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Automazione e Strumentazione n Settembre 2024 Primo piano 31 DOSSIER by Sensore laser per l’automazione avanzata opto NCDT 1900 • Elettronica integrata nel sensore • Campi di misura da 2 | 6 | 10 | 25 | 50 | 100 | 200 | 500 mm • Linearità da 1 μm • Velocità regolabile fino a 10 kHz • Uscite analogiche e digitali (EtherNet/IP e PROFINET) • Interfaccia web intuitiva con funzioni predefinite Tel. 035 462 678 - info@luchsinger.it Tel. 035 462 678 - info@luchsinger.it Sensori di spostamento Più precisione luchsinger.it tra l’impiego diffuso delle WSN. Sono problemi relativi all’efficienza energetica, alle restrizioni sulle risorse di stoccaggio ed elaborazione, alla lar- ghezza di banda, ai tassi di errore, alla scalabilità e alla sopravvivenza in contesti ostili. Queste cir- costanze rendono necessario trovare soluzioni che consentano di estendere la longevità delle reti. Il risparmio energetico è una delle maggiori questioni da affrontare. Sono stati sviluppati diversi tipi di algoritmi che aiutano a trovare il percorso migliore dai nodi membri al nodo sink (cioè allo speciale nodo di raccolta dei dati): sono metodi che mirano a ridurre il consumo di energia e prolungare la vita della rete. I minuscoli nodi delle WSN sono comun- que progettati per essere efficienti dal punto di vista energetico, consentendo il funzionamento a lungo termine attraverso tecniche come l’energy harve- sting e il duty cycling. Le WSN utilizzano algo- ritmi di aggregazione e instradamento dei dati per ottimizzare la trasmissione dei dati e risparmiare energia. C’è poi il problema della sicurezza che riveste un ruolo chiave nel funzionamento di una rete di sensori wireless e che tende ad essere visto in contrapposizione all’obbiettivo dell’efficienza energetica. Va detto che i livelli di consumo elet- trico richiesti da un sistema di sicurezza sono diret- tamente proporzionali al suo grado di complessità: le reti di sensori wireless richiedono misure di sicu- rezza aggiuntive rispetto alle capacità dei protocolli di sicurezza di rete convenzionali, come la critto- grafia e la gestione delle chiavi. La gestione di tutti questi dispositivi può ora avvalersi delle capacità complete di Intelligenza Artificiale che danno loro la possibilità di comprendere l’ambiente circostante e di reagire adeguatamente. L’applicazione di tecni- che di Machine Learning sembra particolarmente adatta a risolvere i problemi di sicurezza della rete, data la grande quantità di dati richiesti e la natura complessa della procedura di formazione. Le appli- cazioni più comuni degli algoritmi di Machine Learning nella sicurezza delle WSN sono l’analisi statistica, il rilevamento di intrusioni e il riconosci- mento degli errori: con queste si punta a rafforzare la sicurezza delle reti rendendole più resilienti ed efficaci nella gestione dei dati e nei vari compiti di raccolta e monitoraggio. n