Le tracce della memoria. Progetto di ricomposizione dell'ex ospedale psichiatrico San Benedetto a Pesaro.

“Può, e se sì come, un luogo nato per separare diventare, dismessa la sua funzione fortemente determinante, un nuovo spazio urbano? In che modo la stessa architettura introversa può aprirsi a una nuova dimensione urbana “conservandosi e trasformandosi?” Questa è la domanda fondamentale che ci si pone quando si deve affrontare una realtà come quella dei complessi manicomiali. Sparsi per tutta la penisola, sono decine le istituzioni lasciate indietro, dove il tempo si è fermato mentre le nostre città andavano avanti. “Una città dentro la città, silenziosa e dimenticata, ai più sconosciuta, quasi interamente abbandonata, dove la luce, filtrata tra le foglie di una rigogliosa vegetazione ormai selvaggia, restituisce una “strana bellezza” a un luogo per molti aspetti inquietante.” Anche se la forma delle architetture rimane la stessa, ad eccezione delle modifiche subite nel tempo sia dal mutare del suo esercizio sia dal decadimento che segue l’abbandono, lo studio si prefissa di indagare il pensiero che si pone tra le istanze della tutela e quelle del cambiamento. Un pensiero complesso al cui interno trovano posto le riflessioni sulla natura fisica del luogo e del loro “senso” in relazione a un tempo trascorso e a uno in corso, in ragione dell’interesse per quello a venire. Un progetto pensato per ricucire lo strappo lasciato dalla damnatio memoriae che hanno subito questi luoghi, restituendo alla comunità nuovi spazi urbani e per rispondere alla domanda che in molti si pongono da tempo su quale sarà il futuro di queste architetture, su cui gravitano fievoli interessi da parte della cultura architettonica e forti interessi economici da parte di chi ne detiene la proprietà, che sono state e continuano a essere estranee alla vita delle collettività urbana.

"La poesia della materia" Un nuovo progetto per Piazza Burri a Citta di Castello

La tesi si occupa della rigenerazione urbana, ambientale e architettonica dell’attuale piazza Garibaldi, partendo dal progetto di Alberto Burri per la stessa area. Con occhio critico la proposta del maestro viene sviscerata e approfondita per poi portare con sé un progetto di rigenerazione del sistema urbano. Nonostante le splendide e monumentali architetture, e seppur essendo uno dei grandi accessi alla città storica, l’area ha perso la sua centralità a causa di vari mutamenti urbanistici effettuati nel corso del tempo. In seguito ad una analisi storica e percettiva, è stata proposta la riprogettazione dell’area consapevolmente alla sua storia e alle necessità odierne. Il progetto si pone l’obiettivo di donare alla città un nuovo spazio dedicato al grande artista e aprire quest’ultima verso l’esterno con un nuovo degno accesso. Il progetto quindi prevede la progettazione di una piazza, Piazza Burri, con un giardino adiacente, il Giardino delle Sculture, e un centro culturale e artistico, al Fondazione Alveare. La proposta progettuale si collega agli altri spazi espositivi della città promuovendo così una rete di collegamento che riaccenda l’area, e Città di Castello, dal punto di vista dell’attrattività.

Spectral methods in geometric deep learning

Questa tesi propone una panoramica sul funzionamento interno delle architetture alla base del deep learning e in particolare del geometric deep learning. Iniziando a discutere dalla storia degli algoritmi di intelligenza artificiale, vengono introdotti i principali costituenti di questi. In seguito vengono approfonditi alcuni elementi della teoria dei grafi, in particolare il concetto di laplaciano discreto e il suo ruolo nello studio del fenomeno di diffusione sui grafi. Infine vengono presentati alcuni algoritmi utilizzati nell'ambito del geometric deep learning su grafi per la classificazione di nodi. I concetti discussi vengono poi applicati nella realizzazione di un'architettura in grado di classficiare i nodi del dataset Zachary Karate Club.

Power sharing e controllo modulare di macchine elettriche multi-trifase

La costante ricerca e lo sviluppo nel campo degli azionamenti e dei motori elettrici hanno portato ad una loro sempre maggiore applicazione ed utilizzo. Tuttavia, la crescente esigenza di sistemi ad alta potenza sempre più performanti da una parte ha evidenziato i limiti di certe soluzioni, dall’altra l’affermarsi di altre. In questi sistemi, infatti, la macchina elettrica trifase non rappresenta più l’unica soluzione possibile: negli ultimi anni si è assistito ad una sempre maggiore diffusione di macchine elettriche multifase. Grazie alle maggiori potenzialità che sono in grado di offrire, per quanto alcune di queste siano ancora sconosciute, risultano già essere una valida alternativa rispetto alla tradizionale controparte trifase. Sicuramente però, fra le varie architetture multifase, quelle multi-trifase (ovvero quelle con un numero di fasi multiplo di tre) rappresentano una soluzione particolarmente vantaggiosa in ambito industriale. Infatti, se impiegate all’interno di architetture multifase, la profonda conoscenza dei tradizionali sistemi trifase consente di ridurre i costi ed i tempi legati alla loro progettazione. In questo elaborato la macchina elettrica multi-trifase analizzata è una macchina sincrona esafase con rotore a magneti permanenti superficiali. Questa particolare tipologia di macchina elettrica può essere modellizzata attraverso due approcci completamente differenti: uno esafase ed uno doppio trifase. Queste possibilità hanno portato molti ricercatori alla ricerca della migliore strategia di controllo per questa macchina. L’obiettivo di questa tesi è di effettuare un’analisi comparativa tra tre diverse strategie di controllo applicate alla stessa macchina elettrica multi-trifase, analizzandone la risposta dinamica in diverse condizioni di funzionamento.

A performance analysis of mesh models for cloud-based workflows

Nell'ambito della loro trasformazione digitale, molte organizzazioni stanno adottando nuove tecnologie per supportare lo sviluppo, l'implementazione e la gestione delle proprie architetture basate su microservizi negli ambienti cloud e tra i fornitori di cloud. In questo scenario, le service ed event mesh stanno emergendo come livelli infrastrutturali dinamici e configurabili che facilitano interazioni complesse e la gestione di applicazioni basate su microservizi e servizi cloud. L’obiettivo di questo lavoro è quello di analizzare soluzioni mesh open-source (istio, Linkerd, Apache EventMesh) dal punto di vista delle prestazioni, quando usate per gestire la comunicazione tra applicazioni a workflow basate su microservizi all’interno dell’ambiente cloud. A questo scopo è stato realizzato un sistema per eseguire il dislocamento di ognuno dei componenti all’interno di un cluster singolo e in un ambiente multi-cluster. La raccolta delle metriche e la loro sintesi è stata realizzata con un sistema personalizzato, compatibile con il formato dei dati di Prometheus. I test ci hanno permesso di valutare le prestazioni di ogni componente insieme alla sua efficacia. In generale, mentre si è potuta accertare la maturità delle implementazioni di service mesh testate, la soluzione di event mesh da noi usata è apparsa come una tecnologia ancora non matura, a causa di numerosi problemi di funzionamento.

Graph theory and geometric deep learning

La seguente tesi propone un’introduzione al geometric deep learning. Nella prima parte vengono presentati i concetti principali di teoria dei grafi ed introdotta una dinamica di diffusione su grafo, in analogia con l’equazione del calore. A seguire, iniziando dal linear classifier verranno introdotte le architetture che hanno portato all’ideazione delle graph convolutional networks. In conclusione, si analizzano esempi di alcuni algoritmi utilizzati nel geometric deep learning e si mostra una loro implementazione sul Cora dataset, un insieme di dati con struttura a grafo.

Analisi e simulazione di protocolli di accesso multiplo per reti IoT 6G cell-free

Lo scopo delle reti mobili è fornire ai dispositivi wireless accesso a una grande varietà di servizi dati, in un’ampia area geografica. Nonostante le reti cellulari odierne, basate sulla tecnologia Massive MIMO, possano raggiungere elevate performance in condizioni favorevoli (centro cella) esse, presentano all’interno dell’area di copertura, zone soggette a data-rate notevolmente ridotti. In questo elaborato, viene brevemente descritta la rete cell-free; una nuova architettura di rete pensata per superare i vecchi limiti delle reti cellulari tradizionali. Successivamente, vengono presentati attraverso simulazioni i due principali vantaggi che queste nuove reti cell-free offrono. Inoltre, viene analizzato uno schema random access in grado di gestire l’accesso multiplo per queste nuove architetture di rete. Questo schema rappresenta un’estensione di un protocollo già presente in letteratura e perfettamente funzionante per reti Massive MIMO, appartenente alla famiglia dei protocolli Coded Slotted ALOHA. Infine, un'analisi delle prestazioni e alcuni possibili scenari sono stati presentati, con lo scopo di valutare l'effetto che algoritmi di tipo SIC possono avere su queste reti.

Integrazione di Digital Twins e Mixed Reality: Un Caso di Studio

Questa tesi ha come proposito esplorare le architetture che integrano i Digital Twins in applicazioni di Mixed Reality. L’obiettivo cardine è quello di mostrare una possibile realizzazione di un sistema di questo tipo. Per raggiungere l’obiettivo posto si è scelto di progettare un sistema che sia realizzabile come soluzione in un contesto reale. La tesi è strutturata in modo tale da offrire al lettore una presentazione generale delle tecnologie utilizzate mantenendole ben distinte. Successivamente viene analizzata la possibilità di unire queste tecnologie presentando quindi delle possibili implementazioni. Come Caso di Studio si è scelto di realizzare un’applicazione a supporto dei medici che offrisse, durante un’operazione chirurgica, la possibilità di visualizzare il monitor dei parametri vitali tramite ologramma. L’architettura presentata viene suddivisa in tre sottosistemi indipendenti in base alla tecnologia presa di riferimento. Le macro sezioni presentate sono: Physical Asset, Digital Twins e Hologram. Questi sottosistemi vengono analizzati uno per volta e successivamente viene realizzata l’architettura inerente. Terminata la realizzazione del sistema, vengono presentate al lettore delle alternative architetturali con annesse le possibili implementazioni.

Microsegmentazione, un approccio scalabile alla sicurezza basato su overlay network

Il crescente numero di attacchi condotti contro sistemi e servizi informatici richiede nuove strategie per la cybersicurezza. In questa tesi si prende in considerazione uno degli approcci più moderni per questa attività, basato su architetture Zero Trust, che deperimetrizzano i sistemi e mirano a verificare ogni tentativo di accesso alle risorse indipendentemente dalla provenienza locale o remota della richiesta. In tale ambito, la tesi propone una nuova forma di microsegmentazione agent-based basata su overlay network, con l'obiettivo di migliorare la scalabilità e la robustezza delle soluzioni esistenti, ad oggi messe in secondo piano in favore della facilità di configurazione. Una consistente serie di test dimostra che l'approccio descritto, attuabile in molteplici tipologie di sistemi cloud, è in grado di garantire, oltre alla sicurezza, scalabilità al crescere dei nodi partecipanti, robustezza evitando punti unici di fallimento e semplicità di configurazione.

analisi delle prestazioni del cluster risc-v: monte cimone

Gli sforzi di ricerca relativi all'High Performance Computing, nel corso degli anni, hanno prodotto risultati importanti inerenti all'incremento delle prestazioni sia in termini di numero di operazioni effettuate per periodo temporale, sia introducendo o migliorando algoritmi paralleli presenti in letteratura. Tali traguardi hanno comportato cambiamenti alla struttura interna delle macchine; si è assistito infatti ad un'evoluzione delle architetture dei processori utilizzati e all'impiego di GPU come risorse di calcolo aggiuntive. La conseguenza di un continuo incremento di prestazioni è quella di dover far fronte ad un grosso dispendio energetico, in quanto le macchine impiegate nell'HPC sono ideate per effettuare un'intensa attività di calcolo in un periodo di tempo molto prolungato; l'energia necessaria per alimentare ciascun nodo e dissipare il calore generato comporta costi elevati. Tra le varie soluzioni proposte per limitare il consumo di energia, quella che ha riscosso maggior interesse, sia a livello di studio che di mercato, è stata l'integrazione di CPU di tipologia RISC (Reduced Instruction Set Computer), in quanto capaci di ottenere prestazioni soddisfacenti con un impiego energetico inferiore rispetto alle CPU CISC (Complex Instruction Set Computer). In questa tesi è presentata l'analisi delle prestazioni di Monte Cimone, un cluster composto da 8 nodi di calcolo basati su architettura RISC-V e distribuiti in 4 piattaforme (\emph{blade}) dual-board. Verranno eseguiti dei benchmark che ci permetteranno di valutare: le prestazioni dello scambio di dati a lunga e corta distanza; le prestazioni nella risoluzione di problemi che presentano un principio di località spaziale ridotto; le prestazioni nella risoluzione di problemi su grafi e, nello specifico, ricerca in ampiezza e cammini minimi da sorgente singola.

Sviluppo di applicazioni real-time multi-utente: un middleware basato sulla piattaforma Croquet

Il crescente aumento del numero di dispositivi connessi in rete e delle applicazioni che vengono sviluppate su di essa ha trasformato completamente lo standard delle applicazioni che una volta erano single-user, facendo quindi arrivare lo standard ad un modello multi-utente, dove si ha un ambiente collaborativo e condiviso in cui le azioni di un determinato utente vanno ad influire anche sugli altri. Altra necessità al giorno d'oggi è inoltre che queste applicazioni multi-utente siano anche real-time, ovvero che si aggiornino in tempo reale e che di conseguenza l'azione di un singolo utente debba essere trasmessa e notificata a tutti gli altri in modo che possano gestirla di conseguenza. Lo sviluppo di tali applicazioni risulta quindi particolarmente complesso, tuttavia esistono anche soluzioni architetturali e framework che risultano essere dedicati all'implementazione di tale tipo di applicazioni, il quale obiettivo è quindi quello di semplificarne e velocizzarne lo sviluppo, tramite l'utilizzo di pattern o architetture mirate all'implementazione di un tipo specifico di tali applicazioni. Un esempio di tali soluzioni è Croquet, che permette la creazione di applicazioni real-time multi-utente, senza la necessità di scrivere alcun codice per la parte server o per la gestione delle comunicazioni tra i peer, ma solamente sviluppando il modello del client, ovvero la parte in esecuzione sulla macchina dell'utente. Questa tesi andrà quindi ad effettuare uno studio sul funzionamento e sull'architettura di Croquet proseguendo quindi con lo sviluppo di un middleware che permetta la creazione di applicazioni real-time multi-utente indipendenti dal linguaggio di sviluppo, le quali si potranno quindi appoggiare sull'architettura di Croquet per funzionare e comunicare, avendo quindi a disposizione tutte le garanzie che vengono offerte da Croquet e dalla sua architettura.

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 Design dei Livelli nella produzione videoludica

Level Design, materia necessaria per la creazione dei livelli, degli ambienti e delle architetture presenti nei giochi digitali. Creare un ambiente di gioco ottimale sviluppando spazi efficaci che siano in grado di comunicare al giocatore per far sì che possa provare esperienze significanti. In questa tesi verrà argomentata la disciplina del Level Design e come essa si applica per creare dei livelli di gioco. Verrà spiegato cosa è il Level Design e quali sono i suoi elementi principali e come essi si legano con tutti gli altri elementi ludici.

Domain adaptation per classificazione di point cloud mediante pseudo-annotazioni

La classificazione di dati geometrici 3D come point cloud è un tema emergente nell'ambito della visione artificiale in quanto trova applicazione in molteplici contesti di guida autonoma, robotica e realtà aumentata. Sebbene nel mercato siano presenti una grande quantità di sensori in grado di ottenere scansioni reali, la loro annotazione costituisce un collo di bottiglia per la generazione di dataset. Per sopperire al problema si ricorre spesso alla domain adaptation sfruttando dati sintetici annotati. Questo elaborato si pone come obiettivo l'analisi e l'implementazione di metodi di domain adaptation per classificazione di point cloud mediante pseudo-labels. In particolare, sono stati condotti esperimenti all'interno del framework RefRec valutando la possibilità di sostituire nuove architetture di deep learning al modello preesistente. Tra queste, Transformer con mascheramento dell'input ha raggiunto risultati superiori allo stato dell'arte nell'adattamento da dati sintetici a reali (ModelNet->ScanNet) esaminato in questa tesi.

prism: rinfrangere distribuzioni di probabilità in riassunti astrattivi mediante strategie di decoding

Negli ultimi quattro anni la summarization astrattiva è stata protagonista di una evoluzione senza precedenti dettata da nuovi language model neurali, architetture transformer-based, elevati spazi dimensionali, ampi dataset e innovativi task di pre-training. In questo contesto, le strategie di decoding convertono le distribuzioni di probabilità predette da un modello in un testo artificiale, il quale viene composto in modo auto regressivo. Nonostante il loro cruciale impatto sulla qualità dei riassunti inferiti, il ruolo delle strategie di decoding è frequentemente trascurato e sottovalutato. Di fronte all'elevato numero di tecniche e iperparametri, i ricercatori necessitano di operare scelte consapevoli per ottenere risultati più affini agli obiettivi di generazione. Questa tesi propone il primo studio altamente comprensivo sull'efficacia ed efficienza delle strategie di decoding in task di short, long e multi-document abstractive summarization. Diversamente dalle pubblicazioni disponibili in letteratura, la valutazione quantitativa comprende 5 metriche automatiche, analisi temporali e carbon footprint. I risultati ottenuti dimostrano come non vi sia una strategia di decoding dominante, ma come ciascuna possieda delle caratteristiche adatte a task e dataset specifici. I contributi proposti hanno l'obiettivo di neutralizzare il gap di conoscenza attuale e stimolare lo sviluppo di nuove tecniche di decoding.