Apprendimento Autonomo in Sistemi IoT mediante Reti Bayesiane

Nel mondo informatico lo sviluppo di sistemi basati sull'intelligenza artificiale o l'integrazione di componenti autonome in applicativi già  esistenti sta diventando sempre pi๠importante per la risoluzione di problemi che fino ad oggi erano rimasti senza risposta. L'obiettivo di questo approccio consiste nel cercare di automatizzare il processo di apprendimento delle macchine cosଠda renderle indipendenti ed in grado di svolgere determinate operazioni in libertà  e senza la necessità  della componente umana. Il lavoro svolto in questa tesi di laurea si focalizza sul concetto di "senso di agenzia", ovvero la consapevolezza di poter eseguire e controllare le proprie attività  e di capire quale impatto potranno avere nel mondo che ci circonda. L'idea di base ਠquella di investigare sul modo in cui una macchina possa prendere coscienza di quello che fa senza che le venga assegnato un compito specifico a priori e quale influenza potranno avere le sue azioni nei confronti dell'ambiente in cui si trova. In particolare l'analisi dello scenario viene svolta implementando un prototipo di smart home ed utilizzando strumenti innovativi ed ancora poco diffusi in questo settore quali le reti di inferenza bayesiane.