Progetti di ricerca attivi

Progetti finanziati da Regione Lombardia

E4S
Responsabile DISCo: SCHETTINI
 
Tipo: POR - FESR
 
Data inizio:  01/02/18
Data fine: 30/04/19
 
Descrizione sintetica: Il progetto E4S ha come obiettivo lo sviluppo di una piattaforma distribuita di prodotti e sistemi hardware
e software in grado di realizzare funzionalità di risparmio energetico integrate con soluzioni di sicurezza e
cura del benessere degli utilizzatori in ambienti privati (Home Automation), pubblici e professionali (Building
Automation). L’Università di Milano-Bicocca Svolge un ruolo strategico di Advisor supportando le aziende partner nelle fasi principali di sviluppo del progetto, fornendo punti di riferimento e strumenti di sviluppo e verifica.

FooDesArt

Responsabile DISCo: SCHETTINI

Tipo: POR - FESR

Data inizio: 1/11/2016
Data fine: 31/10/2018
 
Descrizione sintetica: L’intelligenza artificiale può aiutarci a tenere sotto controllo il nostro regime alimentare e le nostre intolleranze, e anche a ridurre gli sprechi. Grazie a sofisticate tecniche di machine learning e image recognition/understanding, l’Università degli Studi di Milano Bicocca, in collaborazione con la Fondazione Gualtiero Marchesi, ha sviluppato un sistema di riconoscimento dei cibi, basato sull’inquadratura del piatto, che possa monitorare le abitudini alimentari della persona, inviandole eventuali suggerimenti. Il primo progetto – “Feedin Italy”, validato su immagini di vassoi acquisite in una mensa ospedaliera e in una universitaria – si basa sull’inquadratura delle pietanze tramite telecamera. Il sistema riconosce i cibi e li inserisce in un database legato alla persona, stimando anche gli eventuali avanzi. All’utente viene inviato un alert in real-time in caso di squilibrio del pasto dal punto di vista nutrizionale. Costruire un sistema non limitato all’ambito della mensa, ma in grado di riconoscere piatti “generici”, anche sulla base degli ingredienti principali, è l’obiettivo del secondo progetto (“FooDesArt”). Basato sull’analisi diretta dell’immagine o su un database di ricette che l’Università sta raccogliendo e che verrà messo a disposizione come risorsa open access, potrebbe essere utile anche in caso di intolleranze alimentari. In caso di mancato riconoscimento, l’utente potrà integrare il database di riferimento. L’obiettivo è aggiornare continuamente la base di dati, perché sia sempre più fruibile dall’utenza. Allo stato attuale, l’accuratezza del sistema è di circa 80%. Ma l’obiettivo del team di ricerca della Bicocca è ben più ambizioso: ottenere performance comparabili alle capacità umane.

 

FOODNET

Responsabile DISCo: MAURINO

Tipo: POR - FESR

Data inizio:  02/06/17

Descrizione sintetica: 

Food Social Sensor network (Food NET) intende creare una piattaforma per fornire linee guida e tecnologie volte a realizzare functional food accessibili ed efficaci per cittadini over 65 della Città Metropolitana di Milano. Le condizioni nutrizionali del target saranno valutate sotto il profilo sociale, storico, psicologico e medico e i dati raccolti saranno integrati con le caratteristiche degli stili di vita al fine di interpretarne le esigenze nutrizionali.

In tale progetto il disco è impegnato nello sviluppo di una soluzione di integrazione dei dati raccolti con le informazioni nutrizionale sviluppate nel progetto al fine di create applicazioni smart in gradi di miglioarare la dieta e l’educazione alimentare dei cittadini

Human data Interaction in Lombardia: Sviluppo di servizi di visualizzazione interattiva per il pubblico e l’amministratore

Responsabile DISCo: CABITZA

Tipo: Accordo art. 15 - Open Data

Data inizio: 28/10/2016
Data fine: 27/10/2017
Proroga: 27/12/2017
 
Descrizione sintetica: 

Il valore sociale degli open data

Responsabile DISCo: CABITZA

Tipo: Accordo art. 15 - Open Data
 
Data inizio: 28/10/2016
Data fine: 27/10/2017
Proroga: 27/12/2017 
 
Descrizione sintetica: 

PerFORMWATER 2030

Responsabile DISCo: ARCHETTI

Tipo: POR - FESR

Data inizio:  16/1/2018
Data fine: 15/07/20
 
Descrizione sintetica: 
 
PerFORM WATER 2030 punta a realizzare la prima piattaforma di ricerca e sperimentazione in Italia finalizzata ad affrontare le sfide del sistema idrico integrato.

Le attività del gruppo di ricerca UNIMIB-DISCo si innestano nell’ambito di ricerca definito “LINEA ACQUA” e prevedono lo sviluppo di soluzioni di analisi dati per il controllo della qualità delle acque in fase di captazione e soluzioni per l’ottimizzazione delle operations, quali riduzione dei costi di pompaggio e miscelazione ottimale delle fonti idriche.

Piattaforma ICT per La Gestione della Rete Idrica Milanese (PILGRIM)

Responsabile DISCo: ARCHETTI

Tipo: POR - FESR
 
Data inizio: 1/12/2016
Data fine: 30/11/2018
 
Descrizione sintetica: 
 
PILGRIM ha l’obiettivo di mettere a sistema soluzioni tecnologiche innovative per il monitoraggio della qualità dell’acqua e soluzioni ICT per la gestione e l’analisi dei dati, al fine di identificare e prevenire eventuali rischi di contaminazione chimico-microbiologica delle acque.

Il gruppo di ricerca UNIMIB-DISCo, coinvolto in PILGRIM, ha il compito di sviluppare applicative di descriptive, predictive e prescriptive analytics, basati su soluzioni di Machine Learning, per supportare una più efficace e proattiva gestione della qualità dell’acqua nella rete idrica Milanese.

POLLICINA

Responsabile DISCo: DOMINONI

Tipo: POR - FESR
 
Data inizio: 6/12/2016
Data fine: 5/12/2018
Richiesta proroga 6 mesi
 
Descrizione sintetica: 

SIDERA^B – (Sistema Integrato DomiciliarE e Riabilitazione Assistita)
Responsabile DISCo: MESSINA
 
Tipo: POR / FESR 
 
Data inizio: 2014
Data fine: 2020
 
Descrizione sintetica: 
 
SIDERA^B ha l’obiettivo di progettare, sviluppare e validare una piattaforma per la continuità di cura al domicilio supportata da tecnologie innovative per pazienti con patologie croniche.
Il contributo dell’unità di ricerca di UNIMIB-DISCo riguarda la raccolta e l’analisi di dati finalizzati allo sviluppo
di servizi per la fruizione delle informazioni attraverso applicazioni mobile.

SIMPSS

Responsabile DISCo: FERSINI

Tipo: POR - FESR

Data inizio: 01/01/2018

Descrizione sintetica: 

Obiettivo del progetto é la progettazione e realizzazione di un sistema intelligente per il monitoraggio e la predizione della solidità strutturale di edifici e infrastrutture e per la pianificazione degli interventi.

TEINVEIN

Responsabile DISCo: SCHETTINI

Tipo: POR - FESR

Data inizio: 1/5/2017
Data fine: 31/10/2019
 
Descrizione sintetica: L’obiettivo del Progetto è la realizzazione di una piattaforma riconducibile a un veicolo intelligente che funga da piattaforma di base per lo sviluppo di un veicolo completamente autonomo. I sistemi ADAS (advanced driver assistance systems) monitorano lo stato psico-fisico del guidatore e dei passeggeri, degli ostacoli e persone sul percorso, e facilitano la guida ai disabili. Inoltre interagiscono con altri veicoli e con una infrastruttura di controllo. 
L’obiettivo di un veicolo intelligente, ambizioso e raggiungibile nell’arco di non meno di 10 anni, deve necessariamente essere supportato da una serie di progetti intermedi, e TEINVEIN è uno di questi. I principali obiettivi che il progetto si prefigge di raggiungere sono in particolare: 
  1. riduzione dell’impatto ambientale mediante l’implementazione a bordo veicolo di sistemi meccatronici di ausilio dei comandi pilota che spingano il pilota ad adottare strategie di guida meno inquinanti;
  2. incremento della sicurezza stradale sia per i passeggeri che per i pedoni mediante il monitoraggio dello stato psicofisico del pilota e dell’ambiente circostante il veicolo, mediante lo sviluppo di logiche ADAS nonché mediante la comunicazione di informazioni da e verso l’infrastruttura e da e verso i veicoli adiacenti; 
  3. semplificazione della guida per portatori di handicap mediante l’implementazione di sistemi meccatronici di ausilio dei comandi pilota e mediante l’installazione di sensori che possano facilitare la guida.

 Il ruolo del Dipartimento è quello di sviluppare e rendere efficienti metodi ed algoritmi basati su reti neurali convoluzionali per: i) il monitoraggio dello stato psico-fisico del guidatore  e dei passeggeri attraverso camere e sensori posizionati nell’abitacolo del veicolo; ii) il riconoscimento in tempo reale di ostacoli, veicoli, persone  e segnaletica sul percorso.

The Home of Internet of Things (Home IoT)

Responsabile DISCo: MAURI

Tipo: POR - FESR
 
Data inizio: 6/12/2016
Data fine: 5/12/2018
 
Descrizione sintetica: 
 
Il progetto raccoglie la sfida e l’opportunità che Internet of Things (IoT) rappresenta. L’allestimento di un centro di ricerca dedicato e all’avanguardia permette la realizzazione di un ecosistema avanzato di innovazione al servizio delle filiere industriali presenti sul territorio, attraverso l’interscambio continuo di competenze tra i diversi attori coinvolti e lo sviluppo ed il deployment di applicazioni innovative verticali in ambito IoT per mercati in forte evoluzione e crescita o per la trasformazione tecnologica di mercati esistenti.

Il gruppo UNIMIB-DISCo progetta e sviluppa soluzioni software che abilitino processi di analisi dei dati generati dai vari apparati IoT, in logica multi-modale.

Un motore di ricerca per la ricerca avanzata e personalizzata degli open data di Regione Lombardia

Responsabile DISCo: PASI

Tipo: Accordo art. 15 - Open Data

Data inizio: 28/10/2016
Data fine: 27/10/2017
Proroga: 27/12/2017
 
Descrizione sintetica: 

Progetti finanziati da MIUR

Governing Adaptive and Unplanned Systems of Systems (GAUSS)
Responsabile DISCo: MARIANI
 
Tipo: PRIN 2015
 
Data inizio:  2/5/2017
Data fine: 2/4/2020
 
Descrizione sintetica: 
 
Il progetto GAUSS è un progetto finanziato dal MIUR nel contesto del programma PRIN. Il progetto include 9 partner. L’obiettivo del progetto è quello di definire gli strumenti metodologici per identificare, integrare e gestire Sistemi di Sistemi con comportamento emergente. UniMiB è responsabile della definizione e dello sviluppo di diverse soluzione per l’analisi runtime delle esecuzioni. Prof. Leonardo Mariani è il coordinatore del progetto.
 
 

Smartcal
Responsabile DISCo: MESSINA
 
Tipo: PON
 
Data inizio:  3/6/2017
Data fine: 3/5/2020
 
Descrizione sintetica: 
 
SMARTCAL mira a realizzare un ecosistema software in grado di migliorare l'esperienza turistica dei visitatori e di arricchire il grado di conoscenza e controllo dal punto di vista del decisore.

Il gruppo UNIMIB-DISCo contribuisce alla realizzazione del sistema di supporto alle decisioni in ambito Smart Tourism definendo metodologie e strumenti di ottimizzazione, machine learning e natural language processing in grado di lavorare sia su dati strutturati (database) che non strutturati (testo).

Valutazione di qualità degli open data della Regione Lombardia

Responsabile DISCo: MAURINO

Tipo: Accordo art. 15 - Open Data
 
Data inizio: 28/10/2016
Data fine: 27/10/2017
Proroga: 27/12/2017
 
Descrizione sintetica: 
 

Progetti finanziati da Unione Europea

AST - Automatic System Testing
Responsabile DISCo: MARIANI
 
Tipo: Internaz
 
 
Descrizione sintetica: 
 
Il progetto AST è un progetto finanziato dalla Comunità Europea nel contesto del programma ERC Proof of Concept. UniMiB è l’unico partner del progetto. L’obiettivo del progetto è quello di sviluppare un proof of concept e investigare le potenzialità commerciali di una tecnologia per l’automazione del test di sistema che è stata definita nel contesto del progetto ERC CoG Learn. Prof. Leonardo Mariani è il coordinatore del progetto.
 

DATA4WATER
Responsabile DISCo: ARCHETTI
 
Tipo: H2020
 
Data inizio: 01/01/2016
Data fine: 31/12/2018
 
Descrizione sintetica: 
 
DATA4WATER ha lo scopo di migliorare le capacità scientifiche e tecnologiche delle istituzioni partecipanti, elevare il profilo di ricerca del personale e delle istituzioni coinvolte, contribuire alla strategia di specializzazione intelligente e contribuire allo sviluppo di nuovi domini di ricerca interdisciplinari.

UNIMIB-DISCo è coinvolto nelle attività di formazione e networking del progetto per condividere le competenze e le conoscenze del gruppo di ricerca sui servizi digitali basati sui dati e sull'apprendimento automatico per le reti di distribuzione dell'acqua.

euBusinessGRAPH -Enabling the European Business Graph for Innovative Data Product and Services
Responsabile DISCo: PALMONARI
 
Tipo: H2020
 
Data inizio: 1/1/2017
Data fine: 30/6/2019
 
Descrizione sintetica:
 
euBusinessGraph (www.eubusinessgraph.eu) è un progetto H2020 di innovazione tecnologica finanziato dalla Comunità Europea (GA No 732003), a cui partecipano sette partner industriali e altri due istituti di ricerca. Il progetto ha l’obiettivo di creare un grafo di conoscenza internazionale relativo alle imprese – un grafo altamente connesso di informazioni relative alle imprese - e supportare la realizzazione di un insieme di prodotti e servizi che utilizzano questi dati.
Il laboratorio INSID&S dell’Università di Milano-Bicocca ha in carico lo sviluppo di ASIA, un software per l’arricchimento semantico di dati che permette a nuovi fornitori di dati di mappare i loro dati all’ontologia del grafo di conoscenza e pubblicare i propri dati all’interno del grafo condiviso. Un altro contributo del laboratorio è ABSTAT, un software per la profilazione di grafi di conoscenza, con applicazioni che vanno dal supporto alla comprensione del grafo e dall’analisi della qualità dei dati al suggerimento di termini ontologici per supportare strumenti di mapping quali ASIA.

EW-Shopp - Supporting Event and Weather-based Data Analytics and Marketing along the Shopper Journey
Responsabile DISCo: PALMONARI
 
Tipo: H2020
 
Data inizio: 1/1/2017
Data fine: 31/12/2019
 
Descrizione sintetica: 
 
EW-Shopp (www.ew-shopp.eu) è un progetto H2020 di innovazione tecnologica finanziato dalla Comunità Europea (GA. No 732590) e coordinato dall’Università di Milano-Bicocca, a cui partecipano sette partner industriali e altri due istituti di ricerca. Il progetto si pone l’obiettivo di aiutare le imprese che operano in settori quali eCommerce, Retail, Digital Marketing, CRM, e IoT a sviluppare servizi innovativi basati sull’analisi dei dati, con particolare attenzione a quelle analisi basate su eventi metereologici e di altra natura (ad es. sconti su prodotti, manifestazioni sportive, ecc.).
L’obiettivo tecnologico del progetto è la realizzazione di un toolkit di strumenti software in grado di facilitare l’intero ciclo di vita dei dati in progetti di big data analytics, ovvero la preparazione e pulizia, l’arricchimento mediante integrazione con sorgenti di dati esterne, la loro analisi e la loro visualizzazione.
Il laboratorio INSID&S dell’Università di Milano-Bicocca, oltre ad avere ideato l’idea progettuale, ha in carico lo sviluppo di ASIA , un software per l’arricchimento interattivo di dati di grandi dimensioni basato su modelli semantici.

KiC-STORM- Industrial Symbiosis for the Sustainable Management of Raw Materials
Responsabile DISCo: MAURINO
 
Tipo: H2020
 
Data inizio: 1/1/2016
Data fine: 31/12/2018
 

Descrizione sintetica: 

STORM intende implementare una rete di eccellenza autosufficiente a lungo termine dedicata a fornire servizi a clienti esterni per l'implementazione di nuove soluzioni innovative e sostenibili per il business e la cooperazione per il riciclaggio e / o lo sfruttamento a tutto tondo delle materie prime dal complesso di fine vita prodotti con maggiore attenzione per i prodotti secondari.

In questo progetto il dipartimento è coinvolto nella fornitura di strumenti per l'integrazione dei dati nell'ambiente b2b

LEARN-Learning From Failing and Passing Executions At the Speed of Internet
Responsabile DISCo: MARIANI
 
Tipo: H2020 - ERC
 
Data inizio: 1/10/2015
Data fine: 9/30/2019
 
Descrizione sintetica: 
 
Il progetto Learn è un progetto finanziato dalla Comunità Europea nel contesto del programma ERC Consolidator Grant. UniMiB è l’unico partner del progetto. Siccome molti problemi di qualità possono essere più facilmente osservati nell’ambiante operativo invece che in un ambiente di test, l’obiettivo del progetto Learn è quello di spostare sul campo le tecniche di verifica e validazione che sono tipicamente svolte in casa. Il progetto affronta diversi problemi tecnici, come ad esempio l’intrusività e l’automazione dei processi in esecuzione sul campo. Prof. Leonardo Mariani è il coordinatore del progetto.
 

Linkage - Projects: Innovative Tools to Improve Station Design and Management of Crowds in Emergency and Panic Conditions
Responsabile DISCo: BANDINI
 
Tipo: Internaz
 
Data inizio: 12/14/2016
Data fine: 12/13/2018
 
Descrizione sintetica: 

NPGaaS - Next Generation Platform as a Service
Responsabile DISCo: MARIANI
 
Tipo: H2020
 
Data inizio: 1/6/2017
Data fine: 5/31/2019
 
Descrizione sintetica: 
 
Il progetto NGPaaS è un progetto Horizon 2020 finanziato dalla Comunità Europea nel contesto dell’iniziativa 5G-PPP Phase 2. Il progetto include 12 partner. L’obiettivo del progetto è la definizione di Cloud objects che siano sufficientemente versatili e potenti da contrastare la separazione tra connettività e capacità computazionale così da creare PaaS 5G che possano integrare qualsiasi tipo di applicazione fornita da terze parti. UniMiB è responsabile dello sviluppo di tecniche avanzare per il monitoraggio e l'healing delle esecuzioni in ambiente Cloud. Prof. Leonardo Mariani è il responsabile dell’unità di Milano Bicocca.
 
 

Progetti finanziati da Fondazione Cariplo

Longevicity
Responsabile DISCo: BANDINI
 
Data inizio: 4/3/2018
Data fine: 3/3/2021 
 
Descrizione sintetica: 
 
Il progetto di ricerca “LONGEVICITY: Social Inclusion for the Elderly through Walkability” è finanziato dalla Fondazione
Cariplo per il periodo Aprile 2018-Dicemebre 2020 (Grant No. 2017-0938) ed ha come obiettivo lo studio delle città del
futuro in quanto caratterizzate dalla crescente presenza di cittadini longevi e attivi e dalla necessità di progettare
infrastrutture tecnologicamente avanzate, soprattutto in vista del ruolo che avranno i veicoli a guida autonoma in
questo scenario.
Il progetto LONGEVICITY vede l’Università degli Studi di Milano-Bicocca nel ruolo di capofila (responsabile Scientifico
del progetto: Prof.ssa Stefania Bandini) ed è svolto in collaborazione con un consorzio internazionale (Politecnico di
Milano, AUSER Volontariato Lombardia, RCAST-The University of Tokyo) All’interno del Dipartimento di Informatica,
Sistemistica e Comunicazione dell’Università degli Studi di Milano-Bicocca, il centro di ricerca CSAI-Complex Systems
and Artificial Intelligence è coinvolto nel progetto per lo sviluppo di strumenti metodologici e computazionali volti alla
valutazione della walkability (ad es. utilizzo di sistemi GIS per l’analisi di dati geo-referenziati, sviluppo di modelli
computazionali per la simulazione delle dinamiche di traffico pedonale e veicolare; realizzazione di osservazioni sul
campo ed esperimenti per lo studio empirico dell’interazione tra veicoli a guida autonoma e pedoni).

Progetti finanziati da AIRC / Cancer Research UK

Single Cell Cancer Evolution in the Clinic
Responsabili DISCo: ANTONIOTTI, GRAUDENZI
 
Data inizio: 1/1/2019
Data fine: 31/12/2023 

Single Cell Cancer Evolution in the Clinic

Accelerator Award #22790, Cancer Research UK (CRUK), Asociación Española Contra el Cáncer (FA-AECC) and Associazione Italiana per la Ricerca sul Cancro (AIRC) Accelerator Award

Marco Antoniotti, Co-PI, Head of Project Bioinformatics Unit, DISCo
Alex Graudenzi, Project Bioinformatics Unit, DISCo
Giovanni Tonon, PI, Ospedale San Raffaele, Milan, Italy

L’obiettivo del progetto quinquennale è di determinare il trattamento ottimale e personalizzato per un paziente, in modo da minimizzare l’insorgenza di cloni resistenti alle terapie.  Al fine di raggiungere questo obiettivo, il progetto si propone di sviluppare una piattaforma integrata di analisi di cellule singole (single-cells) cresciute in organoidi derivati in coltura a partire da biopsie.  Il cuore di questa piattaforma è costituito da dispositivi fisici sviluppati in collaborazione con aziende del settore.  Questi dispositivi ingloberanno un’infrastruttura di analisi matematico-statistica e computazionale dei dati generati, al fine di fornire possibili predizioni per una medicina personalizzata e di precisione a favore dei pazienti.

Il progetto è una collaborazione tra diversi gruppi italiani ed inglesi i cui capofila sono l’Ospedale San Raffaele di Milano (P.I., Dr Giovanni Tonon), l’Università degli Studi di Milano-Bicocca, il Politecnico di Milano, l’Institute for Cancer Research di Londra, Regno Unito e l’Earlham Institute di Norwich, Regno Unito.

Il gruppo dell’Università degli Studi di Milano-Bicocca è il laboratorio BIMIB del Dipartimento di Informatica, Sistemistica e Comunicazione.  Il Prof. Marco Antoniotti (Co-P.I.) ed il Dr. Alex Graudenzi guideranno, in collaborazione con gli altri membri del consorzio, lo sviluppo delle necessarie soluzioni matematico-statistiche e computazionali per l’analisi dati generati dai dispositivi per l’isolamento di “single-cells” a partire da “patient-derived organoids” (PDOs), al fine di studiare l’evoluzione del cancro.