Compressione e elaborazione di “big data”

Titolo della ricerca 

CRISP - Towards Compressive Information Processing Systems

Coordinatore

Enrico Magli

Abstract 

Il progetto CRISP si inserisce nell’innovativo ambito di ricerca del “Compressed sensing (CS)” e riguarda in particolare la sua applicazione a sistemi complessi di elaborazione di grandi quantità di informazioni, inclusi dati generati da videocamere. La tecnologia CS avrà un impatto fondamentale sull’ideazione stessa di tali sistemi, consentendo di gestire “big data” in modo efficace e innovativo.

Descrizione del progetto di ricerca 

Durante la nostra vita siamo continuamente portati a creare, scambiare e consumare informazione, in tante situazioni che ci mettono in relazione con altri oppure per intrattenimento. Diventa quindi sempre più importante stabilire modi efficienti di acquisire, elaborare, comunicare e archiviare tale informazione.

Il Compressed Sensing (CS ) rappresenta un nuovo paradigma nella gestione di informazioni, che va oltre il tradizionale modello di Shannon che stabiliva che i segnali possono essere ricostruiti se campionati con densità adeguata. Il CS sfrutta la nozione intuitiva che la maggior parte dei segnali (come ad esempio audio, immagini, video) sono altamente correlati. Il progetto utilizza il CS per offrire una soluzione percorribile ed elegante, acquisendo e elaborando “big data” in modo innovativo. Questo permette di ridurre drammaticamente i requisiti di comunicazione, archiviazione e elaborazione, rendendo il CS un argomento dominante nell’ambito dell’elaborazione di segnali nei prossimi anni.

In particolare, CRISP si propone di integrare il CS in sistemi complessi di elaborazione dell’informazione. La sfida risiede nello sviluppo di teorie e algoritmi che permettano di effettuare tutte le elaborazioni di segnale tipiche dei sistemi convenzionali (compressione, cifratura, comunicazione, ricostruzione, analisi, informazione, estrazione e selezione) direttamente nel dominio compresso. Questo rende il progetto estremamente multidisciplinare e interessante sia dal punto di vista teorico che della tecnologia.

Impatto sulla società 

Le tecnologie del futuro dovranno consentire il trattamento di quantità di informazioni sempre più grandi, come quelle generate da sistemi di acquisizione di immagini e video di nuova generazione. La ricerca di CRISP si propone di sviluppare gli strumenti fondamentali per la prossima generazione di sistemi di elaborazione delle informazioni, con una performance significativamente migliore e un costo inferiore rispetto a quelli di oggi.

Breve cv del coordinatore 

Enrico Magli si è laureato in Ingegneria Elettronica al Politecnico di Torino dove ha successivamente svolto un dottorato in Ingegneria Elettronica e delle Comunicazioni. Èattualmente professore associato presso il Dipartimento di Elettronica dello stesso ateneo.

I suoi interessi scientifici riguardano i sistemi di elaborazione dell’informazione e le relative applicazioni multimediali e spaziali, con particolare riguardo all’elaborazione, compressione e trasmissione di immagini e video. La sua attività di ricerca attuale riguarda l’ambito del compressed sensing. Magli è coautore di più di 130 contributi scientifici per riviste e conferenze e ha organizzato diversi numeri speciali di riviste e sessioni di conferenza relative al suo ambito di ricerca.

 

Gruppo di lavoro 

Al Politecnico di Torino: Tiziano Bianchi, Giulio Coluccia, Sophie Fosson, Chiara Ravazzi, Matteo Testa, Diego Valsesia, Tomas Björklund

Hanno lavorato in passato per questa ricerca: Valerio Bioglio, Attilio Fiandrotti

Collaborazioni in corso con Telecom Italia, European Space Agency, Politecnico di Milano, Università di Siena, INRIA, University of Illinois, Chicago, Centre Tecnològic Telecomunicacions Catalunya, Newcom (EU Network of Excellence in Wireless Communications)

    CRISP project has received funding from the European Research Council (ERC) under the European Union’s Seventh Framework  Programme FP7 2007-2013,  grant agreement No 279848

  • Budget: 1.390.000
  • Data inizio: 1/07/2011
  • Data fine: 30/07/2017