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).

Soluzioni per il controllo delle testine di lettura/scrittura in hard disk drive magnetici

Questa tesi descrive alcune tecniche realizzative e algoritmi di controllo per il posizionamento delle testine di lettura/scrittura in hard disk drive magnetici. Viene presentata l'attuazione a due stadi delle testine per incrementare la banda frequenziale del sistema, in cui un motore VCM funge da primo stadio e come secondo stadio si utilizza un microattuatore, di tipo piezoelettrico o elettromagnetico o elettrotermico. Il posizionamento della testina sulle tracce magnetiche dei dischi contenenti i dati si divide in due fasi: track-seeking e track-following, che presentano diversi requisiti di velocità e precisione, per questo motivo si descrive il metodo dello switching control. Successivamente viene formulato un modello matematico nello spazio degli stati degli stati dell'attuatori a due stadi e il relativo controllo in retroazione, basato su osservatore dello stato. Inoltre per il track-seeking si propone il controllo a due gradi di libertà e per il track-following il metodo del disaccoppiamento della sensitività. Infine si riportano due novità tecnologiche per gli hard disk magnetici: l'attuazione a tre stadi, che sfrutta un secondo microattuatore, di tipo termico, e gli hard disk riempiti d'elio ed ermeticamente sigillati, che semplificano il controllo grazie alla minore turbolenza del gas e al suo minor peso.

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.

Tecniche innovative di modellazione diretta nell'early stage design

Partendo da un’analisi dei problemi che si incontrano nella fase di conceptual design, si presentano le diverse tecniche di modellazione tridimensionale, con particolare attenzione al metodo subdivision e agli algoritmi che lo governano (Chaikin, Doo – Sabin). Vengono poi proposti alcuni esempi applicativi della modellazione free form e skeleton, con una successiva comparazione, sugli stessi modelli, delle sequenze e operazioni necessarie con le tradizionali tecniche di modellazione parametrica. Si riporta un esempio dell’utilizzo del software IronCAD, il primo software a unire la modellazione parametrica e diretta. Si descrivono le limitazioni della modellazione parametrica e di quella history free nella fase concettuale di un progetto, per arrivare a definire le caratteristiche della hybrid modeling, nuovo approccio alla modellazione. Si presenta brevemente il prototipo, in fase di sviluppo, che tenta di applicare concretamente i concetti dell’hybrid modeling e che vuole essere la base di partenza per una nuova generazione di softwares CAD. Infine si presenta la possibilità di ottenere simulazioni real time su modelli che subiscono modifiche topologiche. La simulazione real time è permessa dalla ridefinizione in forma parametrica del problema lineare elastico che viene successivamente risolto mediante l’applicazione congiunta delle R – Functions e del metodo PGD. Seguono esempi di simulazione real time.

Osservatore e controllore sensorless ad elevate prestazioni per propulsione elettrica di Unmanned Aerial Vehicles

Negli ultimi anni, tra le varie tecnologie che hanno acquisito una sempre maggiore popolarità e diffusione, una di particolare rilevanza è quella degli Unmanned Aerial Vehicles. Di questi velivoli, quelli che stanno riscuotendo maggiore successo sono i multirotori, alimentati esclusivamente da azionamenti elettrici disposti in opportune posizioni della struttura. Particolari sforzi sono stati recentemente dedicati al miglioramento di questa tecnologia in termini di efficienza e precisione, tuttavia quasi sempre si trascura la vitale importanza dello sfruttamento efficiente dei motori elettrici. La tecnica di pilotaggio adottata nella quasi totalità dei casi per questi componenti è il BLDC sensorless, anche se la struttura si dimostra spesso essere PMSM, dunque inadatta all’uso di questa strategia. Il controllo ideale per i PMSM risulterebbe essere FOC, tuttavia per l'implementazione sensorless molti aspetti scontati nel BLDC devono essere affrontati, in particolare bisogna risolvere problemi di osservazione e identificazione. Durante la procedura di avviamento, efficienti strategie di self-commissioning vengono adottate per l’identificazione dei parametri elettrici. Per la fase di funzionamento nominale viene proposto un osservatore composto da diversi componenti interfacciati tra loro tramite un filtro complementare, il tutto al fine di ottenere una stima di posizione e velocità depurata dai disturbi. In merito al funzionamento in catena chiusa, vengono esposte valutazioni preliminari sulla stabilità e sulla qualità del controllo. Infine, per provare la validità degli algoritmi proposti, vengono mostrati i risultati delle prove sperimentali condotte su un tipico azionamento per UAV, pilotato da una scheda elettronica progettata appositamente per l’applicazione in questione. Vengono fornite inoltre indicazioni sull’implementazione degli algoritmi studiati, in particolare considerazioni sull’uso delle operazioni a virgola fissa per velocizzare l'esecuzione.

Pianificazione di coperture fotogrammetriche mediante RPAS

Il seguente elaborato di tesi tratta il problema della pianificazione di voli fotogrammetrici a bassa quota mediante l’uso di SAPR, in particolare è presentata una disamina delle principali applicazioni che permettono di programmare una copertura fotogrammetrica trasversale e longitudinale di un certo poligono con un drone commerciale. Il tema principale sviluppato è la gestione di un volo fotogrammetrico UAV mediante l’uso di applicativi software che permettono all’utente di inserire i parametri di volo in base alla tipologia di rilievo che vuole effettuare. L’obbiettivo finale è quello di ottenere una corretta presa fotogrammetrica da utilizzare per la creazione di un modello digitale del terreno o di un oggetto attraverso elaborazione dati in post-processing. La perfetta configurazione del volo non può prescindere dalle conoscenze base di fotogrammetria e delle meccaniche di un veicolo UAV. I capitoli introduttivi tratteranno infatti i principi della fotogrammetria analogica e digitale soffermandosi su temi utili alla comprensione delle problematiche relative al progetto di rilievo fotogrammetrico aereo. Una particolare attenzione è stata posta sulle nozioni di fotogrammetria digitale che, insieme agli algoritmi di Imagine Matching derivanti dalla Computer Vision, permette di definire il ramo della Fotogrammetria Moderna. Nei capitoli centrali verranno esaminate e confrontate una serie di applicazioni commerciali per smartphone e tablet, disponibili per sistemi Apple e Android, per trarne un breve resoconto conclusivo che le compari in termini di accessibilità, potenzialità e destinazione d’uso. Per una maggiore comprensione si determinano univocamente gli acronimi con cui i droni vengono chiamati nei diversi contesti: UAV (Unmanned Aerial Vehicle), SAPR (Sistemi Aeromobili a Pilotaggio Remoto), RPAS (Remotely Piloted Aicraft System), ARP (Aeromobili a Pilotaggio Remoto).

Metodi numerici per la definizione e soluzione di modelli probabilistici complessi per l’ingegneria della manutenzione.

Negli ultimi anni, lo scenario di crescente competizione su cui si affaccia il mercato ha spinto le aziende a interessarsi sempre più frequentemente all’ingegneria della manutenzione, allo scopo di avvalersi di tecniche che permettano di pianificare strategie di manutenzione per i sistemi produttivi che siano efficaci nel minimizzare i costi di gestione garantendo prestazioni e livelli di sicurezza elevati. Le tecniche analitiche tipiche dell’ingegneria della manutenzione sono nate in settori industriali che richiedono elevati livelli di progresso tecnologico (aeronautico, nucleare), e si basano su ipotesi specifiche stringenti, che risultano limitanti nel panorama sempre più vasto ed eterogeneo in cui ne si richiede l’applicazione. D’altra parte, la rimozione di tali ipotesi rende necessario il ricorso a tecniche di risoluzione numeriche. In questa tesi si definisce un nuovo modello che permetta di caratterizzare un sistema di produzione tenendo conto di tutti i possibili aspetti di interesse nell’ambito dell’ingegneria della manutenzione. Inoltre, sono descritti gli algoritmi definiti per la risoluzione di tale modello.

Game Design & Programming: progettazione e sviluppo di un videogioco 3D con Unity

Questa Tesi prende in esame tutte le fasi che portano alla realizzazione di un generico videogioco applicandole per creare, dal principio, un gioco 3D con Unity. Se ne analizzerà l'ideazione, la progettazione degli ambienti ma anche degli algoritmi implementati, la produzione e quindi la scrittura del codice per poi terminare con i test effettuati.

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.

Simulazione di protocolli di gossip in territori a bassa connettività

I mondi di Smart City e Internet-of-Things si stanno ampliando notevolmente grazie all'evoluzione continua delle tecnologie. Tuttavia risultano escluse dall'ambito di interesse le zone rurali e decentralizzate perché spesso prive di un'infrastruttura di rete ben definita. A fronte di questo problema, i dispositivi che si trovano in queste zone potrebbero auto-organizzarsi per comunicare instaurando collegmenti di tipo peer-to-peer e utilizzando protocolli di disseminazione di informazioni basati su gossip. In questa tesi sono trattate le seguenti questioni e mediante alcune simulazioni al calcolatore sono riprodotti alcuni scenari per valutare le prestazioni degli algoritmi di Gossip with Fixed Probability e Conditional Broadcast e la diffusione delle informazioni tra i nodi all'interno di una rete creata in maniera opportunistica.

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.