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Ingegneria Informatica e Intelligenza artificiale L-8 Freccia destra

IoT e sistemi connessi

Ingegneria Informatica e Intelligenza artificiale L-8

IoT e sistemi connessi

Settore scientifico disciplinare	Numero crediti formativi (CFU)	Docente
ING-INF/04 (IINF-04/A)	6	Carlo Famoso

Modalità di accertamento dei risultati di apprendimento acquisiti dallo studente

Per valutare le capacità acquisite nel padroneggiare le nozioni sui sistemi dinamici e sui sistemi IoT, e nel creare connessioni autonome con altri insegnamenti del corso di studi, lo studente sarà sottoposto a una prova teorica scritta e/o orale, da svolgere in presenza oppure a distanza. Attraverso il colloquio, o la prova scritta, sarà verificata la conoscenza degli elementi teorici relativi a modellazione e analisi di semplici sistemi dinamici, controllo digitale di base, architetture IoT, sensori, attuatori e tecnologie di comunicazione.

Modalità di esame

Propedeuticità

Come da regolamento del corso di studi, non sono previste propedeuticità.

Prerequisiti

Analisi Matematica e Algebra Lineare
Fondamenti di Fisica ed Elettrotecnica
Fondamenti di Elettronica
Fondamenti di programmazione in C e/o Python
Basi di architettura degli elaboratori
Concetti introduttivi di reti di calcolatori.

ORGANIZZAZIONE DIDATTICA

Numero Crediti Formativi (CFU): 6: 4 DE, 2 Laboratorio

Modalità di erogazione del corso: Corso interamente erogato a distanza

Attività didattiche previste: Le attività di didattica, suddivise tra didattica erogativa (DE) e didattica sincrona (DS), saranno costituite da 5 ore per CFU e ripartite secondo una struttura di almeno 2,5 ore di DE (tenuta in considerazione la necessità di riascolto) e di 2 ore di DS per ciascun CFU.

Attività didattica erogativa: 20 lezioni frontali videoregistrate, della durata di circa 30 minuti ciascuna (tenuta in considerazione la necessità di riascolto) sempre disponibili in piattaforma.

Attività di Laboratorio: 2CFU,10h: L'attività laboratoriale viene svolta in ottemperanza a quanto deliberato dal Consiglio di Corso di Studio L8 del 10/02/2026

Attività didattica sincrona: 12h DS

Per ogni semestre: 12 DS da 1h: alcune strutturate, altre “clinic/workshop”.

Le attività di didattica sincrona si svolgeranno mediante l’utilizzo di strumenti di videoconferenza sincrona.

Ricevimento Studenti

Nella pagina dell’insegnamento, sezione “Ricevimento on line", vengono predisposti gli incontri con gli studenti in videoconferenza. Gli studenti possono concordare un appuntamento effettuando una richiesta alla mail istituzionale del docente: carlo.famoso@uniroma5.it

Obiettivi Formativi

L’insegnamento si propone di fornire agli studenti conoscenze e strumenti di base per modellare, simulare, analizzare e controllare semplici sistemi dinamici, con particolare attenzione a circuiti elettronici e dispositivi IoT inseriti in contesti reali e realisticamente complessi.

Inseriti in un quadro unitario di modellazione, analisi e controllo di sistemi dinamici, nel corso vengono introdotti i concetti fondamentali di architettura IoT, gli elementi base dei protocolli di comunicazione e delle piattaforme a microcontrollore, collegati a casi d’uso concreti in ambito domotico, industriale, urbano e di monitoraggio ambientale.

Il corso integra sistematicamente lezioni teoriche, esercitazioni guidate e attività di laboratorio su progetto, con l’obiettivo di sviluppare competenze tecniche e metodologiche per la progettazione, l’implementazione e l’integrazione di piccoli sistemi connessi end-to-end.

L’insegnamento contribuisce inoltre al potenziamento di capacità trasversali quali l’autonomia di giudizio nella valutazione di soluzioni tecnologiche, le abilità comunicative nella presentazione di modelli e risultati sperimentali e la capacità di apprendere in modo autonomo, critico e responsabile a partire da documentazione tecnica e risorse digitali aggiornate.

Risultati di apprendimento attesi

Conoscenza e capacità di comprensione

Al termine dell’insegnamento, lo studente conosce i fondamenti di modellazione e analisi dei sistemi dinamici lineari, con particolare riferimento a modelli di primo e secondo ordine, risposta al gradino, stabilità e principali indici prestazionali, comprendendone il significato fisico in situazioni concrete.

Comprende il ruolo del campionamento e del controllo digitale nella realizzazione di sistemi di regolazione basati su microcontrollori e sa interpretare in modo consapevole i grafici di risposta e le variazioni indotte dai parametri.

Possiede una visione organica delle architetture IoT, delle principali tipologie di sensori e attuatori, delle tecnologie di comunicazione locale e di rete e dei servizi utilizzati per raccogliere, elaborare e distribuire dati.

È in grado di collegare in modo coerente i concetti teorici a casi d’uso tipici in ambito domotico, industriale, urbano e di monitoraggio ambientale, utilizzando un lessico tecnico appropriato e mostrando capacità di lettura autonoma della documentazione tecnica essenziale.

Capacità di applicare conoscenza e comprensione

La modellazione semplificata di sistemi dinamici di primo e secondo ordine, continui e discreti costituisce una delle competenze che lo studente acquisisce, al termine del corso, unitamente alla capacità di svolgere semplici simulazioni numeriche per analizzarne la risposta dei modelli in scenari realistici.

È in grado di leggere e confrontare grafici di risposta al gradino, collegandoli a parametri fisici, di progetto e vincoli applicativi.

Sa progettare, per casi d’uso IoT elementari, una piccola architettura end-to-end e una logica di controllo digitale base, verificando qualitativamente i requisiti e discutendo possibili miglioramenti e documentando le scelte effettuate.

Abilità di giudizio

Al termine del corso, lo studente è in grado di valutare criticamente il comportamento di semplici sistemi dinamici controllati, riconoscendo fenomeni indesiderati (lentezza, oscillazioni, instabilità) e collegandoli alle scelte di modellazione e di progetto.

Sa confrontare alternative di modellazione, parametri di controllo e architetture IoT, definendo i compromessi tra prestazioni, complessità implementativa e risorse disponibili.

È inoltre capace di identificare limiti, assunzioni e possibili rischi (affidabilità, sicurezza di base, impatto dei guasti) nelle soluzioni proposte, sia funzionali sia implementative concrete in contesti reali.

Abilità di comunicare

L’allievo, al termine del percorso didattico, è in grado di spiegare in modo chiaro e rigoroso i risultati dell'analisi e della simulazione di sistemi dinamici e dei casi d'uso IoT discussi.

Sa utilizzare correttamente la terminologia specialistica per redigere brevi relazioni tecniche che includono tabelle, grafici e schemi a blocchi.

È in grado di presentare oralmente il proprio progetto IoT, spiegando le scelte di modellazione, architettura e controllo.

Capacità di apprendimento

Al termine del corso, lo studente è in grado di organizzare in modo autonomo lo studio dei contenuti teorici e degli esempi applicativi, selezionando le risorse più adatte tra videolezioni, slide, esercizi e documentazione tecnica.

Sa utilizzare strumenti di simulazione e piattaforme IoT come supporto alla comprensione, verificando da solo gli effetti delle scelte di modellazione e controllo.

Mostra capacità di riportare e discutere casi di studio e di aggiornarsi attraverso la consultazione di pubblicazioni scientifiche e di manuali tecnici.

È inoltre capace di integrare quanto appreso con conoscenze di altri insegnamenti affini, sviluppando una prospettiva più critica e consapevole.

Calendario

Programma del Corso

Modulo 1: Le reti e internet

· Il web e le reti

· Modelli e architetture di rete

· Segnale e canale di comunicazione

· Reti e mezzi trasmissivi

· Internet

Modulo 2: Sicurezza e protezione nei sistemi informatici

· Sicurezza dei sistemi informatici

· Minacce relative ai programmi, al sistema e alla rete

· Crittografia per la sicurezza

· Autenticazione dell'utente

· La steganografia

· Protezione dei sistemi informatici

Modulo 3: Basi di dati

· Introduzione alle Basi di Dati

· Il modello relazionale

· Vincoli di integrità

· Esercizi ed esempi sulle basi di dati

· Vincoli interrelazionali

· Algebra relazionale

· Selezione e proiezione

· Join

· Outer-join, anti-join e divisione

· Esercizi sugli operatori insiemistici

· Esercizi sugli operatori join e divisione

· Introduzione al linguaggio SQL

· Interrogazioni SQL base

· Esercizi: utilizzo dell'istruzione SELECT

· Esercitazione: MySQL

· Inserimento dei dati nelle tabelle e interrogazioni con MySQL

· Prodotto cartesiano e join: approfondimento

Modulo 4: Progettazione del software

· Introduzione alla progettazione del software

· Qualità del software

· Modularizzazione

· Fondamenti di programmazione orientata agli oggetti

Modulo 5: Machine learning

· Machine learning e deep learning

· Reti neurali e reti convoluzionali - intervista all'ing. Andrea Pennisi

Testi Consigliati

Si consiglia l’integrazione del materiale fornito (videolezioni, slides, esercitazioni) con i seguenti testi, a cui il docente può fare riferimento durante le lezioni:

Testi di riferimento

· D. Sciuto, G. Buonanno, L. Mari, Introduzione ai sistemi informatici, 6ª ed., McGraw Hill Education.

· P. Atzeni, S. Ceri, P. Fraternali, S. Paraboschi, R. Torlone, Basi di dati, 6ª ed., McGraw Hill Education.

· J. F. Kurose, K. W. Ross, A. Capone, S. Gaito, Reti di calcolatori e Internet. Un approccio top-down, 8ª ed., Pearson.

· G. Feroldi, Sistemi di Controllo Digitale, Soc. Ed. Esculapio

· A. McEwen, H. Cassimally, L’internet delle cose, Apogeo

Testi di approfondimento:

· P. Bolzern, R. Scattolini, N. Schiavoni, Fondamenti di controlli automatici, McGraw-Hill.

· G. De Tommasi. Appunti di Controllo Digitale, UniNA “Federico II”. (PDF open access).

· Bertazioli, Telecomunicazioni… Tecnologie per l’Internet delle cose, Zanichelli.

· A. Carraturo, A. Trentini, Sistemi embedded: teoria e pratica, Ledizioni (PDF open access).

· L. Libanore, F. Barzizza, Strumenti per la domotica. Esercizi guidati con Arduino, in riga edizioni.

· S. Mirandola, Progettare e programmare con Arduino, Zanichelli.

· P. Aliverti, ESP32. Guida completa, LSWR.

Lezioni

Introduzione alle Basi di Dati

Il modello relazionale

Vincoli di integrità

Esercizi ed esempi sulle basi di dati

Vincoli interrelazionali

Algebra relazionale

Selezione e proiezione

Join

Outer-join, anti-join e divisione

Esercizi sugli operatori insiemistici

Esercizi sugli operatori join e divisione

Sicurezza dei sistemi informatici

Introduzione al linguaggio SQL

Il web e le reti

Minacce relative ai programmi, al sistema e alla rete

Interrogazioni SQL base

Modelli e architetture di rete

Crittografia per la sicurezza

Esercizi: utilizzo dell\'istruzione SELECT

Introduzione alla progettazione del software

Segnale e canale di comunicazione

Autenticazione dell'utente

Esercitazione: MySQL

Qualità del software

Reti e mezzi trasmissivi

La steganografia

Inserimento dei dati nelle tabelle e interrogazioni con MySQL

Modularizzazione

Machine learning e deep learning

Internet

Protezione dei sistemi informatici

Prodotto cartesiano e join: approfondimento

Fondamenti di programmazione orientata agli oggetti

Reti neurali e reti convoluzionali - intervista all'ing. Andrea Pennisi

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