Le città cognitive (Portmann, Seising e Tabacchi, 2017) sono una possibile evoluzione delle smart cities (Portmann e Fingers, 2016). Nella progettazione di una città cognitiva si tiene conto, oltre che della rete di sensori ed attuatori che contribuiscono alla condivisione dei dati, anche del rapporto tra la città ed il cittadino; a questo fine sono utilizzate una serie di tecnologie proprie della Computational Intelligence (Kacprzyk e Pedrycz, 2015), quali Metaeuristiche, Algoritmi evolutivi e genetici e metodologie Soft Computing per includere nel dialogo non solo vaste moli di dati, ma la possibilità di analisi introspettive che utilizzino come interfaccia da e verso gli utenti i linguaggi naturali e le logiche imprecise (Perticone e Tabacchi, 2016, D’Asaro et al., 2017). In questo lavoro presentiamo un esempio schematico di assistente virtuale basato sui classificatori a regole fuzzy (Magdalena, 2015), che utilizza ed integra gli open data prodotti dalla smart city con metodi linguistici per la classificazione al fine di indicare all’utente la convenienza nella scelta di un parcheggio in una realtà non conosciuta.
Francesco Saverio Cannizzaro, Giovanni Capizzi, Francesco Landolina, Maria Grazia Palumbo, Marco Elio Tabacchi (2017).Verso le Città Cognitive. Un esempio di classificatore fuzzy: il bot parcheggiatore.
Verso le Città Cognitive. Un esempio di classificatore fuzzy: il bot parcheggiatore
Giovanni CapizziMembro del Collaboration Group
;Francesco LandolinaMembro del Collaboration Group
;Marco Elio Tabacchi
Membro del Collaboration Group
Abstract
Le città cognitive (Portmann, Seising e Tabacchi, 2017) sono una possibile evoluzione delle smart cities (Portmann e Fingers, 2016). Nella progettazione di una città cognitiva si tiene conto, oltre che della rete di sensori ed attuatori che contribuiscono alla condivisione dei dati, anche del rapporto tra la città ed il cittadino; a questo fine sono utilizzate una serie di tecnologie proprie della Computational Intelligence (Kacprzyk e Pedrycz, 2015), quali Metaeuristiche, Algoritmi evolutivi e genetici e metodologie Soft Computing per includere nel dialogo non solo vaste moli di dati, ma la possibilità di analisi introspettive che utilizzino come interfaccia da e verso gli utenti i linguaggi naturali e le logiche imprecise (Perticone e Tabacchi, 2016, D’Asaro et al., 2017). In questo lavoro presentiamo un esempio schematico di assistente virtuale basato sui classificatori a regole fuzzy (Magdalena, 2015), che utilizza ed integra gli open data prodotti dalla smart city con metodi linguistici per la classificazione al fine di indicare all’utente la convenienza nella scelta di un parcheggio in una realtà non conosciuta.File | Dimensione | Formato | |
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