituiti dalla combinazione di tre diversi modelli: Auto Regressivo (AR), Integrato (I), e Media Mobile (MA). L'area di studio è particolarmente ventosa e probabilmente questo è il motivo per cui gli inquinanti hanno in generale durata e valori limitati.
The availability of data from the web enables interesting time series analysis in terms of trends and also in order to look for correlations between more aspects. An in progress research activity about time series analysis with machine learning applied to air pollutants is presented, based on real data collected for the Cagliari Metropolitan area; correlations with weather conditions have been explored as well. For the research activity the ARIMA algorithms have been applied, which are made of the combinations of three different models: Auto Regressive (AR), Integrated (I), and Moving Average (MA). The study area is particularly windy and probably this is the reason pollutants have in general limited high values and duration.
