Lo studio del POLIMI IoTLab, sviluppato in collaborazione con il Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR), premiato per il contributo al futuro della mobilità connessa e automatizzata.

La POLIMI School of Management del Politecnico di Milano ha ricevuto il Best Paper Award 2024 dalla rivista internazionale Vehicular Communications (Elsevier) per il paper “Decentralized Federated Learning for Extended Sensing in 6G Connected Vehicles”, sviluppato dal POLIMI IoTLab in collaborazione con il Consiglio Nazionale delle Ricerche (CNR).
Vehicular Communications è una rivista scientifica internazionale, peer-reviewed, leader nel settore delle comunicazioni tra veicoli, incluse le interazioni veicolo-veicolo e veicolo-infrastruttura, e rappresenta un punto di riferimento per la ricerca sulla mobilità intelligente e connessa.

Gli autori dell’articolo sono Luca Barbieri, ex post-doc del POLIMI IoTLab e attualmente Research Scientist presso Nokia Bell Labs, Stoccarda, Germania, Stefano Savazzi, Primo Ricercatore presso l’Istituto di Elettronica, Informatica e Telecomunicazioni (IEIIT) del CNR, Mattia Brambilla, Assistant Professor presso il Dipartimento di Elettronica, Informazione e Bioingegneria (DEIB), Politecnico di Milano e Monica Nicoli, Associate Professor presso la POLIMI School of Management e coordinatrice della ricerca dell’IoTLab.

Pubblicato a gennaio 2022 nello special issue “Revolutionary Paradigms for Smart Connected Vehicles in the 6G Era”, l’articolo esplora il ruolo crescente dei veicoli connessi, cioè veicoli dotati di sensori e tecnologie di comunicazione che permettono loro di scambiare informazioni in tempo reale, sia con altri veicoli nelle vicinanze che con l’infrastruttura stradale circostante.

Lo studio analizza come il Federated Learning, un approccio collaborativo all’apprendimento automatico, possa migliorare le capacità dei veicoli connessi e automatizzati di “vedere” e comprendere l’ambiente circostante. Invece di condividere i dati grezzi dei sensori, ogni veicolo collabora alla costruzione di un modello condiviso allenando un modello locale e scambiando con i veicoli vicini solo i parametri del modello tramite comunicazioni vehicle-to-everything (V2X), garantendo maggiore protezione dei dati e riducendo il carico sulla rete.

Questo approccio permette ai veicoli di migliorare collettivamente l’interpretazione delle informazioni raccolte dai sensori a bordo, come i LiDAR (Light Detection and Ranging – tecnologia di telerilevamento che utilizza impulsi di luce laser per misurare le distanze e creare un modello tridimensionale preciso dell’area osservata), consentendo una rilevazione e classificazione più accurate di utenti della strada e ostacoli, anche oltre il campo visivo diretto del veicolo. Integrando il Federated Learning con le tecnologie di comunicazione 6G, la ricerca evidenzia il potenziale per connessioni ultra-affidabili e a bassissima latenza, a supporto di servizi di guida cooperativa e contribuendo a una mobilità più sicura, efficiente e sostenibile.

Questo riconoscimento sottolinea l’impegno della POLIMI School of Management nel promuovere approcci interdisciplinari che favoriscono l’innovazione e lo sviluppo della mobilità connessa e automatizzata.

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