Francesca Righetti

Location: VIA G. CARUSO, 16, 56122 PISA

Email: francesca.righetti@unipi.it

Francesca Righetti

Profile

Position: Ricercatore a tempo determinato L.240/2010

Unit: Dipartimento di Ingegneria dell'Informazione

Scientific-disciplinary sector: Sistemi di Elaborazione delle Informazioni IINF-05/A

Francesca Righetti è Ricercatrice a tempo determinato (RTDa) presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Informazione dell’Università di Pisa.
Ha conseguito la Laurea Triennale e Magistrale in Ingegneria Informatica e Computer Engineering rispettivamente nel 2014 e nel 2017, e il Dottorato di Ricerca in Ingegneria dell’Informazione nel 2021, svolgendo attività di ricerca nell’ambito dell’Industrial Internet of Things (IIoT), dello studio di protocolli di rete innovativi e delle architetture per sistemi cyber-fisici distribuiti.

La sua attività scientifica si colloca all’intersezione tra Industrial IoT, edge/fog/cloud computing e sistemi distribuiti nel Cloud-to-Things Continuum, con particolare attenzione a efficienza energetica, gestione della mobilità, orchestrazione di funzioni serverless e allocazione ottimale delle risorse in applicazioni real-time e industriali. Ha contribuito allo sviluppo di protocolli e algoritmi (in particolare per l’architettura 6TiSCH), di modelli analitici e di piattaforme software open-source per l’orchestrazione edge-cloud e per la simulazione di reti e applicazioni distribuite.

È autrice di circa 40 pubblicazioni tra riviste internazionali e atti di conferenze peer-reviewed, tra cui IEEE IoT Journal, IEEE Transaction on Mobile Computing, ACM Transaction on Internet of Things, Computer Communications, e Ad Hoc Networks. I suoi lavori hanno ricevuto riconoscimenti, tra cui il Best Italian Paper Award a IEEE ISCC 2025 e diverse selezioni per special issue e best paper award.

Sul piano didattico, svolge attività di insegnamento nei corsi di Reti Informatiche e Internet of Things, ed è stata docente in corsi di dottorato e in Master di I livello in Cybersecurity. Ha supervisionato numerosi studenti triennali e magistrali in tesi su IoT, IIoT, edge computing e piattaforme serverless.

È attivamente coinvolta nella comunità scientifica internazionale: è stata Guest Editor per la rivista Ad Hoc Networks, ha ricoperto ruoli di organizzazione in conferenze IEEE (tra cui PerCom 2026, SMARTCOMP 2025–2026 e WoWMoM 2025) e ha fatto parte dei TPC di numerosi eventi di rilievo.

Le sue principali linee di ricerca attuali riguardano:
– orchestrazione energy-aware di funzioni in piattaforme FaaS edge-cloud;
– gestione della mobilità e scheduling adattativo per reti IIoT ad alta affidabilità;
– modelli e framework analitici per l’ottimizzazione delle risorse nel Cloud-to-Things Continuum;
– applicazioni IoT e edge-AI.

Teaching

Incarichi di co-docenza in moduli/insegnamenti

  • Internet Of Things (Cod. 882II) per Laurea Magistrale in Computer engineering
  • Reti Informatiche (Cod. 545II) per Laurea in Ingegneria informatica


Student consultation hours

Location: Ufficio (stanza: 5-049), Dipartimento Ingegneria dell'Informazione, Largo Lucio Lazzarino 1

Time: Ricevimento Studenti: Ogni giovedì mattina dalle ore 10.30 alle ore 12.30 Ricevimento Tutorato: Ogni martedì mattina dalle ore 11.00 alle ore 13.00

Research

Research interests

Francesca Righetti is an Assistant Professor at the Department of Information Engineering (DII) at the University of Pisa, Italy. 
She got her PhD in Information Engineering at the University of Pisa in May 2021, with Dr. Giuseppe Anastasi,  Dr. Carlo Vallati and Dr. Sajal K. Das as advisors.
In May 2017, she received the Computer Engineering Master's Degree , from the University of Pisa.
My research focuses on the intersection of the Internet of Things (IoT), Industrial IoT (IIoT), Edge and Cloud Computing, and cyber-physical systems, with a strong emphasis on energy efficiency, distributed intelligence, and real-time performance. In recent years, I have been particularly engaged in addressing the challenges of the Cloud-to-Thing Continuum, designing mechanisms for the energy-aware scheduling and orchestration of serverless (FaaS) functionsacross cloud and edge infrastructures. In this context, we have explored innovative predictive scheduling policies for Function-as-a-Service (FaaS) on Edge platforms, with a particular focus on energy efficiency, leveraging simulations, open-source tools, and edge testbeds to assess the impact of forecasting techniques on function placement and energy consumption
In the context of the Cloud-to-Things Continuum paradigm, our research focuses on the design and assessment of optimal resource allocation strategies for real-time IoT applications involving mobile nodes. We have developed and validated the J-NECORA framework to evaluate the impact of mobility on end-to-end delays.
We have also conducted extensive research in the area of Industrial IoT (IIoT), with a focus on the 6TiSCH architecture, including the design and implementation of distributed and autonomous scheduling algorithms, the proposal of a new distributed Scheduling Function (E-OTF), and contributions to the development of the 6top protocol within the ContikiOs operating system. Additional research directions have included mobility managementcongestion control analysis, and security vulnerabilities in communication protocols. These contributions were validated using both simulation environments (Cooja, OMNeT++) and real-world testbeds.

Publications