Nella logistica di magazzino è fondamentale individuare in maniera rapida e precisa sia l’ubicazione delle merci, per rendere più efficienti i processi, sia il personale, per migliorare la sicurezza.
Un’esigenza sempre più sentita che ha spinto l’Università della Catalogna ad attivare “Dune”, il progetto che punta a tracciare beni e individui in modo accurato sfruttando deep leaning, cloud e edge computing.

L’indoor asset location utilizza il “punto di vista” del dispositivo ricevente per dedurre da quale direzione proviene il segnale emesso dagli oggetti e quindi trasforma queste informazioni in una stima della sua posizione.
Una delle principali sfide è l’ampio margine di errore derivante dagli ostacoli tra il ricevitore e il trasmettitore del segnale, soprattutto in ambienti industriali, e dalla propagazione multipath.

Il progetto sfrutterà anche diverse architetture di calcolo, dal cloud all’edge e al far-edge computing. L’obiettivo è quello di distribuire il calcolo in vari nodi più vicini alla fonte dei dati in modo da ridurre i processi di cloud computing, diminuendo così il tempo di risposta dei server e la larghezza di banda, e contemporaneamente aumentando la sicurezza dei dati.

Le dichiarazioni

Xavier Vilajosana, alla guida del progetto dell’Universitat Oberta de Catalunya, ha dichiarato: “Esistono oggi numerosi approcci tecnologici che tentano di sfruttare le caratteristiche dei segnali radio per ottenere la posizione relativa tra gli oggetti.
Questa varietà tecnologica e l’ampia gamma di situazioni in cui possono essere utilizzati, con budget e ambienti molto diversi per l’applicazione, significa che abbiamo bisogno di sviluppare un potente framework per la gestione dei dati di localizzazione provenienti da diverse tecnologie in tempo reale, che allo stesso tempo sia in grado di adattarsi a molteplici esigenze industriali e sia economicamente attraente”.

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