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CLOUD |
IN TEMPO REALE
EMBEDDED
55 • FEBBRAIO • 2015
Integrazione eterogenea nei chip
Da una prospettiva prettamente tecno-
logica, un ruolo rilevante nella IoT lo
avrà anche la capacità di trasferire nelle
architetture cloud le innovazioni e i pro-
gressi che si stanno compiendo nella sen-
soristica, attraverso l’applicazione delle
metodologie di integrazione eterogenea
dei chip in architetture tridimensionali
(3D). La strategia dell’istituto
Fraunho-
fer IZM
, ad esempio, punta a integrare
funzionalità eterogenee dei chip in un
solo package, utilizzando avanzate tec-
nologie di integrazione tridimensionale,
assemblaggio e interconnessione. Le op-
portunità della tecnologia 3D SiP (Sy-
stem-in-Package) e dell’integrazione di chip CMOS
evoluti con svariati altri dispositivi, si esprimono
infatti nella possibilità di realizzare nuovi sistemi,
caratterizzati da vantaggi in termini di multifun-
zionalità, prestazioni, form factor e riduzione dei
costi. In particolare, a livello di multifunzionalità,
l’integrazione eterogenea di diversi sensori e dispo-
sitivi MEMS permette di combinare all’interno del
sistema l’esecuzione di molti processi e l’elaborazio-
ne di dati fisici, chimici, biologici, ottici o meccanici.
In campo medicale, un progetto interessante,
fondato dalla Commissione europea, è quello del
consorzio
WiserBAN
, che si focalizza sulla realiz-
zazione di dispositivi wireless intelligenti ultrami-
niaturizzati e low-power per le body area network
(BAN). Il progetto fa lavorare insieme i principali
costruttori di dispositivi medicali, gli istituti di ri-
cerca e i produttori di chip per creare un ecosistema
nel campo dell’integrazione eterogenea. La attuali
limitazioni dei dispositivi indossabili convenzionali
per il controllo e la cura di varie malattie (diabete,
disfunzioni cardiache, Alzheimer) sono infatti l’au-
tonomia e la connettività ridotte, a causa delle loro
dimensioni e dei consumi di energia. Le attività di
WiserBAN si concentrano su vari settori nel mondo
BAN: dalle comunicazioni a radiofrequenza (RF),
ai sistemi microelettromeccanici (MEMS), alle an-
tenne miniaturizzate riconfigurabili, ai dispositivi
SiP (System-in-Package) ultracompatti, ai sistemi
radio su SoC. Al momento, le due innovazioni prin-
cipali ottenute dalle attività di sviluppo sono un’ar-
chitettura radio a basso consumo e le dimensioni
molto contenute del dispositivo SiP (4 x4 x1 mm 3 ),
che fa uso congiunto di chip CMOS e MEMS.
Big Data: un potenziale da mettere a frutto
Uno dei maggiori problemi nelle applicazioni IoT è come sfruttare appieno tutto il potenziale dei big data
raccolti dalle reti di sensori. La quantità non è infatti il solo carattere distintivo di queste informazioni,
ma si parla solitamente di ‘quattro V’, ossia di ‘volume, velocità, varietà, valore’. Ad esempio, i big data
analogici raccolti dal mondo fisico possono essere disparati (valori di tensione elettrica, pressione, vibra-
zione, accelerazione, temperatura, suono; onde elettromagnetiche, immagini e così via) e devono essere
collezionati in tempo reale con grande efficienza. Un’altra V, la visibilità dei dati, sta acquistando un ruolo
determinante. Non basta cioè che i dati siano raccolti: essi devono anche poter uscire dai confini aziendali
per essere condivisi, se necessario, a livello geografico. Ad esempio, per poter eseguire efficaci analisi
comparative, i tecnici di una società potrebbero dover accedere ai dati ingegneristici di linee di produzio-
ne dislocate in diverse parti del mondo. Dunque avere sistemi IT interconnessi attraverso il cloud diventa
un ‘collante’ essenziale per il funzionamento delle applicazioni. L’altro collante fondamentale è rappresen-
tato dallo sviluppo e dall’adozione di motori e algoritmi analitici in grado di elaborare con intelligenza e in
tempo reale l’enorme mole di informazioni che scaturisce di continuo dalle applicazioni IoT.
Fig. 6 – I fattori abilitanti per i sistemi intelligenti (Fonte:
STMicroelectronics)