KM4City: Dai dati ai servizi per una città senziente (Maker Faire 2016)

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Introduzione

Tra gli stand presenti a Maker Faire 2016, erano presenti vari stand universitari, ma uno che mi ha destato particolare attenzione è stato quello dell’Università di Firenze che presentava un progetto molto interessante che coinvolgeva sia l’ambito del Big Data che dell’IoT (Internet of Things).

Alcuni argomenti trattati possono essere interessanti, dato che riguardano tecnologie innovative che non sono ancora ben note a tutti. Mi è parso utile mostrarvi il progetto e a tale scopo ho scritto il seguente articolo, da prendere come spunto per eventuali approfondimenti.

Vi faccio presentare il progetto direttamente da DISIT. Vedi il video sotto

Il progetto KM4City

Il progetto di cui vi volevo parlare è appunto KM4City  (Knowledge Model for City), una applicazione Open Source costituita da una serie di strumenti utili per tenere sotto controllo una città, attraverso una dashboard personalizzabile. Questo progetto è stato realizzato dalla DISIT (Distributed System and Internet Technology Lab) dell’Università di Firenze.

km4city

Km4City è stato progettato per creare una interconnessione, la memorizzazione e la successiva interrogazione dei dati provenienti da diverse sorgenti dati. Nel caso specifico, cioè quello della realtà legata alla città di Firenze, sono stati utilizzati i portali della regione toscana, gli Open Data e i Linked Data messi a disposizione dai singoli comuni. Ma anche altre fonti di dati si stanno aggiungendo, e in futuro saranno molto utili i dati provenienti dai dispositivi e sensori sparsi nella città (IoT).

Quindi Km4City  è stata progettata per essere un utile strumento per tutte le figure professionali che si occupano dello sviluppo urbanistico delle città e delle figure amministrative. Infatti grazie ad una serie di tools contenuti all’interno è possibile monitorare, studiare ed analizzare molti aspetti che caratterizzano lo sviluppo urbanistico e cittadino. Questo grazie alla capacità di visualizzare enormi mole di dati in formato grafico, facilmente intuibile e analizzabile, e soprattutto in modalità interattiva, con la possibilità di cliccare, filtrare, associare varie tipologie di informazioni.

Se siete interessati al progetto e volete avere informazioni più dettagliate potete visitare il sito della DISIT, oppure troverete un testo in italiano qui.

I vari tools

L’applicazione KM4City presenta alcuni tools con diversi obiettivi, alcuni molto interessanti:

  • Service Map
  • Resilience Decision Support
  • Twitter Vigilance
  • Dashboard

Tra i vari strumenti messi a disposizione dell’applicazione, quello che forse è più semplice ed intuitivo è Service Map, cioè la mappa dei servizi. Questo strumento permette di visualizzare geograficamente la distribuzione e la disposizione di moltissime varietà di servizi, con la possibilità di applicare diversi filtri, e cliccando sul servizio specifico ottenere informazioni più dettagliate al riguardo.

L’applicazione può essere utile in vari modi. Per esempio, se sei un semplice utente, e ti trovi in una particolare zona di Firenze, potrai controllare direttamente dal tuo smartphone se nelle vicinanze ci sono  fermate di autobus, servizi di assistenza medica, strutture alberghiere, ecc.. Mentre se devi effettuare un’analisi urbanistica, sia a scopi amministrativi che commerciali, potrai analizzare la distribuzione di un particolare servizio, le informazioni particolareggiate, ecc. Magari scoprire una zona non ben coperta da un determinato servizio. Oppure una zona ricca di uffici ma non di servizi di ristorazione o bar, e aprire quindi un’attività. Come vedete le applicazioni possono essere parecchie.

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Un altro tool molto interessante è il ResilienceDS ( Resilience Decision Support ). Prima di poterlo utilizzare è necessario però registrarsi.

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Il Twitter Vigilance è invece un tool che permette di effettuare un particolare tipo di analisi chiamato Social Media Sentiment Analysis. Questo strumento è un buon esempio di come sia possibile trarre delle analisi sulle tendenze sociali attraverso i social network più diffusi, come per esempio Twitter. Analizzando la natura di alcune parole, la loro ricorrenza, e la statistica dei “tweet” che le contengono si possono ottenere informazioni molto utili dal punto di vista sociale: tendenze, umori, ecc..

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Infine un altro tool molto interessante è la Dashboard. Questo strumento è un pannello che permette di visualizzare moltissimi dati, scelti da un insieme più grande, che sono di nostro particolare interesse. I dati dinamici cambiano nel tempo e quindi necessitano di essere rappresentati con diverse modalità grafiche. I parametri e i grafici utilizzati variano in tempo reale, permettendo così di avere un quadro di controllo altamente customizzabile, e che permetta a chi lo utilizza di tenere sempre sotto controllo la situazione corrente.

km4city-dashboard

La tecnologia utilizzata

Questo sistema permette di gestire un enorme volume di dati dinamici che statici provenienti da diversi data sources. Inoltre interessante la tecnologia sottostante basata sul linquaggio di querying SPARQL Protocol and RDF Query Language che lavora prettamente su dati in formato RDF (Resource Description Framework). Il formato RDF è stato standardizzato dalla W3C ed è una modalità di formattare i dati che segue il modello dei grafi labeled. L’esigenza di questo formato nasce dalla necessità di rappresentare le informazioni presenti su web, in modo da poter essere poi utilizzate come sorgente dati e venire interrogate tramite un linguaggio di querying come SPARQL appunto.

All’interno di MK4City c’è anche un’interfaccia applicativa per poter utilizzare direttamente il linguaggio SPARQL per ottenere le informazioni che stiamo cercando.

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Conclusioni

Molto interessante riconoscere che anche in Italia esistano progetti importanti per quanto riguarda il BigData soprattutto se abbinati ad un sistema IoT. Sarà interessante vedere nei prossimi anni ulteriori sviluppi di questo progetto e se diverrà applicativo al di fuori dell’area di Firenze.

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