Il DISIA-Lab è il laboratorio del DISIA (Dipartimento di Statistica Informatica Applicazioni “G.Parenti”) che gestisce il funzionamento delle tre aule informatiche (Laboratori 003, 004, 005) e l’infrastruttura (server, software, stampanti, rete) a supporto della ricerca scientifica dei docenti del DISIA. Il suo personale supporta anche applicativi di ateneo, coordinati da SIAF-UNIFI. Nell’ambito di ARTES, i laboratori, in base alla loro disponibilità, sono a disposizione per attività di formazione; i docenti del DISIA possono inoltre fornire formazione e competenze nelle seguenti aree: Statistica per l’innovazione e l’ottimizzazione in ambito tecnologico e ingegneristico Metodi e modelli statistici per la progettazione robusta nel controllo qualità; Affidabilità: disegni sperimentali e modelli. ​​​​​ Statistica a supporto delle decisioni aziendali Analisi statistica degli indici di bilancio e previsione dell’insolvenza Metodi statistici per il marketing quantitativo, includendo segmentazione della clientela e previsione del valore di vita del cliente Previsione e gestione delle scorte Metodi statistici per la valutazione di impatto e di efficacia Progettazione di indagini sull’opinione dei clienti Analisi dei dati con R in ottica open source Sviluppo di modelli predittivi da dati ad alta dimensionalità Supporto informatico Sviluppo ed implementazione di modelli di Machine Learning, con particolare enfasi nell’ambito dei dati strutturati (come alberi e grafi). Metodi formali per il controllo degli accessi. Sviluppo di algoritmi efficienti per l’analisi di reti di grandi dimensioni, anche nell’ambito di social network e transportation network. Implementazione di linguaggi di programmazione e DSL Test automatico e build automation di applicazioni Java Descrizione: 4 stanze tecnici, una sala server e 3 aule didattiche attrezzate Numero massimo di persone dedicate: 8 addetti a tempo pieno Strumentazione: 1) Aula 003, Aula 004, Aula 005 Descrizione: Aule multimediali con postazione docente dotate di ripresa streaming della presentazione Scopo: esercitazioni con PC e didattica Quantità: 98 posti complessivi (aula 003 posti 38, aula 004 posti 16, aula 005 posti 42) con Thin Clients collegati con Windows locale che si collega a server SIAF. • Modello: PRAIM serie Edge • Processore: Intel Celeron N3160 da 1,6 GHz, • RAM: 4 Gb • HardDisk; 64 Gb •Scheda di rete da 1Gb. • Sistema operativo: AGILE che si collega all’ambiente VDI implementato su piattaforma Vmware (Virtual Machine Microsoft Windows oppure Virtual Machine Linux). • Software di statistica disponibili: SAS, R, R studio, Matlab, STATA, Gretl, SPSS, QGIS. 2) Server infrastrutturale Descrizione: server DELL PowerEdge R740xd con alimentazione ridondante, ciascuno con 2 CPU Intel(R) Xeon(R) Gold 6238R CPU @ 2.20GHz 28 core, 1 TB RAM in 16 moduli da 64GB DRAM DDR-4, 4 porte ethernet 1Gb, 4 porte ethernet 10Gb SFP+ Scopo: Gestore server virtuali Quantità: 3 3) Server HPC Descrizione: server Lenovo ThinkSystem SR950 con alimentazione ridondante, con 8 CPU Intel(R) Xeon(R) Platinum 8260 CPU @ 2.40GHz 24 core, 6 TB RAM in 96 moduli da 64GB DRAM DDR-4, 4 porte ethernet 1Gb, 4 porte ethernet 10Gb SFP+ Scopo: Server per elaborazioni HPC Quantità: 1 4) Unità NAS Descrizione: 1 stazione NAS LENOVO DM5000H equipaggiato con 12 dischi SSD da 894GB suddivisi in volumi con diverse configurazione RAID dedicate alla VM, Scopo: Unità di Storage Quantità: 1 Indirizzo DISIA e DISIA-Lab: Viale Morgagni 59, 50134 Firenze

Il laboratorio è specializzato in robotica applicata alla produzione industriale. I dispositivi robotici a disposizione comprendono basi di movimentazione, sia terrestri che marine, dispositivi di manipolazione formati da bracci robotici, sistemi di presa e di visione. Le risorse a disposizione permettono di realizzare dimostratori adatti alle esigenze dei singoli progetti. Strumentazione: • Robot autonomo: muletto autonomo per logistica • Robot sottomarino: Robot sottomarino per ispezione chiglia • Robot collaborativo UR10: braccio robotico UR10 • Bobot Franka Emika Panda: braccio robotico Franka Emika Panda • End Effector per manipolazione: Mani antropomorfe certificate da collegare ad un robot per effettuare prese • Sistema di visione Vico: Sistema di visione artificiale per riconoscimento oggetti indirizzo: Via Mario Giuntini 13, Cascina Pisa

Il laboratorio promuove la ricerca e il trasferimento tecnologico nell’ambito della realtà aumentata (AR) secondo il paradigma di Industria 4.0. Il focus principale sarà lo sviluppo di  sistemi multimodali - indossabili e non - che aumentino la percezione dell’operatore attraverso informazioni sovrapposte alle immagini reali e stimoli aptici che consentano l’interazione tattile con oggetti remoti o virtuali. Le tecnologie sviluppate trovano applicazione anche in ambiti di simulazione, training e tele-controllo di robot o veicoli, abbracciando ulteriori settori quali la sicurezza, l’Ambient Assisted Living, l’intrattenimento e la cultura. Oltre alla strumentazione per lo sviluppo e la validazione di soluzioni tecnologiche ad hoc (sensori, visori, attuatori, dispositivi aptici), il laboratorio costituisce una stazione simulazione e tele-controllo, modulare e integrata, dotata di diverse tecnologie per la realtà virtuale o aumentata, dispositivi di input,  interfacce uomo-macchina e dispositivi aptici per restituire stimoli tattili legati alla forza, alla rugosità, al contatto, per il controllo di macchine o robot remoti, e prevede anche moduli di sensorizzazione per rilevare l’interazione dei sistemi macchina con l’ambiente. Strumentazione: • Visore AR Optinvent ORA-2:  Visore indossabili per realtà aumentata • Visore AR Meta2:  Visore indossabili per realtà aumentata • Oculus Rift: Visore indossabili per realtà virtuale • HTC Vive: Visore indossabili per realtà virtuale • CUFF: Dispositivo per feedback aptico indossabile • DC Linear Actuator NCC01-04-001-1X : Motori cilindrici vibranti • Consensys GSR Dev Kitx6 Shimmer-Base 6 plus Consensys Pro  Software: Sensori indossabili per la misura della GSR • Termocamera T640: Termocamera 680X480 pixel • DSI 24 E: EEG indossabile • Tobii: eye tracker indirizzo: Via Mario Giuntini 13, Cascina Pisa

Il Laboratorio ha a disposizione le tecnologie per realizzare progetti riguardanti la robotica mobile, la robotica soft, teleoperazione, interfacce aptiche, sistemi di manipolazione fissi e mobili. La tecnologie utilizzate sono frutto degli studi portati avanti negli anni all'interno di progetti Europei/Nazionali/Regionali o privati, e sono state validate in vari ambienti, sia in laboratorio, sia in ambienti rilevanti. Strumentazione: • Braccio robotico Kuka LWR IV: Braccio robotico, cobot, robot collaborativo • Braccio robotico Franka Emika Panda: Braccio robotico, cobot, robot collaborativo • Mano robotica soft hand: Mano robotica sottoattuata e adattiva • Motori a cedevolezza variabile: Motori in grado di modificare la propria rigidezza • Sistema di trackin ottico PhaseSpace: Sistema di stima della posizione • Sensori di forza a 6 assiATI-nano 17: Sensori per stimare la forza e coppia applicate ad un oggetto/robot • Scheda elettronica per il controllo di motori in corrente continua e acquisizione segnali: Scheda generica per il controllo di motori elettrici • Kit di realtà virtuale Oculus Rift: Casco e joystick per la realtà virtuale • Robot con due braccia e una stereocamera su base mobile a due ruote: Robot antropomorfo per essere usato in teleoperazione o in autonomo. • Dispositivi aptici indossabili: Dispositivi da essere indossati per avere un ritorno di forza durante esperimenti con robot teleoperati o in ambienti simulati. • Sensori di forza indossabili: Dispositivi da essere indossati per avere un ritorno di forza durante esperimenti con robot teleoperati o in ambienti simulati. • Robot mobili: Robot mobili per lo studio di protocolli di collaborazioni tra robot mobili. indirizzo: Largo Lucio Lazzarino 1, Pisa

Il Crosslab ‘Cloud Computing, Big Data & Cybersecurity’ è un laboratorio trasversale di ricerca istituito all’interno del Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione nell’ambito del progetto Crosslab, finanziato dal MIUR nell’ambito del piano ‘Dipartimenti di Eccellenza’. Il laboratorio raccoglie il lavoro congiunto di 33 Ricercatori e Professori afferenti da 3 aree diverse del dipartimento: Ingegneria Elettronica, Ingegneria Informatica, Ingegneria delle Telecomunicazioni. Il laboratorio raccoglie svariati progetti e attività di ricerca che coprono tematiche trasversali che spaziano dalle applicazioni all’architettura di sistemi, dall’Intelligenza Artificiale all’hardware. Il laboratorio è dotato di un’infrastruttura Cloud/Fog Computing, un testbed IoT e un’infrastruttura di rete SDN/5G. Strumentazione: • Apparati di rete vari: apparati di rete vari tra cui, swith e router Cisco e Juniper, switch SDN di ultima generazione • Schede embedded ad alte prestazioni: schede embedded ad alte prestazioni varie • Cluster 18 server: cluster cloud computing • Testbed rete di sensori (LoraWan, IEEE 802.15.4): schede di prototipizzazione rapida per soluzioni IoT con connettività long-range (LoRa) e short-range (IEEE 802.15.4) • Testbed 5G: schede software radio programmabili. • Postazione analisi forense: workstation con software specializzato indirizzo: Via Mario Giuntini 13, Cascina Pisa

Il CrossLab "Industrial Internet of Things" vuole rappresentare un catalizzatore degli sviluppi delle nuove tecnologie dell’ICT orientate alla trasformazione dei processi produttivi e organizzativi delle imprese. Tra i principali obiettivi c'è la definizione di nuove azioni di servizio verso le imprese su temi di Ricerca e Formazione. Il laboratorio è dedicato allo sviluppo di tecnologie per interconnettere sensori, attuatori e macchine in un contesto industriale, con l'obiettivo di migliorare l'efficienza operativa, creare opportunità per nuovi servizi e prodotti individualizzati, migliorare la sicurezza nei luoghi di lavoro.  Il laboratorio è impegnato nello sviluppo delle tecnologie abilitanti, in particolare: sensoristica, incluse le tecnologie MEMS/MOEMS, funzionanti in ambienti ostili e capaci di catturare energia dall'ambiente e conservarla (energy harvesting/energy storage); circuiti dedicati di interfaccia sensori e driver di attuatori con tecnologia CMOS e con tecnologie di stampa su substrati flessibili, anche 2D e 3D; tecnologie di comunicazione wireless/wired (a RF e mmWave) e di rete robuste, adatte ad ambienti ostili e tali da garantire qualità del servizio e operatività in tempo reale; sistemi embedded per integrare a basso consumo di potenza elevata capacità di calcolo (HPC), e funzionalità di intelligenza artificiale (AI), nei nodi IoT; applicazioni che coniughino il livello fisico con i livelli superiori, garantendo capacità di operare in modo sicuro (functional safety & security) e sostenibile. Strumentazione: • Strumenti caratterizzazione: caratterizzazione e progettazione di nuovi sensori e sistemi a 23 GHz - Oscilloscopio Tektronix 23 GHz 100 GS/s • Strumento National Instruments: analisi di segnali standard e sviluppo di nuovi sistemi di trasmissione wireless per gli ambienti industriali - Sperimentazione di servizi 5G - Strumento NI PXIe-1095 con VST NI PXIE-5840 e USRP-2954R • Camera Pulita: Sviluppo di sensori e sistemi - Camera pulita con sezione in classe 100 (ISO 5) comprendente: l'involucro (telaio, pannelli e soffitto, pavimento in PVC), unità di trattamento aria, filtri assoluti e relative canalizzazioni. • SDR Ettus: Test di servizi 5G e NB-IoT in ambiente industriale - Ettus USRP N310 • Generatore di segnali: test e sviluppo di sensori e sistemi - Arbitrary waveform Generator DC to 6 GHZ • VNA Anritsu: test e sviluppo di sensori e sistemi - VNA ANRITSU (2 moduli) • Schede NetFPGA: Testing e sviluppo di funzioni di rete ad alte prestazioni e capacità-Schede NetFPGA-SUME • CryoProbe: Misure su sistemi elettronici, a microonde, THz ed ottici - Cryo probe station indirizzo: Via Mario Giuntini 13, Cascina Pisa

Il laboratorio  si caratterizza per una serie di attività distinte da quelle offerte da soggetti già esistenti all’interno del panorama dell’additive, offrendo competenze e strumenti non facilmente rintracciabili in altre realtà. In particolare, i principali asset offerti dal crosslab riguardano: >  caratterizzazione meccanica ed elettromagnetica dei materiali; >  ingegnerizzazione di nuovi materiali per la progettazione di sensori, dispositivi wearable, wireless devices; >  modellazione, design e sviluppo di sensori (meccanici, fisici, chimici, bio) che utilizzano materiali multifunzionali; >  uso di processi di fabbricazione additiva bidimensionale e tridimensionale per la fabbricazione di dispositivi per applicazioni electromagnetic-oriented. Il laboratorio Crosslab è aperto allo collaborazione con aziende già attive nel settore dell'additive manufacturing ma intende anche coinvolgere e supportare  realtà produttive non ancora attive in questo ambito per sfruttare  i vantaggi competitivi offerti da queste tecnologie. Strumentazione: • Form 2: stampante SLA (stereolitografia) • Zmorph VX: stampante a fusione di filamento • BCN3D SIGMA R 19: stampante a fusione di filamento • Anycubic: stampante a fusione di filamento • Stratasys F170: stampante a fusione di filamento • MarkTwo: stampante a fusione di filamento • Fujifilm Dimatix: stampante a deposizione di materiale • Neotech PJ15X: stampante a deposizioe di materiale • Voltera: stampante a deposizione di materiale • Antenne horn: antenne in polarizzazione circolare • Antenne horn CP: antenne in polarizzazione lineare • Waveguide: guide d'onda indirizzo: Via Mario Giuntini 13, Cascina, Pisa

Il Green Data Center dell'Università di Pisa è un Data Center di nuova generazione: realizzato a San Piero a Grado (Pisa) a partire dalla fine del 2016, è basato sullo stato dell’arte delle tecnologie disponibili. Il Data Center vuole essere il motore e l’abilitatore infrastrutturale di iniziative di innovazione digitale che necessitano dell’elaborazione di Big Data e di tecnologie ed expertise all’avanguardia nel campo HPC e Intelligenza Artificiale. Ad esempio, il Green data Center supporta tutta la rete civica pisana e tutti i servizi correlati, esempio di innovazione in ambito PA. Il valore del Green Data Center Il Data center è supportato da tecnici tra i migliori in Italia, votati all’innovazione tecnologica, e italiani. Per quali progetti scegliere il Green Data Center come partner Cosa vuole dire fare calcolo scientifico? Non è solo questione di spazio e di tempo, non basta avere accesso a un computer più grande. Quando si parte con un nuovo progetto, anche sul lato infrastrutturale è importante sviluppare al meglio il prototipo, ed è qui che la competenza dei tecnici, abbinata al controllo diretto dell’infrastruttura, garantiscono l’ approccio su misura che dà valore aggiuntivo a un progetto che nasce. Scegliere il Green Data Center vuole dire prediligere l’approccio customizzato, particolarmente adatto quando si parla di progetti altamente innovativi in fase di startup e per i quali non si dispone di risorse di calcolo potenti e/o di expertise nell’ambito High Performance Computing, elementi questi indispensabili nella moderna Data Economy che si fonda sempre più sui Big Data e sull’Intelligenza Artificiale”. Quindi che si tratti di Istituti di Ricerca o di PMI, in tutti questi casi il Green Data Center è il partner ideale. All’interno di ARTES 4.0 il Green Data Center può diventare il partner di elezione per i progetti di Ricerca, sviluppo e innovazione che necessitano o possono beneficiare di expertise di altissimo livello sul lato hosting e manutenzione: un supporto molto evoluto e consulenziale sul come utilizzare al meglio le risorse di high performance computing per tutti i Soci di ARTES 4.0, e anche per tutti i progetti di innovazione che ARTES 4.0 gestirà. I risultati saranno misurabili in termini di maggior rapidità, maggiore efficienza ed efficacia nel raggiungere i risultati che ci si prefigge di ottenere Strumentazione: • Sale computer Caratteristiche tecniche: - superficie di 250 mq; - Livelli record di PUE (Power Used Effectiveness) di 1,15/1,2; - 66 rack dotati di 2 circuiti di alimentazione separati e impianti di raffreddamento in fila; - oltre 400 server di ultima generazione di cui un totale di circa 10k core; - 68Tb RAM; - Nvidia GPUs and Intel Accelerators; - 2 petabyte di spazio di archiviazione dedicato al calcolo scientifico e ai servizi di virtualizzazione; - interconnessione Ethernet di ultima generazione 25/100 Gb/s e Infiniband/Omnipath per i servizi HPC; - collegamento alla rete universitaria in fibra da 200 Gb/s; - collegamento alla rete GARR 10 Gb/s. • sistemi di macchine virtuali self-service e desktop virtuale Indirizzo: Via Livornese, Pisa, 1291