Artificial Intelligence and Internet of Things for Industry 4.0 and Society 5.0: Exploration of Theories and Practices to Implement the Future

The societal context of today is shaped by two coexisting tendencies: technology-push and application-pull. The former is the emergence and rapid evolution and application of innovative technologies, in the realm of ICT (like IoT) and Data Analysis (like Artificial Intelligence, Machine and Deep Learning). The latter tendency is the trend of the market of today, built on requirements like low-cost, high-tech, customized, easily accessible, and so on so forth. Thanks to these coexisting and synergistic tendencies, the entire society is rapidly passing to the next level (hence Industry 4.0 and Society 5.0 paradigms). The reasoning that allowed this rapid evolution, has been the comprehension of the fact that making decisions based on real information extracted from the complex reality we live in, allows improvements in terms of costs, time, and quality. In almost every context, having good systems that allow the passage from raw actual data collected to meaningful knowledge is the key for success. From an architectural point of view, there are three main levels that allow the creation of knowledge and wisdom from the reality: acquisition, communication, and analytic. Innovation in either one or multiple levels is essential for the development of the worldwide community. This thesis presents several innovative contributions and technological explorations, belonging to either one or multiple levels, mostly focused in the realm of Industry 4.0 practices, like Condition-Based Maintenance, and Machine Vision Systems, and Society 5.0 practices, like e-Health devices and Visual-IoT systems for flood management in smart cities. IoT and AI technological paradigms have been deeply analysed from both a theoretical and practical point of view. Through their application in several research activities, each focused on specific aspects, the final aim of developing a broad and comprehensive understanding has been achieved. IoT is a revolutionary paradigm, which spans the three levels between raw data and meaningful knowledge, thus being a complex topic to deal with comprehensively. AI is an essential enabler for making IoT's impact tangible, and AI methodologies and techniques are diversified and complex too. For this reason, a bottom-up approach has been adopted, starting from a variety of real cases focused on a specific level, and each addressed rigorously applying the scientific method of research, global and adaptable knowledge about IoT and AI has been extracted. The sources of use cases have been private companies, National and International research projects, committed to Industry 4.0 and Society 5.0 paradigms, as will be presented. Specifically, the following research activities will be presented: an e-Health system based on wearable sensors, an IoT system for real-time building monitoring, a cross-protocol proxy for sensors networks, a Machine Vision algorithm for counting manually assembled pieces, a ML-based model for assessing the health status of a cartesian robot's drive belt, a ML-based model able to assess the health of an injection moulding machine based on process parameters collected by widespread sensors, an OCR-based system able to suggest maintenance intervention for painting robot's number plates, a Computer Vision solution for monitoring the water level of rivers through a camera framing the gauge, and a dynamic energy consumption rationing model for oil refining plants. By addressing more or less specific real cases centered on IoT and AI, it has been possible to understand architectural and software possibilities and peculiarities of the two paradigms. These wide variety of possibilities should be tuned in order to satisfy as better as possible context and task-specific requisites. Concluding, IoT and AI can benefit each other by the strict interconnection into the edge-AI paradigm, which together with in-network and cloud computing, have been found essential for the future successful achievement of smarter society.

Il contesto sociale di oggi è modellato da due tendenze coesistenti: spinta tecnologica e richiesta di applicazioni. Con il primo termine si intende l'emergere, la rapida evoluzione e l'applicazione di tecnologie innovative, del regno dell'ICT (come IoT) e dell'analisi dei dati (come Intelligenza Artificiale, Machine e Deep Learning). La seconda tendenza è invece una peculiarità del mercato odierno, costruito su requisiti come il basso costo, l’alto tasso tecnologico, la personalizzazione e la facile accessibilità tra gli altri. Grazie a queste due tendenze coesistenti e sinergiche, l'intera società sta rapidamente passando al livello successivo (da cui i paradigmi Industria 4.0 e Società 5.0). Il ragionamento che ha permesso questa rapida evoluzione, è stato la comprensione del fatto che prendere decisioni basate su informazioni reali estratte dalla complessa realtà in cui viviamo, consente miglioramenti in termini di costi, tempi e qualità. In quasi tutti i contesti, disporre di buoni sistemi che consentano il passaggio da dati grezzi effettivamente raccolti sul campo, a conoscenze significative, è la chiave del successo. Da un punto di vista architetturale, ci sono tre livelli principali che consentono la creazione di conoscenza e saggezza partendo dalla realtà: acquisizione, comunicazione ed analitica. L'innovazione a uno o più livelli è essenziale per lo sviluppo della comunità mondiale. Questa tesi presenta numerosi contributi innovativi ed esplorazioni tecnologiche, appartenenti a uno o più livelli dell’architettura semplificata a tre livelli, per lo più focalizzati nell'ambito delle pratiche dell'Industria 4.0, come la manutenzione basata sulle condizioni e i sistemi di visione artificiale, e nelle pratiche della società 5.0, come i dispositivi indomabili per la sanità intelligente e i Sistemi Visual-IoT per la gestione delle inondazioni nelle smart cities del futuro. I paradigmi tecnologici IoT e IA sono stati profondamente analizzati sia da un punto di vista teorico che pratico. Attraverso la loro applicazione in diverse attività di ricerca, ciascuna focalizzata su aspetti specifici, è stato raggiunto l'obiettivo finale di sviluppare una comprensione ampia e completa. L'IoT è un paradigma rivoluzionario, che abbraccia i tre livelli tra i dati grezzi e la conoscenza significativa, essendo quindi un argomento complesso da affrontare in modo completo. L'IA è un fattore essenziale per rendere tangibile l'impatto dell'IoT ed al contempo le metodologie e le tecniche dell'IA sono diversificate e complesse. Per questo motivo è stato adottato un approccio dal basso verso l’alto, partendo da una varietà di casi d’uso reali focalizzati su un livello specifico, ognuno dei quali affrontato applicando rigorosamente il metodo scientifico di ricerca, sono state estratte conoscenze globali e adattabili sull’IoT e sull’IA. Le fonti di casi d'uso sono state aziende private, progetti di ricerca nazionali ed internazionali, focalizzati sui paradigmi Industria 4.0 e Società 5.0, come verrà presentato più in dettaglio. Nello specifico verranno presentate le seguenti attività di ricerca: un sistema di e-Health basato su sensori indossabili, un sistema IoT per il monitoraggio in tempo reale degli edifici, un proxy cross-protocollo per reti di sensori IoT, un algoritmo di Machine Vision per il conteggio dei pezzi assemblati manualmente, un Modello basato su ML per valutare lo stato di salute della cinghia di trasmissione di un robot cartesiano, un modello basato su ML in grado di valutare lo stato di salute di una macchina per lo stampaggio ad iniezione sulla base dei parametri di processo raccolti da sensori diffusi, un sistema basato su OCR in grado di suggerire interventi di manutenzione per le targhe utilizzate nella gestione degli ordini di un sistema di robot per la verniciatura, una soluzione di visione artificiale per il monitoraggio del livello dell'acqua dei fiumi attraverso una telecamera che inquadra l’asta idrometrica ed infine un modello dinamico di razionamento del consumo di energia per gli impianti di raffinazione del petrolio. Affrontando casi reali più o meno specifici incentrati su IoT e AI, è stato possibile comprendere le possibilità e le peculiarità architetturali e software dei due paradigmi. Questa ampia varietà di possibilità dovrebbe essere ottimizzata per soddisfare il più possibile il contesto e i requisiti specifici del compito. In conclusione, IoT ed IA possono avvantaggiarsi a vicenda grazie alla stretta interconnessione nel paradigma edge-AI, che insieme all'in-network e al cloud computing, sono stati ritenuti essenziali per il futuro successo di una società più intelligente.