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Modelli e tecniche di ottimizzazione basati sull’Intelligenza artificiale per il traffico di veicoli connessi e autonomi.
Il tema di ricerca è nell’ambito delle attività del progetto PNRR del centro nazionale sulla Mobilità Sostenibile (MOST) e, in particolare, nella attività dello Spoke 7 (CCAM & Smart Infrastructures) e dello Spoke 8 MAAS & Innovative Services.
L’attività di ricerca sarà nell’ambito della ricerca dell’Automatica (IINF-04/A). In particolare essa mirerà a studiare e progettare modelli innovativi (anche ad eventi discreti) che facciano uso delle moderne tecnologie di Intelligenza artificiale (come il Deep reinforcement learning) per il controllo dei veicoli autonomi integrati nella mobilità urbana.
In particolare, il progetto IN2CCAM è focalizzato sull’integrazione della mobilità autonoma nel traffico urbano e per tale scopo si intende sviluppare modelli di ottimizzazione dei percorsi basati sull’intelligenza artificiale.
Per il progetto 6GTWIN la ricerca studierà delle tecniche di cybersecurity particolarmente adatte per le comunicazioni tra veicoli autonomi e tra veicoli e infrastrutture. I sistemi ciberfisici (CPS) integrano rilevamento e controllo in processi fisici, in cui la comunicazione di rete rende il sistema vulnerabile a vari attacchi di rete, come la corruzione della lettura dei sensori e alterazione del comando dell'attuatore.
Le attività progettuali seguenti:
1) Modelli ad eventi per la descrizione di sistemi di cyber security e CPS particolarmente adatti alla comunicazione tra veicoli e veicoli -infrastruttura;
2) modelli e metodologie di ottimizzazione della mobilità con applicazioni alla mobilità autonoma (CCAM), paradigma innovativo supportato da progetti di ricerca e innovazione della comunità europea;
3) Modelli e approcci di ottimizzazione per progettare servizi che migliorino l'accessibilità e l'efficienza nel traffico multimodale;
4) strategie di modellazione e ottimizzazione per la pianificazione dei percorsi e gli approcci basati sulla domanda dedicati ai veicoli autonomi.
I risultati del progetto saranno pubblicati su riviste internazionali e atti di convegni.
Models and optimization techniques based on Artificial Intelligence for the traffic of connected and autonomous vehicles
The research topic is within the activities of the PNRR project of the national center on Sustainable Mobility (MOST) and, in particular, in the activities of Spoke 7 (CCAM & Smart Infrastructures) and Spoke 8 MAAS & Innovative Services.
The research activity will be within the scope of Automatica research (IINF-04/A). In particular, it will aim to study and design innovative models (including discrete events) that make use of modern artificial intelligence technologies (such as Deep reinforcement learning) for the control of autonomous vehicles integrated into urban mobility.
In particular, the IN2CCAM project is focused on the integration of autonomous mobility in urban traffic and for this purpose it intends to develop route optimization models based on artificial intelligence.
For the 6GTWIN project, the research will study cybersecurity techniques particularly suitable for communications between autonomous vehicles and between vehicles and infrastructures. Cyber-physical systems (CPS) integrate sensing and control into physical processes, where network communication makes the system vulnerable to various network attacks, such as corruption of sensor readings and alteration of actuator command.
The following project activities:
1) Event models for the description of cyber security and cyber physical systems particularly suitable for communication between vehicles and vehicle-infrastructure;
2) mobility optimization models and methodologies with applications to autonomous mobility (CCAM), an innovative paradigm supported by research and innovation projects of the European community;
3) optimization models and approaches to design services that improve accessibility and efficiency in multimodal traffic;
4) modeling and optimization strategies for route planning and demand-based approaches dedicated to autonomous vehicles.
The results of the project will be published in international journals and conference proceedings.
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