Competenze: L’Unità di ricerca CNIT denominata ISTI/IIT-CNR ha sede nell’Area della Ricerca CNR di Pisa ed è composta da personale del CNR afferente all’ Istituto di Scienza e Tecnologie dell’Informazione “Antonio Faedo” (CNR-ISTI) e all’Istituto di Informatica e Telematica (CNR-IIT).
La UdR svolge attività di ricerca, supportate da numerosi progetti Nazionali e Internazionali, nelle seguenti aree tematiche:
a) Next generation, 6G, IoT and Edge-centric Networks
Le attività di ricerca in questo settore riguardano l’evoluzione dei paradigmi di edge–cloud computing verso modelli di esecuzione “stateful” e programmabili, abilitando servizi di rete adattivi e a bassa latenza, per supportare orchestrazione dinamica, softwarizzazione della rete e nuovi servizi nativi per reti 5G/6G. Vengono inoltre svolte attività di progettazione e valutazione di architetture di rete basate su “programmable data planes”, con particolare attenzione a soluzioni P4-enabled per il monitoraggio avanzato, il traffic steering e l’implementazione di funzioni di rete direttamente nel piano dati, integrate con meccanismi dinamici di scaling e load balancing delle User Plane Function (UPF) in ambienti 5G/6G virtualizzati e cloud-native. Le attività includono inoltre lo sviluppo di framework di monitoraggio energetico per infrastrutture di rete ed edge, nonché lo sviluppo di soluzioni di localizzazione per ambienti indoor complessi e dinamici, basati sull’integrazione di tecnologie eterogenee quali Wi-Fi, Bluetooth, Ultra-Wideband, sensori inerziali, con approcci basati su edge computing. Particolare rilievo viene dato allo studio di architetture scalabili, all’analisi delle prestazioni in scenari reali e allo sviluppo di algoritmi per il posizionamento, la navigazione e il tracciamento di utenti e oggetti, anche in contesti assistivi e di supporto alla mobilità.
b) Quantum Internet
L’Unità di Ricerca è impegnata nella progettazione, integrazione e valutazione di reti di comunicazione quantistiche ibride, in cui componenti classiche e quantistiche coesistono e cooperano. Le attività coprono tecnologie ad alto TRL, come la Quantum Key Distribution (QKD) e la sua integrazione nelle infrastrutture di telecomunicazione esistenti e nelle 5G/6G, con attenzione alle prestazioni, all’affidabilità e alla gestione di rete. In parallelo, si affrontano tematiche a basso TRL legate al quantum computing distribuito, includendo protocolli di networking quantistici, orchestrazione di risorse quantistiche distribuite ed emulazione/sperimentazione su testbed. L’obiettivo è definire architetture, protocolli e strumenti di controllo che abilitino l’evoluzione verso reti quantistiche programmabili e scalabili, in una prospettiva di lungo periodo per le telecomunicazioni.
c) Vehicular Networks
L’attività in quest’ambito riguarda lo studio di protocolli basati su stack DSRC e V2X abilitanti per manovre di guida cooperativa. L’attività ha una forte base sperimentale, che include un testbed composto da veicoli in scala ridotta, equipaggiati con telecamere di profondità, LiDAR, e On Board Unit (OBU) V2X-compliant, oltre che due Road Side Unit V2X-compliant.
L’attività di ricerca include inoltre lo sviluppo di comunicazioni V2V e V2I dedicate al caso di vulnerable road users (VRUs) dotati di dispositivi con risorse limitate. In particolare vengono sviluppati algoritmi e protocolli basati su energy-harvesting. Vengono inoltre sviluppati semplici modelli di energy harvesting applicati a scenari dove Road Side Unit vengono alimentate dalle comunicazioni V2X. L’energia immagazzinata è poi utilizzata per trasmettere dati (per esempio, relativi al monitoraggio dell’ambiente stradale) ad Access Point tramite protocolli opportunamente disegnati e adattati alla peculiare fonte di energia. I modelli sono stati validati mediante campagne sperimentali in ambiente controllato.
d) Non-terrestrial Networks
L’attività di ricerca in quest’ ambito è focalizzata sull’integrazione in modo nativo di domini di rete terrestri e non terrestri, abilitando una connettività 3D continua, con maggiore robustezza e disponibilità dei servizi. Piattaforme aeree e spaziali affiancano l’infrastruttura terrestre per estendere la copertura, migliorare la continuità del servizio e garantire connettività affidabile ad alta capacità, in particolare in contesti remoti o di emergenza. Questo tipo di integrazione supporta diversi vertical, tra cui trasporti, sicurezza pubblica, monitoraggio ambientale, energia, agricoltura, servizi marittimi, logistica basata su UAV e IoT satellitare. Gli obiettivi di servizio sono tradotti in modo continuo in azioni adattive tramite meccanismi di controllo a ciclo chiuso basati sull’analisi di dati multidominio. Sfruttando tecnologie cloud-native e software-defined, come SDN/SDR, Cloud-RAN, la gestione delle risorse assistita da AI e l’edge e airborne computing, tali meccanismi abilitano funzionalità autonome di rete, incluse auto-configurazione, auto-ottimizzazione e auto-ripristino, garantendo un funzionamento resiliente e adattivo delle reti integrate 3D-6G.
e) Artificial Intelligence for Communications and Networking
L’attività di ricerca sull’Intelligenza Artificiale per le comunicazioni si concentra sulla progettazione di algoritmi di apprendimento per trasferimento distribuito che permettono ai nodi di rete lungo il continuum cloud–edge di apprendere in modo collaborativo e prendere decisioni autonome e guidate da obiettivi, all’interno della rete, seguendo il paradigma della Agentic AI. Studiamo come coordinare apprendimento e inferenza tra router eterogenei, funzioni cloud-native, dispositivi finali e digital twin, trasformando la rete in uno strato attivo di controllo e ottimizzazione piuttosto che in un supporto dati passivo. I problemi principali che affrontiamo includono il rilevamento anomalo del traffico, la classificazione del traffico e compiti di ottimizzazione della rete come l’instradamento e l’allocazione delle risorse. I nostri metodi sono adattati a vincoli operativi realistici—dati eterogenei e non IID, scarsa capacità di calcolo ai margini, alta velocità dei dati e condizioni di rete variabili nel tempo, garantendo al contempo una convergenza robusta e prestazioni stabili in contesti decentralizzati.
f) Networking for AI
In questo ambito, l’attività della UdR riguarda la progettazione e analisi di sistemi di intelligenza artificiale pienamente decentralizzati, in cui i meccanismi di apprendimento sono strettamente dipendenti dalle caratteristiche della rete. La ricerca studia come la topologia di rete, i vincoli di connettività e le dinamiche di comunicazione influenzino efficienza di apprendimento, robustezza e scalabilità in assenza di un coordinatore centrale. I temi principali includono apprendimento decentralizzato e gossip-based, ottimizzazione federata e peer-to-peer, resilienza a nodi rumorosi o adversary, apprendimento continuo in reti dinamiche e collaborazione con garanzia di privacy. L’obiettivo è sviluppare una AI che operi nativamente su reti reali e che sia adattiva, resiliente ed efficiente.
g) Network-aware Metaverse Solutions
Progettazione, sviluppo e valutazione di applicazioni per il metaverso, con particolare riferimento a scenari di Social Virtual Reality e soluzioni XR per il manufacturing, affrontando i requisiti stringenti in termini di latenza, affidabilità e qualità dell’esperienza. Le attività includono l’integrazione di tecnologie di rete avanzate (5G/6G, MEC, edge/cloud computing) con pipeline di rendering remoto, sincronizzazione multi-utente e supporto a casi d’uso collaborativi e industriali.
h) Application-oriented Mobile and Pervasive Networking and Computing
L’attività di ricerca si concentra sullo sviluppo di sistemi pervasivi intelligenti basati su dispositivi mobili, indossabili, sensori fisiologici e ambientali, attraverso i quali raccogliere dati personali in modalità pressoché continua, con particolare riferimento ad ambienti domestici e assistivi, ma anche estendibili ad altri scenari applicativi. I sistemi sono poi arricchiti da algoritmi di intelligenza artificiale dedicati all’analisi dei dati raccolti per classificazione automatica e predizione di rischi. Le attività includono la progettazione di architetture di comunicazione per reti di dispositivi eterogenei, l’integrazione con piattaforme digitali per la raccolta e l’analisi dei dati, algoritmi di apprendimento federato e personalizzato anche per ambienti decentralizzati. In particolare, si predilige la definizione di paradigmi di edge computing mirati all’elaborazione locale delle informazioni, al fine di migliorare efficienza, affidabilità, tutela della privacy e personalizzazione.
Indirizzo: Via G. Moruzzi, 1 – 56124 PISA
Telefono: +39 050 621 2053 [Root + ext]
Fax: +39-050 315 2113
E-mail: name.surname@cnit.it
Responsabile dell’unità di ricerca: Dr. Alberto GOTTA
Members of the Research Unit
| Surname | Name | Root | ext |
|---|---|---|---|
| ANCILLOTTI | Emilio | 050315 | 2437 |
| BACCO | Manlio | 050621 | 2887 |
| BARSOCCHI | Paolo | 050621 | 2965 |
| BIONDI | Elisabetta | 050315 | 2195 |
| BOLDRINI | Chiara | 050315 | 3504 |
| BORGIA | Eleonora | 050315 | 2407 |
| BRUNO | Raffaele | 050315 | 3078 |
| CAMPANA | Mattia | 050315 | 8267 |
| CASSARA’ | Pietro | 050621 | 2844 |
| CHESSA | Stefano | 050621 | 2887 |
| CICCONETTI | Claudio | 050315 | 3057 |
| CONTI | Marco | 050315 | 3062 |
| CRIVELLO | Antonino | 050621 | 3003 |
| DELMASTRO | Franca | 050315 | 2405 |
| FURFARI | Francesco | 050621 | 2970 |
| GIROLAMI | Michele | 050621 | 2958 |
| GOTTA | Alberto | 050621 | 2053 |
| LIBRINO | Federico | 050315 | 8278 |
| LUCONI | Valerio | 050315 | 8283 |
| MORDACCHINI | Matteo | 050315 | 8294 |
| PALUMBO | Filippo | 050621 | 2988 |
| PASSARELLA | Andrea | 050315 | 3269 |
| PESCOSOLIDO | Loreto | 050315 | 8281 |
| PINIZZOTTO | Antonio Carmelo | 050315 | 2115 |
| RAPTIS | Theofanis | 050315 | 8282 |
| RESTA | Giovanni | 050315 | 2408 |
| SANTI | Paolo | 050315 | 2411 |
| VALERIO | Lorenzo | 050315 | 3059 |