37 resultados para algoritmi non evolutivi pattern recognition analisi dati avanzata metodi matematici intelligenza artificiale non evolutive algorithms artificial intelligence


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L'obiettivo della tesi è diradare, almeno parzialmente, le incertezze che potrebbero essere presenti nella caratterizzazione a compressione di materiali compositi. Per quanto concerne la compressione, in un primo momento, non essendo ritenuta una caratteristica troppo rilevante, si considerava che il materiale composito avesse proprietà equivalenti a quelle in trazione. Solo successivamente, dai primi anni ’70, si sono iniziate ad indagare in modo approfondito e mirato le proprietà meccaniche a compressione di tali materiali. Si sono sviluppati e normati nel tempo vari metodi che vengono classificati in base al modo di applicazione del carico sul provino. Ci si è quindi proposti, basandosi anche sulle richieste mosse dalla Scuderia Toro Rosso di Faenza, di determinare, dopo aver analizzato tutti i vantaggi e gli svantaggi di ciascuna metodologia, quella migliore a cui attenersi per tutte le prove di compressione che seguiranno. A tale scopo, dopo una attenta e approfondita analisi dei vari metodi di prova, si è scelto di utilizzare il Combined Loading Compression (CLC) Test Fixture: attrezzatura leggera e molto compatta, che dimostra una affidabilità dei risultati superiore alle altre tecnologie. Si è, inoltre, deciso di testare laminati non unidirezionali, evitando così molte problematiche quali, ad esempio, quelle dovute all’utilizzo di tabs o al possibile insorgere di microbuckling delle fibre. Si è risaliti, poi, al valore di resistenza a compressione della lamina unidirezionale attraverso il metodo di calcolo indiretto del Back-Out Factor (BF). Di tale metodo si sono indagate le basi teoriche, a partire dalla teoria classica dei laminati, e si sono ricavate le formule necessarie per l'applicazione pratica sperimentale. Per quanto riguarda la campagna sperimentale, svolta presso i laboratori ENEA di Faenza – Unità Tecnica Tecnologie dei Materiali Faenza (UTTMATF), sono stati realizzati 6 laminati di materiale composito, ognuno con differente sequenza di laminazione e percentuale di fibre nelle diverse direzioni. Due laminati sono stati ottenuti impilando lamine unidirezionali preimpregnate, in modo da ottenere una configurazione cross-ply (0°\90°), due in configurazione angle-ply (0°\90°\±45°) e due materiali unidirezionali (0° e 90°). Da questi 6 laminati sono stati ricavati 12/13 provini ciascuno. I provini cross-ply e angle-ply sono stati testati per ricavarne la resistenza a compressione, da cui, poi, risalire a quella della lamina unidirezionale a 0° mediante il BF. Dal confronto dei risultati ottenuti attraverso l'applicazione combinata di CLC e Back-Out Factor, con i dati riportati nel datasheet ufficiale, si è avuta conferma dell'affidabilità della metodologia scelta. Per quanto concerne l'elaborazione dei dati ricavati dalle prove sperimentali, è stato utilizzato un opportuno programma realizzato con il software Matlab. Con l'estensione GUI, poi, è stata creata un'interfaccia grafica per agevolare la comprensione delle fasi di elaborazione anche ad un utente non esperto.

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L’intelligenza artificiale, ovvero lo studio e la progettazione di sistemi intelligenti, mira a riprodurre alcuni aspetti dell’intelligenza umana, come il linguaggio e il ragionamento deduttivo, nei computer. La robotica, invece, cerca spesso di ricreare nei robot comportamenti adattativi, come l’abilità di manipolare oggetti o camminare, mediante l’utilizzo di algoritmi in grado di generare comportamenti desiderati. Una volta realizzato uno di questi algoritmi specificamente per una certa abilità, si auspica che tale algoritmo possa essere riutilizzato per generare comportamenti più complessi fino a che il comportamento adattativo del robot non si mostri ad un osservatore esterno come intelligente; purtroppo questo non risulta sempre possibile e talvolta per generare comportamenti di maggiore complessità è necessario riscrivere totalmente gli algoritmi. Appare quindi evidente come nel campo della robotica l’attenzione sia incentrata sul comportamento, perché le azioni di un robot generano nuove stimolazioni sensoriali, che a loro volta influiscono sulle sue azioni future. Questo tipo di intelligenza artificiale (chiamata propriamente embodied cognition) differisce da quella propriamente detta per il fatto che l’intelligenza non emerge dall’introspezione ma dalle interazioni via via più complesse che la macchina ha con l’ambiente circostante. Gli esseri viventi presenti in natura mostrano, infatti, alcuni fenomeni che non sono programmati a priori nei geni, bensì frutto dell’interazione che l’organismo ha con l’ambiente durante le varie fasi del suo sviluppo. Volendo creare una macchina che sia al contempo autonoma e adattativa, si devono affrontare due problemi: il primo è relativo alla difficoltà della progettazione di macchine autonome, il secondo agli ingenti costi di sviluppo dei robot. Alla fine degli anni ’80 nasce la robotica evolutiva che, traendo ispirazione dall’evoluzione biologica, si basa sull’utilizzo di software in grado di rappresentare popolazioni di robot virtuali e la capacità di farli evolvere all’interno di un simulatore, in grado di rappresentare le interazioni tra mente e corpo del robot e l’ambiente, per poi realizzare fisicamente solo i migliori. Si utilizzano algoritmi evolutivi per generare robot che si adattano, anche dal punto di vista della forma fisica, all’ambiente in cui sono immersi. Nel primo capitolo si tratterà di vita ed evoluzione artificiali, concetti che verranno ripresi nel secondo capitolo, dedicato alle motivazioni che hanno portato alla nascita della robotica evolutiva, agli strumenti dei quali si avvale e al rapporto che ha con la robotica tradizionale e le sue declinazioni. Nel terzo capitolo si presenteranno i tre formalismi mediante i quali si sta cercando di fornire un fondamento teorico a questa disciplina. Infine, nel quarto capitolo saranno mostrati i problemi che ancora oggi non hanno trovato soluzione e le sfide che si devono affrontare trattando di robotica evolutiva.

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Lo scopo del presente lavoro e' di stabilire se l'attivita' di una rete telefonica obbedisce a leggi statistiche e verificare se sono presenti delle fluttuazioni rispetto a queste ultime. Nella prima parte vengono illustrati alcuni modelli di Human Dynamics. Nella seconda parte viene descritta l'analisi dei dati soffermandosi su alcuni punti chiave che determinano il significato del risultato finale.

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Le malattie neurodegenerative sono caratterizzate da aggregazione proteica, dipendente dalla perdita della usuale struttura fisiologica funzionale delle proteine coinvolte, a favore di conformazioni tossiche (patologiche). Il modello corrente descrive questi cambiamenti conformazionali come eventi rari e ritiene che non esista una sola conformazione patogena, ma che tali possibili conformazioni siano piuttosto eterogenee. La caratterizzazione di queste strutture è, di conseguenza, difficile con le tradizionali tecniche in bulk che permettono di studiare solo la conformazione media e non rendono possibile il riconoscimento delle caratteristiche dei conformeri individuali. Lo sviluppo delle tecniche di singola molecola ha permesso di studiare in modo approfondito le conformazioni possibili. In questo lavoro la spettroscopia di forza di singola molecola basata sull'AFM viene applicata a PrP (proteina responsabile delle encefalopatie spongiformi trasmissibili). Si studiano gli equilibri conformazionali del monomero e quelli di costrutti oligomerici, allo scopo di caratterizzare gli step iniziali dei processi aggregativi. Nel corso di questo lavoro di tesi è stato, in particolare, sviluppato un sistema di analisi dati, al fine di studiare in modo quantitativo le distribuzioni di eventi ottenute. Grazie a tale strumento è stato possibile riconoscere i segnali di unfolding della conformazione nativa del monomero e notare come essa sia presente anche in costrutti oligomerici, ad indicare come questo ripiegamento sia stabile anche in presenza di più monomeri ravvicinati. Si è osservato l'effetto del pH sulla stabilità di tale struttura, notando come pH acidi destabilizzino il ripiegamento nativo. Inoltre si è studiato il ruolo dell'orientazione dei monomeri nella formazione di strutture dimeriche. Monomeri e oligomeri di PrP sono stati descritti come proteine parzialmente strutturate il cui panorama energetico contiene molti minimi locali, dando origine a parecchie conformazioni transienti.

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Le numerose osservazioni compiute a partire dagli anni `30 confermano che circa il 26% dell'Universo è costituito da materia oscura. Tale materia ha la particolarità di interagire solo gravitazionalmente e debolmente: essa si presenta massiva e neutra. Tra le numerose ipotesi avanzate riguardanti la natura della materia oscura una delle più accreditate è quella delle WIMP (Weakly Interacting Massive Particle). Il progetto all'avanguardia nella ricerca diretta delle WIMP è XENON presso i Laboratori Nazionali del Gran Sasso (LNGS). Tale esperimento è basato sulla diffusione elastica delle particelle ricercate su nuclei di Xeno: il rivelatore utilizzato è una TPC a doppia fase (liquido-gas). La rivelazione diretta di materia oscura prevede l'impiego di un rivelatore molto grande a causa della piccola probabilità di interazione e di ambienti a bassa radioattività naturale, per ridurre al minimo il rumore di fondo. Nell'ottica di migliorare la sensibilità del rivelatore diminuendo l'energia di soglia sono in fase di ricerca e sviluppo soluzioni alternative a quelle adottate attualmente. Una di tali soluzioni prevede l'utilizzo di fotorivelatori di tipo SiPM da affiancare ai normali PMT in uso. I fotorivelatori al silicio devono lavorare ad una temperatura di (circa 170 K) e devono rivelare fotoni di lunghezza d'onda di circa 175 nm. Il presente lavoro di tesi si colloca nell'ambito di tale progetto di ricerca e sviluppo. Lo scopo di tale lavoro è stato la scrittura di un programma DAQ in ambiente LabVIEW per acquisire dati per caratterizzare in aria fotorivelatori di tipo SiPM. In seguito con tale programma sono state effettuate misure preliminari di pedestallo da cui è stato possibile determinare l'andamento di guadagno e di dark rate al variare della tensione di alimentazione del SiPM. L'analisi dati è stata effettuata impiegando un programma scritto in C++ in grado di analizzare le forme d'onda acquisite dal programma LabVIEW.

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Il presente lavoro di tesi si pone nell'ambito dell'analisi dati attraverso un metodo (QDanet_PRO), elaborato dal Prof. Remondini in collaborazine coi Dott. Levi e Malagoli, basato sull'analisi discriminate a coppie e sulla Teoria dei Network, che ha come obiettivo la classificazione di dati contenuti in dataset dove il numero di campioni è molto ridotto rispetto al numero di variabili. Attraverso questo studio si vogliono identificare delle signature, ovvero un'insieme ridotto di variabili che siano in grado di classificare correttamente i campioni in base al comportamento delle variabili stesse. L'elaborazione dei diversi dataset avviene attraverso diverse fasi; si comincia con una un'analisi discriminante a coppie per identificare le performance di ogni coppia di variabili per poi passare alla ricerca delle coppie più performanti attraverso un processo che combina la Teoria dei Network con la Cross Validation. Una volta ottenuta la signature si conclude l'elaborazione con una validazione per avere un'analisi quantitativa del successo o meno del metodo.

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Questa tesi si propone di analizzare l’influenza della scelta dello spessore della corona statorica sulla saturazione magnetica in un motore asincrono. I dati su cui si basa questo studio sono stati ricavati dall'analisi condotta mediante metodi a Elementi Finiti, utilizzando software appropriati. In conclusione, ci siamo posti di verificare la validità del modello teorico, confrontandolo con i risultati ottenuti sperimentalmente.