Determinazione delle barriere rotazionali di nuovi atropisomeri N-N: confronto tra metodi DFT e sperimentali.

Theoretical DFT calculations on rotational barriers of tetrasubstituted hydrazines were performed in order to synthesize new enantioenriched atropoisomers with chiral N-N axis. The molecules studied were chosen to be subsequently synthesized through asymmetric organocatalysis. New atropoisomers with chiral N-N axis were synthesized through organocatalysis methods via enamine or phase transfer. Cinchona alkaloid derivatives were used as catalysts. HPLC analyzes show that the three new synthesized molecules are atropoisomers at room temperature. Using an asymmetric procedure to synthesize the molecules studied, it was possible to generate enantiomeric excesses that remained unchanged for more than three weeks. The experimental rotational barrier of one of the three synthesized compounds was calculated. The experimental energy barrier at 25°C (ΔG^≠=25,7 kcal/mol) was lower than the DFT calculations and with a tendency to increase with temperature, due to a negative reaction entropy.

Classificazione di Radiografie Toraciche per la Diagnosi del COVID-19 con Reti Convoluzionali e Vision Transformer

Negli ultimi due anni, per via della pandemia generata dal virus Covid19, la vita in ogni angolo del nostro pianeta è drasticamente cambiata. Ad oggi, nel mondo, sono oltre duecentoventi milioni le persone che hanno contratto questo virus e sono quasi cinque milioni le persone decedute. In alcuni periodi si è arrivati ad avere anche un milione di nuovi contagiati al giorno e mediamente, negli ultimi sei mesi, questo dato è stato di più di mezzo milione al giorno. Gli ospedali, soprattutto nei paesi meno sviluppati, hanno subito un grande stress e molte volte hanno avuto una carenza di risorse per fronteggiare questa grave pandemia. Per questo motivo ogni ricerca in questo campo diventa estremamente importante, soprattutto quelle che, con l'ausilio dell'intelligenza artificiale, riescono a dare supporto ai medici. Queste tecnologie una volta sviluppate e approvate possono essere diffuse a costi molto bassi e accessibili a tutti. In questo elaborato sono stati sperimentati e valutati due diversi approcci alla diagnosi del Covid-19 a partire dalle radiografie toraciche dei pazienti: il primo metodo si basa sul transfer learning di una rete convoluzionale inizialmente pensata per la classificazione di immagini. Il secondo approccio utilizza i Vision Transformer (ViT), un'architettura ampiamente diffusa nel campo del Natural Language Processing adattata ai task di Visione Artificiale. La prima soluzione ha ottenuto un’accuratezza di 0.85 mentre la seconda di 0.92, questi risultati, soprattutto il secondo, sono molto incoraggianti soprattutto vista la minima quantità di dati di training necessaria.

Applicazione dell'acqua attivata al plasma (PAW) ed implementazione di un sistema di visione computerizzata (CVS) per il controllo e la valutazione della melanosi nei crostacei

I crostacei sono da sempre considerati prodotti ittici d'elevato valore economico (FAO 2020) soggetti ad un'alta deperibilità a causa dello sviluppo di colorazioni brune nella zona cefalotoracica ed addominale del carapace (Goncalves et al. 2016). Nell'ottica di una riduzione degli sprechi alimentari e vista la crescente sensibilità dei consumatori verso alimenti clean-lable, questo studio valuta l'effetto dell'acqua attivata al plasma (PAW) nel ritardare la comparsa di melanosi su mazzancolle (P. kerathurus) e gamberi rosa (P. longirostris), confrontandone l'effetto con i più comuni trattamenti (solforosa e 4-esilresorcinolo). La valutazione della melanosi si è svolta per mezzo di un sistema di visione computerizzata (CVS) e successiva analisi delle immagini digitalizzate. Dalle prove sulle mazzancolle è emerso un effetto protettivo dell'acqua attivata al plasma per i primi 5 giorni di conservazione, mentre per i gamberi rosa non si sono ottenute differenze significative (p<0.05) rispetto ai campioni trattati con sola acqua. I migliori risultati nel contenimento della melanosi si sono ottenuti dai campionitrattati con 4-esilresorcionolo, tuttavia si è anche sviluppata una colorazione rossa sul carapace giudicabile, secondo altri studi, come sgradevole (Pilar Montero et al. 2001).

Definizione di metodi di modellazione e trattamento dati per l'ottimizzazione di modelli per motori da competizione

Trattamento dati, modellazione e calibrazione di un motore da competizione

Previsione del Successo di Prodotti di Moda Prima della Commercializzazione: un Nuovo Dataset e Modello di Vision-Language Transformer

A differenza di quanto avviene nel commercio tradizionale, in quello online il cliente non ha la possibilità di toccare con mano o provare il prodotto. La decisione di acquisto viene maturata in base ai dati messi a disposizione dal venditore attraverso titolo, descrizioni, immagini e alle recensioni di clienti precedenti. É quindi possibile prevedere quanto un prodotto venderà sulla base di queste informazioni. La maggior parte delle soluzioni attualmente presenti in letteratura effettua previsioni basandosi sulle recensioni, oppure analizzando il linguaggio usato nelle descrizioni per capire come questo influenzi le vendite. Le recensioni, tuttavia, non sono informazioni note ai venditori prima della commercializzazione del prodotto; usando solo dati testuali, inoltre, si tralascia l’influenza delle immagini. L'obiettivo di questa tesi è usare modelli di machine learning per prevedere il successo di vendita di un prodotto a partire dalle informazioni disponibili al venditore prima della commercializzazione. Si fa questo introducendo un modello cross-modale basato su Vision-Language Transformer in grado di effettuare classificazione. Un modello di questo tipo può aiutare i venditori a massimizzare il successo di vendita dei prodotti. A causa della mancanza, in letteratura, di dataset contenenti informazioni relative a prodotti venduti online che includono l’indicazione del successo di vendita, il lavoro svolto comprende la realizzazione di un dataset adatto a testare la soluzione sviluppata. Il dataset contiene un elenco di 78300 prodotti di Moda venduti su Amazon, per ognuno dei quali vengono riportate le principali informazioni messe a disposizione dal venditore e una misura di successo sul mercato. Questa viene ricavata a partire dal gradimento espresso dagli acquirenti e dal posizionamento del prodotto in una graduatoria basata sul numero di esemplari venduti.

Sviluppo di un’app mobile con Realtà Aumentata e Machine Learning in contesto di biodiversità

Il volume di tesi ha riguardato lo sviluppo di un'applicazione mobile che sfrutta la Realtà Aumentata e il Machine Learning nel contesto della biodiversità. Nello specifico si è realizzato un modello di AI che permetta la classificazione di immagini di fiori. Tale modello è stato poi integrato in Android, al fine della realizzazione di un'app che riesca a riconoscere specifiche specie di fiori, oltre a individuare gli insetti impollinatori attratti da essi e rappresentarli in Realtà Aumentata.

Metodi e modelli per l’analisi della domanda di un prodotto industriale

Il presente lavoro di tesi è stato svolto presso Marr S.p.A.: azienda italiana leader nella distribuzione di prodotti alimentari alla ristorazione extra domestica. Il fulcro dell'attività di MARR S.p.A risiede nell'approvvigionamento dei prodotti ai clientii. Per assicurare un servizio efficiente e redditizio è necessaria un'attenta pianificazione logistica, perciò, il lavoro di questa tesi si è concentrato su due aspetti centrali dell'operazione di riordino merce: la predizione della domanda futura dei prodotti, sulla base di dati riferiti al passato e l'individuazione della quantità effettiva da riordinare all'interno dei magazzini dell'azienda. Si è quindi svolta un'attenta analisi dell'attuale gestione dell'approvvigionamento da parte dell'azienda, quindi, ne sono state messe in luce le principali criticità, le quali risiedono nel fatto che il processo di riordino viene eseguito in maniera manuale sulla base dell'esperienza del Responsabile Acquisti. quindi, sono state sviluppate delle proposte di miglioramento delle attività di riordino: attraverso l’applicazione di modelli previsionali, è stato calcolato, per un campione ristretto di prodotti, il loro fabbisogno mensile, successivamente, questi risultati sono stati integrati con i vincoli di tempo di copertura e minimo d’ordine. Sono stati definiti e calcolati alcuni indici che potessero esprimere il grado di miglioramento della performance aziendale. I risultati avuti attraverso il lavoro di tesi cosa dimostrano quanto l’utilizzo di metodi basati sulle serie storiche forniscano una stima dei volumi di vendita futura più affidabili confronto a quelli ottenuti utilizzando i dati di vendita del mese corrente come stima delle vendite future. Attraverso l’utilizzo dei metodi di Media Mobile, Smorzamento Esponenziale e di Holt-Winters si può arrivare ad un livello di precisione maggiore di quello in uso in MARR S.p.A. ed è possibile giungere ad un’ottimizzazione dei magazzini, riducendone la giacenza del 10%.

Caratterizzazione fluidodinamica di reattori agitati meccanicamente tramite tecniche di diagnostica ottica: effetto del comportamento reologico delle fasi.

Il lavoro di tesi si è posto l'obiettivo di studiare il comportamento fluidodinamico di un reattore agitato meccanicamente, scale-down di un digestore anaerobico per la produzione di biogas, attraverso tecniche di diagnostica ottica. Le tecniche utilizzate sono state la Particle Image Velocimetry, PIV, e la Planar Laser Induced Fluorescence, PLIF. Le prove sono iniziate utilizzando acqua all’interno del reattore e sono proseguite utilizzando una soluzione di acqua e Carbometilcellulosa (CMC) a concentrazione di CMC progressivamente crescente per aumentare la viscosità apparente della soluzione non newtoniana con lo scopo di simulare il più realisticamente possibile la viscosità del contenuto reale del digestore. Tutte le diverse soluzioni sono state indagate per diverse velocità e diversi sensi di rotazione. Le prove di diagnostica ottica sono state progressivamente affiancate da prove al reometro di campioni di soluzione per il calcolo della viscosità apparente. La PIV ha fornito la misura del campo di moto di un piano, è stato scelto di analizzare un piano verticale. Il metodo di diagnostica ottica ho previsto l’utilizzo di quattro componenti: una sezione per il test otticamente trasparente contenente la soluzione inseminata con piccole particelle di tracciante (particelle di argento e vetro cavo) che seguono il flusso, una sorgente di illuminazione pulsata (laser), un dispositivo di registrazione (una telecamera digitale ad alta definizione) ed un software per la cross-correlazione delle immagini acquisite (DynamicStudio). La PLIF è stata implementata per lo studio del tempo caratteristico di miscelazione nel reattore. La strumentazione utilizzata è stata la stessa della PIV con un tracciante diverso a base di Rodhamina-6G. Lo studio ha riguardato il tempo necessario all’omogeneizzazione del tracciante mediante un’analisi del coefficiente di variazione, CoV, delle immagini acquisite.

Approccio meccanico statistico allo studio delle Macchine di Boltzmann Ristrette

La Macchina di Boltzmann Ristretta (RBM) è una rete neurale a due strati utilizzata principalmente nell'apprendimento non supervisionato. La sua capacità nel rappresentare complesse relazioni insite nei dati attraverso distribuzioni di tipo Boltzmann Gibbs la rende un oggetto particolarmente interessante per un approfondimento teoretico in ambito fisico matematico. In questa tesi vengono presentati due ambiti di applicazione della meccanica statistica all'apprendimento automatico. 1) La similarità della RBM a unità binarie con il modello di Ising permette di sfruttare un'espansione alle alte temperature per approssimare l'energia libera, termine presente nel gradiente della likelihoood e difficile da trattare numericamente. I risultati ottenuti con questa tecnica sul dataset MNIST sono paragonabili a quelli ottenuti dalla Contrastive Divergence, che utilizza invece metodi di Monte Carlo. 2) L'equivalenza statistica della variante ibrida di RBM con il modello di Hopfield permette di studiare la taglia del training set necessaria per l'apprendimento attraverso l'analisi del problema inverso, in cui i ruoli di spin e pattern sono invertiti. Viene quindi presentato un metodo basato sulla teoria di Gauge che permette di derivare il diagramma di fase del modello di Hopfield duale sulla linea di Nishimori in funzione della temperatura e del rapporto tra numero di campioni e dimensione del sistema.

New assessments of global sea level rise from tide gauges

Estimates of global sea-level change rates based on observations from Tide Gauges (TGs) show a long-term global mean sea-level rise (GMSLR) of 1÷2 mm/yr for the 20th century. The considerable scatter in these estimates is mainly attributable to the uneven distribution of the TG sites and to several physical phenomena that cause local sea level to deviate from the global mean, or to affect the TG record through land subsidence or uplift. The main cause of vertical ground motion on a regional space scale is the response of the Earth to past ice loads, called Glacial Isostatic Adjustment (GIA), which is often modelled and corrected for. In this work, a simple average approach was used to revisit two past estimates based on small sets of long, high-quality TG records in view of the longer record available, employing a newer GIA model (ICE-6G) from Peltier et al. [2015]. The value of GMSLR obtained from both sets is (1.5±0.4) mm/yr. In addition, a much larger set of TGs was used to estimate the contemporary (post 1993) GMSLR using satellite estimates from Cazenave et al. [2018] as a benchmark, in an attempt to understand how a simple average approach could perform for larger sets. The resulting estimate of (3.4÷3.5)±0.2 mm/yr (depending on the GIA correction applied) is comparable to the satellite result of (3.1±0.3) mm/yr.

Reti Neurali Ricorrenti per la generazione di musica simbolica

Il Deep Learning ha radicalmente trasformato il mondo del Machine Learning migliorando lo stato dell'arte in diversi campi che spaziano dalla computer vision al natural language processing. Non fermandosi a problemi di classificazione, negli ultimi anni, applicazioni di tipo generativo hanno portato alla creazione di immagini realistiche e documenti letterali. Il mondo della musica non è esente da una moltitudine di esperimenti nello stesso campo, con risultati ancora acerbi ma comunque potenzialmente interessanti. In questa tesi verrà discussa l'applicazione di un di modello appartenente alla famiglia del Deep Learning per la generazione di musica simbolica.

L'artivismo di Giacomo Verde: come l'arte in video può cambiare le prospettive individuali e sociali

Ho deciso di approfondire la figura di Giacomo Verde. Nel primo capitolo s’intende inquadrare il periodo storico nel quale Verde si è inserito e le correnti storiche che ha attraversato. Il secondo capitolo è dedicato all’arte ludica e in particolare, all’invenzione del Teleracconto (1989) per il gruppo Giallo Mare Minimal Teatro. Dalla Storia di Hansel e Gretel a Bit il burattino ai racconti illustrati con gli ologrammi, ad altri progetti in video, Verde sposta l’attenzione dell’arte dall’oggetto al soggetto. Nel terzo capitolo, si farà riferimento a ciò che ha segnato nel profondo la sua carriera: l’Artivismo. Il suo significato e come viene applicato alla vita pratica. Con questo percorso si ha l’auspicio che la voglia di battersi per un valore, per un cambiamento sociale non sia solo simbolico. Concretizzare può essere un atto difficile da perseguire ed è per questo che ci vengono incontro gli strumenti e le persone; con l’arte in video si scatena un po' lo stesso meccanismo: arte fatta di dispositivi tecnologi che coniugano più aspetti della vita umana: primo fra tutti quello emozionale. Alla luce di queste premesse e per concludere l’excursus su un artista poliedrico, ho deciso di somministrare un sondaggio a campione parziale. Ispirata dalle esperienze passate e dalla prefazione di Antonio Caronia in Artivismo tecnologico. Scritti e interviste su arte, politica, teatro e tecnologie (2007), mi sono chiesta cosa ne pensassero gli altri circa il rapporto tra arte e politica, quanto questi si sentano influenzati da una società che comunica quasi esclusivamente attraverso le immagini. Verde, in fondo, con la sua poetica, insegna che l’arte, per essere incline alla condivisione e accessibile a tutti, deve essere anche fatta dalle persone.

Metodi numerici per la funzione segno di matrice

Per funzioni di matrice intendiamo generalizzazioni di funzioni scalari che permettono di valutare tali funzioni anche per matrici. Esistono numerosi esempi notevoli di funzioni di matrice: tra queste la funzione esponenziale, la radice quadrata e il segno. Quest'ultima è particolarmente utile per la risoluzione di particolari equazioni matriciali come ad esempio le equazioni di Sylvester e le equazioni di Riccati. In questo elaborato introdurremo il concetto di funzione di matrice per poi soffermarci proprio sulla funzione segno. Oltre che a fornire tutte le definizioni necessarie e analizzare le proprietà che ci aiuteranno a comprendere meglio questa funzione, ci interesseremo all'implementazione di algoritmi che possano calcolare o approssimare la funzione segno di matrice. Un primo metodo sfrutterà la decomposizione di Schur: supponendo di conoscere la decomposizione della matrice, e di trovarci in algebra esatta, questo metodo non fornirà un'approssimazione del segno della suddetta matrice ma l'esatto segno della stessa. Il secondo metodo che studieremo si può definire più come una famiglia di metodi. Vedremo infatti tre algoritmi diversi che però sfruttano tutti l'iterazione di Newton, opportunamente adattata al caso matriciale: il metodo di base, convergente globalmente, in cui applicheremo semplicemente questa iterazione, ed altri due che mireranno a risolvere problemi distinti del metodo di base, ovvero il numero di iterazioni necessarie per giungere alla convergenza (introducendo il concetto di riscaling) e l'alto costo computazionale (sacrificando però la convergenza globale). Grazie all'aiuto di Matlab analizzeremo più nello specifico l'efficienza dei vari algoritmi descritti, ed infine vedremo più nello specifico come utilizzare la funzione segno di matrice per risolvere le equazioni algebriche di Sylvester e di Riccati.

Il sistema di guida autonoma di Tesla

Analisi del mondo della guida autonoma dalle origini ad un ipotetico futuro. Introduzione ai concetti tecnici fondamentali della guida autonoma come machine learning e reti neurali. Approfondimento sul sistema di guida autonoma proprietario di Tesla chiamato "Full-Self Driving". Rapida carrellata su sistemi analoghi a quelli di Tesla sviluppati da Uber e Google.

Metodi stocastici di discesa dei gradienti

In questo elaborato si studiano i risultati di convergenza di due differenti metodi stocastici di discesa dei gradienti applicati a funzioni non convesse. Si confrontano le ipotesi che caratterizzano i due differenti metodi e si paragonano i risultati a cui ogni metodo giunge.