Internet of Things Collaborativo (C-IoT):
L'Internet of Things (IoT) è ovunque. Molte fonti prevedono che, in pochi anni, vi saranno miliardi di dispositivi connessi e numerosi zettabyte (ZB) di dati prodotti ogni giorno. Tuttavia, spesso gli ecosistemi basati sull'IoT si comportano come isole chiuse, difficilmente interoperabili con dati prodotti e consumati da fonti esterne. L'IoT Collaborativo (C-IoT) mira a colmare il divario fra tali sistemi isolati attraverso l'integrazione dei dati e le campagne di crowd sensing. Questo porta con sé diversi problemi aperti, come l'integrazione, analisi, aggregazione e classificazione di dati open, l'incentivazione degli utenti a contribuire, l'individuazione di inconsistenza dei dati e la composizione dei servizi.
Algoritmi distribuiti per Mobile Crowdsensing (MCS):
Allo scopo di raccogliere dati riguardanti un ambiente scarsamente monitorato, spesso si ricorre a fonti di dati opportunistiche come gli smartphone. Gli utenti che aderiscono a una campagna di Mobile Crowdsensing (MCS) forniscono i propri dati sensoristici senza essere attivamente coinvolti. Per tali scenari sono componenti cruciali l'analisi online dei dati e gli algoritmi distribuiti, poiché l'inconsistenza e la ridondanza dei dati devono essere evitate, mentre una copertura sufficiente così come un basso impegno per l'utente devono essere garantiti.
