“Res Levis”, un anno di lavoro, tre partner industriali, un’università, molteplici risultati e attività: analisi delle diverse versioni del protocollo Bluetooth, identificazione di nuove soluzioni tecnologiche, ottimizzazione di algoritmi di localizzazione basati su intelligenza artificiale. Il progetto ha contribuito alla definizione di modelli di edge networks e servizi di “primo miglio”, cioè di prossimità, come la localizzazione e le comunicazioni interpersonali. Il nome “Res Levis” (Reti E Servizi Low Energy Vicini Integrati Sostenibili) contiene il significato di “cosa lieve” nel senso di sostenibile.

Il progetto ha prodotto un’estensiva prova concettuale (PoC) in un ambiente operativo (TRL 7) per dimostrare la fattibilità dell’integrazione di reti e servizi nei contesti di prossimità. Un significativo dataset, utile per lo studio dei modelli di intelligenza artificiale, è stato pubblicato su Zenodo, con il titolo “Dataset of Real-Time Bluetooth Low Energy (BLE) Data“, al link: https://doi.org/10.5281/zenodo.17144888 .

Il progetto è stato in parte sostenuto da un finanziamento del Programma di Ricerca PNRR RESTART (Spoke 2 “Integration of Networks and Services”), coordinato dal Politecnico di Bari.