A Survey on Audio-Video based Defect Detection through Deep Learning in Railway Maintenance

Within Artificial Intelligence, Deep Learning (DL) represents a paradigm that has been showing unprecedented performance in image and audio processing by supporting or even replacing humans in defect and anomaly detection. The Railway sector is expected to benefit from DL applications, especially in predictive maintenance applications, where smart audio and video sensors can be leveraged yet kept distinct from safety-critical functions. Such separation is crucial, as it allows for improving system dependability with no impact on its safety certification. This is further supported by the development of DL in other transportation domains, such as automotive and avionics, opening for knowledge transfer opportunities and highlighting the potential of such a paradigm in railways. In order to summarize the recent state-of-the-art while inquiring about future opportunities, this paper reviews DL approaches for the analysis of data generated by acoustic and visual sensors in railway maintenance applications that have been published until August 31st, 2021. In this paper, the current state of the research is investigated and evaluated using a structured and systematic method, in order to highlight promising approaches and successful applications, as well as to identify available datasets, current limitations, open issues, challenges, and recommendations about future research directions

Una metodologia per la modellazione formale di sistemi critici basata su metodi e tecniche di model driven engineering

I sistemi basati su calcolatore sono ormai presenti nella nostra vita di ogni giorno e ne influenzano molti aspetti, a volte senza che di ciò si abbia neanche precisa cognizione. I sistemi che forniscono supporto indispensabile alle attività economiche, ai trasporti e alle comunicazioni, per non tacere dei sistemi che vengono utilizzati in campo biomedico o nell’automazione industriale e di altri sistemi a cui sono demandati servizi critici in termini di sicurezza fisica di persone e beni, hanno ormai raggiunto livelli di complessità che ne rendono estremamente difficile la progettazione, lo sviluppo e - una volta operativi – la necessaria manutenzione al fine di garantire che i requisiti di affidabilità e sicurezza continuino ad essere soddisfatti durante l’esercizio. Tali sistemi presentano in genere un’architettura distribuita di grandi dimensioni in cui la complessità è dovuta anche alla forte eterogeneità dei componenti, sia a livello hardware che software. Essi devono rispondere a diversi requisiti, dettati nel caso di sistemi critici anche da standard internazionali, il cui soddisfacimento deve essere dimostrato, anche ai fini della necessaria certificazione. Pertanto è indispensabile che il processo di sviluppo (esteso anche agli aspetti legati all’esercizio ed alla manutenzione) sia tale da rendere possibile l’evidenza formale del rispetto dei requisiti. A tale scopo sono stati investigati nel passato e quindi applicati allo sviluppo dei sistemi approcci di modellazione formale che, costruendo un modello del sistema ne consentono l’analisi e quindi sia la validazione che la verifica di proprietà. E’ ben noto però che l’applicazione di metodi formali in ambito industriale – sebbene fortemente consigliato quando non obbligatorio – è rallentato dalle difficoltà dettate da un lato dalla complessità dei modelli (che rispecchia la complessità dei sistemi), e dall’altro dalla necessità di avere personale formato nell’uso dei linguaggi formali e nello sviluppo di modelli. In altre parole, si ravvisa la necessità di metodologie di sviluppo e di strumenti di supporto alla modellazione. Così come nel tempo si è affermata come disciplina l’ ingegneria del software, così attualmente si sente la necessità di una ingegneria dei modelli che definisca le opportune metodologie e i processi necessari a ingegnerizzare le attività di sviluppo di modelli complessi e a migliorare il rapporto qualità/costo anche nell’ambito della modellazione formale. Allo stato attuale in letteratura sono presenti diversi approcci, che possono essere ricondotti a due linee fondamentali: a) metodologie e strumenti per la composizionalità ed il multiformalismo, e relative tecniche di soluzione; b) derivazione (possibilmente automatica) di modelli formali da modelli di alto livello del sistema utilizzati nella specifica e nella progettazione. La presente tesi si pone in questo contesto l’obiettivo di definire una metodologia di sviluppo che consenta di integrare queste due linee e di trarre vantaggio quindi sia dalla possibilità di uno sviluppo di modelli “per componenti”, sia dalla possibilità di derivare automaticamente modelli formali da modelli di alto livello del sistema e dei relativi requisiti grazie alla attuale disponibilità di framework attualmente utilizzati nello sviluppo di sistemi software in ambito di Model Driven Engineering (MDE). Il contributo originale della tesi è nella definizione della metodologia e delle sue fasi, nella definizione e nello sviluppo di alcune tecniche a supporto e nel particolare focus applicativo orientato alla manutenibilità dei sistemi critici, aspetto questo non sufficientemente trattato in letteratura e di particolare importanza per i sistemi critici

GAUSS - Governing Adaptive and Unplanned Systems of Systems

Smart living environments require appropriate software infrastructures able to integrate independent subsystems and support their seamless cooperation: for example, cities abound with private and independent surveillance systems, which miss the opportunity to provide wider coverage of the city due to their inability to cooperate opportunistically. Each subsystem must both exist as an independent entity and become part of wider systems when needed. This vision radically changes the notion of “integrated” system: - Subsystems offer limited interaction capabilities and little possibility to be controlled - Although the number of subsystems available at runtime might be huge, their cooperation can be ad-hoc and only needed in specific cases or conditions - Often there is no prior, complete, knowledge of the subsystems, thus their presence and capabilities must be inferred dynamically when the need for cooperation arises. Recent solutions for the integration of these large-scale Systems of Systems (SoS) are domain and technology specific, aimed to solve particular problems or focused on systems heterogeneity, rather than aimed to manage these systems in different contexts and conditions. The GAUSS project will deliver the methodological enablers required to identify, integrate, and manage “emergent” SoS (eSoS). These require dynamic and opportunistic engineering due to their intrinsically variable nature tied to their scale and heterogeneity. GAUSS will release a set of integrated technologies to address these engineering problems of eSoS at runtime, when specific execution contexts may invalidate design-time solutions. GAUSS will govern eSoS by enriching initial lightweight designs with concrete and contextualised aspects obtained from the runtime context. GAUSS will contribute in three areas: Models. GAUSS will extensively exploit models of functional and nonfunctional requirements, of the context and of the governance policies, to successfully integrate independently designed subsystems. GAUSS will define lightweight design methods and techniques to infer these models at runtime from systems not designed to obey to GAUSS requirements. Runtime analysis. GAUSS will address the dynamic evolution of the system architecture and integration logic by combining: architecture synthesis techniques based on parameterized integration, coordination and adaptation patterns; techniques that automatically extract accurate behavior models from streams of continuous observations; online V&V procedures that continuously assess the fitness-for-purpose and dependability of eSoS. Automatic governance. GAUSS will raise the level of confidence that people and society place on eSoS by: defining adaptation rules compatible with governance policies and context to avoid negative interferences and unstable behaviors; reconfiguring and optimizing inefficient and critical eSoS subsystems; providing self-protection mechanisms to avoid failures

Workflow principles applied to Multi-Solution Analysis of dependable distribuited system

In this paper we present the architecture of an extensible multi-formalism framework for the modeling and design of distributed dependable system. We show that the process needed to solve/analyze a model expressed through different formalisms may be described as it were a business process and executed by means of a workflow engine. We apply the proposed technique to a fault tolerant remote SCADA (Supervisory Control And Data Acquisition) system