Modello di rete neurale per lo studio di fenomeni di integrazione visuoacustica in soggetti sani e patologici

L’integrazione multisensoriale è la capacità del sistema nervoso di utilizzare molteplici sorgenti sensoriali. Una tra le più studiate forme di integrazione è quella tra informazioni visive ed acustiche. La capacità di localizzare uno stimolo acustico nello spazio è un processo meno accurato ed affidabile della localizzazione visiva, di conseguenza, un segnale visivo è spesso in grado di “catturare” (ventriloquismo) o di incrementare (enhancement multisensoriale) la performance di localizzazione acustica. Numerose evidenze sperimentali hanno contribuito ad individuare i processi neurali e le aree cerebrali alla base dei fenomeni integrativi; in particolare, un importante contributo viene dallo studio su soggetti con lesioni cerebrali. Tuttavia molti aspetti sui possibili meccanismi coinvolti restano ancora da chiarire. Obiettivo di questa tesi è stato lo sviluppo di un modello matematico di rete neurale per fare luce sui meccanismi alla base dell’interazione visuo-acustica e dei suoi fenomeni di plasticità. In particolare, il modello sviluppato è in grado di riprodurre condizioni che si verificano in-vivo, replicando i fenomeni di ventriloquismo ed enhancement in diversi stati fisiopatologici e interpretandoli in termini di risposte neurali e reciproche interazione tra i neuroni. Oltre ad essere utile a migliorare la comprensione dei meccanismi e dei circuiti neurali coinvolti nell’integrazione multisensoriale, il modello può anche essere utile per simulare scenari nuovi, con la possibilità di effettuare predizioni da testare in successivi esperimenti.

Sviluppo di algoritmi per l'automazione di misure industriali

Oggi, grazie al continuo progredire della tecnologia, in tutti i sistemi di produzione industriali si trova almeno un macchinario che permette di automatizzare determinate operazioni. Alcuni di questi macchinari hanno un sistema di visione industriale (machine vision), che permette loro di osservare ed analizzare ciò che li circonda, dotato di algoritmi in grado di operare alcune scelte in maniera automatica. D’altra parte, il continuo progresso tecnologico che caratterizza la realizzazione di sensori di visione, ottiche e, nell’insieme, di telecamere, consente una sempre più precisa e accurata acquisizione della scena inquadrata. Oggi, esigenze di mercato fanno si che sia diventato necessario che macchinari dotati dei moderni sistemi di visione permettano di fare misure morfometriche e dimensionali non a contatto. Ma le difficoltà annesse alla progettazione ed alla realizzazione su larga scala di sistemi di visione industriali che facciano misure dimensioni non a contatto, con sensori 2D, fanno sì che in tutto il mondo il numero di aziende che producono questo tipo di macchinari sia estremamente esiguo. A fronte di capacità di calcolo avanzate, questi macchinari necessitano dell’intervento di un operatore per selezionare quali parti dell’immagine acquisita siano d’interesse e, spesso, anche di indicare cosa misurare in esse. Questa tesi è stata sviluppata in sinergia con una di queste aziende, che produce alcuni macchinari per le misure automatiche di pezzi meccanici. Attualmente, nell’immagine del pezzo meccanico vengono manualmente indicate le forme su cui effettuare misure. Lo scopo di questo lavoro è quello di studiare e prototipare un algoritmo che fosse in grado di rilevare e interpretare forme geometriche note, analizzando l’immagine acquisita dalla scansione di un pezzo meccanico. Le difficoltà affrontate sono tipiche dei problemi del “mondo reale” e riguardano tutti i passaggi tipici dell’elaborazione di immagini, dalla “pulitura” dell’immagine acquisita, alla sua binarizzazione fino, ovviamente, alla parte di analisi del contorno ed identificazione di forme caratteristiche. Per raggiungere l’obiettivo, sono state utilizzate tecniche di elaborazione d’immagine che hanno permesso di interpretare nell'immagine scansionata dalla macchina tutte le forme note che ci siamo preposti di interpretare. L’algoritmo si è dimostrato molto robusto nell'interpretazione dei diametri e degli spallamenti trovando, infatti, in tutti i benchmark utilizzati tutte le forme di questo tipo, mentre è meno robusto nella determinazione di lati obliqui e archi di circonferenza a causa del loro campionamento non lineare.

Principi di funzionamento dei laser chirurgici

L'elaborato è volto ad analizzare i principi di funzionamento e le molteplici applicazioni dei laser chirurgici nei vari campi della medicina. Viene fatta una classificazione in base alla potenza d'uscita delle apparecchiature, al mezzo attivo utilizzato e alla disciplina medica in cui ne viene fatto uso. Particolare attenzione è posta sui numerosi rischi che potrebbero occorrere e le misure di sicurezza da adottare all'interno di una sala operatoria o di un laboratorio, con l'esempio specifico di alcune schede di verifica funzionale, periodica particolare e di manutenzione conservativa su laser chirurgici e terapeutici, che devono essere completate per superare con esito positivo i vari test di sicurezza.

Progettazione e sviluppo di un sistema esperto per il "Menu Planning"

La dieta, nell’antica medicina greca, rappresentava il complesso delle norme di vita, come l’alimentazione, l’attività fisica, il riposo, atte a mantenere lo stato di salute di una persona. Al giorno d’oggi le si attribuisce un significato fortemente legato all’alimentazione, puo` riferirsi al complesso di cibi che una persona mangia abitualmente oppure, con un messaggio un po' più moderno, ad una prescrizione di un regime alimentare da parte di un medico. Ogni essere umano mangia almeno tre volte al giorno, ognuno in base al proprio stile di vita, cultura, età, etc. possiede differenti abitudini alimentari che si ripercuotono sul proprio stato di salute. Inconsciamente tutti tengono traccia degli alimenti mangiati nei giorni precedenti, chi più chi meno, cercando di creare quindi una pianificazione di cosa mangiare nei giorni successivi, in modo da variare i pasti o semplicemente perchè si segue un regime alimentare particolare per un certo periodo. Diventa quindi fondamentale tracciare questa pianificazione, in tal modo si puo' tenere sotto controllo la propria alimentazione, che è in stretta relazione con il proprio stato di salute e stress, e si possono applicare una serie di aggiustamenti dove necessario. Questo è quello che cerca di fare il “Menu Planning”, offrire una sorta di guida all’alimentazione, permettendo così di aver sotto controllo tutti gli aspetti legati ad essa. Si pensi, ad esempio, ai prezzi degli alimenti, chiunque vorrebbe minimizzare la spesa, mangiare quello che gli piace senza dover per forza rinunciare a quale piccolo vizio quotidiano. Con le tecniche di “Menu Planning” è possibile avere una visione di insieme della propria alimentazione. La prima formulazione matematica del “Menu Planning” (allora chiamato diet problem) nacque durante gli anni ’40, l’esercito Americano allora impegnano nella Seconda Guerra Mondiale voleva abbassare i costi degli alimenti ai soldati mantenendo però inalterata la loro dieta. George Stingler, economista americano, trovò una soluzione, formulando un problema di ottimizzazione e vincendo il premio Nobel in Economia nel 1982. Questo elaborato tratta dell’automatizzazione di questo problema e di come esso possa essere risolto con un calcolatore, facendo soprattutto riferimento a particolari tecniche di intelligenza artificiale e di rappresentazione della conoscenza, nello specifico il lavoro si è concentrato sulla progettazione e sviluppo di un ES case-based per risolvere il problema del “Menu Planning”. Verranno mostrate varie tecniche per la rappresentazione della conoscenza e come esse possano essere utilizzate per fornire supporto ad un programma per elaboratore, partendo dalla Logica Proposizionale e del Primo Ordine, fino ad arrivare ai linguaggi di Description Logic e Programmazione Logica. Inoltre si illustrerà come è possibile raccogliere una serie di informazioni mediante procedimenti di Knowledge Engineering. A livello concettuale è stata introdotta un’architettura che mette in comunicazione l’ES e un Ontologia di alimenti con l’utilizzo di opportuni framework di sviluppo. L’idea è quella di offrire all’utente la possibilità di vedere la propria pianificazione settimanale di pasti e dare dei suggerimenti su che cibi possa mangiare durante l’arco della giornata. Si mostreranno quindi le potenzialità di tale architettura e come essa, tramite Java, riesca a far interagire ES case-based e Ontologia degli alimenti.

Classificazione di brani musicali mediante reti neuronali artificiali

L'informatica musicale è una disciplina in continua crescita che sta ottenendo risultati davvero interessanti con l'impiego di sistemi artificiali intelligenti, come le reti neuronali, che permettono di emulare capacità umane di ascolto e di esecuzione musicale. Di particolare interesse è l'ambito della codifica di informazioni musicali tramite formati simbolici, come il MIDI, che permette un'analisi di alto livello dei brani musicali e consente la realizzazione di applicazioni sorprendentemente innovative. Una delle più fruttifere applicazioni di questi nuovi strumenti di codifica riguarda la classificazione di file audio musicali. Questo elaborato si propone di esporre i fondamentali aspetti teorici che concernono la classificazione di brani musicali tramite reti neuronali artificiali e descrivere alcuni esperimenti di classificazione di file MIDI. La prima parte fornisce alcune conoscenze di base che permettono di leggere gli esperimenti presenti nella seconda sezione con una consapevolezza teorica più profonda. Il fine principale della prima parte è quello di sviluppare una comparazione da diversi punti di vista disciplinari tra le capacità di classificazione musicale umane e quelle artificiali. Si descrivono le reti neuronali artificiali come sistemi intelligenti ispirati alla struttura delle reti neurali biologiche, soffermandosi in particolare sulla rete Feedforward e sull'algoritmo di Backpropagation. Si esplora il concetto di percezione nell'ambito della psicologia cognitiva con maggiore attenzione alla percezione uditiva. Accennate le basi della psicoacustica, si passa ad una descrizione delle componenti strutturali prima del suono e poi della musica: la frequenza e l'ampiezza delle onde, le note e il timbro, l'armonia, la melodia ed il ritmo. Si parla anche delle illusioni sonore e della rielaborazione delle informazioni audio da parte del cervello umano. Si descrive poi l'ambito che interessa questa tesi da vicino: il MIR (Music Information Retrieval). Si analizzano i campi disciplinari a cui questa ricerca può portare vantaggi, ossia quelli commerciali, in cui i database musicali svolgono ruoli importanti, e quelli più speculativi ed accademici che studiano i comportamenti di sistemi intelligenti artificiali e biologici. Si descrivono i diversi metodi di classificazione musicale catalogabili in base al tipo di formato dei file audio in questione e al tipo di feature che si vogliono estrarre dai file stessi. Conclude la prima sezione di stampo teorico un capitolo dedicato al MIDI che racconta la storia del protocollo e ne descrive le istruzioni fondamentali nonchè la struttura dei midifile. La seconda parte ha come obbiettivo quello di descrivere gli esperimenti svolti che classificano file MIDI tramite reti neuronali mostrando nel dettaglio i risultati ottenuti e le difficoltà incontrate. Si coniuga una presentazione dei programmi utilizzati e degli eseguibili di interfaccia implementati con una descrizione generale della procedura degli esperimenti. L'obbiettivo comune di tutte le prove è l'addestramento di una rete neurale in modo che raggiunga il più alto livello possibile di apprendimento circa il riconoscimento di uno dei due compositori dei brani che le sono stati forniti come esempi.

Implementazione automatica di protocolli di interazione AUML mediante reti di Petri

Questa tesi si basa su una serie di lavori precedenti, volti ad analizzare la correlazione tra i modelli AUML e le reti di Petri, per riuscire a fornire una metodologia di traduzione dai primi alle seconde. Questa traduzione permetterà di applicare tecniche di model checking alle reti così create, al fine di stabilire le proprietà necessarie al sistema per poter essere realizzato effettivamente. Verrà poi discussa un'implementazione di tale algoritmo sviluppata in tuProlog ed un primo approccio al model checking utilizzando il programma Maude. Con piccole modifiche all'algoritmo utilizzato per la conversione dei diagrammi AUML in reti di Petri, è stato possibile, inoltre, realizzare un sistema di implementazione automatica dei protocolli precedentemente analizzati, verso due piattaforme per la realizzazione di sistemi multiagente: Jason e TuCSoN. Verranno quindi presentate tre implementazioni diverse: la prima per la piattaforma Jason, che utilizza degli agenti BDI per realizzare il protocollo di interazione; la seconda per la piattaforma TuCSoN, che utilizza il modello A&A per rendersi compatibile ad un ambiente distribuito, ma che ricalca la struttura dell'implementazione precedente; la terza ancora per TuCSoN, che sfrutta gli strumenti forniti dalle reazioni ReSpecT per generare degli artefatti in grado di fornire una infrastruttura in grado di garantire la realizzazione del protocollo di interazione agli agenti partecipanti. Infine, verranno discusse le caratteristiche di queste tre differenti implementazioni su un caso di studio reale, analizzandone i punti chiave.