Internet of Things collaborativo: progettazione ed analisi di una piattaforma di aggregazione di dati sensoristici

Internet ha rivoluzionato il modo di comunicare degli individui. Siamo testimoni della nascita e dello sviluppo di un'era caratterizzata dalla disponibilità di informazione libera e accessibile a tutti. Negli ultimi anni grazie alla diffusione di smartphone, tablet e altre tipologie di dispositivi connessi, è cambiato il fulcro dell'innovazione spostandosi dalle persone agli oggetti. E' così che nasce il concetto di Internet of Things, termine usato per descrivere la rete di comunicazione creata tra i diversi dispositivi connessi ad Internet e capaci di interagire in autonomia. Gli ambiti applicativi dell'Internet of Things spaziano dalla domotica alla sanità, dall'environmental monitoring al concetto di smart cities e così via. L'obiettivo principale di tale disciplina è quello di migliorare la vita delle persone grazie a sistemi che siano in grado di interagire senza aver bisogno dell'intervento dell'essere umano. Proprio per la natura eterogenea della disciplina e in relazione ai diversi ambiti applicativi, nell'Internet of Things si può incorrere in problemi derivanti dalla presenza di tecnologie differenti o di modalità eterogenee di memorizzazione dei dati. A questo proposito viene introdotto il concetto di Internet of Things collaborativo, termine che indica l'obiettivo di realizzare applicazioni che possano garantire interoperabilità tra i diversi ecosistemi e tra le diverse fonti da cui l'Internet of Things attinge, sfruttando la presenza di piattaforme di pubblicazione di Open Data. L'obiettivo di questa tesi è stato quello di creare un sistema per l'aggregazione di dati da due piattaforme, ThingSpeak e Sparkfun, con lo scopo di unificarli in un unico database ed estrarre informazioni significative dai dati tramite due tecniche di Data Mining: il Dictionary Learning e l'Affinity Propagation. Vengono illustrate le due metodologie che rientrano rispettivamente tra le tecniche di classificazione e di clustering.

Struttura e cinematica della Via Lattea

In questa tesi si vuole fornire una descrizione delle proprietà morfologiche delle galassie per poi passare ad una analisi dettagliata della struttura e della cinematica della Via Lattea. Il primo capitolo è basato sulle informazioni generali che caratterizzano e classificano le galassie, partendo dalla classificazione di Hubble per poi analizzare nel dettaglio i diversi tipi di galassie. Il secondo capitolo si concentra in particolar modo sulla struttura della Via Lattea, descrivendo in modo dettaglio tutte le componenti morfologiche che la costituiscono. Il terzo ed ultimo capitolo si concentra sugli aspetti cinematici delle galassia a spirale applicati alla Via Lattea.

Riconoscimento real-time di gesture tramite tecniche di machine learning

Il riconoscimento delle gesture è un tema di ricerca che sta acquisendo sempre più popolarità, specialmente negli ultimi anni, grazie ai progressi tecnologici dei dispositivi embedded e dei sensori. Lo scopo di questa tesi è quello di utilizzare alcune tecniche di machine learning per realizzare un sistema in grado di riconoscere e classificare in tempo reale i gesti delle mani, a partire dai segnali mioelettrici (EMG) prodotti dai muscoli. Inoltre, per consentire il riconoscimento di movimenti spaziali complessi, verranno elaborati anche segnali di tipo inerziale, provenienti da una Inertial Measurement Unit (IMU) provvista di accelerometro, giroscopio e magnetometro. La prima parte della tesi, oltre ad offrire una panoramica sui dispositivi wearable e sui sensori, si occuperà di analizzare alcune tecniche per la classificazione di sequenze temporali, evidenziandone vantaggi e svantaggi. In particolare, verranno considerati approcci basati su Dynamic Time Warping (DTW), Hidden Markov Models (HMM), e reti neurali ricorrenti (RNN) di tipo Long Short-Term Memory (LSTM), che rappresentano una delle ultime evoluzioni nel campo del deep learning. La seconda parte, invece, riguarderà il progetto vero e proprio. Verrà impiegato il dispositivo wearable Myo di Thalmic Labs come caso di studio, e saranno applicate nel dettaglio le tecniche basate su DTW e HMM per progettare e realizzare un framework in grado di eseguire il riconoscimento real-time di gesture. Il capitolo finale mostrerà i risultati ottenuti (fornendo anche un confronto tra le tecniche analizzate), sia per la classificazione di gesture isolate che per il riconoscimento in tempo reale.

Analisi di profili di moto permanente lungo l'asta del Fiume Secchia (località Veggia)

Il presente lavoro di tesi analizza un tratto del fiume Secchia, prossimo alla località di Veggia (Sassuolo), al fine di determinare la variazione del livello idrometrico in funzione di diverse portate associate a tempi di ritorno a breve e lungo termine. Vengono dapprima introdotti il concetto di rischio idraulico ed i relativi riferimenti normativi che lo disciplinano, unitamente ai piani di gestione e ai possibili interventi di protezione fluviale. Si introduce successivamente il codice di calcolo HEC-RAS, che viene impiegato nel presente studio per simulare l’andamento dei profili di moto permanente, nel caso in cui il fiume sia o meno interessato dalla presenza di un ponte. In entrambi i casi vengono poi discusse le variazioni dei livelli idrometrici per portate con tempi di ritorno di 20, 100 e 200 anni: si osserva che l’asta fluviale è a rischio nella zona a valle dello studio, mentre nella zona dove è ubicato il ponte l’aumentare dei livelli idrometrici non mette in crisi la struttura. A seguire vengono presentate le opere di mitigazione, destinate alla protezione dell’alveo e dell’ambiente circostante. Poi, si mostrano le opere di mitigazione, essi funzionano di diminuire i rischi dalla diversa classificazione di opere.

Studio multi-banda dal sub-parsec al kilo-parsec dell'emissione del getto nella radio galassia IC 1531

In questo lavoro di tesi si presenta il primo studio multi-scala e multi-frequenza focalizzato sul getto della radiogalassia IC1531 (z=0.026) con i satelliti Chandra, XMM-Newton e Fermi con l’obiettivo di tracciarne l’emissione alle alte energie; definire i processi radiativi responsabili dell’emissione osservata e stimare i principali parametri fisici del getto; stimare l’energetica del getto alle diverse scale. La sorgente è stata selezionata per la presenza di un getto esteso (≈5’’) osservato in radio e ai raggi X, inoltre, era riportata come possibile controparte della sorgente gamma 3FGLJ0009.6-3211 presente nel terzo catalogo Fermi (3FGL). La presenza di emissione ai raggi γ, confermata dal nostro studio, è importante per la modellizzazione della SED della regione nucleare. L’emissione X del nucleo è dominata da una componente ben riprodotta da una legge di potenza con indice spettrale Γ=2.2. L’analisi dell’emissione in banda gamma ha evidenziato una variabilità su scale di 5 giorni, dalla quale è stato possibile stimare le dimensioni delle regione emittente. Inoltre viene presentato lo studio della distribuzione spettrale dell’energia della regione nucleare di IC 1531 dalla banda radio ai raggi γ. I modelli ci permettono di determinare la natura dell’emissione gamma e stimare la potenza cinetica del getto a scale del su-pc. Gli osservabili sono stati utilizzati per ottenere le stime sui parametri del modello. La modellizzazione così ottenuta ha permesso di stimare i parametri fisici del getto e la potenza trasportata del getto a scale del sub-pc. Le stime a 151MHz suggerisco che il getto abbia basse velocita' (Γ≤7) e angolo di inclinazione rispetto alla linea di vista 10°<ϑ<20°; nel complesso, il trasporto di energia da parte del getto risulta efficiente. L’origine dell’emissione X del getto a grandi scale è consistente con un’emissione di sincrotrone, che conferma la classificazione di IC1531 come sorgente di bassa potenza MAGN.

Varietà toriche e politopi convessi

Nella tesi si studiano le varietà toriche e si mostrano metodi per costruirle. Si mostra una corrispondenza tra esse e i coni convessi di un reticolo (o, piu' generalmente i "fan" di coni convessi per le varietà toriche proiettive). Si analizzano aspetti e caratteristiche di queste varietà e si studiano le singolarità di esse, se ne fa una classificazione in relazione agli aspetti geometrici degli oggetti combinatori ad esse associati.

Studio sperimentale del coefficiente di compressibilità secondaria al variare del contenuto organico

Questa tesi svolta nell’ambito della geotecnica ha L’obiettivo di porre l’attenzione sul comportamento dei cedimenti secondari, quindi sul coefficiente di consolidazione secondaria Cα mediante l’esecuzione di una prova edometrica su di una sezione di campione estratto in sito, dove si evidenzia una percentuale di contenuto organico molto alta (torba).Si introduce il concetto di terreno organico a partire dalla genesi fino ad una classificazione atta a distinguere terreni con percentuali di componente organica differenti. Si spiega la teoria della consolidazione monodimensionale, quindi la prova edometrica, riportando in maniera grafica e analitica tutti i coefficienti che da essa si possono ricavare a partire dai parametri di compressione volumetrica fino alla consolidazione primaria e secondaria (o creep)si descrivono dettagliatamente la strumentazione e la procedura di prova. Descrivendo l’edometro utilizzato in laboratorio e tutti gli accessori ad esso collegati, il campione da analizzare, la procedura di preparazione del campione alla prova edometrica, trovando alcune proprietà fisiche del campione, come il contenuto d’acqua e il contenuto organico, ed in fine riportando i passaggi della prova edometrica in modo tale da poter essere riprodotta.Si analizzano tutti i risultati ottenuti durante la prova in maniera analitica e grafica, osservando e commentando la forma dei grafici ottenuti in relazione al materiale che compone il campione ed i tempi impiegati per eseguire la prova.

Sviluppo ed applicazione di tecniche di Multiple Kernel Learning per dati di neuroimaging

Questo lavoro di tesi riguarda lo studio e l’implementazione di un algoritmo di multiple kernel learning (MKL) per la classificazione e la regressione di dati di neuroimaging ed, in particolare, di grafi di connettività funzionale. Gli algoritmi di MKL impiegano una somma pesata di vari kernel (ovvero misure di similarità) e permettono di selezionare le features utili alla discriminazione delle istanze durante l’addestramento del classificatore/regressore stesso. L’aspetto innovativo introdotto in questa tesi è stato lo studio di un nuovo kernel tra grafi di connettività funzionale, con la particolare caratteristica di conservare l’informazione relativa all’importanza di ogni singola region of interest (ROI) ed impiegando la norma lp come metodo per l’aggiornamento dei pesi, al fine di ottenere soluzioni sparsificate. L’algoritmo è stato validato utilizzando mappe di connettività sintetiche ed è stato applicato ad un dataset formato da 32 pazienti affetti da deterioramento cognitivo lieve e malattia dei piccoli vasi, di cui 16 sottoposti a riabilitazione cognitiva tra un’esame di risonanza ma- gnetica funzionale di baseline e uno di follow-up. Le mappe di con- nettività sono state ottenute con il toolbox CONN. Il classificatore è riuscito a discriminare i due gruppi di pazienti in una configurazione leave-one-out annidata con un’accuratezza dell’87.5%. Questo lavoro di tesi è stato svolto durante un periodo di ricerca presso la School of Computer Science and Electronic Engineering dell’University of Essex (Colchester, UK).

Metodi e strumenti di Facilty Management: una proposta di integrazione tra Piano di Manutenzione e Fascicolo dell’Opera nel caso della Grande Distribuzione Organizzata

Gli ultimi 10 anni hanno visto un crescente aumento delle richieste di fornitura di servizi legati alla manutenzione edilizia da parte della Grande Distribuzione Organizzata; la domanda è quella di servizi riconducibili al Facility Management, ovvero rapporti basati sul raggiungimento di standard qualitativi predefiniti in sede contrattuale e garanzia di intervento 24h/24. Nella prima parte del progetto di tesi viene inquadrata la disciplina del FM, le motivazioni, gli strumenti e gli attori coinvolti. Dopo un excursus normativo sulla manutenzione in Italia, una classificazione delle tipologie di intervento manutentivo e una valutazione sull’incidenza della manutenzione nel Life Cycle Cost, viene effettuata un’analisi delle modalità interoperative del FM applicato alla manutenzione edilizia nel caso della GDO. La tesi è stata svolta nell'ambito di un tirocinio in azienda, il che ha permesso alla laureanda di affrontare il caso di studio di un contratto di Global Service con un’importante catena di grande distribuzione, e di utilizzare un software gestionale (PlaNet) con il quale viene tenuta traccia, per ogni punto vendita, degli interventi manutentivi e della loro localizzazione nell’edificio. Questo permette di avere un quadro completo degli interventi, con modalità di attuazione già note, e garantisce una gestione più efficace delle chiamate, seguite tramite un modulo di Call Center integrato. La tesi esamina criticamente i principali documenti di riferimento per l’opera collegati alla manutenzione: il Piano di Manutenzione e il Fascicolo dell’Opera, evidenziando i limiti legati alla non completezza delle informazioni fornite. L’obbiettivo finale della tesi è quello di proporre un documento integrativo tra il Piano di Manutenzione e il Fascicolo, al fine di snellire il flusso informativo e creare un documento di riferimento completo ed esaustivo, che integra sia gli aspetti tecnici delle modalità manutentive, sia le prescrizioni sulla sicurezza.

Studio petrografico delle vulcaniti del Gruppo Vulcanico Atesino. Sezione del Colbricon-Coston dei Slavaci.

Il presente lavoro di tesi consiste nello studio petrografico (in sezione sottile) e geochimico (con analisi in XRF), di 18 campioni della successione di vulcaniti permiane del Gruppo Vulcanico Atesino. I campioni sono stati prelevati durante un rilevamento geologico nelle aree del Passo Rolle e S. Martino di Castrozza. Lo scopo della tesi è di fornire una precisa classificazione dei litotipi su base petrografica-geochimica.

Sospesi nel linguaggio Scrivere e parlare matematica in V Liceo

Questo lavoro nasce dal desiderio di approfondire i fondamenti del linguaggio della matematica, osservandone gli usi ed analizzandone gli scopi dal punto di vista didattico e non solo. Il linguaggio è il mezzo su cui si costruiscono i pensieri o semplicemente lo strumento coi quali si comunica il sapere? Il linguaggio è uno strumento della pratica matematica o è la matematica ad essere un linguaggio? Se lo è, che caratteristiche ha? Queste sono le domande che hanno accompagnato la stesura dei primi capitoli di questa tesi, in cui si approfondisce il tema del linguaggio della matematica da un punto di vista epistemologico, tecnico e didattico, a partire dai riferimenti teorici e dalle ricerche sul campo curate da Bruno D’Amore e Pier Luigi Ferrari. Nella seconda parte si presentano i risultati e le osservazioni della sperimentazione condotta nella classe 5a As del Liceo Scientifico “A. Righi” di Cesena. L’indagine di tipo qualitativo sui protocolli degli studenti ha permesso di definire le modalità d’uso del linguaggio da parte degli stessi al termine del percorso scolastico, di mostrare alcuni possibili legami tra le competenze linguistiche e quelle matematiche e di delineare una classificazione di tre profili di allievi relativamente al loro modo di scrivere e parlare di matematica. La tesi ha favorito uno sguardo trasversale verso la matematica in cui il linguaggio offre una fruttuosa possibilità di incontro tra prospettive opposte nel guardare la scienza e l’uomo. Questo apre alla possibilità di costruire una didattica che non sia la mera somma di conoscenze o la divisione di settori disciplinari, ma il prodotto di elementi che armoniosamente costruiscono il pensiero dell’uomo.

Unmanned Aerial Vehicle: tecnologie e prospettive future

Partendo dalla definizione di UAV e UAS, arrivando a quella di drone, nella tesi saranno definiti i termini precedenti, ossia un sistema aereo senza pilota a bordo, la nascita del termine drone e le tendenze attuali. Dopo una precisa classificazione nelle quattro categorie principali (droni per hobbisti, commerciali e militari di me- dia grandezza, militari specifici di grandi dimensioni e stealth da combattimento) saranno descritti gli ambiti di utilizzo: da un lato quello militare e della sicurezza, dall’altro quello civile e scientifico. I capitoli centrali della tesi saranno il cuore dell’opera: l’architettura dell’UAV sarà descritta analizzando la totalità delle sue componenti, sia hardware che software. Verranno, quindi, analizzati i problemi relativi alla sicurezza, focalizzandosi sull’hacking di un UAV, illustrandone le varie tecniche e contromisure (tra cui anche come nascondersi da un drone). Il lavoro della tesi prosegue nei capitoli successivi con un’attenta trattazione della normativa vigente e dell’etica dei droni (nonché del diritto ad uccidere con tali sistemi). Il capitolo relativo alla tecnologia stealth sarà importante per capire le modalità di occultamento, le tendenze attuali e i possibili sviluppi futuri degli UAV militari da combattimento. Il capitolo finale sugli sviluppi futuri esporrà le migliorie tecnologiche e gli obiettivi degli UAV negli anni a venire, insieme ad eventuali utilizzi sia militari che civili. La ricerca sarà orientata verso sistemi miniaturizzati, multiple UAV e swarming.

Implementazione e benchmarking dell'algoritmo QDANet PRO per l'analisi di big data genomici

Dato il recente avvento delle tecnologie NGS, in grado di sequenziare interi genomi umani in tempi e costi ridotti, la capacità di estrarre informazioni dai dati ha un ruolo fondamentale per lo sviluppo della ricerca. Attualmente i problemi computazionali connessi a tali analisi rientrano nel topic dei Big Data, con databases contenenti svariati tipi di dati sperimentali di dimensione sempre più ampia. Questo lavoro di tesi si occupa dell'implementazione e del benchmarking dell'algoritmo QDANet PRO, sviluppato dal gruppo di Biofisica dell'Università di Bologna: il metodo consente l'elaborazione di dati ad alta dimensionalità per l'estrazione di una Signature a bassa dimensionalità di features con un'elevata performance di classificazione, mediante una pipeline d'analisi che comprende algoritmi di dimensionality reduction. Il metodo è generalizzabile anche all'analisi di dati non biologici, ma caratterizzati comunque da un elevato volume e complessità, fattori tipici dei Big Data. L'algoritmo QDANet PRO, valutando la performance di tutte le possibili coppie di features, ne stima il potere discriminante utilizzando un Naive Bayes Quadratic Classifier per poi determinarne il ranking. Una volta selezionata una soglia di performance, viene costruito un network delle features, da cui vengono determinate le componenti connesse. Ogni sottografo viene analizzato separatamente e ridotto mediante metodi basati sulla teoria dei networks fino all'estrapolazione della Signature finale. Il metodo, già precedentemente testato su alcuni datasets disponibili al gruppo di ricerca con riscontri positivi, è stato messo a confronto con i risultati ottenuti su databases omici disponibili in letteratura, i quali costituiscono un riferimento nel settore, e con algoritmi già esistenti che svolgono simili compiti. Per la riduzione dei tempi computazionali l'algoritmo è stato implementato in linguaggio C++ su HPC, con la parallelizzazione mediante librerie OpenMP delle parti più critiche.

Il metodo delle potenze per il pageranking

Quando si fa una ricerca su Internet con i motori di ricerca, tipo Google, lo scopo è quello di trovare tutte le pagine Web contenenti le parole richieste. Ancor di più, si vorrebbe avere la miglior risposta alla nostra richiesta tra le prime pagine lette, senza dover passare in rassegna tutte le migliaia di pagine che il motore di ricerca propone. Quello che riceviamo come risposta dal motore di ricerca, è infatti una lista lunghissima di pagine Web, contenenti le parole chiave e ordinate in base all’importanza. Nelle prime posizioni della lista troveremo le pagine più significative, mentre in fondo ci saranno quelle di meno rilevanza. In questa tesi affronteremo, appunto, il problema di classificazione, il quale non è basato su un giudizio umano, ma sulla struttura dei link del Web. Studieremo, per l’esattezza, il concetto di pagerank usato da Google e di conseguenza l’algoritmo, chiamato proprio PageRank, per classificare le pagine Web. Vedremo che il tutto si basa su un’equazione matematica, ossia sul calcolo dell’autovettore, relativo all’autovalore uguale a 1, di una certa matrice che rappresenta la rete Internet.