PORTALE DELLA DIDATTICA

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Tecnologie per IoT

01UEIOA, 01UEIJM, 01UEILH, 01UEILI, 01UEILM, 01UEILN, 01UEILP, 01UEILS, 01UEILX, 01UEIMA, 01UEIMC, 01UEIMH, 01UEIMK, 01UEIMN, 01UEIMQ, 01UEINX, 01UEIOD, 01UEIPC, 01UEIPI, 01UEIPL, 01UEIPM, 01UEITR, 01UEITU

A.A. 2024/25

Lingua dell'insegnamento

Italiano

Corsi di studio

Corso di Laurea in Ingegneria Informatica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Meccanica (Mechanical Engineering) - Torino
Corso di Laurea in Design E Comunicazione - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Dell'Autoveicolo (Automotive Engineering) - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Informatica (Computer Engineering) - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Dell'Autoveicolo - Torino
Corso di Laurea in Electronic And Communications Engineering (Ingegneria Elettronica E Delle Comunicazioni) - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Dei Materiali - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Elettrica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Biomedica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Civile - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Edile - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Energetica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Meccanica - Torino
Corso di Laurea in Matematica Per L'Ingegneria - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Elettronica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Fisica - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Del Cinema E Dei Mezzi Di Comunicazione - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale - Torino
Corso di Laurea in Ingegneria Gestionale - Torino
Corso di Laurea in Architettura - Torino
Corso di Laurea in Civil And Environmental Engineering - Torino
Corso di Laurea in Design Sostenibile Per Il Sistema Alimentare - Torino/Parma

Organizzazione dell'insegnamento
Didattica Ore
Lezioni 30
Esercitazioni in aula 10
Esercitazioni in laboratorio 20
Docenti
Docente Qualifica Settore h.Lez h.Es h.Lab h.Tut Anni incarico
Patti Edoardo   Professore Associato IINF-05/A 30 0 0 0 6
Collaboratori
Espandi

Didattica
SSD CFU Attivita' formative Ambiti disciplinari
ING-INF/05 6 D - A scelta dello studente A scelta dello studente
2024/25
L'insegnamento ha come obiettivo quello di introdurre le caratteristiche principali HW e SW delle tecnologie necessarie alla realizzazione del paradigma dell' Internet-of-Things (IoT).
The aim of the course is to introduce the main HW and SW features of the technologies necessary for the realization of the Internet-of-Things (IoT) paradgm.
L’obiettivo principale dell’insegnamento è quello di fornire all’allievo le conoscenze di sistema affinché sia in grado di programmare dispositivi da inserire in uno scenario IoT. Il raggiungimento di tale obiettivo richiede di sviluppare nell’allievo le capacità di: - conoscere gli elementi principali HW e SW di tali sistemi, comprendendo le differenze rispetto a sistemi di elaborazione tradizionali; - conoscere i vincoli che tali sistemi impongono in termini computazionali e di consumo energetico, comprendendo la relazione tra le funzionalità desiderate e metriche di prestazioni ed energia; - conoscere il flusso di progettazione del SW per dispositivi IoT e la relativa calibrazione rispetto alle capacità computazionali ed energetiche - conoscere come scrivere applicazioni per interagire con sensori e attuatori di diversa natura; - conoscere gli strumenti (software e protocolli) per l'interfacciamento di tali dispositivi con le reti, comprendendo le differenze rispetto ad interfacce di rete tradizionali.
- Programmazione ad oggetti - conoscenze base delle reti di calcolatori - conoscenze base dell'elettronica digitale e analogica.
Parte I: tecnologie HW: - Architettura HW dei dispositivi IoT: panoramica dei componenti e relativi problemi; metriche di base. - Sensori e acquisizione: tipi di sensori e classi, interfacce e conversione, interfacce seriali, sensor fusion - Il dominio digitale; Microcontrollori (MCU) vs. processori (MPU); panoramica delle architetture MCU - Attuazione: Panoramica della comunicazione wireless - Aspetti non funzionali: la gestione del consumo energetico; energy harvesting, stoccaggio dell'energia, conversione Parte II: tecnologie SW per l'IoT: - Progettazione SW codice per dispositivi embedded; cross-compilazione - API per interazione con i dispositivi - Introduzione a Python per la programmazione IoT - Introduzione ai data format per scambio di informazioni tra dispositivi (es. XML, JSON) - Programmazione distribuita utilizzando servizi web di tipo RESTful - Paradigma di comunicazione publish/subscribe Laboratori Durante i laboratori lo studente apprenderà come progettare un sistema IoT completo e distribuirlo in un dominio applicativo realistico, avviando la raccolta di dati su dispositivi IoT, l'organizzazione dei dati sull'host e l'elaborazione dei dati.
Le lezioni di laboratorio consisteranno nella realizzazione di alcuni prototipi usando delle schede che verranno fornite agli studenti. Sono previsti due macroesercitazioni per una totale di circa 2 CFU, una relativa all'interazione con l'hardware, la seconda relativa all'interazione con la rete ed il cloud. I laboratori saranno tenuti nelle ore di lezione utilizzando i computer degli studenti e le schede fornite.
Non è previsto un libro di testo ufficiale. Le dispense utilizzate a lezione e la documentazione necessaria per lo svolgimento delle esercitazioni saranno rese disponibili sulla pagina web del corso. Materiale aggiuntivo come documenti, collegamenti a siti Web, software e manuali, sarà reso disponibile anche sulla pagina web del corso.
Slides; Dispense; Esercizi; Esercizi risolti; Esercitazioni di laboratorio;
Modalità di esame: Elaborato scritto individuale; Elaborato progettuale in gruppo; Prova scritta in aula tramite PC con l'utilizzo della piattaforma di ateneo;
Exam: Individual essay; Group project; Computer-based written test in class using POLITO platform;
... L'esame mira a valutare le capacità e le conoscenze sopra descritte mediante una valutazione in due parti: La prima parte consiste in una prova scritta a libro chiuso che include sia esercitazioni numeriche che domande a risposta aperta. Il tempo consentito per il test è di 2 ore e il punteggio massimo è di 26 punti. La seconda parte consiste nella valutazione delle relazioni sulle due esercitazioni di laboratorio. Il punteggio massimo totale per i rapporti di laboratorio è 7 punti. La somma del punteggio del test e delle valutazioni di laboratorio produrrà il punteggio finale (massimo 33 punti corrispondenti a 30 e lode).
Gli studenti e le studentesse con disabilità o con Disturbi Specifici di Apprendimento (DSA), oltre alla segnalazione tramite procedura informatizzata, sono invitati a comunicare anche direttamente al/la docente titolare dell'insegnamento, con un preavviso non inferiore ad una settimana dall'avvio della sessione d'esame, gli strumenti compensativi concordati con l'Unità Special Needs, al fine di permettere al/la docente la declinazione più idonea in riferimento alla specifica tipologia di esame.
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