Progettazione ed analisi di algoritmi di mobilità controllata per reti mesh aeree con vincoli di copertura e persistenza

In questo lavoro di tesi verrà presentata l’implementazione di due algoritmi di Deployment e gestione di uno sciame di dispositivi UAV (Unmanned Aerial Vehicles). L’interesse scientifico su cui si fonda quest'analisi ha origine nelle enormi potenzialità degli UAV che garantiscono un'esplorazione aerea di aree pericolose in contesti di emergenze quali ad esempio scenari post catastrofe. La problematica principale affrontata sarà quella della gestione continuativa dell'area disastrata fornendo un algoritmo di schedulazione della cooperazione degli UAV alternando periodi attivi con quelli di ricarica dei dispositivi.

Valutazione sperimentale di algoritmi di visione stereo finalizzata a una successiva implementazione su FPGA

Applicazione di algoritmi di stereo visione con differenti configurazioni con lo scopo di confrontare e valutare quale applicare ad una successiva implementazione su FPGA.

Sviluppo di nuovi algoritmi di pianificazione per sistemi non olonomici e con dinamica non linerare

L'obiettivo del kinodynamic motion planning è quello di determinare una sequenza di input di controllo per guidare un agente da uno stato iniziale ad uno finale, rispettando la dinamica del corpo e i vincoli fisici. In questa tesi sono presentate diverse versioni di algoritmi basati su Rapidly-exploring Random Tree in grado di risolvere questo tipo di problema. In particolare è preso in considerazione il caso di un sistema non lineare con vincoli non olonomici, rappresentativo del rover in dotazione al progetto europeo SHERPA. La qualità degli approcci proposti è inoltre provata con alcuni test di navigazione, in ambiente simulato, confrontando gli algoritmi proposti con alcuni presi nella letteratura di riferimento.

Valutazione di metodologie di aggregazione di costi per algoritmi di visione stereo

Tesi riguardante le metodologie di aggregazione di costi applicate alla visione stereo, incentrata in particolare sull'algoritmo box filtering.

Valutazione sperimentale di metodologie di rettificazione e impatto su algoritmi di visione stereo

Ricavare informazioni dalla realtà circostante è un obiettivo molto importante dell'informatica moderna, in modo da poter progettare robot, veicoli a guida autonoma, sistemi di riconoscimento e tanto altro. La computer vision è la parte dell'informatica che se ne occupa e sta sempre più prendendo piede. Per raggiungere tale obiettivo si utilizza una pipeline di visione stereo i cui passi di rettificazione e generazione di mappa di disparità sono oggetto di questa tesi. In particolare visto che questi passi sono spesso affidati a dispositivi hardware dedicati (come le FPGA) allora si ha la necessità di utilizzare algoritmi che siano portabili su questo tipo di tecnologia, dove le risorse sono molto minori. Questa tesi mostra come sia possibile utilizzare tecniche di approssimazione di questi algoritmi in modo da risparmiare risorse ma che che garantiscano comunque ottimi risultati.

Studio e Sperimentazione di Algoritmi di Reinforcement Learning Applicati a Video Game

Nella prima parte del mio lavoro viene presentato uno studio di una prima soluzione "from scratch" sviluppata da Andrew Karpathy. Seguono due miei miglioramenti: il primo modificando direttamente il codice della precedente soluzione e introducendo, come obbiettivo aggiuntivo per la rete nelle prime fasi di gioco, l'intercettazione della pallina da parte della racchetta, migliorando l'addestramento iniziale; il secondo é una mia personale implementazione utilizzando algoritmi più complessi, che sono allo stato dell'arte su giochi dell'Atari, e che portano un addestramento molto più veloce della rete.

Analisi di log files prodotti dal sistema StoRM usato dall’esperimento ATLAS attraverso algoritmi di clustering

L'esperimento ATLAS, come gli altri esperimenti che operano al Large Hadron Collider, produce Petabytes di dati ogni anno, che devono poi essere archiviati ed elaborati. Inoltre gli esperimenti si sono proposti di rendere accessibili questi dati in tutto il mondo. In risposta a questi bisogni è stato progettato il Worldwide LHC Computing Grid che combina la potenza di calcolo e le capacità di archiviazione di più di 170 siti sparsi in tutto il mondo. Nella maggior parte dei siti del WLCG sono state sviluppate tecnologie per la gestione dello storage, che si occupano anche della gestione delle richieste da parte degli utenti e del trasferimento dei dati. Questi sistemi registrano le proprie attività in logfiles, ricchi di informazioni utili agli operatori per individuare un problema in caso di malfunzionamento del sistema. In previsione di un maggiore flusso di dati nei prossimi anni si sta lavorando per rendere questi siti ancora più affidabili e uno dei possibili modi per farlo è lo sviluppo di un sistema in grado di analizzare i file di log autonomamente e individuare le anomalie che preannunciano un malfunzionamento. Per arrivare a realizzare questo sistema si deve prima individuare il metodo più adatto per l'analisi dei file di log. In questa tesi viene studiato un approccio al problema che utilizza l'intelligenza artificiale per analizzare i logfiles, più nello specifico viene studiato l'approccio che utilizza dell'algoritmo di clustering K-means.

Modello di ottimizzazione per l’analisi di più comunità energetiche nella stessa rete di distribuzione con diversi fornitori

La tesi descrive un modello AIMMS di ottimizzazione dei flussi di potenza tra gli utenti di una comunità energetica rinnovabile. Il modello considera la presenza nella stessa rete di distribuzione di più comunità energetiche. Ogni utente può scegliere un fornitore diverso dagli altri anche se partecipa ad una comunità. Sono considerati generatori fotovoltaici e sistemi di accumulo. Per i carichi sono stati generati profili tipici di utenze domestiche. Il modello è in grado di valutare i prezzi delle transazioni di energia interne a ciascuna comunità, in base alle tariffe orarie dei fornitori di energia. Per la rete di distribuzione test IEEE a 123 nodi, la tesi presenta una analisi di sensitività al variare della taglia dei sistemi di accumulo, della potenza di picco dei generatori fotovoltaici, della potenza richiesta dai carichi, del numero di comunità energetiche e dei fornitori.

Miglioramento della qualità di algoritmi di face morphing generation

L'obiettivo principale di questo lavoro di tesi è quello di migliorare gli algoritmi di morphing generation in termini di qualità visiva e di potenzialità di attacco dei sistemi automatici di riconoscimento facciale.

Percorsi tecnico-gestionali di ottimizzazione del processo di riciclo delle automobili a fine vita

La Direttiva 2000/53/CE sui veicoli fuori uso (VFU) stabilisce, entro il 2015, l’obiettivo di reimpiegare e riciclare almeno l’85% in peso del VFU e di reimpiegare e recuperare almeno il 95% in peso del VFU. Sebbene la media europea superi entrambi i target, nel 2019 l’Italia ha raggiunto l’84.2% sia per reimpiego e riciclo che per reimpiego e recupero, non essendo utilizzato il recupero energetico. Obiettivo di questa tesi, realizzata in collaborazione con un impianto di frantumazione, è stato quello di studiare nuove metodologie di gestione dei VFU in modo da diminuire la produzione di car fluff, smaltito in discarica, e incrementare i tassi di riciclo. Nello specifico, è stato chiesto a due autodemolitori di selezionare un campione di 10 VFU da sottoporre a messa in sicurezza e demolizione secondo step precisi di promozione al riciclaggio, compresa la separazione di sedili e cruscotti. Una volta eseguiti i test di frantumazione su pacchi auto, sedili e cruscotti, sono state effettuate analisi merceologiche e chimico-fisiche su alcuni flussi in uscita e sono stati calcolati i tassi di reimpiego, riciclo e smaltimento. Per entrambi i campioni è stato raggiunto l’obiettivo di reimpiego e riciclo, superando di circa un punto percentuale i valori del 2019. Il fluff ottenuto dalla frantumazione dei sedili non rispetta i parametri per poter essere classificato come CSS-combustibile; uno sviluppo futuro potrebbe essere quello di diminuire la concentrazione di cloro, antimonio, nichel e rame, per potere permettere di recuperare tale frazione e aumentare i target di riciclo.

Sviluppo ed applicazione di un modello di ottimizzazione per la gestione di una rete di Simbiosi Industriale

Nell’attuale contesto competitivo, sempre più alla ricerca di un incontro tra esigenze di natura economica e logiche di Sostenibilità Ambientale e di Economia Circolare (E.C.), questo elaborato si pone l’obiettivo di presentare un modello matematico, formulato per la simulazione e la conseguente ottimizzazione di una rete logistica gestita con logiche di Simbiosi Industriale (S.I.). Lo scopo di tale modello è fungere da supporto all’adozione di pratiche di S.I. in un determinato contesto territoriale, attraverso l’individuazione delle sinergie ottime, tra quelle considerate possibili, in grado di ridurre la produzione di rifiuti, a favore del riutilizzo di sottoprodotti e materie prime seconde, minimizzando il costo totale del sistema. Preliminarmente alla presentazione del modello, sarà descritto il contesto in cui la S.I. si colloca e i suoi collegamenti con i concetti di Ecologia Industriale (E.I.) ed E.C., verranno distinti i vari modelli esistenti di S.I. ed i casi di successo presenti nel contesto italiano ed europeo, e sarà illustrato l’attuale inquadramento normativo. In seguito, verranno descritti nel dettaglio il modello matematico e un caso studio, dimensionato allo scopo di validare il modello stesso. Fase particolarmente critica del lavoro è risultata essere quella relativa alla raccolta dati da inserire nel caso studio, in quanto informazioni sensibili e di conseguenza non facilmente reperibili. I risultati ottenuti dimostrano come possa risultare conveniente, dal punto di vista economico, l’adozione di pratiche di S.I. negli scambi tra realtà industriali, e in che modo tale convenienza muti al variare delle condizioni economiche al contorno.

Sviluppo di Algoritmi di Localizzazione 3D Passiva per UAVs

Gli UAV, o meglio conosciuti come ‘droni’, sono aeromobili a pilotaggio remoto il cui utilizzo si estende dal settore militare a quello civile. Quest’ultimi, possono essere attrezzati con numerosi dispositivi accessori, come ad esempio disturbatori di frequenze. La simbiosi UAV-jammer attacca le comunicazioni wireless tramite interferenze a radiofrequenza, per degradare o interrompere il servizio offerto dalle reti. Questo elaborato, si concentra sull’analisi di algoritmi di localizzazione passiva, per stimare la posizione dell’UAV e interrompere l’interferenza. Inizialmente, viene descritto il segnale emesso dall’UAV, che utilizza lo standard di comunicazione 802.11a. A seguire, dato che la localizzazione passiva si basa sulle misure TDOA rilevate da una stazione di monitoraggio a terra, vengono presentati tre algoritmi di stima TDOA, tra i quali fast TDOA, adaptive threshold-based first tap detection e un algoritmo sviluppato per i nuovi sistemi GNSS. Successivamente, vengono esaminati tre algoritmi di localizzazione passiva, che sfruttano il principio dei minimi quadrati (LS), ovvero il CTLS, LCLS e CWLS. Infine, le prestazioni degli algoritmi di localizzazione vengono valutate in un ambiente di simulazione realistico, con canale AWGN o con canale ITU Extended pedestrian A.

Sviluppo e ottimizzazione di algoritmi per predire la risposta alla terapia di resincronizzazione cardiaca

La necessità di indagine sul fronte dell’insufficienza cardiaca deriva dall’elevato impatto sociale della patologia, non soltanto per l’effetto invalidante sulla condizione del paziente che ne è affetto, bensì anche per la notevole incidenza sui servizi sanitari nazionali, per l’importante valore di mortalità e morbilità che ne è associato. Il numero di ospedalizzazioni per scompenso cardiaco è consistente; ciò rende ragione dell’elevato assorbimento di risorse dovuto a questa patologia. Il razionale dell’impiego della Terapia di Resincronizzazione Cardiaca (CRT) consiste nella correzione della dissincronia cardiaca come causa di disfunzione meccanica atriale e ventricolare. Il metodo analitico sviluppato origina dalle indagini sugli spostamenti dell’elettrocatetere posizionato in Seno Coronarico, sulla base del fatto che il sito di stimolazione risulta un fattore determinante per la buona risposta alla terapia. Dovendo studiare le posizioni nel tempo del catetere, si è pensato di valutarne le variazioni nel periodo pre e post attivazione della CRT ricostruendone la traiettoria in 3D. Lo studio parametrico di quest’ultima ha permesso di individuare un indice predittore della risposta alla CRT al follow-up a sei mesi. La prosecuzione della ricerca presentata ha l’intento di migliorare gli algoritmi di elaborazione dei dati per rendere più robuste le misure, sfruttando tecniche che possano aumentare riproducibilità, ripetibilità, e ininfluenza rispetto alla variabilità delle condizioni analitiche. Sviluppando nuovi modelli si è eliminata l'interazione dell'operatore nelle fasi d'indagine, rendendo le analisi completamente automatiche. I metodi sono stati testati e applicati.

Procedure di Programmazione Dinamica per Determinare le K Migliori Soluzioni del Knapsack Problem 0-1 e dello Shortest Path Problem

In questa tesi viene trattata la problematica di determinare le migliori K soluzioni per due problemi di ottimizzazione, il Knapsack Problem 0-1 e lo Shortest Path Problem. Tali soluzioni possono essere impiegate all'interno di metodi di column generation per la risoluzione di problemi reali, ad esempio Bin Packing Problems e problemi di scheduling di veicoli ed equipaggi. Sono stati implementati, per verificarne sperimentalmente le prestazioni, nuovi algoritmi di programmazione dinamica, sviluppati nell’ambito di un programma di ricerca. Inizialmente, per entrambi i problemi, è stato descritto un algoritmo che determinasse le migliori K soluzioni per ogni possibile sottoproblema; partendo da uno zaino con capacità nulla, nel caso del Knapsack Problem 0-1, e dalla determinazione di un cammino dal vertice sorgente in se stesso per lo Shortest Path Problem, l’algoritmo determina le migliori soluzioni di sottoproblemi via via sempre più grandi, utilizzando le soluzioni costruite per gli stati precedenti, fino a ottenere le migliori soluzioni del problema globale. Successivamente, è stato definito un algoritmo basato su un approccio di ricorsione backward; in questo caso si utilizza una funzione ricorsiva che, chiamata a partire dallo stato corrispondente al problema globale, viene richiamata solo sugli stati intermedi strettamente necessari, e per ognuno di essi non vengono determinate soluzioni superflue.

Rassegna di strutture dati e algoritmi per l'indicizzazione di basi di dati.

La frenetica evoluzione sociale e culturale, data dal crescente e continuo bisogno di conoscenza dell’uomo, ha portato oggi a navigare in un oceano sconfinato di dati e informazioni. Esse assumono una propria peculiare importanza, un valore sia dal punto di vista del singolo individuo, sia all’interno di un contesto sociale e di un settore di riferimento specifico e concreto. La conseguente mutazione dell’interazione e della comunicazione a livello economico della società, ha portato a parlare oggi di economia dell’informazione. In un contesto in cui l’informazione rappresenta la risorsa principale per l’attività di crescita e sviluppo economico, è fondamentale possedere la più adeguata strategia organizzativa per la gestione dei dati grezzi. Questo per permetterne un’efficiente memorizzazione, recupero e manipolazione in grado di aumentare il valore dell’organizzazione che ne fa uso. Un’informazione incompleta o non accurata può portare a valutazioni errate o non ottimali. Ecco quindi la necessità di gestire i dati secondo specifici criteri al fine di creare un proprio vantaggio competitivo. La presente rassegna ha lo scopo di analizzare le tecniche di ottimizzazione di accesso alle basi di dati. La loro efficiente implementazione è di fondamentale importanza per il supporto e il corretto funzionamento delle applicazioni che ne fanno uso: devono garantire un comportamento performante in termini di velocità, precisione e accuratezza delle informazioni elaborate. L’attenzione si focalizzerà sulle strutture d’indicizzazione di tipo gerarchico: gli alberi di ricerca. Verranno descritti sia gli alberi su dati ad una dimensione, sia quelli utilizzati nel contesto di ricerche multi dimensionali (come, ad esempio, punti in uno spazio). L’ingente sforzo per implementare strutture di questo tipo ha portato gli sviluppatori a sfruttare i principi di ereditarietà e astrazione della programmazione ad oggetti al fine di ideare un albero generalizzato che inglobasse in sé tutte le principali caratteristiche e funzioni di una struttura di indicizzazione gerarchica, così da aumentarne la riusabilità per i più particolari utilizzi. Da qui la presentazione della struttura GiST: Generalized Search Tree. Concluderà una valutazione dei metodi d’accesso esposti nella dissertazione con un riepilogo dei principali dati relativi ai costi computazionali, vantaggi e svantaggi.