STREAM PILOT affronta il problema dell’orchestrazione di servizi multimediali di nuova generazione lungo l’intero continuum cloud–edge, con l’obiettivo di minimizzare la latenza e ottimizzare costi e consumi energetici. In questo contesto, l’algoritmo IDAGO, sviluppato dall'unità di ricerca della Federico II di Napoli, è stato integrato nel SUPER Orchestrator per ottimizzare congiuntamente il posizionamento delle funzioni di servizio nella rete, l’instradamento dei flussi e l’allocazione delle risorse computazionali e di rete. IDAGO determina il posizionamento dei servizi utilizzando, da un lato, la formalizzazione dei requisiti applicativi attraverso il service graph, e dall’altro la descrizione delle capacità dell’infrastruttura mediante il network graph. Il modulo REC-EXEC applica le decisioni prodotte da IDAGO, eseguendo il dispiegamento automatico dei servizi sull’infrastruttura. Gli studenti hanno contribuito estendendo i moduli di allocazione delle risorse, automatizzando la generazione dei grafi e preparando le immagini Docker necessarie al dispiegamento dei servizi nel testbed di Catania.

MEI esplora come agenti conversazionali e Virtual Humans possano condividere “memorie episodiche” emotive su temi sensibili, in particolare in ambito medico, per adattare il dialogo dinamicamente. L’architettura combina un knowledge graph Neo4j (con shard locale e remoto) integrato con Kafka, un sistema di distribuzione di messaggi altamente efficiente, e un avatar in Unreal Engine 5 collegato tramite il framework FANTASIA e LangGraph: quando la reazione reale non coincide con quella prevista, viene creata una nuova esperienza per ri-addestrare i modelli. Gli studenti hanno realizzato i, il modulo di previsione (SVR), il database distribuito e integrato con Apache Kafka, l’integrazione con Unreal e una procedura di valutazione degli errori commessi da LLM, come parte di una attività volta a considerare gli aspetti etici e di spiegabilità fin dalla fase di design.