Valutazione sperimentale di approcci di TinyML per problemi di classificazione: un caso di studio con Arduino Nano 33 BLE

Il TinyMachineLearning (TinyML) è un campo di ricerca nato recentemente che si inserisce nel contesto dell’Internet delle cose (IoT). Mentre l’idea tradizionale dell’IoT era che i dati venissero inviati da un dispositivo locale a delle infrastrutture cloud per l’elaborazione, il paradigma TinyML d’altra parte, propone di integrare meccanismi basati sul Machine Learning direttamente all’interno di piccoli oggetti alimentati da microcontrollori (MCU ). Ciò apre la strada allo sviluppo di nuove applicazioni e servizi che non richiedono quindi l’onnipresente supporto di elaborazione dal cloud, che, come comporta nella maggior parte dei casi, consumi elevati di energia e rischi legati alla sicurezza dei dati e alla privacy. In questo lavoro sono stati svolti diversi esperimenti cercando di identificare le sfide e le opportunità correlate al TinyML. Nello specifico, vengono valutate e analizzate le prestazioni di alcuni algoritmi di ML integrati in una scheda Arduino Nano 33 BLE Sense, attraverso un framework TinyML. Queste valutazioni sono state effettuate conducendo cinque diversi macro esperimenti, ovvero riconoscimento di Colori, di Frequenze, di Vibrazioni, di Parole chiave e di Gesti. In ogni esperimento, oltre a valutare le metriche relative alla bontà dei classificatori, sono stati analizzati l’occupazione di memoria e il tasso di inferenza (tempo di predizione). I dati utilizzati per addestrare i classificatori sono stati raccolti direttamente con i sensori di Arduino Nano. I risultati mostrano che il TinyML può essere assolutamente utilizzato per discriminare correttamente tra diverse gamme di suoni, colori, modelli di vibrazioni, parole chiave e gesti aprendo la strada allo sviluppo di nuove promettenti applicazioni sostenibili.

Progettazione ed Implementazione Front-End di un Sistema Integrato di Customer Assistance in ambito Industry 4.0

Al giorno d'oggi, l'industry 4.0 è un movimento sempre più prominente che induce ad equipaggiare gli impianti industriali con avanzate infrastrutture tecnologiche digitali, le quali operano sinergicamente con l'impianto, al fine di controllare ed aumentare la produttività, monitorare e prevenire i futuri guasti, ed altro ancora. In questo ambito, gli utenti sono parte integrante della struttura produttiva, in cui ricoprono ruoli strategici e flessibili, collaborano fra loro e con le macchine, con l’obiettivo di affrontare e risolvere proattivamente una vasta gamma di problemi complessi. In particolare, la customer assistance nel settore industriale può certamente variare in relazione a molteplici elementi: il tipo di produzione e le caratteristiche del prodotto; l'organizzazione ed infrastruttura aziendale interna; la quantità di risorse disponibili che possono essere impiegate; il grado di importanza ricoperto dalla customer assistance nel settore industriale di riferimento; altri eventuali fattori appartenenti ad un dominio specifico. Per queste ragioni, si è cercato di individuare e categorizzare nel modo più accurato possibile, il lavoro svolto in questo elaborato ed il contesto nel quale è stato sviluppato. In questa tesi, viene descritta un'applicazione web per erogare assistenza al cliente in ambito di industria 4.0, attraverso il paradigma di ticketing o ticket di supporto/assistenza. Questa applicazione è integrata nel sistema Mentor, il quale è attivo già da anni nel settore industriale 4.0. Il progetto Mentor è una suite di applicazioni cloud-based creata dal gruppo Bucci Industries, una multinazionale attiva nell'industria e nell'automazione con sede a Faenza. In questo caso di studio, si presenta la progettazione ed implementazione della parte front-end del suddetto sistema di assistenza, il quale è integrato ed interconnesso con un paio di applicazioni tipiche di industria 4.0, presenti nella stessa suite di applicazioni.

Ottimizzazione di un Data Warehouse con Google Cloud Platform

I dati sono una risorsa di valore inestimabile per tutte le organizzazioni. Queste informazioni vanno da una parte gestite tramite i classici sistemi operazionali, dall’altra parte analizzate per ottenere approfondimenti che possano guidare le scelte di business. Uno degli strumenti fondamentali a supporto delle scelte di business è il data warehouse. Questo elaborato è il frutto di un percorso di tirocinio svolto con l'azienda Injenia S.r.l. Il focus del percorso era rivolto all'ottimizzazione di un data warehouse che l'azienda vende come modulo aggiuntivo di un software di nome Interacta. Questo data warehouse, Interacta Analytics, ha espresso nel tempo notevoli criticità architetturali e di performance. L’architettura attualmente usata per la creazione e la gestione dei dati all'interno di Interacta Analytics utilizza un approccio batch, pertanto, l’obiettivo cardine dello studio è quello di trovare soluzioni alternative batch che garantiscano un risparmio sia in termini economici che di tempo, esplorando anche la possibilità di una transizione ad un’architettura streaming. Gli strumenti da utilizzare in questa ricerca dovevano inoltre mantenersi in linea con le tecnologie utilizzate per Interacta, ossia i servizi della Google Cloud Platform. Dopo una breve dissertazione sul background teorico di questa area tematica, l'elaborato si concentra sul funzionamento del software principale e sulla struttura logica del modulo di analisi. Infine, si espone il lavoro sperimentale, innanzitutto proponendo un'analisi delle criticità principali del sistema as-is, dopodiché ipotizzando e valutando quattro ipotesi migliorative batch e due streaming. Queste, come viene espresso nelle conclusioni della ricerca, migliorano di molto le performance del sistema di analisi in termini di tempistiche di elaborazione, di costo totale e di semplicità dell'architettura, in particolare grazie all'utilizzo dei servizi serverless con container e FaaS della piattaforma cloud di Google.

Smart freight transport in urban areas: a crowd-shipping model using autonomous vehicles

L'avanzamento dell'e-commerce e l'aumento della densità abitativa nel centro città sono elementi che incentivano l'incremento della richiesta merci all'interno dei centri urbani. L'attenzione all'impatto ambientale derivante da queste attività operative è un punto focale oggetto di sempre maggiore interesse. Attraverso il seguente studio, l'obiettivo è definire attuali e potenziali soluzioni nell'ambito della logistica urbana, con particolare interesse alle consegne dell'ultimo miglio. Una soluzione proposta riguarda la possibilità di sfruttare la capacità disponibile nei flussi generati dalla folla per movimentare merce, pratica nota sotto il nome di Crowd-shipping. L'idea consiste nella saturazione di mezzi già presenti nella rete urbana al fine di ridurre il numero di veicoli commerciali e minimizzare le esternalità negative annesse. A supporto di questa iniziativa, nell'analisi verranno considerati veicoli autonomi elettrici a guida autonoma. La tesi è incentrata sulla definizione di un modello di ottimizzazione matematica, che mira a designare un network logistico-distributivo efficiente per le consegne dell'ultimo miglio e a minimizzare le distanze degli attori coinvolti. Il problema proposto rappresenta una variante del Vehicle Routing Problem con time windows e multi depots. Il problema è NP-hard, quindi computazionalmente complesso per cui sarà necessario, in fase di analisi, definire un approccio euristico che permetterà di ottenere una soluzione sub-ottima in un tempo di calcolo ragionevole per istanze maggiori. L'analisi è stata sviluppata nell'ambiente di sviluppo Eclipse, attraverso il risolutore Cplex, in linguaggio Java. Per poterne comprendere la validità, è prevista un'ultima fase in cui gli output del modello ottimo e dell'euristica vengono confrontati tra loro su parametri caratteristici. Bisogna tuttavia considerare che l' utilizzo di sistemi cyber-fisici a supporto della logistica non può prescindere da un costante sguardo verso il progresso.

Integrazione di reti neurali con approcci simbolici per problemi di ragionamento deduttivo in linguaggio naturale

Uno degli obiettivi più ambizioni e interessanti dell'informatica, specialmente nel campo dell'intelligenza artificiale, consiste nel raggiungere la capacità di far ragionare un computer in modo simile a come farebbe un essere umano. I più recenti successi nell'ambito delle reti neurali profonde, specialmente nel campo dell'elaborazione del testo in linguaggio naturale, hanno incentivato lo studio di nuove tecniche per affrontare tale problema, a cominciare dal ragionamento deduttivo, la forma più semplice e lineare di ragionamento logico. La domanda fondamentale alla base di questa tesi è infatti la seguente: in che modo una rete neurale basata sull'architettura Transformer può essere impiegata per avanzare lo stato dell'arte nell'ambito del ragionamento deduttivo in linguaggio naturale? Nella prima parte di questo lavoro presento uno studio approfondito di alcune tecnologie recenti che hanno affrontato questo problema con intuizioni vincenti. Da questa analisi emerge come particolarmente efficace l'integrazione delle reti neurali con tecniche simboliche più tradizionali. Nella seconda parte propongo un focus sull'architettura ProofWriter, che ha il pregio di essere relativamente semplice e intuitiva pur presentando prestazioni in linea con quelle dei concorrenti. Questo approfondimento mette in luce la capacità dei modelli T5, con il supporto del framework HuggingFace, di produrre più risposte alternative, tra cui è poi possibile cercare esternamente quella corretta. Nella terza e ultima parte fornisco un prototipo che mostra come si può impiegare tale tecnica per arricchire i sistemi tipo ProofWriter con approcci simbolici basati su nozioni linguistiche, conoscenze specifiche sul dominio applicativo o semplice buonsenso. Ciò che ne risulta è un significativo miglioramento dell'accuratezza rispetto al ProofWriter originale, ma soprattutto la dimostrazione che è possibile sfruttare tale capacità dei modelli T5 per migliorarne le prestazioni.

Reti neurali convoluzionali nell'elaborazione di immagini mammografiche

Il tema centrale di questa tesi è il Machine Learning e la sua applicabilità nella ricostruzione di immagini biomediche, nello specifico di immagini mammarie. Il metodo attualmente più diffuso per la rilevazione del tumore al seno è la Mammografia 2D digitale, ma l’interesse mostrato ultimamente verso la Tomosintesi ha dimostrato una migliore capacità di diagnosi tumorale, anche ai primi stadi. Sebbene le due tecniche combinate siano in grado di rilevare anche la minima lesione, questo comporta una sovraesposizione alle radiazioni. Lo scopo finale, perciò, è quello di fornire un valido strumento di supporto per la caratterizzazione automatica di masse e opacità in immagini di tomosintesi, così da sottoporre il paziente ad un singolo esame radiografico. L'obiettivo è stato dunque ricostruire, tramite reti neurali Convoluzionali, immagini sintetiche di Tomosintesi di qualità superiore e il più possibile vicine a quelle di mammografia 2D. Sono state presentate nel dettaglio le due tecniche di imaging, le problematiche ad esse legate ed un approfondito confronto dosimetrico. Dopo una trattazione teorica dei principi delle CNN, sono state riportate le caratteristiche delle architetture di rete realizzate nella parte progettuale dell’elaborato. Sono stati valutati i comportamenti dei differenti modelli neurali per uno stesso Dataset di immagini di Tomosintesi, individuandone il migliore in termini di prestazioni finali nelle immagini di Test. Dagli studi effettuati è stata provata la possibilità, in un futuro sempre più prossimo, di applicare la Tomosintesi, con l’ausilio delle reti Convoluzionali, come tecnica unica di screening e di rilevazione del tumore al seno.

Il trattamento dei dati personali nei Comuni Italiani

Tesi sul trattamento dei dati personali nei Comuni Italiani. Evidenziate le peculiarità, a chi sono in capo ruoli e responsabilità e indicati i progetti a supporto della realtà dei Comuni.

Un bridge tra sistemi di bordo e di terra per prevenire minacce informatiche alla sicurezza delle infrastrutture critiche dei trasporti ferroviari

Il progetto di tesi nasce dall’interesse e dalla passione verso il mondo della Cybersecurity, che da sempre segna il mio percorso accademico e di vita, ma che durante questo ultimo anno di università ha avuto particolare rilevanza. Il progetto è stato svolto con il supporto e la supervisione del team Railway dell’azienda ALTEN Italia presso la sede di Bologna. Il lavoro di tesi mira allo sviluppo di un componente software che rappresenta un livello aggiuntivo di sicurezza nella comunicazione tra sistemi di bordo e di terra. In particolare, il progetto si pone come obiettivo la creazione di un Bridge, ovvero un componente software indipendente e configurabile che si interfaccia sia con il client che con il server, con lo scopo di garantire autenticità e cifratura dei messaggi scambiati tra le due entità. Inoltre, la potenza del Bridge sta nel fatto che nasce come possibile soluzione ai problemi di sicurezza informatica in ambito ferroviario, ma la sua applicabilità può essere estesa anche ad altri settori in cui sia presente una comunicazione client/server da rendere sicura. Infatti, tale software risulta particolarmente flessibile e adattabile, attraverso l’impostazione a priori di parametri di configurazione, in base al tipo di comunicazione che si desidera implementare tra le due entità. Per questo motivo, si ritiene che la forza del progetto sia la possibilità di fornire una soluzione software per proteggere l’infrastruttura critica dei trasporti ferroviari da eventuali minacce informatiche, ma anche la capacità adattiva del Bridge, in grado di svolgere le sue funzioni di sicurezza in un ampio ventaglio di ambiti di applicazione.

Un ambiente grafico per creare applicazioni Web in Blazor: progettazione e prototipazione

Blazor è un innovativo framework di Microsoft per lo sviluppo di applicazioni web in C#, HTML e CSS. Questo framework non possiede un designer visuale, ovvero un supporto grafico "drag-and-drop" alla creazione delle web applications. Questa tesi affronta la progettazione e la prototipazione di "Blazor Designer", un DSL (Domain-Specific Language) grafico a supporto dello sviluppo applicazioni web a pagina singola (SPA) sviluppato in collaborazione con IPREL Progetti srl, società del gruppo SACMI. Nella tesi si fa una analisi delle tecnologie messe a disposizione da Blazor, compreso WebAssembly, si discutono le caratteristiche e i vantaggi dei DSL, si descrive la progettazione e l'implementazione di "Blazor Designer" come estensione di Visual Studio. La conclusione riassume i risultati raggiunti, i limiti e le opportunità future: un DSL è effettivamente in grado di rendere più user-friendly e semplice lo sviluppo, ma lo strumento deve essere integrato per essere sfruttato pienamente.

Sales Forecasting e Demand Planning all'interno del processo di Sales & Operations Planning: il caso Cefla s.c.

Il presente elaborato di tesi è stato realizzato coerentemente con quanto osservato in Cefla s.c., azienda italiana composta attualmente da 4 Business Unit che operano a livello internazionale in settori distinti. I temi trattati riguardano nel dettaglio la Business Unit Medical Equipment, la quale realizza prodotti a supporto del professionista sanitario in tutte le fasi della sua attività, comprendendo riuniti odontoiatrici, apparecchiature per l’imaging e radiologia digitale e sistemi di sterilizzazione. L’obiettivo di questo elaborato è quello di descrivere l’attuale processo di Sales & Operations Planning all’interno di questa divisione dell’azienda e contribuire alla progettazione del piano per la sua strutturazione, reso necessario dalla situazione di forte criticità che Cefla s.c. è stata costretta ad affrontare. Vengono quindi descritte le problematiche che caratterizzano i processi interni all’azienda allo stato attuale, la cui valutazione è stata supportata da consulenti esterni, al fine di evidenziare gli aspetti più critici ed elaborare proposte di miglioramento. Queste ultime sono distinte in funzione delle diverse figure coinvolte che hanno contribuito alla loro realizzazione e ai sottoprocessi interessati e che costituiscono il Sales & Operations Planning: Sales Forecasting, Demand Planning e Supply Planning. In particolare, vengono approfonditi i processi che riguardano la previsione della domanda, in quanto per essi è stato possibile collaborare nell’elaborazione di proposte di miglioramento mirate. Visti i tempi medio lunghi che caratterizzano le soluzioni proposte all’azienda si è cercato di contribuire con la progettazione di proposte quick-win in ambito di Sales Forecasting e Demand Planning. Infine, si è tentato di quantificare i costi sostenuti da Cefla s.c. per far fronte alla situazione di criticità affrontata tramite valutazioni economiche e KPI, potendo così stimare l’impatto dato dall’implementazione di proposte di miglioramento.

Sintesi assistita al microonde di nanoparticelle Au/Pt per applicazioni catalitiche

Negli ultimi decenni la necessità di salvaguardare l’ambiente ha portato ad un importante sviluppo dei processi catalitici con particolare attenzione agli aspetti di sostenibilità e impatto ambientale. Le nanoparticelle metalliche, note per le ottime proprietà catalitiche, ricoprono un ruolo fondamentale nel settore della catalisi. Al fine di innescare effetti sinergici e ottenere catalizzatori più performanti, la ricerca si sta orientando verso lo studio di nanoparticelle bimetalliche o multicomponente. Questo lavoro di tesi presenta la sintesi di nanoparticelle di Au, Pt e AuPt applicabili in catalisi e preparate mediante un processo a basso impatto ambientale assistito da microonde. Un’estesa caratterizzazione chimicofisica dei prodotti (DLS/ELS, UV-VIS, ICP-OES, XRD; TEM-EDS) ha consentito di ottimizzare le sintesi rispetto a distribuzione granulometrica, stabilità colloidale, resa di reazione e composizione di fase. Per AuPt NPs si sono sviluppate due preparazioni finalizzate all’ottenimento di diverse nanostrutture, core-shell e leghe. Infine, le prestazioni catalitiche dei campioni preparati sono state valutate mediante idrogenazione di 4-nitrofenolo (4-NP) a 4-amminofenolo (4-AP) in presenza di NaBH4, una reazione modello utilizzata per testare l'attività catalitica di nanometalli. Il campione in lega, Au97.5Pt2.5, e il campione core-shell, Au90@Pt10, hanno evidenziato effetti sinergici positivi con una migliore attività catalitica rispetto ai monometalli.

Fra cielo e terra: l'applicazione del metodo biodinamico nella vinificazione attraverso l'esperienza di una azienda vitivinicola nel riminese

La tesi ha lo scopo di illustrare come sia possibile l’applicazione del metodo biodinamico prendendo come caso studio Tenuta Mara, un’azienda situata nelle colline riminesi. Dapprima viene analizzato il pensiero di Rudolf Steiner, ideatore della teoria che, attraverso le otto conferenze tenute nel 1924 a Koberwitz, rende noti i risultati delle sue ricerche sperimentali avviate nel 1922, derivate da una visione del mondo dove le forze cosmiche, i pianeti e le costellazioni creano un equilibrio tra loro, dove l’uomo si integra pienamente rispettando i voleri della terra. Viene anche affrontata una parte relativa al quadro normativo, facendo un excursus dal marchio Demeter del 1927, al primo Regolamento CEE 2092/ 91 relativo al biologico, fino alla recente legge n. 23 del 9 Marzo 2022 in Italia. Si passa così da una prima parte teorica alla seconda, dove questa viene messa in pratica. Tenuta Mara ha fatto dell’attenzione verso la sostenibilità, riguardante i materiali ecologici utilizzati nella struttura, del risparmio energetico su tutto il processo produttivo e della gestione delle acque consapevoli i propri punti cardine. Le pratiche della viticoltura biodinamica si fondono con la passione per il vino, per l’arte e la musica, con la decisione di ridurre al minimo l’intervento dell’uomo durante tutto il processo enologico, dando alla natura il potere di sceglierne il percorso. Attraverso il supporto dell’enologo viene compreso appieno lo spirito della Tenuta, ponendo particolare attenzione sul processo di vinificazione in bianco per la produzione del Maramato, un vino color del rame, derivato dalle uve di Sangiovese.

Effetto del trattamento Steady-Wine sulla Shelf life dei vini

Il trattamento “Steady Wine” rappresenta una possibile risorsa per combattere l’insorgenza di fenomeni di casse proteica nei vini. Per il trattamento viene utilizzato un materiale adsorbente ottenuto funzionalizzando sfere inerti in vetro con nanopolveri di TiO2 sinterizzate a formare uno strato sottile. Lo scopo di questo elaborato è di analizzare gli eventuali effetti dell’impiego di biossido di titanio sulla shelf-life dei vini. Il TiO2 è infatti un materiale catalizzatore in grado di velocizzare le reazioni di ossidazione chimica che avvengono all’interno del vino. Per le analisi sono analizzati vini commerciali e soluzioni similvino. Tutti i vini e le soluzioni modello sono stati suddivisi e classificati in tre tesi che includevano il vino ottenuto dal trattamento e i relativi controlli. I campioni sono stati conservati in diverse condizioni di invecchiamento, aspetto fondamentale, specialmente l’eventuale esposizione a raggi luminosi, poiché capace di influenzare l’attività foto-catalizzante del TiO2. Sono stati monitorati nel tempo vari parametri relativi alle cinetiche di ossidazione come DO440nm e DO420nm (indice di imbrunimento) per verificare un eventuale effetto catalitico del TiO2. Sono stati osservati anche i livelli di SO2 e della speciazione del Fe per verificare il consumo di O2 da parte del materiale. Utilizzando l’ICP-AES sono stata analizzate le concentrazioni di metalli, per evidenziare eventuali cessioni all’interno del vino; particolare attenzione è stata data all’analisi ai metalli catalizzatori presenti (Cu e Fe), per verificare un possibile effetto di rimozione. Infine, una breve parte della sperimentazione è stata dedicata allo studio della capacità del materiale adsorbente di rimuovere riboflavina e metionina, come premessa per una futura sperimentazione volta a studiare il potenziale effetto del trattamento nella prevenzione del difetto di luce.

Il ruolo del controllo posturale per il movimento selettivo degli arti superiori attraverso la facilitazione con trunk constraint nel paziente neurologico: case report

Background Recentemente la letteratura scientifica ha dimostrato come un corretto controllo posturale faciliti i movimenti dell’arto superiore. Ci sono evidenze secondo cui, applicando al paziente dei contenimenti sul tronco, si ha un miglioramento della funzionalità dell’arto superiore. Obiettivi L’obiettivo principale della tesi era quello di verificare come il sostegno del tronco con l’utilizzo di una stabile struttura assiale, attraverso un supporto esterno definito “trunk constraint”, incrementi il controllo posturale, per facilitare i movimenti frazionati degli arti superiori in persone con esiti di patologie neurologiche. Materiali e metodi Il caso clinico riguarda un uomo di 60 anni con esiti di emiparesi sinistra da ictus ischemico destro. E’ stato eseguito un protocollo di dieci sessioni di trattamento, di un’ora ciascuna, in cui veniva applicata la facilitazione attraverso trunk constraint in diversi setting riabilitativi. I dati sono stati raccolti tramite le scale: Trunk Control Test, Trunk Impairment Scale e Fugl-Meyer Assessment. Inoltre, è stata eseguita l’analisi osservazionale, attraverso videoripresa, di un gesto funzionale dell’arto superiore. Risultati I dati rilevati dimostrano degli effetti positivi rispetto alle ipotesi di partenza. Infatti sono stati riscontrati miglioramenti negli item delle scale somministrate e nella valutazione qualitativa dell’arto superiore. In particolare, si è evidenziato un miglioramento nel controllo del tronco nella scala Trunk Control Test e nella Trunk Impairment Scale e della funzione dell’arto superiore alla scala Fugl-Meyer Assessment. L’analisi osservazionale dei video dimostra un miglioramento del timing di attivazione durante la fase di reaching. Conclusioni I risultati ottenuti supportano il fatto che un incremento dell’attività antigravitaria del tronco, anche attraverso supporti esterni come la trunk constraint, possono facilitare un miglioramento funzionale dell’arto superiore.

Il ruolo del casting nella riabilitazione del soggetto neurologico: una scoping review

Background:i soggetti con esiti di una lesione del SNC sono caratterizzati da un quadro clinico comprensivo di segni negativi e segni positivi come la spasticità e possono andare incontro a molteplici problematiche,come le contracture,che limitano il recupero motorio del paziente favorendo l’immobilità e l’aumento della spasticità,contribuendo alla persistenza della condizione stessa.Il casting si inserisce in questo contesto come trattamento conservativo sui fattori non neurali delle contracture e della spasticità e sembra portare beneficio anche ad alcuni meccanismi neurali della spasticità.Obiettivo:l’obiettivo di questa Scoping review è una mappatura della letteratura esistente sul ruolo del casting all’interno della riabilitazione dei soggetti neurologici,fornendo una descrizione dei protocolli nei vari studi e identificando evidenze e lacune per aiutare la ricerca futura.Metodi:sono state interrogate le banche dati PEDro,PubMed,Cochrane Library ponendo come limiti la lingua inglese,italiana e l’età dei partecipanti maggiore di 19 aa.Gli articoli ottenuti sono stati selezionati con i criteri di eleggibilità e sono stati inclusi SR,RCT,case report,case series e studi osservazionali.Risultati:la Review ha incluso 10 fonti di evidenza.Gli articoli fanno riferimento a diversi tipi di interventi di casting:unito alla tossina botulinica,allo splinting, allo stretching,al motor training o da solo.Conclusioni:dall’analisi delle fonti di evidenza emerge il potenziale degli interventi di casting in un contesto multidisciplinare.Si evidenzia la necessità di condurre ulteriori studi che descrivano i particolari del trattamento riabilitativo con casting,che si concentrino su una selezione di outcome e di scale di valutazione in linea con l'ICF e che approfondiscano il contributo del casting alla riabilitazione del soggetto neurologico,per guidare i clinici e i fisioterapisti nella scelta ed erogazione di tale intervento e fornire prove di efficacia ulteriori a suo supporto.