Studio di modelli a raggi per Superfici Intelligenti Riconfigurabili

In questa trattazione viene presentato lo studio di un modello a raggi che permette di simulare il comportamento macroscopico delle Superfici Intelligenti. L’ottimizzazione del canale radio, in particolare dell’ambiente di propagazione, si rivela fondamentale per la futura introduzione del 6G. Per la pianificazione della propagazione in ambienti ampi, risulta necessario implementare modelli di simulazione. I modelli a raggi possono essere integrati più facilmente all’interno di algoritmi per le previsioni di campo computazionalmente efficienti, come gli algoritmi di Ray Tracing. Nell’elaborato si è analizzato il comportamento del modello, con riferimento a tre funzioni tipiche realizzate da una Superficie Intelligente: il riflettore anomalo, la lente focalizzante e la lente defocalizzante. Attraverso una griglia di ricevitori è stato calcolato il campo dell’onda nelle varie configurazioni. Infine, si sono confrontati i risultati ottenuti con quelli del modello elettromagnetico.

Valutazione delle tecniche di parallelizzazione nell'addestramento di una CNN per la diagnostica del cancro al seno.

Il cancro è un processo autosufficiente e adattivo che interagisce dinamicamente con il suo microambiente, la cui diagnosi, complessa e dispendiosa in termini di tempo e numero di specialisti impiegati, viene solitamente effettuata valutando l’imaging radiografico oppure effettuando un esame istologico. L'interpretazione di tali immagini risulta generalmente molto complessa, a questo scopo sarebbe molto utile poter addestrare un computer a comprendere tali immagini potendo di fatto affiancarsi allo specialista, senza sostituirlo, al momento della diagnosi. A questo scopo è possibile affidarsi alle tecniche di apprendimento automatico, sistema alla base dell’intelligenza artificiale (AI), le quali permettono di fatto di apprendere automaticamente la rappresentazione delle caratteristiche da immagini campione. Tali tecniche di intelligenza artificiale, hanno però bisogno, per essere addestrate, di grandi quantità di dati in cui il segnale di uscita desiderato è noto, comportando di fatto un aumento delle tempistiche di addestramento. Inoltre, in ambito sanitario, i dati sono distribuiti su più archivi, dislocati sul territorio nazionale, rendendo impossibile l’utilizzo di soluzioni centralizzate. L’obbiettivo di questa trattazione sarà cercare di trovare una soluzione a queste due problematiche, ricorrendo all’utilizzo delle tecniche di parallelizzazione. A seguito dell'introduzione dello scenario biologico e delle tecniche di diagnostica ad esso associato è presentato il percorso di creazione della rete neurale. A seguito del suo addestramento sulla GPU di una singola macchina, ottenendo un'accuratezza dell'83.94% in 5 ore 48 minuti e 43 secondi, è stata introdotto la parallelizzazione ed una sua implementazione. In conclusione, sfruttando il sistema implementato, è stata distribuita la fase di addestramento prima su due macchine e poi su tre, ottenendo una diminuzione del tempo di addestramento rispettivamente del 31.4% e del 50%.

Analisi dell'attività muscolare del deltoide nel movimento di reaching tramite elettromiografia ad alta densità e monopoli simulati

La seguente tesi è stata sviluppata all’interno del progetto Neurograsp il cui obiettivo è individuare una correlazione tra l’attività muscolare e l’attivazione delle diverse aree corticali. Sono state impiegate diverse tecniche per acquisire segnali dal soggetto durante il task motorio da lui eseguito e questa tesi è incentrata sull’analisi dei dati acquisiti tramite Elettromiografia ad alta densità. I segnali elaborati sono quelli relativi all’attività muscolare di deltoide anteriore e posteriore, muscoli essenziali per il movimento di reaching. Il seguente lavoro è incentrato sull’elaborazione dei dati grezzi dall’HD-EMG e sulla loro rappresentazione con lo scopo di trarre conclusioni riguardo i pattern dell’attività muscolare e l’apprendimento motorio. In definitiva l’analisi qui descritta mira a descrivere nel contesto del progetto Neurograsp come si comportano i deltoidi riportando in dettaglio esempi dei risultati più significativi.

Tecniche parallele di machine learning applicate a container

L’obiettivo di questa tesi `e l’estensione della conoscenza di un argomento già ampliamente conosciuto e ricercato. Questo lavoro focalizza la propria attenzione su una nicchia dell’ampio mondo della virtualizzazione, del machine learning e delle tecniche di apprendimento parallelo. Nella prima parte verranno spiegati alcuni concetti teorici chiave per la virtualizzazione, ponendo una maggior attenzione verso argomenti di maggior importanza per questo lavoro. La seconda parte si propone di illustrare, in modo teorico, le tecniche usate nelle fasi di training di reti neurali. La terza parte, attraverso una parte progettuale, analizza le diverse tecniche individuate applicandole ad un ambiente containerizzato.

progettazione e sviluppo software per l’automatizzazione dei processi di acquisto su piattaforme retail

Software bot per l’automatizzazione dell’acquisto su piattaforme retail (tech). Un sistema scritto interamente in Python riguardante web scraping, richieste HTTP, l’utilizzo di Cookie per il processo di checkout, sistemi di sicurezza, captcha, acquisto di un articolo in maniera autonoma, un sistema di autenticazione per la commercializzazione, sistema di log degli errori, sistema di notifiche. Il tutto sulla base di un cambiamento sociale che ha portato sempre più prodotti ad essere limitati rendendo difficile all’acquisto.

Sviluppo e valutazione di un modello GT-Power di un motore sovralimentato ad accensione comandata e iniezione diretta alimentato ad idrogeno

Negli ultimi decenni sempre più attenzione è stata posta sugli effetti derivanti dalla produzione dell'energia. In particolare, emissioni di specie inquinanti e gas serra sono state oggetto di continue limitazioni al fine di raggiungere soluzioni energetiche sempre meno climalteranti. Ciò ha evidenziato la necessità di sviluppare nuove soluzioni inerenti alla mobilità sostenibile. Tra le possibili soluzioni, l'utilizzo di idrogeno rappresenta una delle più promettenti grazie alle proprietà chimiche che lo contraddistinguono. L'impiego di tale elemento come combustibile in un tradizionale motore a combustione interna propriamente convertito garantirebbe la possibilità di una transizione energetica progressiva grazie all'utilizzo di una tecnologia già ampiamente consolidata e avanzata. Questo lavoro si concentra sullo sviluppo di un modello 1D di un motore a combustione interna alimentato ad idrogeno per studiarne le potenzialità. Al fine di ottenere dati attendibili, si è sviluppato e validato un modello su un motore noto di cui i dati in benzina erano disponibili. Successivamente, tale modello è stato convertito all'utilizzo di idrogeno. Completata la conversione sono state svolte svariate prove al variare dei principali parametri motoristici quali: lambda, anticipo d'accensione, giri, carico. Il modello sviluppato ha mostrato risultati comparabili con i dati attualmente disponibili in letteratura al variare delle diverse condizioni operative. In particolare, alte efficienze e basse emissioni sono garantite da combustioni magre, tuttavia alti carichi non possono essere raggiunti per limiti derivanti dal gruppo di sovralimentazione. Sono stati ottenuti promettenti risultati che incoraggiano uno sviluppo avanzato del modello, con l’obbiettivo futuro di effettuare esperimenti con l’idrogeno su un motore reale.

Sviluppo di un modello matematico per il controllo della massa iniettata da un iniettore GDI benzina ad alta pressione

Una delle principali sfide odierne è la volontà di ridurre l’impatto ambientale, causato dalle attività umane, riducendo le emissioni inquinanti. Per questo motivo, negli ultimi anni, i requisiti di omologazione dei motori a combustione interna sono diventati sempre più selettivi, evidenziando la necessità di utilizzare nuove e più avanzate tecnologie. Tra le possibili alternative, le nuove tecnologie che forniscono i risultati più promettenti sono le cosiddette Low Temperature Combustions (LTC). Una di esse è la Gasoline Compression Ignition (GCI) che è caratterizzata da una combustione mediante il processo di auto-accensione di un carburante tipo benzina ed è in grado di ottenere un’elevata efficienza con ridotte emissioni inquinanti. Per poter controllare correttamente una combustione GCI, è necessario realizzare un pattern di iniezioni consecutive al fine di raggiungere le condizioni termodinamiche nel cilindro per garantire l’auto-accensione della benzina. I principali problemi dovuti alla realizzazione di un’iniezione multipla sono la generazione di onde di alta pressione nel condotto di iniezione e, nel caso di iniettori Gasoline Direct Injection (GDI) solenoidali, la magnetizzazione residua dei coil dello stesso. Sia le onde di pressione che la magnetizzazione residua comportano una variazione di massa iniettata rispetto al valore previsto. In questo elaborato è presentato un modello matematico realizzato per compensare le variazioni di massa che avvengono durante un pattern di due iniezioni consecutive in un iniettore GDI benzina ad alta pressione. Con tale modello, è possibile correggere i parametri che caratterizzano le iniezioni per introdurre il quantitativo desiderato di benzina indipendentemente dal pattern selezionato.

Il teorema di Jordan nella teoria delle serie di Fourier

Nella presente tesi si studia il teorema di Jordan e se ne analizzano le sue applicazioni. La trattazione è suddivisa in tre capitoli e un'appendice di approfondimento sulla funzione di Vitali. Nel primo capitolo, inizialmente, vengono introdotte le funzioni a variazione totale limitata, provando anche una loro caratterizzazione. Poi sono definite le serie di Fourier e si pone attenzione al lemma di Riemann-Lebesgue e al teorema di localizzazione di Riemann. Infine sono enunciati alcuni criteri di convergenza puntale e uniforme. Nel secondo capitolo, viene enunciato e dimostrato il teorema di Jordan. Verrà introdotto, inizialmente, una generalizzazione del teorema della media integrale, necessario per la prova del teorema di Jordan. Il terzo capitolo è dedicato alle applicazione del teorema di Jordan. Infatti si dimostra che ogni serie di Fourier può essere integrata termine a termine su ogni intervallo compatto. Di tale applicazione se ne darà anche una formulazione duale. Infine, nell'appendice, viene costruita la funzione di Vitali e ne sono riportate alcune delle sue proprietà.

L'identità di Pohozaev come applicazione del teorema della divergenza

In questa tesi verrà enunciato e dimostrato un notevole teorema chiamato identità di Pohozaev, che riguarda le soluzioni di particolari problemi di Dirichlet per il Laplaciano. Questo risultato sarà ottenuto come corollario del classico teorema della divergenza. Dopo alcune nozioni preliminari, si enuncia il teorema della divergenza. Infine, dopo una breve introduzione riguardo le equazioni alle derivate parziali del 2° ordine e problemi di Dirichlet per il Laplaciano, viene enunciata e dimostrata l'identità di Pohozaev. Seguono alcuni corollari, dei quali uno riguarda la non esistenza di soluzioni per un particolare problema di Dirichlet.

Messa a punto di un metodo di estrazione mediante estrazione ad ultrasuoni con sonotrodo per il recupero di composti fenolici da sansa di mele

Ogni anno le industrie alimentari che processano frutta e verdura generano un’enorme quantità di sottoprodotti, tra cui semi, bucce e sansa, che contengono grandi quantità di composti bioattivi come polisaccaridi, fibre alimentari e polifenoli. Per quanto riguarda il settore delle mele, uno dei frutti più consumati al mondo, solo il 70% di queste vengono consumate come fresche, mentre, il 25-30% viene scartato durante le fasi di produzione del succo, di sidro o di aceto di mele. Il principale sottoprodotto ottenuto da queste lavorazioni prende il nome di sansa di mela, la cui composizione è complessa (fibre alimentari, zuccheri fermentescibili, minerali, vitamine, fenoli, carotenoidi, ecc.) e dipende dalla varietà del frutto e dalla tecnologia di lavorazione. La sansa viene utilizzata in applicazioni alimentari e mangimistiche, ma anche nei sistemi di digestione anaerobica. Nonostante ciò, a causa della mancanza di tecniche di estrazione sostenibili, il valore di questi sottoprodotti è considerato trascurabile paragonato a quello di frutta e verdura processata. I metodi di estrazione convenzionali presentano alcune limitazioni in termini di tempo, energia e quantità di solvente utilizzato. L'estrazione assistita da ultrasuoni (UAE) con sonotrodo, tecnica innovativa non termica, permette di estrarre componenti bioattivi in ​​brevissimo tempo, a bassa temperatura e con poco solvente. Tra i componenti bioattivi presenti nella sansa di mela, i composti fenolici rappresentano una classe varia ed interessante, in particolare per la loro azione positiva sulla salute umana. La messa a punto di un metodo completo e affidabile per l’estrazione e per la caratterizzazione dei composti fenolici bioattivi nella mela, utilizzando HPLC-ESI-TOF-MS come potente tecnica analitica, è stato uno degli obiettivi principali di tutta la sperimentazione.

Serverless Computing il caso Google Cloud Functions

Il serverless é un paradigma del cloud computing al giorno d’oggi sempre più diffuso; si basa sulla scrittura di funzioni stateless in quanto le attività relative alla loro manutenzione e scalabilità fanno capo al provider dei servizi cloud. Lo sviluppatore deve quindi solamente concentrarsi sulla creazione del prodotto. Questo lavoro si apre con un’analisi del cloud computing introducendo i principali modelli di applicazione, passando dal parlare di servizi cloud, con le varie sottocategorie e i relativi utilizzi per poi arrivare a parlare di serverless. Si é scelto di focalizzarsi sulla piattaforma Google con la suite: Google Cloud Platform. In particolare, si parlerà di Google Cloud Functions, una nuova offerta serverless della compagnia, di recente sviluppo e in continuo aggiornamento. Partiremo dalle prime release, analizzeremo l’ambiente di sviluppo, i casi d’uso, vantaggi, svantaggi, parleremo poi di portabilità e verranno mostrati alcuni esempi del loro utilizzo.

Principio del massimo per operatori lineari ellittici

All'interno della tesi viene analizzato il principio del massimo per l'operatore di Laplace e per operatori lineari ellittici differenziali. Attraverso l'utilizzo delle formule di media si dimostra il principio del massimo forte e debole per l'operatore di Laplace e si analizzano le sue applicazioni, quali la disuguaglianza di Harnack, il teorema di Liouville e il teorema fondamentale dell'algebra. Successivamente si vanno a dimostrare il principio del massimo debole e, tramite il lemma di Hopf, il principio del massimo forte, per operatori lineari ellittici differenziali. Infine si studia il caso dell'unicità delle soluzioni dei problemi di Dirichlet per operatori lineari ellittici differenziali, sfruttando il principio del massimo debole.

Formule di media per funzioni armoniche

Questa tesi tratta delle proprietà fondamentali delle funzioni armoniche. Nel primo Capitolo utilizziamo il teorema della divergenza per ottenere importanti identità integrali quali la formula di rappresentazione di Green e la formula dell'integrale di Poisson; tali identità ci permettono di mostrare nel secondo Capitolo che per le funzioni armoniche valgono le formule di media e, in particolare, queste rappresentano una proprietà caratterizzante per tali funzioni. Le formule di media rappresentano un ottimo punto di partenza per lo studio delle proprietà delle funzioni armoniche che osserviamo nel terzo Capitolo; da esse è possibile ottenere il principio del massimo e del minimo forte e la disuguaglianza di Harnack. Da queste due è possibile ottenere alcune importanti proprietà sulla convergenza di successioni di funzioni armoniche; in particolare osserviamo che una successione di funzioni armoniche convergente converge ad una funzione armonica.

Sviluppo di un sistema di climatizzazione automatico distribuito con l'utilizzo di tecniche di machine learning

Nella sede dell’azienda ospitante Alexide, si è ravvisata la mancanza di un sistema di controllo automatico da remoto dell’intero impianto di climatizzazione HVAC (Heating, Ventilation and Air Conditioning) utilizzato, e la soluzione migliore è risultata quella di attuare un processo di trasformazione della struttura in uno smart building. Ho quindi eseguito questa procedura di trasformazione digitale progettando e sviluppando un sistema distribuito in grado di gestire una serie di dati provenienti in tempo reale da sensori ambientali. L’architettura del sistema progettato è stata sviluppata in C# su ambiente dotNET, dove sono stati collezionati i dati necessari per il funzionamento del modello di predizione. Nella fattispecie sono stati utilizzati i dati provenienti dall’HVAC, da un sensore di temperatura interna dell'edificio e dal fotovoltaico installato nella struttura. La comunicazione tra il sistema distribuito e l’entità dell’HVAC avviene mediante il canale di comunicazione ModBus, mentre per quanto riguarda i dati della temperatura interna e del fotovoltaico questi vengono collezionati da sensori che inviano le informazioni sfruttando un canale di comunicazione che utilizza il protocollo MQTT, e lo stesso viene utilizzato come principale metodo di comunicazione all’interno del sistema, appoggiandosi ad un broker di messaggistica con modello publish/subscribe. L'automatizzazione del sistema è dovuta anche all'utilizzo di un modello di predizione con lo scopo di predire in maniera quanto più accurata possibile la temperatura interna all'edificio delle ore future. Per quanto riguarda il modello di predizione da me implementato e integrato nel sistema la scelta è stata quella di ispirarmi ad un modello ideato da Google nel 2014 ovvero il Sequence to Sequence. Il modello sviluppato si struttura come un encoder-decoder che utilizza le RNN, in particolare le reti LSTM.

Simulazioni preliminari per la conversione di un motore turboalbero aeronautico al funzionamento ad idrogeno

Nella presente tesi si è realizzato uno sviluppo di base per l'implementazione di un motore turboalbero aeronautico all’utilizzo ad idrogeno. La parte iniziale dell'elaborato descrive le caratteristiche e i benefici dell’utilizzo di questo combustibile innovativo e riporta, poi, le principali modifiche hardware, presenti in letteratura, necessarie per l’implementazione voluta su un motore fisico. Vengono, poi, illustrati i modelli di combustori necessari per un corretto funzionamento del sistema propulsivo, oltre all’eventuale necessità di uno scambiatore di calore. Nella parte centrale della tesi, invece, é descritta la conversione di un modello MatLab Simulink del motore Allison 250 c18, esplicando e documentando le principali modifiche apportate riguardo alla creazione delle mappe del modello dinamico utile a ricavare le caratteristiche termodinamiche del flusso in camera di combustione e all'uscita da essa. Viene inoltre mostrato il metodo di utilizzo degli script CEA forniti dalla NASA, valido per desumere le proprietà dei gas post combustione, oltre che per la creazione delle funzioni di interpolazioni. Sono state svolte, infine, diverse simulazioni, con lo scopo di ricavare le portate corrette di combustibile ed osservare gli andamenti dei parametri fondamentali del sistema propulsivo, come: le portate elaborate, le potenze generate, le temperature e le pressioni ottenute.