SoBigData: Strenghtening the Italian Research Infrastructure for Social Mining and Big Data Analytics

Il progetto è finalizzato al rafforzamento del nodo italiano dell’infrastruttura di ricerca europea sull’analisi dati e il social mining denominata "SoBigData.it".

Foto persone per strada per progetto SoBigData IR PNRR_307x238Area di intervento PNRR: Missione 4 - Istruzione e Ricerca

Componente: 2 - Dalla ricerca all’impresa

Investimento: 3.1 - Fondo per la realizzazione di un sistema integrato di infrastrutture di ricerca e innovazione

Durata: il progetto terminerà in data 31/10/2025

Quota di finanziamento totale del progetto: € 19.998.550

Proponente: Consiglio Nazionale delle Ricerche

Per comprendere la complessità della società contemporanea globalmente connessa

Il progetto nasce per raccogliere le competenze multidisciplinari sull’uso di big data, del social mining e dell'intelligenza artificiale, e nello specifico ha lo scopo di potenziare l’infrastruttura di ricerca SoBigData a coordinamento italiano, con l’obiettivo di promuovere, facilitare la ricerca e l’innovazione interdisciplinare sui molteplici aspetti della complessità sociale combinando approcci basati su dati e modelli.
Per social mining si intende una nuova scienza dei dati in grado di misurare e, in prospettiva, prevedere crisi economiche, epidemie e pandemie, diffusione di opinioni, distribuzione delle risorse economiche o energetiche, bisogni di mobilità.
In particolare, il potenziamento riguarderà:

  • l'aspetto tecnologico, potenziando e creando nuovi nodi computazionali italiani distribuiti sul territorio con tecnologie centralizzate e di networking
  • l’aspetto scientifico, potenziando e creando nuovi laboratori virtuali dove esplorare specifici aspetti della società attraverso la data science
  • l’aspetto Etico, promuovendo la nuova generazione di “responsible data scientists” con interventi verso il settore accademico e industriale (fornendo consulenze etico legali e di trasferimento tecnologico)
  • la Creazione di servizi DIGIT per comunità multidisciplinari sfruttando la ricerca prodotta nei laboratori virtuali e le nuove risorse computazionali e tecnologiche

Struttura del progetto e partecipazione

Composizione del Consorzio

  • Consiglio Nazionale delle Ricerche
  • Alma Mater Studiorum - Università di Bologna
  • Università di Pisa
  • Scuola Superiore Sant'Anna
  • Scuola Normale Superiore
  • Scuola IMT Alti Studi Lucca
  • Università degli studi dell'Aquila
  • Università di Roma "La Sapienza"
  • Università di Genova
  • Università degli studi di Palermo
  • Università di Catania

Ambiti di azione

Le attività di intervento sono organizzate in WorkPackages e sono:

  • WP1 - Potenziamento della Struttura Digitale di Base
  • WP2 - Laboratori Virtuali di Ricerca
  • WP3 - Fornitura di Accesso
  • WP4 - Comunicazione e Sostenibilità
  • WP5 – Responsible Data Science e formazione
  • WP6 - Servizi di Infrastruttura
  • WP7 – Management

Le persone nel progetto

Le persone dell'Università di Bologna

Referente scientifico 

Prof. Paolo Bellavista

Le persone assunte sui fondi del progetto

Personale ricercatore

Riccardo Venanzi

Dipartimenti coinvolti  

  • Dipartimento di Informatica - Scienza e Ingegneria — DISI
  • Dipartimento di Ingegneria dell'Energia Elettrica e dell'Informazione "Guglielmo Marconi" — DEI

Le attività all'interno del progetto

  • machine learning distribuito
  • federated unlearning
  • gestione di collegamenti radio
  • gestione ottimizzata di risorse virtualizzate su infrastrutture 5G, in diversi domini applicativi nell'area dell'Industrial Internet of Things.
  • concezione e implementazione nel software O-RAN algoritmi finalizzati al miglioramento delle prestazioni della rete 5G, al risparmio energetico e alla gestione efficiente e proattiva della mobilità di utenti e dispositivi, anche per rispettare requisiti di ultra low latency.
  • nell’ambito di una collaborazione con la Northeastern University di Boston, design e sperimentazione della futura generazione di reti cellulari (6G) con sintesi AI-oriented delle tecniche proprie della ricerca scientifica nel mondo dell'informatica e delle telecomunicazioni.

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