Machine learning per l'idrologia: applicazione del metodo random forests per la previsione degli eventi di piena fluviale con un approccio probabilistico

Le tecniche di Machine Learning sono molto utili in quanto consento di massimizzare l’utilizzo delle informazioni in tempo reale. Il metodo Random Forests può essere annoverato tra le tecniche di Machine Learning più recenti e performanti. Sfruttando le caratteristiche e le potenzialità di questo metodo, la presente tesi di dottorato affronta due casi di studio differenti; grazie ai quali è stato possibile elaborare due differenti modelli previsionali. Il primo caso di studio si è incentrato sui principali fiumi della regione Emilia-Romagna, caratterizzati da tempi di risposta molto brevi. La scelta di questi fiumi non è stata casuale: negli ultimi anni, infatti, in detti bacini si sono verificati diversi eventi di piena, in gran parte di tipo “flash flood”. Il secondo caso di studio riguarda le sezioni principali del fiume Po, dove il tempo di propagazione dell’onda di piena è maggiore rispetto ai corsi d’acqua del primo caso di studio analizzato. Partendo da una grande quantità di dati, il primo passo è stato selezionare e definire i dati in ingresso in funzione degli obiettivi da raggiungere, per entrambi i casi studio. Per l’elaborazione del modello relativo ai fiumi dell’Emilia-Romagna, sono stati presi in considerazione esclusivamente i dati osservati; a differenza del bacino del fiume Po in cui ai dati osservati sono stati affiancati anche i dati di previsione provenienti dalla catena modellistica Mike11 NAM/HD. Sfruttando una delle principali caratteristiche del metodo Random Forests, è stata stimata una probabilità di accadimento: questo aspetto è fondamentale sia nella fase tecnica che in fase decisionale per qualsiasi attività di intervento di protezione civile. L'elaborazione dei dati e i dati sviluppati sono stati effettuati in ambiente R. Al termine della fase di validazione, gli incoraggianti risultati ottenuti hanno permesso di inserire il modello sviluppato nel primo caso studio all’interno dell’architettura operativa di FEWS.

Development of advanced methods for the simulation of the reacting mixture formation in internal combustion engines with the use of machine learning algorithms

Besides increasing the share of electric and hybrid vehicles, in order to comply with more stringent environmental protection limitations, in the mid-term the auto industry must improve the efficiency of the internal combustion engine and the well to wheel efficiency of the employed fuel. To achieve this target, a deeper knowledge of the phenomena that influence the mixture formation and the chemical reactions involving new synthetic fuel components is mandatory, but complex and time intensive to perform purely by experimentation. Therefore, numerical simulations play an important role in this development process, but their use can be effective only if they can be considered accurate enough to capture these variations. The most relevant models necessary for the simulation of the reacting mixture formation and successive chemical reactions have been investigated in the present work, with a critical approach, in order to provide instruments to define the most suitable approaches also in the industrial context, which is limited by time constraints and budget evaluations. To overcome these limitations, new methodologies have been developed to conjugate detailed and simplified modelling techniques for the phenomena involving chemical reactions and mixture formation in non-traditional conditions (e.g. water injection, biofuels etc.). Thanks to the large use of machine learning and deep learning algorithms, several applications have been revised or implemented, with the target of reducing the computing time of some traditional tasks by orders of magnitude. Finally, a complete workflow leveraging these new models has been defined and used for evaluating the effects of different surrogate formulations of the same experimental fuel on a proof-of-concept GDI engine model.

Flexible Computing Systems For AI Acceleration At The Extreme Edge Of The IoT

Embedding intelligence in extreme edge devices allows distilling raw data acquired from sensors into actionable information, directly on IoT end-nodes. This computing paradigm, in which end-nodes no longer depend entirely on the Cloud, offers undeniable benefits, driving a large research area (TinyML) to deploy leading Machine Learning (ML) algorithms on micro-controller class of devices. To fit the limited memory storage capability of these tiny platforms, full-precision Deep Neural Networks (DNNs) are compressed by representing their data down to byte and sub-byte formats, in the integer domain. However, the current generation of micro-controller systems can barely cope with the computing requirements of QNNs. This thesis tackles the challenge from many perspectives, presenting solutions both at software and hardware levels, exploiting parallelism, heterogeneity and software programmability to guarantee high flexibility and high energy-performance proportionality. The first contribution, PULP-NN, is an optimized software computing library for QNN inference on parallel ultra-low-power (PULP) clusters of RISC-V processors, showing one order of magnitude improvements in performance and energy efficiency, compared to current State-of-the-Art (SoA) STM32 micro-controller systems (MCUs) based on ARM Cortex-M cores. The second contribution is XpulpNN, a set of RISC-V domain specific instruction set architecture (ISA) extensions to deal with sub-byte integer arithmetic computation. The solution, including the ISA extensions and the micro-architecture to support them, achieves energy efficiency comparable with dedicated DNN accelerators and surpasses the efficiency of SoA ARM Cortex-M based MCUs, such as the low-end STM32M4 and the high-end STM32H7 devices, by up to three orders of magnitude. To overcome the Von Neumann bottleneck while guaranteeing the highest flexibility, the final contribution integrates an Analog In-Memory Computing accelerator into the PULP cluster, creating a fully programmable heterogeneous fabric that demonstrates end-to-end inference capabilities of SoA MobileNetV2 models, showing two orders of magnitude performance improvements over current SoA analog/digital solutions.

Autonomia privata e abuso di posizione dominante

Oggetto della ricerca sono l’esame e la valutazione dei limiti posti all’autonomia privata dal divieto di abuso della posizione dominante, come sancito, in materia di tutela della concorrenza, dall’art. 3 della legge 10 ottobre 1990, n. 287, a sua volta modellato sull’art. 82 del Trattato CE. Preliminarmente, si è ritenuto opportuno svolgere la ricognizione degli interessi tutelati dal diritto della concorrenza, onde individuare la cerchia dei soggetti legittimati ad avvalersi dell’apparato di rimedi civilistici – invero scarno e necessitante di integrazione in via interpretativa – contemplato dall’art. 33 della legge n. 287/1990. È così emerso come l’odierno diritto della concorrenza, basato su un modello di workable competition, non possa ritenersi sorretto da ragioni corporative di tutela dei soli imprenditori concorrenti, investendo direttamente – e rivestendo di rilevanza giuridica – le situazioni soggettive di coloro che operano sul mercato, indipendentemente da qualificazioni formali. In tal senso, sono stati esaminati i caratteri fondamentali dell’istituto dell’abuso di posizione dominante, come delineatisi nella prassi applicativa non solo degli organi nazionali, ma anche di quelli comunitari. Ed invero, un aspetto importante che caratterizza la disciplina italiana dell’abuso di posizione dominante e della concorrenza in generale, distinguendola dalle normative di altri sistemi giuridici prossimi al nostro, è costituito dal vincolo di dipendenza dal diritto comunitario, sancito dall’art. 1, quarto comma, della legge n. 287/1990, idoneo a determinare peculiari riflessi anche sul piano dell’applicazione civilistica dell’istituto. La ricerca si è quindi spostata sulla figura generale del divieto di abuso del diritto, onde vagliarne i possibili rapporti con l’istituto in esame. A tal proposito, si è tentato di individuare, per quanto possibile, i tratti essenziali della figura dell’abuso del diritto relativamente all’esercizio dell’autonomia privata in ambito negoziale, con particolare riferimento all’evoluzione del pensiero della dottrina e ai più recenti orientamenti giurisprudenziali sul tema, che hanno valorizzato il ruolo della buona fede intesa in senso oggettivo. Particolarmente interessante è parsa la possibilità di estendere i confini della figura dell’abuso del diritto sì da ricomprendere anche l’esercizio di prerogative individuali diverse dai diritti soggettivi. Da tale estensione potrebbero infatti discendere interessanti ripercussioni per la tutela dei soggetti deboli nel contesto dei rapporti d’impresa, intendendosi per tali tanto i rapporti tra imprenditori in posizione paritaria o asimmetrica, quanto i rapporti tra imprenditori e consumatori. È stato inoltre preso in considerazione l’aspetto dei rimedi avverso le condotte abusive, alla luce dei moderni contributi sull’eccezione di dolo generale, sulla tutela risarcitoria e sull’invalidità negoziale, con i quali è opportuno confrontarsi qualora si intenda cercare di colmare – come sembra opportuno – i vuoti di disciplina della tutela civilistica avverso l’abuso di posizione dominante. Stante l’evidente contiguità con la figura in esame, si è poi provveduto ad esaminare, per quanto sinteticamente, il divieto di abuso di dipendenza economica, il quale si delinea come figura ibrida, a metà strada tra il diritto dei contratti e quello della concorrenza. Tale fattispecie, pur inserita in una legge volta a disciplinare il settore della subfornitura industriale (art. 9, legge 18 giugno 1998, n. 192), ha suscitato un vasto interessamento della dottrina. Si sono infatti levate diverse voci favorevoli a riconoscere la portata applicativa generale del divieto, quale principio di giustizia contrattuale valevole per tutti i rapporti tra imprenditori. Nel tentativo di verificare tale assunto, si è cercato di individuare la ratio sottesa all’art. 9 della legge n. 192/1998, anche in considerazione dei suoi rapporti con il divieto di abuso di posizione dominante. Su tale aspetto è d’altronde appositamente intervenuto il legislatore con la legge 5 marzo 2001, n. 57, riconoscendo la competenza dell’Autorità garante per la concorrenza ed il mercato a provvedere, anche d’ufficio, sugli abusi di dipendenza economica con rilevanza concorrenziale. Si possono così prospettare due fattispecie normative di abusi di dipendenza economica, quella con effetti circoscritti al singolo rapporto interimprenditoriale, la cui disciplina è rimessa al diritto civile, e quella con effetti negativi per il mercato, soggetta anche – ma non solo – alle regole del diritto antitrust; tracciare una netta linea di demarcazione tra i reciproci ambiti non appare comunque agevole. Sono stati inoltre dedicati brevi cenni ai rimedi avverso le condotte di abuso di dipendenza economica, i quali involgono problematiche non dissimili a quelle che si delineano per il divieto di abuso di posizione dominante. Poste tali basi, la ricerca è proseguita con la ricognizione dei rimedi civilistici esperibili contro gli abusi di posizione dominante. Anzitutto, è stato preso in considerazione il rimedio del risarcimento dei danni, partendo dall’individuazione della fonte della responsabilità dell’abutente e vagliando criticamente le diverse ipotesi proposte in dottrina, anche con riferimento alle recenti elaborazioni in tema di obblighi di protezione. È stata altresì vagliata l’ammissibilità di una visione unitaria degli illeciti in questione, quali fattispecie plurioffensive e indipendenti dalla qualifica formale del soggetto leso, sia esso imprenditore concorrente, distributore o intermediario – o meglio, in generale, imprenditore complementare – oppure consumatore. L’individuazione della disciplina applicabile alle azioni risarcitorie sembra comunque dipendere in ampia misura dalla risposta al quesito preliminare sulla natura – extracontrattuale, precontrattuale ovvero contrattuale – della responsabilità conseguente alla violazione del divieto. Pur non sembrando prospettabili soluzioni di carattere universale, sono apparsi meritevoli di approfondimento i seguenti profili: quanto all’individuazione dei soggetti legittimati, il problema della traslazione del danno, o passing-on; quanto al nesso causale, il criterio da utilizzare per il relativo accertamento, l’ammissibilità di prove presuntive e l’efficacia dei provvedimenti amministrativi sanzionatori; quanto all’elemento soggettivo, la possibilità di applicare analogicamente l’art. 2600 c.c. e gli aspetti collegati alla colpa per inosservanza di norme di condotta; quanto ai danni risarcibili, i criteri di accertamento e di prova del pregiudizio; infine, quanto al termine di prescrizione, la possibilità di qualificare il danno da illecito antitrust quale danno “lungolatente”, con le relative conseguenze sull’individuazione del dies a quo di decorrenza del termine prescrizionale. In secondo luogo, è stata esaminata la questione della sorte dei contratti posti in essere in violazione del divieto di abuso di posizione dominante. In particolare, ci si è interrogati sulla possibilità di configurare – in assenza di indicazioni normative – la nullità “virtuale” di detti contratti, anche a fronte della recente conferma giunta dalla Suprema Corte circa la distinzione tra regole di comportamento e regole di validità del contratto. È stata inoltre esaminata – e valutata in senso negativo – la possibilità di qualificare la nullità in parola quale nullità “di protezione”, con una ricognizione, per quanto sintetica, dei principali aspetti attinenti alla legittimazione ad agire, alla rilevabilità d’ufficio e all’estensione dell’invalidità. Sono poi state dedicate alcune considerazioni alla nota questione della sorte dei contratti posti “a valle” di condotte abusive, per i quali non sembra agevole configurare declaratorie di nullità, mentre appare prospettabile – e, anzi, preferibile – il ricorso alla tutela risarcitoria. Da ultimo, non si è trascurata la valutazione dell’esperibilità, avverso le condotte di abuso di posizione dominante, di azioni diverse da quelle di nullità e risarcimento, le sole espressamente contemplate dall’art. 33, secondo comma, della legge n. 287/1990. Segnatamente, l’attenzione si è concentrata sulla possibilità di imporre a carico dell’impresa in posizione dominante un obbligo a contrarre a condizioni eque e non discriminatorie. L’importanza del tema è attestata non solo dalla discordanza delle pronunce giurisprudenziali, peraltro numericamente scarse, ma anche dal vasto dibattito dottrinale da tempo sviluppatosi, che investe tuttora taluni aspetti salienti del diritto delle obbligazioni e della tutela apprestata dall’ordinamento alla libertà di iniziativa economica.

Bioengineering of exercise: biomechanical and metabolic aspects

The field of research of this dissertation concerns the bioengineering of exercise, in particular the relationship between biomechanical and metabolic knowledge. This relationship can allow to evaluate exercise in many different circumstances: optimizing athlete performance, understanding and helping compensation in prosthetic patients and prescribing exercise with high caloric consumption and minimal joint loading to obese subjects. Furthermore, it can have technical application in fitness and rehabilitation machine design, predicting energy consumption and joint loads for the subjects who will use the machine. The aim of this dissertation was to further understand how mechanical work and metabolic energy cost are related during movement using interpretative models. Musculoskeletal models, when including muscle energy expenditure description, can be useful to address this issue, allowing to evaluate human movement in terms of both mechanical and metabolic energy expenditure. A whole body muscle-skeletal model that could describe both biomechanical and metabolic aspects during movement was identified in literature and then was applied and validated using an EMG-driven approach. The advantage of using EMG driven approach was to avoid the use of arbitrary defined optimization functions to solve the indeterminate problem of muscle activations. A sensitivity analysis was conducted in order to know how much changes in model parameters could affect model outputs: the results showed that changing parameters in between physiological ranges did not influence model outputs largely. In order to evaluate its predicting capacity, the musculoskeletal model was applied to experimental data: first the model was applied in a simple exercise (unilateral leg press exercise) and then in a more complete exercise (elliptical exercise). In these studies, energy consumption predicted by the model resulted to be close to energy consumption estimated by indirect calorimetry for different intensity levels at low frequencies of movement. The use of muscle skeletal models for predicting energy consumption resulted to be promising and the use of EMG driven approach permitted to avoid the introduction of optimization functions. Even though many aspects of this approach have still to be investigated and these results are preliminary, the conclusions of this dissertation suggest that musculoskeletal modelling can be a useful tool for addressing issues about efficiency of movement in healthy and pathologic subjects.

Machine learning methods for prediction of disulphide bonding states of cysteine residues in proteins

The goal of this thesis work is to develop a computational method based on machine learning techniques for predicting disulfide-bonding states of cysteine residues in proteins, which is a sub-problem of a bigger and yet unsolved problem of protein structure prediction. Improvement in the prediction of disulfide bonding states of cysteine residues will help in putting a constraint in the three dimensional (3D) space of the respective protein structure, and thus will eventually help in the prediction of 3D structure of proteins. Results of this work will have direct implications in site-directed mutational studies of proteins, proteins engineering and the problem of protein folding. We have used a combination of Artificial Neural Network (ANN) and Hidden Markov Model (HMM), the so-called Hidden Neural Network (HNN) as a machine learning technique to develop our prediction method. By using different global and local features of proteins (specifically profiles, parity of cysteine residues, average cysteine conservation, correlated mutation, sub-cellular localization, and signal peptide) as inputs and considering Eukaryotes and Prokaryotes separately we have reached to a remarkable accuracy of 94% on cysteine basis for both Eukaryotic and Prokaryotic datasets, and an accuracy of 90% and 93% on protein basis for Eukaryotic dataset and Prokaryotic dataset respectively. These accuracies are best so far ever reached by any existing prediction methods, and thus our prediction method has outperformed all the previously developed approaches and therefore is more reliable. Most interesting part of this thesis work is the differences in the prediction performances of Eukaryotes and Prokaryotes at the basic level of input coding when ‘profile’ information was given as input to our prediction method. And one of the reasons for this we discover is the difference in the amino acid composition of the local environment of bonded and free cysteine residues in Eukaryotes and Prokaryotes. Eukaryotic bonded cysteine examples have a ‘symmetric-cysteine-rich’ environment, where as Prokaryotic bonded examples lack it.

Povertà: sfida educativa e responsabilità sociale. Il ruolo dell'educazione verso una società più giusta, equa e solidale

The thesis focuses on the link between education and poverty. The first part of the work investigates these concepts through a multidisciplinary study (History, Anthropology, Sociology, Psychology, Pedagogy) to show the complexity of the phenomena, and analyzes poverty considering it as an educational challenge. The second part presents the outcomes of a qualitative research about the role and the power that education has in the fight against poverty. The interviews and the focus groups with teachers and educators who work with the poor in several Italian cities and abroad (Denver and Los Angeles, Israel and Palestine), and the observations of the educational work done in some schools and services considered the "best practices" highlight the importance to re-educate our society, that is impoverished by the crisis of welfare state and the weakness of social networks. The final chapter is dedicated to a reflection on social justice, solidarity and sobriety, as pillars for Social Pedagogy in a society that cannot close its eyes to the inequalities that it generates.

Vendemmia meccanica: aspettative, problematiche e risposte sperimentali

Lo vendemmia meccanica incontra ancora resistenze legate al timore di peggiorare la qualità del prodotto e di avere elevate perdite di raccolta. In questo contesto sono state effettuate quattro prove sperimentali, finalizzate a definire le interazioni macchina, pianta e prodotto raccolto e a valutare nuove possibilità di regolazione delle vendemmiatrici e di gestione del prodotto raccolto. Le prime due sono state realizzate con vendemmiatrici a scuotimento orizzontale e verticale. L’obiettivo è stato quello di individuare l’influenza della frequenza del battitore sull’efficienza di raccolta e sulla qualità del prodotto e di verificare il maltrattamento provocato dagli organi di intercettazione e trasporto della vendemmiatrice. I risultati hanno dimostrato l’importanza della corretta regolazione del battitore delle vendemmiatrici a scuotimento orizzontale che operano direttamente sulla fascia produttiva del vigneto. Questa regolazione risulta più semplice sulle macchine a scuotimento verticale che agiscono indirettamente sui fili di sostegno delle doppie cortine. La misura delle sollecitazioni all’interno della macchina ha evidenziato valori anche elevati, pericolosi per l’integrità del prodotto raccolto, legati alla differente costruzione degli organi d’intercettazione e trasporto. La terza prova ha valutato l’efficacia di due nuovi accessori per le vendemmiatrici: la regolazione dell’ampiezza del battitore e un sensore per misurare in continuo il grado di ammostamento provocato. I risultati hanno dimostrato la loro validità per migliorare le prestazioni operative delle vendemmiatrici e per fornire agli operatori uno strumento di controllo in tempo reale sulla qualità della raccolta. Infine, considerando che le vendemmiatrici producono sempre un ammostamento dell’uva, abbiamo verificato un sistema innovativo che permette di anticipare la protezione del mosto libero già durante il trasporto dal campo. Il sistema si è dimostrato semplice, efficace ed economico. Queste esperienze hanno dimostrano che la vendemmia meccanica, se correttamente gestita, permette di ottenere ottimi risultati sotto il profilo qualitativo, tecnologico ed economico.

Controllo Vettoriale generalizzato per Macchine Elettriche Trifase

Nell’ambito della presente tesi verrà descritto un approccio generalizzato per il controllo delle macchine elettriche trifasi; la prima parte è incentrata nello sviluppo di una metodologia di modellizzazione generale, ossia in grado di descrivere, da un punto di vista matematico, il comportamento di una generica macchina elettrica, che possa quindi includere in sé stessa tutte le caratteristiche salienti che possano caratterizzare ogni specifica tipologia di macchina elettrica. Il passo successivo è quello di realizzare un algoritmo di controllo per macchine elettriche che si poggi sulla teoria generalizzata e che utilizzi per il proprio funzionamento quelle grandezze offerte dal modello unico delle macchine elettriche. La tipologia di controllo che è stata utilizzata è quella che comunemente viene definita come controllo ad orientamento di campo (FOC), per la quale sono stati individuati degli accorgimenti atti a migliorarne le prestazioni dinamiche e di controllo della coppia erogata. Per concludere verrà presentata una serie di prove sperimentali con lo scopo di mettere in risalto alcuni aspetti cruciali nel controllo delle macchine elettriche mediante un algoritmo ad orientamento di campo e soprattutto di verificare l’attendibilità dell’approccio generalizzato alle macchine elettriche trifasi. I risultati sperimentali confermano quindi l’applicabilità del metodo a diverse tipologie di macchine (asincrone e sincrone) e sono stati verificate nelle condizioni operative più critiche: bassa velocità, alta velocità bassi carichi, dinamica lenta e dinamica veloce.

La clausola della nazione più favorita dalle convenzioni internazionali all'ordinamento europeo

Il principale obiettivo della tesi è dimostrare come la connessione tra i differenti livelli giuridici che riguardano le relazioni tra Stati membri dell'UE richieda un'interpretazione sistematica delle convenzioni contro le doppie imposizioni intracomunitarie, ed in particolare richieda l'applicazione della clausola della nazione più favorita.

Machine-learning methods for structure prediction of β-barrel membrane proteins

Different types of proteins exist with diverse functions that are essential for living organisms. An important class of proteins is represented by transmembrane proteins which are specifically designed to be inserted into biological membranes and devised to perform very important functions in the cell such as cell communication and active transport across the membrane. Transmembrane β-barrels (TMBBs) are a sub-class of membrane proteins largely under-represented in structure databases because of the extreme difficulty in experimental structure determination. For this reason, computational tools that are able to predict the structure of TMBBs are needed. In this thesis, two computational problems related to TMBBs were addressed: the detection of TMBBs in large datasets of proteins and the prediction of the topology of TMBB proteins. Firstly, a method for TMBB detection was presented based on a novel neural network framework for variable-length sequence classification. The proposed approach was validated on a non-redundant dataset of proteins. Furthermore, we carried-out genome-wide detection using the entire Escherichia coli proteome. In both experiments, the method significantly outperformed other existing state-of-the-art approaches, reaching very high PPV (92%) and MCC (0.82). Secondly, a method was also introduced for TMBB topology prediction. The proposed approach is based on grammatical modelling and probabilistic discriminative models for sequence data labeling. The method was evaluated using a newly generated dataset of 38 TMBB proteins obtained from high-resolution data in the PDB. Results have shown that the model is able to correctly predict topologies of 25 out of 38 protein chains in the dataset. When tested on previously released datasets, the performances of the proposed approach were measured as comparable or superior to the current state-of-the-art of TMBB topology prediction.

Innovative Man Machine Interfaces In Aeronautics

The research activity focused on the study, design and evaluation of innovative human-machine interfaces based on virtual three-dimensional environments. It is based on the brain electrical activities recorded in real time through the electrical impulses emitted by the brain waves of the user. The achieved target is to identify and sort in real time the different brain states and adapt the interface and/or stimuli to the corresponding emotional state of the user. The setup of an experimental facility based on an innovative experimental methodology for “man in the loop" simulation was established. It allowed involving during pilot training in virtually simulated flights, both pilot and flight examiner, in order to compare the subjective evaluations of this latter to the objective measurements of the brain activity of the pilot. This was done recording all the relevant information versus a time-line. Different combinations of emotional intensities obtained, led to an evaluation of the current situational awareness of the user. These results have a great implication in the current training methodology of the pilots, and its use could be extended as a tool that can improve the evaluation of a pilot/crew performance in interacting with the aircraft when performing tasks and procedures, especially in critical situations. This research also resulted in the design of an interface that adapts the control of the machine to the situation awareness of the user. The new concept worked on, aimed at improving the efficiency between a user and the interface, and gaining capacity by reducing the user’s workload and hence improving the system overall safety. This innovative research combining emotions measured through electroencephalography resulted in a human-machine interface that would have three aeronautical related applications: • An evaluation tool during the pilot training; • An input for cockpit environment; • An adaptation tool of the cockpit automation.