Sistemi di Mobile-Health per il monitoraggio e l'assistenza alla gravidanza

Con il termine "Mobile-Health" si intende l’uso di tecnologie mobili in ambito medico-sanitario. Questa tesi si propone di fornire un quadro generale di come i sistemi di Mobile-Health possano aiutare nell'assistenza e nel monitoraggio della gravidanza. Attraverso l'analisi delle ricerche effettuate in questo campo, e lo studio dei sistemi attualmente utilizzati in ambito ospedaliero, si cerca di valutare se effettivamente questo tipo di tecnologie può fornire un contributo significativo nell'assistere le donne incinte. Viene trattato il tema del Self-Management che riguarda appunto l'auto-gestione della propria condizione di salute attraverso l’uso di tecnologie mobili. Vengono introdotti problemi e complicazioni della gravidanza e i corrispettivi trattamenti. Si analizzano studi e ricerche che riguardano dispositivi e software per le donne incinte, compreso il tema delle “app mediche”. Infine, grazie al contributo delle dottoresse Iliana Colonna e Marina Carfagna (coordinatrici ostetriche negli ospedali di Rimini e Cesena), si presenta una panoramica sull’attuale uso di tecnologie nei reparti ospedalieri di ostetricia.

A travel-guidance engine for visually impaired people

Fino a pochi anni fa, usare i trasporti pubblici poteva essere fonte di confusione e richiedere la comprensione del sistema dei trasporti locali. Più tardi, con la diffusione di dispositivi con localizzazione GPS, reti dati cellulare e Google Maps (inizialmente Google Transit), tutto è cambiato, rendendo possibile la pianificazione di un viaggio mentre si è fuori casa. Nonostante Google Maps disponga di indicazioni stradali più o meno in tutto il mondo e mostri molte informazioni, alcune funzionalità, come l’integrazione degli orari in tempo reale, non sono disponibili in tutte le città, ma sono basate su accordi con le agenzie dei trasporti locali. GoGoBus è un’applicazione Android per l’ausilio al trasporto nella città di Bologna. Combinando diversi servizi, GoGoBus si rivolge a svariati tipi di utilizzatori: offre la pianificazione per i meno pratici del sistema e coloro che usano i trasporti pubblici raramente, dispone di orari in tempo reale per chi usa i mezzi frequentemente, e in più traccia la posizione dell’autobus, ha un supporto vocale e un’interfaccia semplice per persone con disabilità. Progettata appositamente per ipovedenti, l’aspetto più innovativo dell’applicazione è il suo supporto durante il percorso sull’autobus, integrato alla pianificazione del tragitto e agli orari aggiornati in tempo reale. Il sistema traccia la posizione dell’autobus attraverso il GPS del dispositivo mobile, la cui posizione è usata sia per riconoscere quando una fermata viene superata, sia per mostrare informazioni utili come la distanza dalla prossima fermata, il numero di fermate e i minuti rimanenti prima di scendere, e soprattutto notificare l’utente quando deve scendere. L’idea dietro GoGoBus è incrementare la fruibilità dei trasporti pubblici per non vedenti, ma anche per persone che li usano di rado, aumentando ampiamente la loro indipendenza, allo stesso tempo migliorando la qualità del servizio per chi usa i mezzi quotidianamente.

Performance of LTE-V2V for Cooperative Awareness

The large scale development of an Intelligent Transportation System is very close. The main component of such a smart environment is the network that provides connectivity for all vehicles. Public safety is the most demanding application because requires a fast, reliable and secure communication. Although IEEE 802.11p is presently the only full wireless standard for vehicular communications, recent advancements in 3GPP LTE provide support to direct communications and the ongoing activities are also addressing the vehicle to vehicle case. This thesis focuses on the resource allocation procedures and performance of LTE-V2V. To this aim, a MATLAB simulator has been implemented and results have been obtained adopting different mobility models for both in-coverage and out-of-coverage scenarios.

Analisi multi-obiettivo in ottica lean-green della reverse logistics dei veicoli a fine vita (ELV)

La gestione del fine vita dei prodotti è un argomento di interesse attuale per le aziende; sempre più spesso l’imprese non possono più esimersi dall’implementare un efficiente sistema di Reverse Logistics. Per rispondere efficacemente a queste nuove esigenze diventa fondamentale ampliare i tradizionali sistemi logistici verso tutte quelle attività svolte all’interno della Reverse Logitics. Una gestione efficace ed efficiente dell’intera supply chain è un aspetto di primaria importanza per un’azienda ed incide notevolmente sulla sua competitività; proprio per perseguire questo obiettivo, sempre più aziende promuovono politiche di gestione delle supply chain sia Lean che Green. L’obiettivo di questo lavoro, nato dalle esigenze descritte sopra, è quello di applicare un modello innovativo che consideri sia politiche di gestione Lean, che dualmente politiche Green, alla gestione di una supply chain del settore automotive, comprendente anche le attività di gestione dei veicoli fuori uso (ELV). Si è analizzato per prima cosa i principi base e gli strumenti utilizzati per l’applicazione della Lean Production e del Green supply chain management e in seguito si è analizzato le caratteristiche distintive della Reverse Logistics e in particolare delle reti che trattano i veicoli a fine vita. L’obiettivo finale dello studio è quello di elaborare e implementare, tramite l’utilizzo del software AMPL, un modello di ottimizzazione multi-obiettivo (MOP- Multi Objective Optimization) Lean e Green a una Reverse Supply Chain dei veicoli a fine vita. I risultati ottenuti evidenziano che è possibile raggiungere un ottimo compromesso tra le due logiche. E' stata effettuata anche una valutazione economica dei risultati ottenuti, che ha evidenziato come il trade-off scelto rappresenti anche uno degli scenari con minor costi.

Motion Cueing Algorithm Development in a 2DOF Driving Simulator: a Driving Behaviour-Centered Approach

I simulatori di guida sono strumenti altamente tecnologici che permettono di svolgere attività di ricerca in vari ambiti quali la psicologia, la medicina e l’ingegneria. Tuttavia, affinché i dati ottenuti mediante le simulazioni siano rapportabili alla loro controparte reale, la fedeltà delle componenti del simulatore di guida deve essere elevata. Questo lavoro tratta del miglioramento del sistema di restituzione del movimento nel simulatore a due gradi di libertà (2DOF) SIMU-LACET Driving Simulator, costruito e sviluppato presso il laboratorio LEPSIS dell’IFSTTAR (Istituto Francese delle Scienze e Tecnologie dei Trasporti, dello Sviluppo e delle Reti), in particolare nella sua sede di Parigi – Marne-la-Vallée. Si è deciso di andare a riprogettare la parte software del sistema di restituzione del movimento (motion cueing), operando su due elementi principali: lo scale factor (fattore di scala) applicato agli impulsi dinamici provenienti dal modello veicolare e i Motion Cueing Algorihms (MCA, algoritmi di restituzione del movimento), questo per entrambi i gradi di libertà. Si è quindi intervenuti sul modello esistente implementato in MATLAB-Simulink nello specifico blocco del motion cueing sul surge (traslazione longitudinale) e sul yaw (imbardata). Riguardo lo scale factor, è stata introdotta una metodologia per creare uno scale factor non lineare in forma esponenziale, tale da migliorare la restituzione degli impulsi meno ampi, pur rispettando i limiti fisici della piattaforma di movimento. Per quanto concerne il MCA, si sono vagliate diverse transfer function dell’algoritmo classico. La scelta finale dei MCA e la validazione del motion cueig in genere è stata effettuata mediante due esperimenti ed il giudizio dei soggetti che vi hanno partecipato. Inoltre, in virtù dei risultati del primo esperimento, si è investigata l’influenza che la strategia in merito al cambio delle marce avesse sulla percezione del movimento da parte del guidatore.

Performance comparison of C-V2X and WAVE protocols for vehicular to infrastructure communications: simulation of the highway use case

The objective of this thesis is the analysis and the study of the various access techniques for vehicular communications, in particular of the C-V2X and WAVE protocols. The simulator used to study the performance of the two protocols is called LTEV2Vsim and was developed by the CNI IEIIT for the study of V2V (Vehicle-to-Vehicle) communications. The changes I made allowed me to study the I2V (Infrastructure-to-Vehicle) scenario in highway areas and, with the results obtained, I made a comparison between the two protocols in the case of high vehicular density and low vehicular density, putting in relation to the PRR (packet reception ratio) and the cell size (RAW, awareness range). The final comparison allows to fully understand the possible performances of the two protocols and highlights the need for a protocol that allows to reach the minimum necessary requirements.

Analisi Pressure Driven di un distretto della rete di distribuzione idrica della città di Rapallo

La metodologia convenzionalmente adottata per l’analisi e progettazione di reti acquedottistiche è la Demand Driven (DD), ovvero un’analisi guidata dalla domanda idrica dell’utenza che viene imposta, dal punto di vista matematico, nelle equazioni del modello idraulico; la struttura di risoluzione matematica di tale approccio è costituita dalle sole equazioni di continuità e del moto, le cui incognite sono i carichi idraulici da garantire per soddisfare la richiesta idrica (dato noto). Purtroppo la DD non è in grado di simulare, in modo ottimale, scenari in cui le pressioni in rete risultano essere inferiori rispetto a quelle richieste per un servizio di erogazione corretto. Dunque, per una completa analisi di una rete di distribuzione idrica, è utile adottare la metodologia Pressure Driven (PD), che si basa sullo stesso modello matematico utilizzato per l’analisi DD al quale viene aggiunta un’equazione che lega la portata erogata alle utenze e la perdita idrica al carico idraulico disponibile in corrispondenza dei nodi. In questo caso un ulteriore dato incognito, oltre al carico idraulico nei nodi ed alla portata nelle condotte della rete, risulta essere la portata effettivamente prelevata ai nodi oppure persa (leakage) dalla rete. Il presente lavoro di tesi ha portato alla calibrazione del modello di un distretto della rete di distribuzione idrica della città di Rapallo. Le simulazioni sono state eseguite attraverso il codice InfoWorks applicando sia la Demand Driven Analysis che risulta funzionale per l’ottenimento del modello calibrato, sia la Pressure Driven Analysis che non agisce sul bilancio complessivo della rete, ma interviene localmente nelle zone in cui le problematiche di funzionamento riscontrate riguardano le pressioni

Digital design of an EPC Gen2 controller for enhanced RFID tags

This thesis presents an improvement of the long range battery-less UHF RFID platform for sensor applications which is based on the open source Wireless Identification and Sensing Platform (WISP) project. The purpose of this work is to design a digital logic that performs the RFID EPC gen2 protocol communication, is able to acquire information by sensors and provide an accurate estimation of tag location ensuring low energy consumption. This thesis will describe the hardware architecture on which the digital logic was inserted, the Verilog code developed, the methods by which the digital logic was tested and an explorative study of chip synthesis on Cadence.

Modellazione numerica del sistema di distribuzione idrica di Cesena

Nel presente elaborato di tesi si esporranno le fasi di costruzione ed i risultati del modello idraulico del sistema di distribuzione idrica della città di Cesena, comprendente tutta l’area cittadina e la zona di pianura a nord-ovest adiacente. Il caso di studio è stato reso disponibile dal gestore del Servizio idrico integrato nel territorio Hera S.p.A. Il modello numerico è stato implementato utilizzando il programma Infoworks® WS di HR Wallingford per la progettazione e gestione delle reti idriche. La realizzazione di un modello idraulico richiede la conoscenza topologica della rete e del suo funzionamento, nonché informazioni sul consumo idrico, fondamentali per la determinazione della domanda idrica. Essa comprende il consumo idropotabile delle utenze e la perdita idrica. Per le elaborazioni sono stati utilizzati i programmi open source QGis e RStudio. La variabilità del consumo è stata rappresentata attraverso una curva costruita sulla base del bilancio idrico della rete, mentre quella della perdita attraverso un pattern basato sul metodo del Minimum Night Flow. Compiuta la prima simulazione su un periodo di 7 giorni e ottenuti i primi risultati, si sono rese necessarie delle operazioni di calibrazione eseguite confrontando i dati risultanti dal modello con quelli misurati sul campo. Uno dei vantaggi di un modello numerico è quello di poter indagare le grandezze idrauliche in ogni punto della rete. È stato, infatti, possibile creare vere e proprie mappe tematiche che illustrano la variazione delle grandezze di interesse al variare dello spazio e del tempo. Un altro vantaggio è quello di poter prevedere il comportamento della rete in seguito a delle modifiche. Si è potuto, infatti, applicare lo strumento modellistico ad un’ipotesi di distrettualizzazione del sistema.

La modellazione dell’impatto della rete di distribuzione idrica sulla qualita’ dell’acqua nel Water Safety Plan – Applicazione alla citta’ di Cesena

Lo studio ha indagato l’impatto delle reti di distribuzione idrica sulla qualità dell’acqua ed il supporto che in questo ambito possono fornire i modelli numerici nella redazione dei Piani di Sicurezza delle Acque (PSA) o Water Safety Plan (WSP). In una prima fase, esso è stato analizzato prendendo atto del percorso normativo europeo e nazionale e delle linee guida fornite dall’Organizzazione Mondiale di Sanità (OMS) e dall’Istituto Superiore di Sanità (ISS) che hanno portato i Piani di Sicurezza delle Acque nell’ambito del controllo delle acque potabili, tenendo conto, anche, dei vari soggetti coinvolti e delle problematiche generate dai cambiamenti climatici. In una seconda fase, si è analizzato il caso studio della rete di distribuzione idrica della città di Cesena, fornito dal gestore HERA S.p.A., modellando la qualità dell’acqua attraverso il programma EPANET 2.2. Questa analisi è stata sviluppata successivamente alla calibrazione del modello idraulico. Per gli aspetti che richiedono una georeferenziazione è stato utilizzato il programma open source QGIS, mentre per le analisi dei dati e le elaborazioni statistiche relative al campionamento del cloro residuo e delle portate immesse dalle fonti idriche è stato utilizzato il linguaggio R. E' stato quindi possibile creare mappe georeferenziate per diversi momenti della giornata del tempo di permanenza dell'acqua nella rete di distribuzione, delle concentrazioni di cloro residuo dell'acqua prelevata dagli utenti e analizzare il ruolo dei serbatoi di compenso.

Generare con transformer lineare spiegazioni di concept set medicali costituiti da termini correlati estratti da social post di pazienti

Le malattie rare pongono diversi scogli ai pazienti, ai loro familiari e ai sanitari. Uno fra questi è la mancanza di informazione che deriva dall'assenza di fonti sicure e semplici da consultare su aspetti dell'esperienza del paziente. Il lavoro presentato ha lo scopo di generare da set termini correlati semanticamente, delle frasi che abbiamo la capacità di spiegare il legame fra di essi e aggiungere informazioni utili e veritiere in un linguaggio semplice e comprensibile. Il problema affrontato oggigiorno non è ben documentato in letteratura e rappresenta una sfida interessante si per complessità che per mancanza di dataset per l'addestramento. Questo tipo di task, come altri di NLP, è affrontabile solo con modelli sempre più potenti ma che richiedono risorse sempre più elevate. Per questo motivo, è stato utilizzato il meccanismo di recente pubblicazione del Performer, dimostrando di riuscire a mantenere uno stesso grado di accuratezza e di qualità delle frasi prodotte, con una parallela riduzione delle risorse utilizzate. Ciò apre la strada all'utilizzo delle reti neurali più recenti anche senza avere i centri di calcolo delle multinazionali. Il modello proposto dunque è in grado di generare frasi che illustrano le relazioni semantiche di termini estratti da un mole di documenti testuali, permettendo di generare dei riassunti dell'informazione e della conoscenza estratta da essi e renderla facilmente accessibile e comprensibile al pazienti o a persone non esperte.

Sperimentazione di Deep Metric Loss per Self-Supervised Information Retrieval Systems su CORD19.

Dopo lo sviluppo dei primi casi di Covid-19 in Cina nell’autunno del 2019, ad inizio 2020 l’intero pianeta è precipitato in una pandemia globale che ha stravolto le nostre vite con conseguenze che non si vivevano dall’influenza spagnola. La grandissima quantità di paper scientifici in continua pubblicazione sul coronavirus e virus ad esso affini ha portato alla creazione di un unico dataset dinamico chiamato CORD19 e distribuito gratuitamente. Poter reperire informazioni utili in questa mole di dati ha ulteriormente acceso i riflettori sugli information retrieval systems, capaci di recuperare in maniera rapida ed efficace informazioni preziose rispetto a una domanda dell'utente detta query. Di particolare rilievo è stata la TREC-COVID Challenge, competizione per lo sviluppo di un sistema di IR addestrato e testato sul dataset CORD19. Il problema principale è dato dal fatto che la grande mole di documenti è totalmente non etichettata e risulta dunque impossibile addestrare modelli di reti neurali direttamente su di essi. Per aggirare il problema abbiamo messo a punto nuove soluzioni self-supervised, a cui abbiamo applicato lo stato dell'arte del deep metric learning e dell'NLP. Il deep metric learning, che sta avendo un enorme successo soprattuto nella computer vision, addestra il modello ad "avvicinare" tra loro immagini simili e "allontanare" immagini differenti. Dato che sia le immagini che il testo vengono rappresentati attraverso vettori di numeri reali (embeddings) si possano utilizzare le stesse tecniche per "avvicinare" tra loro elementi testuali pertinenti (e.g. una query e un paragrafo) e "allontanare" elementi non pertinenti. Abbiamo dunque addestrato un modello SciBERT con varie loss, che ad oggi rappresentano lo stato dell'arte del deep metric learning, in maniera completamente self-supervised direttamente e unicamente sul dataset CORD19, valutandolo poi sul set formale TREC-COVID attraverso un sistema di IR e ottenendo risultati interessanti.

Progetto e implementazione di circuiti a switch sincronizzato per la conversione di micropotenze da trasduttori piezoelettrici

Una delle principali caratteristiche dei trasduttori per energy harvesting piezoelettrici è il fatto che la loro impedenza d'uscita è principalmente capacitiva. Questo consente di elaborare schemi di conversione dell'energia basati su circuiti risonanti attivati in modo sincrono con le vibrazioni, che risultano in grado di aumentare notevolmente la potenza di uscita rispetto alle comuni interfacce passive. Questa tesi si è posta come obiettivo la progettazione e implementazione di un circuito per energy harvesting da vibrazioni basato sulla tecnica Synchronized Switch Harvesting on Inductor (SSHI) che garantisse un'elevata efficienza di conversione. Dovendo gestire potenze in ingresso tipicamente di debole entità, l'architettura proposta è stata ottimizzata per minimizzare la dissipazione di potenza interna al convertitore. Il circuito proposto è stato infine validato sperimentalmente tramite allestimento di un setup di misura dedicato.

Apprendimento non supervisionato di rappresentazioni e legami di similarità tra eventi menzionati nella letteratura biomedica

L'estrazione automatica degli eventi biomedici dalla letteratura scientifica ha catturato un forte interesse nel corso degli ultimi anni, dimostrandosi in grado di riconoscere interazioni complesse e semanticamente ricche espresse all'interno del testo. Purtroppo però, esistono davvero pochi lavori focalizzati sull'apprendimento di embedding o di metriche di similarità per i grafi evento. Questa lacuna lascia le relazioni biologiche scollegate, impedendo l'applicazione di tecniche di machine learning che potrebbero dare un importante contributo al progresso scientifico. Approfittando dei vantaggi delle recenti soluzioni di deep graph kernel e dei language model preaddestrati, proponiamo Deep Divergence Event Graph Kernels (DDEGK), un metodo non supervisionato e induttivo in grado di mappare gli eventi all'interno di uno spazio vettoriale, preservando le loro similarità semantiche e strutturali. Diversamente da molti altri sistemi, DDEGK lavora a livello di grafo e non richiede nè etichette e feature specifiche per un determinato task, nè corrispondenze note tra i nodi. A questo scopo, la nostra soluzione mette a confronto gli eventi con un piccolo gruppo di eventi prototipo, addestra delle reti di cross-graph attention per andare a individuare i legami di similarità tra le coppie di nodi (rafforzando l'interpretabilità), e impiega dei modelli basati su transformer per la codifica degli attributi continui. Sono stati fatti ampi esperimenti su dieci dataset biomedici. Mostriamo che le nostre rappresentazioni possono essere utilizzate in modo efficace in task quali la classificazione di grafi, clustering e visualizzazione e che, allo stesso tempo, sono in grado di semplificare il task di semantic textual similarity. Risultati empirici dimostrano che DDEGK supera significativamente gli altri modelli che attualmente detengono lo stato dell'arte.

Analisi sperimentale di un sistema di localizzazione UWB per applicazioni robotiche

Data la pervasività dell’elettronica nella vita moderna, sempre più interesse è stato posto nelle applicazioni di localizzazione. In ambienti indoor e outdoor, dove sono richieste precisioni dell’ordine delle decine di centimetri, i classici servizi GNSS non sono applicabili. Una tecnologia promettente è quella a banda ultra-larga (UWB), affermata recentemente sul mercato. Un’alternativa potrebbe essere l’utilizzo di sensori ottici con marker di riferimento, però la presenza di fumo e idrometeore presenti nell’ambiente potrebbero andare ad oscurare i marker, rendendo impossibile la localizzazione. Lo scopo della tesi è volto a studiare un sistema di localizzazione UWB, progettato dall’Università di Bologna, ora sviluppato e commercializzato, in un’applicazione robotica. In particolare, l’idea è quella di porre il sistema di localizzazione sopra un elemento mobile, per esempio nella parte terminale di un braccio meccanico, al fine di localizzare un oggetto dotato di nodo UWB, ricavando dinamicamente la posizione relativa tra il braccio e l’oggetto. La tesi si concentra inizialmente a livello teorico sulle caratteristiche delle principali tecnologie coinvolte, in particolare i sistemi UWB e il filtraggio Bayesiano, per poi trattare i limiti teorici della localizzazione, nei concetti di Cramér-Rao lower bound (CRLB) e geometric dilution of precision (GDOP). Da questi, si motiva l’utilizzo della tecnica two-way ranging (TWR) come principio di raccolta delle misure per la localizzazione, per poi ricavare le curve teoriche dell’errore di localizzazione, tenendo conto dei limiti geometrici imposti, utilizzate come riferimento per l’analisi dell’errore ottenuto con il sistema reale. La tecnologia viene testata in tre campagne di misura. Nelle prime due si osserva la presenza di un piano metallico parallelo alla direzione di propagazione, per esaminare gli effetti delle riflessioni sulla localizzazione, mentre nella terza campagna si considera la presenza di acqua dolce.