BeeHouse 5.0: un'app mobile di Citizen Science e un'infrastruttura IoT per il monitoraggio partecipato della biodiversità degli impollinatori

Camillucci, Massimiliano (2025) BeeHouse 5.0: un'app mobile di Citizen Science e un'infrastruttura IoT per il monitoraggio partecipato della biodiversità degli impollinatori. [Laurea], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria e scienze informatiche [L-DM270] - Cesena, Documento ad accesso riservato.
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Abstract

Il presente elaborato di tesi si inserisce nel paradigma della Citizen Science per affrontare la sfida critica del monitoraggio della biodiversità, con un focus specifico sul tema degli impollinatori. Il progetto si propone di realizzare un sistema di raccolta, classificazione e analisi dati: l'obiettivo è la progettazione e l'implementazione di una backbone (spina dorsale) architetturale moderna, open source, riutilizzabile e scalabile, concepita per supportare e potenziare progetti di ricerca esistenti e futuri. L'architettura sviluppa un servizio strutturato, denominato "BeeHouse 5.0", che implementa un modello metodologico ibrido, che integra il sensing automatico, realizzato tramite un dispositivo IoT (Arduino Nano ESP32 con MicroPython), con il crowdsourcing attivo gestito da un'applicazione mobile (Flutter). L’infrastruttura, orchestrata da un backend modulare (NodeJs su framework NestJS) e containerizzata (Docker). La validazione del sistema è avvenuta attraverso lo sviluppo di un Minimum Viable Product (MVP) e la sua contestualizzazione in uno scenario di test reale: il progetto "Oasi per Impollinatori” del progetto +Api (Filiera Futura) ospitata nel giardino di “Aradia - La Casa nel Parco”, a Pesaro. Questo approccio permette di verificare il flusso dati end-to-end, dal sensore sul campo, fino all'interazione dell'utente con l'app, mettendo sotto esame l’architettura e le scelte tecnologiche. I risultati ottenuti dimostrano la fattibilità del prototipo, e delineano una possibile pipeline di adozione per una rete geografica di monitoraggio, aprendo a future evoluzioni che includono l'integrazione di nuovi sensori, l'analisi dei dati raccolti tramite modelli di Machine Learning (e/o integrazione di sistemi di Intelligenza Artificiale basati su LLM) e il consolidamento di un network nazionale (ad esempio il progetto +Api di Filiera Futura), basato su open-data e dati geolocalizzati, per la salvaguardia degli impollinatori.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea)
Autore della tesi
Camillucci, Massimiliano
Relatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
Citizen Science,biodiversità,IoT,Flutter,applicazione mobile,machine learning,intelligenza artificiale,LLM,crowdsourcing,gamification,partecipazione attiva,oasi per impollinatori
Data di discussione della Tesi
27 Novembre 2025
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