DTN discovery and routing: from space applications to terrestrial networks.

L'argomento di questa tesi è l'architettura di rete Delay-/Disruption-Tolerant Networking (DTN), progettata per operare nelle reti “challenged”, dove la suite di protocolli TCP/IP risulta inefficace a causa di lunghi ritardi di propagazione del segnale, interruzioni e disturbi di canale, ecc. Esempi di reti “challenged” variano dalle reti interplanetarie alle Mobile Ad-Hoc Networks (MANETs). Le principali implementazioni dell'architettura DTN sono DTN2, implementazione di riferimento, e ION, sviluppata da NASA JPL per applicazioni spaziali. Una grande differenza tra reti spaziali e terrestri è che nello spazio i movimenti dei nodi sono deterministici, mentre non lo sono per i nodi mobili terrestri, i quali generalmente non conoscono la topologia della rete. Questo ha portato allo sviluppo di diversi algoritmi di routing: deterministici per le reti spaziali e opportunistici per quelle terrestri. NASA JPL ha recentemente deciso di estendere l'ambito di applicazione di ION per supportare anche scenari non deterministici. Durante la tesi, svolta presso NASA JPL, mi sono occupato di argomenti diversi, tutti finalizzati a questo obiettivo. Inizialmente ho testato la nuova implementazione dell'algoritmo IP Neighbor Discovery (IPND) di ION, corretti i bug e prodotta la documentazione ufficiale. Quindi ho contribuito ad integrare il Contact Graph Routing (CGR) di ION nel simulatore DTN “ONE” utilizzando la Java Native Interface (JNI) come ponte tra il codice Java di ONE e il codice C di ION. In particolare ho adattato tutte le librerie di ION necessarie per far funzionare CGR all'interno dell'ambiente di ONE. Infine, dopo aver analizzato un dataset di tracce reali di nodi mobili, ho contribuito a progettare e a sviluppare OCGR, estensione opportunistica del CGR, quindi ne ho curato l'integrazione in ONE. I risultati preliminari sembrano confermare la validità di OCGR che, una volta messo a punto, può diventare un valido concorrente ai più rinomati algoritmi opportunistici.

Una piattaforma per la localizzazione indoor tramite crowdsensing

Questo elaborato studia e analizza il comportamento di tre algoritmi di base per quanto riguarda la localizzazione indoor e in particolare la tecnica del fingerprint. L'elaborato include l'analisi di come l'eterogeneita dei dispositivi possa influenzare gli algoritmi e la loro accuratezza nel produrre il risultato. Si include inoltre l'analisi dello stato dell'arte la progettazione e lo sviluppo di un'applicazione Android e di un web service. L'illustrazione dei test effettuati e le considerazioni finali concludono la tesi.

Experimental set up and characterization of a prototype for breast microwave imaging

Nella presente tesi è stato sviluppato un sistema di acquisizione automatico finalizzato allo studio del breast microwave imaging. Le misure sono state eseguite in configurazione monostatica, in cui viene acquisito un segnale da diverse posizioni lungo il perimetro dell’area di indagine. A questo scopo, è stato installato un motore ad alta precisione che permette la rotazione del fantoccio e l’esecuzione automatica delle misure da un numero di posizioni fissato. Per automatizzare il processo di acquisizione, è stato inoltre sviluppato appositamente un software in ambiente LabView. Successivamente, è stata eseguita una intensa sessione di misure finalizzate alla caratterizzazione del sistema sviluppato al variare delle condizioni di misura. Abbiamo quindi utilizzato dei fantocci di tumore di diverse dimensioni e permittività elettrica per studiare la sensibilità della strumentazione in condizione di mezzo omogeneo. Dall’analisi delle ricostruzioni multifrequenza effettuate tramite diversi algoritmi di tipo TR-MUSIC sul range di frequenze selezionato, abbiamo notato che il tumore è ricostruito correttamente in tutti gli scenari testati. Inoltre, abbiamo creato un ulteriore fantoccio per simulare la presenza di una disomogeneità nel dominio di imaging. In questo caso, abbiamo studiato le performances del sistema di acquisizione al variare della posizione del tumore, le cui caratteristiche sono state fissate, e della permittività associata al fantoccio. Dall’analisi dei risultati appare che le performances di ricostruzione sono condizionate dalla presenza della disomogeneità, in modo particolare se il tumore è posizionato all’interno di essa. Infine, abbiamo studiato delle performance di due algoritmi di ricostruzione 3D: uno di essi è basato sulla sovrappo- sizione tomografica e sfrutta metodi di interpolazione, l’altro si basa sull’utilizzo di un propagatore 3D per il dipolo Hertziano in approssimazione scalare.

Riconoscimento delle emozioni tramite strumentazione per EEG

Lo scopo di questa trattazione è quindi di illustrare il lavoro svolto nel tentativo di classificare le reazioni emozionali ad immagini con una forte carica emozionale, sia positiva che negativa. A tale scopo sono stati acquisiti i segnali EEG di diversi soggetti durante l’esposizione ad immagini di vario contenuto, insieme alla loro reazione dichiarata alle immagini stesse. Queste sono state immagazzinate, elaborate utilizzando diversi metodi di estrazione delle informazioni, ed infine si è tentato di effettuare un riconoscimento di pattern sui segnali tramite algoritmi di apprendimento supervisionato; i dati sono stati quindi divisi tra dati di “training”, utilizzati per la strutturazione dell’algoritmo, e dati di test, necessari per la verifica dell’affidabilità dell’algoritmo.

Biomechanical modeling of parotid glands morphing in head & neck radiation therapy treatments

Durante i trattamenti radioterapici dei pazienti oncologici testa-collo, le ghiandole parotidee (PGs) possono essere indebitamente irradiate a seguito di modificazioni volumetriche-spaziali inter/intra-frazione causate da fattori quali il dimagrimento, l’esposizione a radiazioni ionizzanti ed il morphing anatomico degli organi coinvolti nelle aree d’irraggiamento. Il presente lavoro svolto presso la struttura di Fisica Medica e di Radioterapia Oncologica dell’A.O.U di Modena, quale parte del progetto di ricerca del Ministero della Salute (MoH2010, GR-2010-2318757) “ Dose warping methods for IGRT and Adaptive RT: dose accumulation based on organ motion and anatomical variations of the patients during radiation therapy treatments ”, sviluppa un modello biomeccanico in grado di rappresentare il processo di deformazione delle PGs, considerandone la geometria, le proprietà elastiche e l'evoluzione durante il ciclo terapeutico. Il modello di deformazione d’organo è stato realizzato attraverso l’utilizzo di un software agli elementi finiti (FEM). Molteplici superfici mesh, rappresentanti la geometria e l’evoluzione delle parotidi durante le sedute di trattamento, sono state create a partire dai contorni dell’organo definiti dal medico radioterapista sull’immagine tomografica di pianificazione e generati automaticamente sulle immagini di setup e re-positioning giornaliere mediante algoritmi di registrazione rigida/deformabile. I constraints anatomici e il campo di forze del modello sono stati definiti sulla base di ipotesi semplificative considerando l’alterazione strutturale (perdita di cellule acinari) e le barriere anatomiche dovute a strutture circostanti. L’analisi delle mesh ha consentito di studiare la dinamica della deformazione e di individuare le regioni maggiormente soggette a cambiamento. Le previsioni di morphing prodotte dal modello proposto potrebbero essere integrate in un treatment planning system per metodiche di Adaptive Radiation Therapy.

Opportunistic Contact Graph Routing

L'ambiente di questa tesi è quello del Delay and Disruption Tolerant Networks (DTN), un'architettura di rete di telecomunicazioni avente come obiettivo le comunicazioni tra nodi di reti dette “challenged”, le quali devono affrontare problemi come tempi di propagazione elevati, alto tasso di errore e periodi di perdita delle connessioni. Il Bunde layer, un nuovo livello inserito tra trasporto e applicazione nell’architettura ISO/OSI, ed il protocollo ad esso associato, il Bundle Protocol (BP), sono stati progettati per rendere possibili le comunicazioni in queste reti. A volte fra la ricezione e l’invio può trascorrere un lungo periodo di tempo, a causa della indisponibilità del collegamento successivo; in questo periodo il bundle resta memorizzato in un database locale. Esistono varie implementazioni dell'architettura DTN come DTN2, implementazione di riferimento, e ION (Interplanetary Overlay Network), sviluppata da NASA JPL, per utilizzo in applicazioni spaziali; in esse i contatti tra i nodi sono deterministici, a differenza delle reti terrestri nelle quali i contatti sono generalmente opportunistici (non noti a priori). Per questo motivo all’interno di ION è presente un algoritmo di routing, detto CGR (Contact Graph Routing), progettato per operare in ambienti con connettività deterministica. È in fase di ricerca un algoritmo che opera in ambienti non deterministici, OCGR (Opportunistic Contact Graph Routing), che estende CGR. L’obiettivo di questa tesi è quello di fornire una descrizione dettagliata del funzionamento di OCGR, partendo necessariamente da CGR sul quale è basato, eseguire dei test preliminari, richiesti da NASA JPL, ed analizzarne i risultati per verificare la possibilità di utilizzo e miglioramento dell’algoritmo. Sarà inoltre descritto l’ambiente DTN e i principali algoritmi di routing per ambienti opportunistici. Nella parte conclusiva sarà presentato il simulatore DTN “The ONE” e l’integrazione di CGR e OCGR al suo interno.

Analysis of Local Search Methods for 3D Data

In questa tesi sono stati analizzati alcuni metodi di ricerca per dati 3D. Viene illustrata una panoramica generale sul campo della Computer Vision, sullo stato dell’arte dei sensori per l’acquisizione e su alcuni dei formati utilizzati per la descrizione di dati 3D. In seguito è stato fatto un approfondimento sulla 3D Object Recognition dove, oltre ad essere descritto l’intero processo di matching tra Local Features, è stata fatta una focalizzazione sulla fase di detection dei punti salienti. In particolare è stato analizzato un Learned Keypoint detector, basato su tecniche di apprendimento di machine learning. Quest ultimo viene illustrato con l’implementazione di due algoritmi di ricerca di vicini: uno esauriente (K-d tree) e uno approssimato (Radial Search). Sono state riportate infine alcune valutazioni sperimentali in termini di efficienza e velocità del detector implementato con diversi metodi di ricerca, mostrando l’effettivo miglioramento di performance senza una considerabile perdita di accuratezza con la ricerca approssimata.

Social network e watermarking: alcuni risultati preliminari

La diffusione dei social network ha permesso ad un elevato numero di persone di condividere i propri contenuti multimediali (testo, foto, video) con una larga platea di contatti. Potenzialmente questi contenuti possono essere condivisi anche con persone non direttamente collegate al proprietario. Uno dei comportamenti più diffuso degli utenti dei social network è la condivisione di foto. In questo contesto diventa importante riconoscere e preservare la proprietà di un'immagine. Lo studio effettuato in questo documento quindi, si prefigge lo scopo di controllare se i social network inseriscano un qualche watermark all'interno dell'immagine caricata. L'elaborato inoltre cerca di capire, analizzando e testando vari algoritmi di watermarking su immagini condivise, come le firme digitali vengano inserite all'interno di una foto e come queste rispondano alle alterazioni da parte dei social network.

Analisi multi-obiettivo in ottica lean-green della reverse logistics dei veicoli a fine vita (ELV)

La gestione del fine vita dei prodotti è un argomento di interesse attuale per le aziende; sempre più spesso l’imprese non possono più esimersi dall’implementare un efficiente sistema di Reverse Logistics. Per rispondere efficacemente a queste nuove esigenze diventa fondamentale ampliare i tradizionali sistemi logistici verso tutte quelle attività svolte all’interno della Reverse Logitics. Una gestione efficace ed efficiente dell’intera supply chain è un aspetto di primaria importanza per un’azienda ed incide notevolmente sulla sua competitività; proprio per perseguire questo obiettivo, sempre più aziende promuovono politiche di gestione delle supply chain sia Lean che Green. L’obiettivo di questo lavoro, nato dalle esigenze descritte sopra, è quello di applicare un modello innovativo che consideri sia politiche di gestione Lean, che dualmente politiche Green, alla gestione di una supply chain del settore automotive, comprendente anche le attività di gestione dei veicoli fuori uso (ELV). Si è analizzato per prima cosa i principi base e gli strumenti utilizzati per l’applicazione della Lean Production e del Green supply chain management e in seguito si è analizzato le caratteristiche distintive della Reverse Logistics e in particolare delle reti che trattano i veicoli a fine vita. L’obiettivo finale dello studio è quello di elaborare e implementare, tramite l’utilizzo del software AMPL, un modello di ottimizzazione multi-obiettivo (MOP- Multi Objective Optimization) Lean e Green a una Reverse Supply Chain dei veicoli a fine vita. I risultati ottenuti evidenziano che è possibile raggiungere un ottimo compromesso tra le due logiche. E' stata effettuata anche una valutazione economica dei risultati ottenuti, che ha evidenziato come il trade-off scelto rappresenti anche uno degli scenari con minor costi.

Motion Cueing Algorithm Development in a 2DOF Driving Simulator: a Driving Behaviour-Centered Approach

I simulatori di guida sono strumenti altamente tecnologici che permettono di svolgere attività di ricerca in vari ambiti quali la psicologia, la medicina e l’ingegneria. Tuttavia, affinché i dati ottenuti mediante le simulazioni siano rapportabili alla loro controparte reale, la fedeltà delle componenti del simulatore di guida deve essere elevata. Questo lavoro tratta del miglioramento del sistema di restituzione del movimento nel simulatore a due gradi di libertà (2DOF) SIMU-LACET Driving Simulator, costruito e sviluppato presso il laboratorio LEPSIS dell’IFSTTAR (Istituto Francese delle Scienze e Tecnologie dei Trasporti, dello Sviluppo e delle Reti), in particolare nella sua sede di Parigi – Marne-la-Vallée. Si è deciso di andare a riprogettare la parte software del sistema di restituzione del movimento (motion cueing), operando su due elementi principali: lo scale factor (fattore di scala) applicato agli impulsi dinamici provenienti dal modello veicolare e i Motion Cueing Algorihms (MCA, algoritmi di restituzione del movimento), questo per entrambi i gradi di libertà. Si è quindi intervenuti sul modello esistente implementato in MATLAB-Simulink nello specifico blocco del motion cueing sul surge (traslazione longitudinale) e sul yaw (imbardata). Riguardo lo scale factor, è stata introdotta una metodologia per creare uno scale factor non lineare in forma esponenziale, tale da migliorare la restituzione degli impulsi meno ampi, pur rispettando i limiti fisici della piattaforma di movimento. Per quanto concerne il MCA, si sono vagliate diverse transfer function dell’algoritmo classico. La scelta finale dei MCA e la validazione del motion cueig in genere è stata effettuata mediante due esperimenti ed il giudizio dei soggetti che vi hanno partecipato. Inoltre, in virtù dei risultati del primo esperimento, si è investigata l’influenza che la strategia in merito al cambio delle marce avesse sulla percezione del movimento da parte del guidatore.

Effective procedure for the optimization of the linear controller in an industrial drive for a nonlinear mechanism

Il progetto di tesi è incentrato sull’ottimizzazione del procedimento di taratura dei regolatori lineari degli anelli di controllo di posizione e velocità presenti negli azionamenti usati industrialmente su macchine automatiche, specialmente quando il carico è ad inerzia variabile in dipendenza dalla posizione, dunque non lineare, come ad esempio un quadrilatero articolato. Il lavoro è stato svolto in collaborazione con l’azienda G.D S.p.A. ed il meccanismo di prova è realmente utilizzato nelle macchine automatiche per il packaging di sigarette. L’ottimizzazione si basa sulla simulazione in ambiente Matlab/Simulink dell’intero sistema di controllo, cioè comprensivo del modello Simulink degli anelli di controllo del drive, inclusa la dinamica elettrica del motore, e del modello Simscape del meccanismo, perciò una prima necessaria fase del lavoro è stata la validazione di tali modelli affinché fossero sufficientemente fedeli al comportamento reale. Il secondo passo è stato fornire una prima taratura di tentativo che fungesse da punto di partenza per l’algoritmo di ottimizzazione, abbiamo fatto ciò linearizzando il modello meccanico con l’inerzia minima e utilizzando il metodo delle formule di inversione per determinare i parametri di controllo. Già questa taratura, seppur conservativa, ha portato ad un miglioramento delle performance del sistema rispetto alla taratura empirica comunemente fatta in ambito industriale. Infine, abbiamo lanciato l’algoritmo di ottimizzazione definendo opportunamente la funzione di costo, ed il risultato è stato decisamente positivo, portando ad un miglioramento medio del massimo errore di inseguimento di circa il 25%, ma anche oltre il 30% in alcuni casi.

Autonomous Pricing using Policy-Gradient Reinforcement Learning

Nella letteratura economica e di teoria dei giochi vi è un dibattito aperto sulla possibilità di emergenza di comportamenti anticompetitivi da parte di algoritmi di determinazione automatica dei prezzi di mercato. L'obiettivo di questa tesi è sviluppare un modello di reinforcement learning di tipo actor-critic con entropy regularization per impostare i prezzi in un gioco dinamico di competizione oligopolistica con prezzi continui. Il modello che propongo esibisce in modo coerente comportamenti cooperativi supportati da meccanismi di punizione che scoraggiano la deviazione dall'equilibrio raggiunto a convergenza. Il comportamento di questo modello durante l'apprendimento e a convergenza avvenuta aiuta inoltre a interpretare le azioni compiute da Q-learning tabellare e altri algoritmi di prezzo in condizioni simili. I risultati sono robusti alla variazione del numero di agenti in competizione e al tipo di deviazione dall'equilibrio ottenuto a convergenza, punendo anche deviazioni a prezzi più alti.

Quantum phase estimation algorithms

Al contrario dei computer classici, i computer quantistici lavorano tramite le leggi della meccanica quantistica, e pertanto i qubit, ovvero l'unità base di informazione quantistica, possiedono proprietà estremamente interessanti di sovrapposizione ed entanglement. Queste proprietà squisitamente quantistiche sono alla base di innumerevoli algoritmi, i quali sono in molti casi più performanti delle loro controparti classiche. Obiettivo di questo lavoro di tesi è introdurre dal punto di vista teorico la logica computazionale quantistica e di riassumere brevemente una classe di tali algoritmi quantistici, ossia gli algoritmi di Quantum Phase Estimation, il cui scopo è stimare con precisione arbitraria gli autovalori di un dato operatore unitario. Questi algoritmi giocano un ruolo cruciale in vari ambiti della teoria dell'informazione quantistica e pertanto verranno presentati anche i risultati dell'implementazione degli algoritmi discussi sia su un simulatore che su un vero computer quantistico.

Spectral methods in geometric deep learning

Questa tesi propone una panoramica sul funzionamento interno delle architetture alla base del deep learning e in particolare del geometric deep learning. Iniziando a discutere dalla storia degli algoritmi di intelligenza artificiale, vengono introdotti i principali costituenti di questi. In seguito vengono approfonditi alcuni elementi della teoria dei grafi, in particolare il concetto di laplaciano discreto e il suo ruolo nello studio del fenomeno di diffusione sui grafi. Infine vengono presentati alcuni algoritmi utilizzati nell'ambito del geometric deep learning su grafi per la classificazione di nodi. I concetti discussi vengono poi applicati nella realizzazione di un'architettura in grado di classficiare i nodi del dataset Zachary Karate Club.

Data-driven Signal Processing per Jamming Detection in Sistemi Satellitari

In questo elaborato vengono analizzate differenti tecniche per la detection di jammer attivi e costanti in una comunicazione satellitare in uplink. Osservando un numero limitato di campioni ricevuti si vuole identificare la presenza di un jammer. A tal fine sono stati implementati i seguenti classificatori binari: support vector machine (SVM), multilayer perceptron (MLP), spectrum guarding e autoencoder. Questi algoritmi di apprendimento automatico dipendono dalle features che ricevono in ingresso, per questo motivo è stata posta particolare attenzione alla loro scelta. A tal fine, sono state confrontate le accuratezze ottenute dai detector addestrati utilizzando differenti tipologie di informazione come: i segnali grezzi nel tempo, le statistical features, le trasformate wavelet e lo spettro ciclico. I pattern prodotti dall’estrazione di queste features dai segnali satellitari possono avere dimensioni elevate, quindi, prima della detection, vengono utilizzati i seguenti algoritmi per la riduzione della dimensionalità: principal component analysis (PCA) e linear discriminant analysis (LDA). Lo scopo di tale processo non è quello di eliminare le features meno rilevanti, ma combinarle in modo da preservare al massimo l’informazione, evitando problemi di overfitting e underfitting. Le simulazioni numeriche effettuate hanno evidenziato come lo spettro ciclico sia in grado di fornire le features migliori per la detection producendo però pattern di dimensioni elevate, per questo motivo è stato necessario l’utilizzo di algoritmi di riduzione della dimensionalità. In particolare, l'algoritmo PCA è stato in grado di estrarre delle informazioni migliori rispetto a LDA, le cui accuratezze risentivano troppo del tipo di jammer utilizzato nella fase di addestramento. Infine, l’algoritmo che ha fornito le prestazioni migliori è stato il Multilayer Perceptron che ha richiesto tempi di addestramento contenuti e dei valori di accuratezza elevati.