Giovanni Pau Interview - ISSNAF - Italian Scientists and Scholars in

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Giovanni Pau Interview - ISSNAF - Italian Scientists and Scholars in North America Foundation
Ever since man invented cars, they have been part of our daily life. However, for Dr. Pau , an
Italian researcher at the
Computer Science Department
of UCLA, their true potential has yet to be exploited. Giovanni believes the future of cars is
Car Torrent
, a peer-to-peer communication network that will allow cars to “talk” to one another at all times,
without interruption.
Dr. Pau, 37 years old, graduated from Universita’ di Cesena with a degree in Informatics. While
completing his PhD at the University of Bologna, Pau met Mario Gerla , professor of Computer
Science at UCLA and a founding member of ISSNAF. Shortly thereafter Pau moved to Los
Angeles as a visiting student in Gerla’s laboratory. Car Torrent is a project he and the UCLA
team created by Mario Gerla have been working on, for the past four years.
Cos’è Car Torrent?
Tutto è nato nel 2005 quando ci è venuto in mente che si potevano installare radio all’interno
delle automobili. Un po’ per gioco quasi. In realtà il progetto partiva da studi compiuti da Mario
Gerla su reti militari, dove si pensava a coordinare truppe che si muovevano insieme - la
mobilità tra diversi battaglioni. Abbiamo cominciato ad occuparci della mobilità. Abbiamo messo
radio dentro le macchine e ci siamo resi conto che si potevano fare tante cose. La prima che
abbiamo fatto, in pieno stile hollywoodiano, è lo scambio di file e di videoclip, che a mio parere
è ancora un’applicazione ‘futuristica’ però è servita a dare il ‘la’. Quindi abbiamo modificato
BitTorrent (la tecnologia che trasferisce files molto densi attraverso Internet) per farlo funzionare
su una rete di automobili anziché sulla rete Internet. Car Torrent è un sistema di distribuzione.
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Concettualmente è un Tom Tom modificato, una ‘black box’, diciamo un computer industriale,
con due o tre interfacce wireless e un Gps. Dentro c’è il nostro software Car Torrent che fa
‘dissemination’ di contenuti.
Qual è la sfida tecnologica del progetto?
Il problema grosso è che né io né nessun altro abbiamo il controllo su quello che fanno i
guidatori. Sono tutti privati cittadini che stanno andando per i fatti loro e non hanno alcuna
intenzione di dirmi che cosa faranno – anche per questioni di privacy. Sei in macchina a
Firenze, devi girare a destra ed io non lo so. Vuol dire che se c’è una macchina di fianco a te,
che sta parlando con la tua macchina, nel momento in cui tu giri ed entri in un’altra strada quella
ti perde. Il problema è creare una rete capace di organizzarsi, riorganizzarsi e ancora
riorganizzarsi affinché l’informazione sia consegnata e arrivi a destinazione. La difficoltà deriva
dal fatto che la topologia della rete cambia in continuazione. Stiamo cercando di sviluppare un
sistema che funzioni in maniera efficace ed in tempo reale. Rispetto alla rete Internet il
problema grosso è che i nodi di Internet sono sostanzialmente fissi. Una volta trovato un
percorso da A a B, quel percorso non cambierà mai. Mentre una rete di automobili e’ piu’
complicata perché la mobilità e’ la ragione stessa di servirsene.
Come è stato sviluppato il progetto?
Una volta capito che la mobilità è il kingmaker in ambiente urbano, ci siamo messi a cercare
modelli realistici di mobilità. Per 20 anni circa si è studiato con modelli di mobilità di tipo
‘randomico’ che però non sono realistici. Perché noi umani non siamo randomici. Siamo
abitudinari e abbiamo una serie di caratteristiche che sono tutt’altro che randomiche. Quando
vai da casa a lavoro e da lavoro a casa il 90% delle volte fai la stessa strada. Puoi cambiarla
deve succedere qualcosa: tipo la strada è bloccata o c’è traffico. Ma questo non è un modello
randomico, è quasi deterministico! Abbiamo avuto la fortuna di lavorare con un gruppo al Los
Alamos National Labs che studia il traffico per altri scopi: l’evacuazione in caso di disastro. A
Portland in particolare il disastro pensato era una bomba. ‘Come faccio ad evacuare una città?’
era la loro domanda. Per sapere come evacuare una città devo sapere che cosa sta
succedendo prima, poi decido qual’è il piano corretto di evacuazione. A noi dell’evacuazione
non importava. Però loro avevano fatto uno studio che era costato quasi 30 milioni di dollari per
sviluppare un modello grafico realistico. Abbiamo avuto accesso ad uno dei modelli e adesso
tutti i nostri lavori si basano su quello.
Su che applicazioni state lavorando adesso?
Pensiamo di utilizzare le auto come sensori del traffico o sensori dell’ambiente. Come si fa a
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sapere se una sorgente che parte dalle Alpi arriva a Firenze? Colorandola alla sorgente e
seguendola fino in citta’. Ipotizziamo di voler misurare in tempo reale il traffico in una città.
Quello che posso fare è equipaggiare una certa quantità di auto con sistemi come il nostro. Poi,
andando a vedere su ogni segmento di strada come si comporta la macchina e avendo a
disposizione algoritmi che calcolano cose tipo l’autista si è fermato (ci sono certi
comportamenti sociali che devi filtrare altrimenti fai casino) praticamente impiego quella
macchina come “colore”. Raccogliendo tutti i punti di colore ho un’idea molto più precisa di
quella che si ha adesso, effettuata attraverso spire magnetiche affogate nell’asfalto, e
soprattutto molto meno costosa. Ma se funziona per il traffico funziona anche per
l’inquinamento. Uno dei problemi grossi per chi studia l’inquinamento - e questo è un lavoro che
stiamo avviando con la facolta’ di ingegneria ambientale qui a UCLA - è che le centraline sono
dislocate in posizioni più o meno critiche della città. Però questo non dice assolutamente niente
sull’andamento dell’inquinamento in altre posizioni della città. Alcuni studi sui microclimi
compiuti da Arthur Winer qui a UCLA hanno mostrato che l’inquinamento si comporta come i
microclimi. Cioè, dato un inquinamento medio ci sono delle aree cento volte più inquinate che
non necessariamente sono vicine ad una industria. Ancora una volta io posso usare le auto
come il colore nella sorgente. Stiamo montando sopra alle nostre automobili dei sensori di CO2,
e di PM10-PM2.5 che sono i particolati fini e finissimi. Stiamo raccogliendo dati ambientali,
dopodichè cerchiamo di mappare questi dati assieme a quelli delle centraline, per cercare di
capire come la ‘pollution’ si distribuisce in città.
Quali sono i problemi principali?
Le sfide che abbiamo sono del tipo: come faccio a portare un messaggio da una macchina ad
un’altra, o da una macchina ad un certo servizio in ambito urbano, considerato che la durata
delle connessioni è di pochi secondi. Ora sto lavorando ad un algoritmo che cerca di utilizzare
le mappe delle strade – praticamente mima quello che tu faresti se incontrassi un turista che
domanda indicazioni per andare in piazza della Signoria. Solo, invece che turisti io tratto
pacchetti di informazione. L’idea e’ che se devo andare da un posto ad un altro tipicamente lo
faccio perché sto cercando una cosa. Ed in realtà che tu acceda ad internet da piazza della
Signoria o da un altro posto e’ indifferente. Cerchiamo un modo per fare scouting del routing sul
piano delle strade: sul piano geografico se vuoi, anziché sul piano della topologia della rete. Le
strade non “si spostano’’ notoriamente e cio’ semplifica la vita. Sto scrivendo un articolo che
sarà pubblicato a dicembre dal titolo ‘Scoperte di servizi in ambito urbano sull’uso delle mappe
topografiche’
Ci sono ulteriori applicazioni in cantiere?
Queste sono solo due delle applicazioni possibili con Car Torrent; sono quelle che piacciono a
me perché sono le più ‘challenging’. Poi ce ne sono altre, meno divertenti ma altrettanto utili.
L’idea è semplice ma rivoluzionaria, e si puo’ impiegare per applicazioni più intuitive ma dal mio
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punto di vista meno interessanti. Per esempio: metti una stazione sul semaforo che comunica
all’auto lo stato del semaforo e fai fischiare qualcosa dentro la macchina se sei troppo veloce
quando stai per fermarti. Oppure ancor meglio: Una stazione comunica all’auto lo stato del
semaforo, l’auto comunica al semaforo che cosa stai facendo e se vede che tu stai per passare
con il rosso tiene gli altri fermi. E poi magari ti fa anche una foto. Un altro esempio: sei in
autostrada in una giornata di nebbia. 300 metri prima di raggiungere un’altra auto ti viene detto
che hai una macchina davanti, a che distanza, a che velocità sta andando, se sta frenando,
potenzialmente anche se l’autista è sobrio o ubriaco. Nel momento in cui connetti il nostro
sistema di trasmissione ai sistemi di bordo, le applicazioni diventano infinite. Esiste uno
standard dei sistemi di bordo che si chiama CANBUS: è il modo con cui la centralina della tua
macchina parla con i freni, con l’Abs, etc. La nostra trasmittente potrebbe leggere i dati di
questo standard e quindi avere informazioni precise, accurate e veramente in ‘real time’ su
cosa sta accadendo all’ auto. Per arrivare poi a ipotesi assurde: ti trovi ad un incrocio e hai
davanti la macchina con la vecchina che mette la freccia a destra e poi gira a sinistra. Questo lo
puoi predire con CANBUS, perché noterai che la freccia va a destra ma il volante sta girando a
sinistra. E quindi puoi correggere il tiro.
Le applicazioni del traffico sono meno challenging per me. Quando dico meno challenging
voglio dire che mi stimolano meno. Perché le applicazioni di cui parlavo prima sono multi-hop
cioè non mi basta comunicare con macchine vicino a me. Devo andare da un posto ad un altro
relativamente distanti. Se voglio collegarmi ad internet mentre vado o fare un videogame tra
bambini nelle macchine, probabilmente devo passare tra tre/quattro macchine. Servono
algoritmi che mi facciano fare cose tra le diverse macchine. E questo è molto complicato quindi
abbastanza challenging. Mentre le applicazioni sulla sicurezze stradali parlano ad uno o due
hop. Quindi sostanzialmente dico le cose alle macchine vicino a me o al massimo alle macchine
che sono vicine a quelle vicine a me. Se stai frenando a Firenze e’ inutile che lo sappia uno a
Roma. E’ interessante e bello, stiamo facendo alcune applicazioni dimostrative, però dal punto
di vista strettamente scientifico è molto meno challenging.
Ho letto in alcune recensioni che uno dei problemi di Car Torrent potrebbe essere la privacy.
La scienza per me è come un coltello, dalle biotecnologie, alle nanotecnologie, all’aereonautica.
Il coltello lo puoi usare per mangiarti un’ottima fiorentina e non fai male a nessuno. O lo puoi
usare per ammazzare la gente. Come scienziato non voglio essere limitato a priori da limiti
morali. Per esempio non mi pongo la privacy come problema. Quello che dico è che ci sarà un
regolatore che prima o poi risolverà quel problema, ma non e’ il mio. Il mio problema è scoprire
le cose. Non dire a priori ‘ho scoperto questo ma non lo dico perché …’ Io devo inventare il
coltello poi ci sarà una legge che deciderà. Altrimenti non andremmo mai avanti. L’hackeraggio
è un altro problema ma è un problema tecnico. Mi immagino il bambino che a bordo strada
inizia a mandare messaggi ‘sto frenando! sto frenando!’. Questo è un problema tecnologico che
si risolve con tecniche di sicurezza, tra l’altro è un problema aperto perché è molto difficile
autenticare il bambino.
Cosa sarà pronto per la deadline del 2012?
In questo momento General Motors, Ford, Chrylser, Toyota stanno cercando di capire come
usare una tecnologia radio che si chiama DSRC (Dedicated Short Range Communications) per
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fare servizi di sicurezza stradale. Servizi del tipo sto frenando, non sto frenando, c’è uno davanti
non c’è. Questa tecnologia è in realtà programmabile e da lì potranno nascere cose diverse.
Per il 2012, forse prima, ci saranno le prime macchine che in qualche maniera hanno a bordo la
tecnologia. Se ad esempio Tom Tom decide che questa è un’opportunità per guadagnare.
Perché alla fine della fiera il problema delle grandi aziende è sempre quello di far soldi. A fronte
di una spesa di K milioni di dollari per il progetto, attiro più clienti? posso vendere l’auto ad un
prezzo maggiore? E questo va oltre noi ricercatori. Queste sono le risposte che mi danno i
manager. Anche nelle grandi aziende i reparti di ricerca si stanno muovendo per fortuna
liberamente, con un orizzonte di 5 anni. Il marketing selezionerà poi tra i progetti quelli che
appaiono piu vendibili.
Come viene finanziato in genere il Computer Science Lab di UCLA?
Dagli anni ’70-’80 il nostro Lab si occupa di una tecnologia che si chiama ad hoc networks; reti
wireless che si possono costruire on-the-go, al volo e senza infrastruttura, per uso
specificamente militare. Il nostro Lab ne è stato finanziato per lungo tempo. Abbiamo anche
progetti del Dipartimento della Difesa per sistemi tattici, tutte cose di lungo periodo. Facciamo
sistemi di comunicazione che i militari potrebbero voler usare. Sistemi di comunicazione per
tenere in comunicazione i soldati tra loro. E questo è stato un topic tradizionale del nostro Lab.
Car Torrent non è nato da un progetto militare ma da una sua costola.
Altre fonti di finanziamento sono governative, in particolare dopo la nascita della National
Science Fondation (NSF), equivalente del nostro Ministero della Ricerca.
Come funziona questo sistema governativo di finanziamenti alla ricerca?
La grande differenza tra il founding americano e quello italiano è che negli Stati Uniti ti dicono di
‘no’. Ma quando ti dicono di ‘si’ ti danno tutto quanto hai chiesto. Mentre la mia esperienza di
quando ero studente a Bologna è che tipicamente in Italia dicono di ‘si’ a tutti. Però tu chiedi
100 e ti danno 10. A me qui dicono di ‘si’ una volta su 10, però se chiedo 100 mi danno 100 o
99.
Ci sono quattro o cinque chiamate l’anno per progetti. Qui si chiamano ‘calls for proposals’. Tu
hai l’idea buona relativa all’argomento o relativa alla ricerca. C’è una commissione composta da
persone dell’industria e dell’accademia, che giudica i progetti. E siccome ci metti la faccia stai
molto attento ad evitare giochini strani. Ci sono istituzioni che possono presentare il progetto.
Però a differenza dell’Italia e in linea con la mentalità anglosassone la responsabilità del
progetto è individuale. Cosa vuol dire? Metti che oggi prendo 10 milioni di dollari e domani me
ne vado da UCLA, i soldi vengono con me. Pertanto, un professore che produce molta ricerca e
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porta molti fondi ha un valore maggiore di un professore che non porta nulla! E a decidere se il
tuo progetto è valido è una comissione di una ventina di persone. Noi ogni anno ne facciamo
sette o otto e quando va bene ne passa uno. Siamo intorno al 10% di success rate. Io sono
stato membro di una comissione: ti trovi a giudicare 70 progetti. Tieni conto che si presentano
più o meno 700 progetti a chiamata. C’è una grande competitività. E’ equo, perché c’è
pochissimo margine per fare trucchi, e se ti approvano il progetto te lo approvano.
Come si costituisce un buon progetto di ricerca?
Devi avere una buona idea e devi essere conciso nell’esporre. Devi aver scritto una
pubblicazione o due sul tema. Devi esporre cosa c’è già stato: costruire un ‘caso’, spiegando
perché mi devi dare i soldi per fare quello che dico io. E chiaramente anche se fossi Bill Gates
prima di investire migliaia di dollari vuoi sentire ragioni convincenti.
Esistono ulteriori canali per il finanziamento alla ricerca?
Ci sono le aziende. In questo caso si negozia direttamente con i manager. Le cose si avviano
per contatti personali, e i contatti li crei pubblicando su pubblicazioni serie. Da almeno 15 anni
lo stato della California, ma anche altri stati americani, incoraggia le aziende ad investire in
ricerca da un lato detassando le spese di R&D, e dall’altro raddoppiando l’investimento (fund
matching). Se una azienda mi dà 100 mila dollari in realtà io ne ottengo 200 mila, perché altri
100 li mette lo Stato. E questo consente di concentrare la ricerca su cio’ che l’industria vuole,
perche’ ha buone probabilita’ di andare sul mercato. Se Toyota mi da 100 mila dollari è perché
stanno pensando a qualcosa portera’ un ritorno sull’ investimento. Ma se hanno successo, i
quattrini dello stato tornano attraverso le tasse. Se un progetto su cento da effettivamente un
beneficio forte, quel beneficio è sufficiente a pagare gli altri 99. Pensa a Google, ad esempio. E
questo è interessante perché anche ricerche con poca speranza di produrre soldi - ricerca sulla
psicologia delle formiche nere – alla fine vengono finanziate dallo Stato federale.
Se non sbaglio il progetto Car Torrent ha ricevuto anche degli aiuti dal MAE.
Investo molto tempo a lavorare con l’Italia. I miei colleghi italiani hanno ottenuto fondi dal
Ministero degli Esteri e dal Ministero della Ricerca, per lavorare con me utilizzando il canale
degli accordi bilaterali tra Italia e Stati Uniti. Esiste un Istituto a Torino, il Mario Boella, che fa da
ombrello per altre Istituzioni. C’e’ anche un progetto promosso dal ministro Moratti. Un grosso
progetto sempre sul veicolare che coinvolge Torino, Bologna, Roma, Trento che andrà avanti
ancora per un anno.
In più abbiamo una serie di scambi di studenti principalmente con Torino Bologna e Trento. I
soldi italiani rimangono in Italia come è giusto che sia, ma noi abbiamo il beneficio di avere
persone brillanti che vengono qua. E quando hanno finito tornano in Italia. Io sono felice perché
aiuto il mio Paese, ed economicamente è un non-costo per il Lab. Per l’Italia, c’è si’ il prestigio
di mandare gli studenti italiani qui (un atteggiamento che trovo provinciale) ma il vantaggio vero
è che torna indietro uno che si è fatto un anno a imparare un po’ di scienza e un po’ come si sta
al mondo.
Come sei finito nel Laboratorio di Mario Gerla?
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June
2007
Peer-to-peer
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The
Guardian
,otto
January
2008
(Giovanni
Pau
was
interviewed
by
Lapo
Morgantini,
Magazine
Editor)
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