Rilievo geofisico del Lago di Cavazzo (o dei tre comuni), Friuli Venezia Giulia Settentrionale

Il Lago di Cavazzo (o dei Tre Comuni) è il più esteso lago naturale del Friuli Venezia Giulia. Situato nelle Prealpi Carniche, in provincia di Udine, è ubicato in un’antica valle scavata in epoca pre – glaciale dal fiume Tagliamento, che oggi scorre circa 3 km ad Est. A partire dagli anni ’40, la S.A.D.E. (ora Edipower) ottenne le concessioni per la costruzione di una serie di impianti idroelettrici in tutto il Friuli Venezia Giulia che nel 1954 portò alla realizzazione della Centrale idroelettrica di Somplago, costruita in caverna lungo la sponda Nord – occidentale del lago. La Centrale turbina le acque di scarico provenienti dai bacini di accumulo superiori («Lumiei», «Ambiesta») e da altre prese minori sul Tagliamento, immettendo a sua volta le acque turbinate all’interno del lago di Cavazzo tramite galleria. Dai dati disponibili in letteratura, dalle cronache e dai resoconti riportati dalla popolazione locale, l’attività della Centrale ha notevolmente influenzato l’equilibrio di questo ambiente, in termini geologici, biologici ed idrologici, soprattutto a causa dell’enorme volume di acqua fredda (e relativi sedimenti) scaricata, delle continue variazioni di livello dell’acqua per regolarne il volume di invaso e dello scavo del canale emissario, localizzato nell’estremità meridionale. Nel Maggio 2015 l’ISMAR – CNR di Bologna ha effettuato un rilievo geofisico del lago, tramite tecniche non distruttive di ecografia e sismica a riflessione, in grado di analizzare la stratigrafia superficiale e la distribuzione degli apporti sedimentari, con lo scopo di quantificare da questo punto di vista l’impatto della Centrale sul lago. I dati acquisiti, che comprendono profili sismici ad alta risoluzione, profili batimetrici single/multi – beam ed immagini side – scan sonar, sono stati successivamente elaborati per realizzare varie mappe tematiche (morfobatimetria, riflettività, gradiente topografico e spessore dei sedimenti penetrabili dal segnale sismico) che hanno permesso di descrivere l’attuale assetto deposizionale del lago. Sono stati inoltre effettuati alcuni carotaggi in vari punti della conca lacustre, al fine di quantificare il tasso di sedimentazione e le caratteristiche fisiche dei depositi. Scopo di questo lavoro di Tesi è stato analizzare, interpretare e discutere in una prospettiva di evoluzione ambientale del lago i dati geofisici e geologici raccolti nell’ambito della campagna del Maggio 2015 e reperiti in bibliografia.

Analisi dei fenomeni franosi lenti nell'abitato di Gaggio Montano mediante interferometria radar

I movimenti lenti delle colate in terra sono una caratteristica geomorfologica comune nell’Appennino settentrionale e sono uno dei principali agenti di modellazione del paesaggio. Spesso case e piccoli centri abitati sorgono in zone affette da questo tipo di movimento franoso e di conseguenza subiscono danni causati da piccoli spostamenti. In questo lavoro di Tesi vengono presentati i risultati ottenuti dall’interferometria radar ad apertura sintetica (InSAR) mediante elaborazione tramite StaMPS (Stanford Method of Persistent Scatterers), utilizzando la tecnica avanzata Small Baseline Subset (Berardino et al., 2002). Questo metodo informatico è applicato alle acquisizioni rilevate dai satelliti Envisat e COSMO-SkyMed in orbita ascendente e discendente, ottenendo una copertura di dati che va dal 2004 al 2015, oltre ad un rilevamento geologico-geomorfologico in dettaglio eseguito nell’area di studio. Questa tecnica di telerilevamento è estremamente efficace per il monitoraggio dei fenomeni di deformazione millimetrica che persistono sulla superficie terrestre, basata sull'impiego di serie temporali d’immagini radar satellitari (Ferretti et al., 2000). Lo studio è stato realizzato nel paese di Gaggio Montano nell’Appennino bolognese. In questa zona sono stati identificati diversi corpi di frana che si muovono con deformazioni costanti durante il tempo di investigazione e grazie ai risultati ottenuti dai satelliti è possibile confrontare tale risultato. Gli spostamenti misurati con il metodo InSAR sono dello stesso ordine di grandezza dei movimenti registrati dai sondaggi inclinometrici. Le probabili cause dell’instabilità di versante a Gaggio Montano sono di natura antropica, in quanto alti tassi di deformazione sono presenti nelle zone dove sorgono case di recente costruzione e complessi industriali. Un’altra plausibile spiegazione potrebbe essere data dalla ricarica costante d’acqua, proveniente dagli strati dei Flysch verso l’interno del complesso caotico sottostante, tale dinamica causa un aumento della pressione dell’acqua nelle argille e di conseguenza genera condizioni d’instabilità sul versante. Inoltre, i depositi franosi rilevati nell’area di studio non mostrano nessun tipo di variazione dovuta ad influenze idrologiche. Per questo motivo le serie temporali analizzare tendo ad essere abbastanza lineari e costanti nel tempo, non essendo influenzate da cicli stagionali.

Applicazione di un modello zero-dimensionale per la simulazione della detonazione

L’elaborato affronta la tematica della detonazione nel motore a combustione interna, al fine di individuare un modello che sia in grado di riprodurre il fenomeno in modo accurato, con la prospettiva di un uso a scopo predittivo. A tal proposito vengono presentati modelli basati su svariate metodologie: in particolar modo, accanto ai metodi basati sulle grandezze direttamente o indirettamente misurabili del motore ad accensione comandata, vengono presentati un metodo basato sull’applicazione delle reti neurali, una metodologia di controllo basata sull’approccio True Digital Control, e due metodi che si avvalgono di procedimenti di tipo puramente statistico (metodo dei minimi quadrati e metodo Monte Carlo) per ricavare alcune delle grandezze fondamentali per il calcolo della detonazione. Successivamente, dopo una breve parentesi sulle simulazioni di tipo 3D, vengono introdotti i modelli fisici zero-dimensionali. Uno di questi, basato su un indice (definito dal simbolo Kn) capace di dare una valutazione quantitativa del fenomeno, viene applicato ad un insieme di dati sperimentali provenienti dai test al banco di un motore Ducati 1200. I risultati dell’analisi vengono confrontati con le evidenze sperimentali, sottolineando la buona rispondenza delle simulazioni ad essi e di conseguenza la potenzialità di tali metodi, computazionalmente non onerosi e di rapida applicazione.

Online Stream Processing di Big Data su Apache Storm per Applicazioni di Instant Coupon

Big data è il termine usato per descrivere una raccolta di dati così estesa in termini di volume,velocità e varietà da richiedere tecnologie e metodi analitici specifici per l'estrazione di valori significativi. Molti sistemi sono sempre più costituiti e caratterizzati da enormi moli di dati da gestire,originati da sorgenti altamente eterogenee e con formati altamente differenziati,oltre a qualità dei dati estremamente eterogenei. Un altro requisito in questi sistemi potrebbe essere il fattore temporale: sempre più sistemi hanno bisogno di ricevere dati significativi dai Big Data il prima possibile,e sempre più spesso l’input da gestire è rappresentato da uno stream di informazioni continuo. In questo campo si inseriscono delle soluzioni specifiche per questi casi chiamati Online Stream Processing. L’obiettivo di questa tesi è di proporre un prototipo funzionante che elabori dati di Instant Coupon provenienti da diverse fonti con diversi formati e protocolli di informazioni e trasmissione e che memorizzi i dati elaborati in maniera efficiente per avere delle risposte in tempo reale. Le fonti di informazione possono essere di due tipologie: XMPP e Eddystone. Il sistema una volta ricevute le informazioni in ingresso, estrapola ed elabora codeste fino ad avere dati significativi che possono essere utilizzati da terze parti. Lo storage di questi dati è fatto su Apache Cassandra. Il problema più grosso che si è dovuto risolvere riguarda il fatto che Apache Storm non prevede il ribilanciamento delle risorse in maniera automatica, in questo caso specifico però la distribuzione dei clienti durante la giornata è molto varia e ricca di picchi. Il sistema interno di ribilanciamento sfrutta tecnologie innovative come le metriche e sulla base del throughput e della latenza esecutiva decide se aumentare/diminuire il numero di risorse o semplicemente non fare niente se le statistiche sono all’interno dei valori di soglia voluti.

I parametri per la scelta del percorso ciclabile: un'analisi degli itinerari registrati tramite smartphone nella città di Bologna

Le osservazioni e i risultati proposti in questo elaborato si inseriscono all'interno di un progetto più vasto frutto della collaborazione tra SRM e il Dipartimento di Trasporti dell'Università di Bologna. Infatti in occasione del European Cycling Challenge del 2013, SRM ha raccolto per la sola area di Bologna un dataset di 1,050,000 punti GPS registrati da ciclisti volontari durante l'interno mese di Maggio attraverso l'applicazione Endomondo. Ai ciclisti che partecipavano volontariamente all’iniziativa è stato chiesto di registrare i proprio viaggi nella città di Bologna effettuati con la bici, attraverso l’ applicazione, gratuitamente scaricabile sul proprio smartphone: all’inizio di ciascun viaggio, i partecipanti dovevano attivare l’applicazione, e quindi il sistema GPS del loro smartphone, e registrare lo spostamento. Questo campione è stato dunque utilizzato come punto di partenza per questo progetto che rappresenta il primo caso studio italiano in cui i modelli di scelta del percorso ciclabile si sono basati su un ampio campione di dati GPS raccolti mediante sondaggio RP. In questo elaborato quindi si è analizzato il campione dei percorsi in termini di singoli spostamenti, del confronto con il percorso di minor lunghezza e all'interno di un set di alternative compiute. Infine si sono indagati due parametri che hanno influenzato la scelta del percorso ciclabile da parte degli utenti.

Analisi dei comportamenti degli utenti per lo sviluppo di un sistema di App Recommendation

Negli ultimi cinque anni lo sviluppo di applicazioni mobile ha visto un grandissimo incremento dovuto pricipalmente all’esplosione della diffusione di smartphone; questo fenomeno ha reso disponibile agli analisti una enorme quantità di dati sulle abitudini degli utenti. L’approccio centralizzato nella distribuzione delle applicazioni da parte dei grandi provider quali Apple, Google e Microsoft ha permesso a migliaia di sviluppatori di tutto il mondo di raggiungere con i loro prodotti gli utenti finali e diffondere l’utilizzo di applicativi installabili; le app infatti sono diventate in poco tempo fondamentali nella vita di tutti i giorni e in alcuni casi hanno sostituito funzioni primarie del telefono cellulare. Obiettivo principale di questo studio sarà inferire pattern comportamentali dall’analisi di una grossa mole di dati riguardanti l’utilizzo dello smartphone e delle app installabili da parte di un gruppo di utenti. Ipotizzando di avere a disposizione tutte le azioni che un determinato bacino di utenza effettua nella selezione delle applicazioni di loro interesse quando accedono al marketplace (luogo digitale da cui è possibile scaricare nuove applicazioni ed installarle) è possibile stimare, ovviamente con un certo margine di errore, dati sensibili dell’utente quali: Sesso, Età, Interessi e così via analizzandoli in relazione ad un modello costruito su dati di un campione di utenti ben noto. Costruiremo così un modello utilizzando dati di utenti ben noti di cui conosciamo i dettagli sensibili e poi, tramite avanzate tecniche di regressione e classificazione saremo in grado di definire se esiste o meno una correlazione tra le azioni effettuate su uno Smartphone e il profilo dell’utente. La seconda parte della tesi sarà incentrata sull'analisi di sistemi di raccomandazioni attualmente operativi e ci concentreremo sullo studio di possibili sviluppi sviluppi futuri di questi sistemi partendo dai risultati sperimentali ottenuti.

Modelli e Strumenti di Classifciazione Automatica per il Controllo dell'Accesso su Piattaforme Big Data

Dall'analisi dei big data si possono trarre degli enormi benefici in svariati ambiti applicativi. Uno dei fattori principali che contribuisce alla ricchezza dei big data, consiste nell'uso non previsto a priori di dati immagazzinati in precedenza, anche in congiunzione con altri dataset eterogenei: questo permette di trovare correlazioni significative e inaspettate tra i dati. Proprio per questo, il Valore, che il dato potenzialmente porta con sè, stimola le organizzazioni a raccogliere e immagazzinare sempre più dati e a ricercare approcci innovativi e originali per effettuare analisi su di essi. L’uso fortemente innovativo che viene fatto dei big data in questo senso e i requisiti tecnologici richiesti per gestirli hanno aperto importanti problematiche in materia di sicurezza e privacy, tali da rendere inadeguati o difficilmente gestibili, gli strumenti di sicurezza utilizzati finora nei sistemi tradizionali. Con questo lavoro di tesi si intende analizzare molteplici aspetti della sicurezza in ambito big data e offrire un possibile approccio alla sicurezza dei dati. In primo luogo, la tesi si occupa di comprendere quali sono le principali minacce introdotte dai big data in ambito di privacy, valutando la fattibilità delle contromisure presenti all’attuale stato dell’arte. Tra queste anche il controllo dell’accesso ha riscontrato notevoli sfide causate dalle necessità richieste dai big data: questo elaborato analizza pregi e difetti del controllo dell’accesso basato su attributi (ABAC), un modello attualmente oggetto di discussione nel dibattito inerente sicurezza e privacy nei big data. Per rendere attuabile ABAC in un contesto big data, risulta necessario l’ausilio di un supporto per assegnare gli attributi di visibilità alle informazioni da proteggere. L’obiettivo di questa tesi consiste nel valutare fattibilità, caratteristiche significative e limiti del machine learning come possibile approccio di utilizzo.

Metodi di posizionamento di strutture offshore

Nel presente elaborato vengono approfonditi i principali metodi di posizionamento attualmente utilizzati, ossia il GPS e il GPS differenziale, con particolare riferimento a strutture posizionate in mare. Gli stessi sono utilizzati per il monitoraggio della subsidenza e dei movimenti tettonici cui le strutture offshore sono soggette, che, essendo movimenti dell’ordine di qualche millimetro all'anno, richiedono accuratezza nelle misure. Nell'ultima parte della tesi si è provveduto ad analizzare una serie di dati, derivanti da rilevamenti GPS, al fine di valutare gli effetti termici sulla struttura emersa di una piattaforma offshore.

Strategie di offerta di servizi streaming in Internet: Studio di caso "Amazon-Twitch"

Internet è la rete globale a cui si può avere accesso in modo estremamente facile, consentendo praticamente a chiunque di inserire i propri contenuti in tempi rapidi, a costi quasi nulli e senza limitazioni geografiche. Il progresso tecnologico e la maggiore disponibilità della banda larga, uniti alle nuove modalità di fruizione ed ai nuovi format, hanno portato ben il 70% degli web users a vedere video online regolarmente. La popolarità dei servizi di streaming video è cresciuta rapidamente, tanto da registrare dei dati di traffico impressionanti negli ultimi due anni. Il campo applicativo della tesi è Twitch, il più celebre servizio di streaming che è riuscito ad imporsi come quarto sito negli Stati Uniti per traffico Internet: un dato sorprendente se pensiamo che si occupa solo di videogiochi. Il fenomeno Twitch è destinato a durare, lo dimostrano i 970 milioni di dollari investiti da Amazon nel 2014 per acquistare la piattaforma, diventata così una sussidiaria di Amazon. L'obiettivo della tesi è stato lo studio di mercato della piattaforma, attraverso il recupero e l'analisi delle informazioni reperibili in letteratura, nonché attraverso estrapolazione di dati originari mediante le API del sito. Si è proceduto all’analisi delle caratteristiche del mercato servito, in termini di segmentazione effettiva, rivolta alla messa in evidenza della possibile dipendenza dai comportamenti dei player, con particolare attenzione alla possibile vulnerabilità.

Progettazione ed implementazione di un recommendation system di articoli scientifici basato su Apache Mahout

Il focus di questo elaborato è sui sistemi di recommendations e le relative caratteristiche. L'utilizzo di questi meccanism è sempre più forte e presente nel mondo del web, con un parallelo sviluppo di soluzioni sempre più accurate ed efficienti. Tra tutti gli approcci esistenti, si è deciso di prendere in esame quello affrontato in Apache Mahout. Questa libreria open source implementa il collaborative-filtering, basando il processo di recommendation sulle preferenze espresse dagli utenti riguardo ifferenti oggetti. Grazie ad Apache Mahout e ai principi base delle varie tipologie di recommendationè stato possibile realizzare un applicativo web che permette di produrre delle recommendations nell'ambito delle pubblicazioni scientifiche, selezionando quegli articoli che hanno un maggiore similarità con quelli pubblicati dall'utente corrente. La realizzazione di questo progetto ha portato alla definizione di un sistema ibrido. Infatti l'approccio alla recommendation di Apache Mahout non è completamente adattabile a questa situazione, per questo motivo le sue componenti sono state estese e modellate per il caso di studio. Siè cercato quindi di combinare il collaborative filtering e il content-based in un unico approccio. Di Apache Mahout si è mantenuto l'algoritmo attraverso il quale esaminare i dati del data set, tralasciando completamente l'aspetto legato alle preferenze degli utenti, poichè essi non esprimono delle valutazioni sugli articoli. Del content-based si è utilizzata l'idea del confronto tra i titoli delle pubblicazioni. La valutazione di questo applicativo ha portato alla luce diversi limiti, ma anche possibili sviluppi futuri che potrebbero migliorare la qualità delle recommendations, ma soprattuto le prestazioni. Grazie per esempio ad Apache Hadoop sarebbe possibile una computazione distribuita che permetterebbe di elaborare migliaia di dati con dei risultati più che discreti.

App Ibrida per l’apprendimento della matematica attraverso esercizi di logica

Nell’ambito di questo lavoro di tesi è stata progettata e realizzata un'applicazione di edutainment, pensata per essere fruita attraverso dispositivi mobili, da parte di studenti delle scuole medie, con l’obiettivo di esercitare e migliorare le capacità logiche e di problem solving. La tesi descrive il contesto educativo e scolastico in relazione alla presenza delle tecnologie dell'informazione e della comunicazione, ed infine mostra come una componente di intrattenimento possa essere utile nei processi di apprendimento. Lo sviluppo dell’applicazione è basato sulla progettazione di applicazioni ibride, usando come framework di sviluppo Apache Cordova, quindi attraverso tecnologie web-based, con un’architettura client-server, in cui la parte client gestisce l’interfaccia grafica e le interazioni logiche mentre la parte server viene sfruttata esclusivamente come contenitore di informazioni.

Evidenze sperimentali di stati di spin-parità naturali in 26Mg: vincoli sulla sorgente di neutroni nelle giganti rosse

In questa tesi si è studiato uno dei principali processi nelle stelle responsabili della nucleosintesi degli elementi pesanti dopo il 56Fe, il processo-s. In particolare sono state illustrate le sorgenti di neutroni che alimentano questo processo e si è analizzata la reazione 22Ne (α,n) 25Mg. Per costruire un valido modello matematico di questo processo è necessario conoscere in maniera accurata il reaction rate di questa reazione. Conseguentemente è necessario conoscere la sezione d'urto di tale reazione in maniera molto accurata. Sono stati condotti diversi esperimenti nel tentativo di valutare la sezione d'urto per via diretta, facendo collidere un fascio di particelle α su un campione di 22Ne. Queste rilevazioni hanno dato esiti non soddisfacenti nell'intervallo di energie riguardanti il processo-s, in quanto, a causa di disturbi dovuti al fondo di raggi cosmici e alla barriera Coulombiana, non è stato possibile osservare risonanze per valori di energie delle particelle α minori di (832± 2) keV. Per colmare la mancanza di dati sperimentali si è deciso di studiare gli stati eccitati del nucleo composto 26Mg tramite la reazione inversa 25Mg+n alle facility n_TOF, situata al CERN, e GELINA al IRMM. Le misure effettuate hanno mostrato diverse risonanze al di sotto di (832±2) keV, compatibili con le spin-parità di 22Ne e α. In seguito è stato stimato il loro contributo al reaction rate e i risultati hanno mostrato che per temperature tipiche di stelle massive il contributo di queste risonanze è trascurabile ma risulta di grande rilevanza alle temperature tipiche delle stelle appartenenti al ramo asintotico delle giganti (AGB).

Tecniche Cloud Avanzate per Adaptive Hadoop Load Balancing tramite Sahara

Ogni giorno vengono generati grandi moli di dati attraverso sorgenti diverse. Questi dati, chiamati Big Data, sono attualmente oggetto di forte interesse nel settore IT (Information Technology). I processi digitalizzati, le interazioni sui social media, i sensori ed i sistemi mobili, che utilizziamo quotidianamente, sono solo un piccolo sottoinsieme di tutte le fonti che contribuiscono alla produzione di questi dati. Per poter analizzare ed estrarre informazioni da questi grandi volumi di dati, tante sono le tecnologie che sono state sviluppate. Molte di queste sfruttano approcci distribuiti e paralleli. Una delle tecnologie che ha avuto maggior successo nel processamento dei Big Data, e Apache Hadoop. Il Cloud Computing, in particolare le soluzioni che seguono il modello IaaS (Infrastructure as a Service), forniscono un valido strumento all'approvvigionamento di risorse in maniera semplice e veloce. Per questo motivo, in questa proposta, viene utilizzato OpenStack come piattaforma IaaS. Grazie all'integrazione delle tecnologie OpenStack e Hadoop, attraverso Sahara, si riesce a sfruttare le potenzialita offerte da un ambiente cloud per migliorare le prestazioni dell'elaborazione distribuita e parallela. Lo scopo di questo lavoro e ottenere una miglior distribuzione delle risorse utilizzate nel sistema cloud con obiettivi di load balancing. Per raggiungere questi obiettivi, si sono rese necessarie modifiche sia al framework Hadoop che al progetto Sahara.

Strategie di ingegnerizzazione e di sviluppo di sistemi software per big data management

Il lavoro svolto si concentra sullo studio e lo sviluppo dei sistemi software per la gestione dei big data. Inizialmente sono stati analizzati i settori nei quali i big data si stanno diffondendo maggiormente per poi studiare l'ingegnerizzazione e lo sviluppo dei sistemi in grado di gestire questo tipo di dati. Sono state studiate tutte le fasi del processo di realizzazione del software e i rischi e i problemi che si possono incontrare. Infine è stato presentato un software di analisi di big data: Google BigQuery.

Studio sedimentologico e micropaleontologico di una carota prelevata nel Delta del Po (Olocene della Pianura Padana)

L'integrazione di dati micropaleontologici a dati sedimentologici ha permesso la ricostruzione paleoambientale di una porzione di carota prelevata nel Delta del Po. Sono state riconosciute 5 associazioni di facies riconducibili ad altrettanti ambienti deposizionali: retrobarriera, barriera trasgressiva, piattaforma, transizione fra piattaforma e prodelta e prodelta. Lo studio delle associazioni a foraminiferi bentonici ha consentito la caratterizzazione micropaleontologica delle facies riconosciute. E' stato cosi possibile definire la superficie di massima ingressione marina (MFS) al tetto della associazione di facies di piattaforma al passaggio ai depositi di transizione al prodelta.