Reti Generative Avversarie nel contesto di servizi di rete sociale: un caso di studio

L’intelligenza artificiale è senza dubbio uno degli argomenti attualmente più in voga nel mondo dell’informatica, sempre in costante evoluzione ed espansione in nuovi settori. In questa elaborato progettuale viene combinato l’argomento sopracitato con il mondo dei social network, che ormai sono parte integrante della quotidianità di tutti. Viene infatti analizzato lo stato dell’arte attuale delle reti neurali, in particolare delle reti generative avversarie, e vengono esaminate le principali tipologie di social network. Su questa base, infatti, verrà realizzato un sistema di rete sociale completo nel quale una GAN sarà proprio la protagonista, sfruttando le più interessanti tecnologie attualmente disponibili. Il sistema sarà disponibile sia come applicativo per dispositivi mobile che come sito web e introdurrà elementi di gamification per aumentare l’interazione con l’utente.

Studio di fattibilità di un sensore autoalimentato per misure di corrente nelle reti filoviarie

Negli ultimi anni vi è stato un aumento della sensibilità in merito alle tematiche ambientali e questo ha riguardato anche il settore della mobilità, spingendo sempre più verso l’elettrificazione dei trasporti. Una delle possibilità per elettrificare i trasporti sono le reti filoviarie. Di quelle già esistenti, però, la maggior parte è stata realizzata nel secolo scorso. Inoltre, non vengono effettuate misure per valutare quale sia lo stato del carico sulla rete. In questa tesi si è valutata la fattibilità di realizzazione di un sensore non intrusivo per la misura delle correnti sulle filovie di reti esistenti, al fine di poter ottenere i dati relativi ai flussi di potenza e permettere quindi, in futuro, una migliore gestione della rete. Per effettuare la misura di corrente in modo non invasivo si è pensato di utilizzare un sensore di campo magnetico stazionario. Per valutare l’intensità del campo magnetico, al fine di scegliere il sensore che si confacesse alle caratteristiche dell’applicazione, si è proceduto a sviluppare diversi modelli per rappresentare i conduttori della filovia. Da queste simulazioni è stato inoltre possibile valutare quale fosse la posizione più idonea al collocamento del sensore. Per l’alimentazione del sensore, si sono valutate più possibilità che permettessero di non ricorrere ad un cablaggio ausiliario, tra cui l’utilizzo di un pannello fotovoltaico eventualmente accoppiato ad una batteria. Per la trasmissione dei dati, sono stati valutati più protocolli e dispositivi di comunicazione per trovare quello che meglio combinasse le necessità di trasmissione su distanze medio-lunghe e la necessità di minimizzare i consumi energetici. Infine, sono state effettuate prove sperimentali per validare l'affidabilità delle misure, ovvero verificare che fosse realmente possibile stimare il valore delle correnti nei conduttori della filovia partendo da una misura di campo magnetico, e se i consumi energetici stimati fossero in linea con quelli reali.

Studio delle prestazioni di un sistema per il sensing basato sulla modulazione OTFS

Questo elaborato tratta lo studio e l'implementazione della modulazione Orthogonal Time Frequency Space (OTFS) in sistemi di tipo Joint Sensing and Communication (JSC), ossia sistemi in cui le funzionalità di comunicazione e "sensing" condividono lo stesso hardware e la stessa banda di frequenze. La modulazione OTFS è una recente tecnica di modulazione bidimensionale, progettata nel dominio delay-Doppler, che sta riscuotendo particolare interesse nel panorama delle telecomunicazioni in quanto portatrice di alcuni importanti vantaggi nei sistemi delle reti cellulari. Rispetto alle moderne modulazioni multi-portante, come l'OFDM, l'OTFS si dimostra essere in grado di offrire prestazioni migliori e più robuste in condizioni di connessioni ad alta velocità (High Mobility), con una maggiore efficienza spettrale, in quanto non prevede l'utilizzo di un prefisso ciclico per la gestione del problema dell'ISI. Un altro punto di forza importante della modulazione OTFS è quello di risultare particolarmente adatta e compatibile con le applicazioni di JSC, soprattutto grazie all'estrema robustezza a grandi spostamenti Doppler, e la possibilità di fare "sensing" raggiungendo distanze decisamente maggiori rispetto all'OFDM, grazie all'assenza del prefisso ciclico. Tutto questo però viene al costo di un notevole incremento del sistema, con tempi di esecuzione molto elevati. Dopo aver presentato il sistema OTFS in generale e in ambito JSC, in un particolare scenario, lo si è implementando in MATLAB sviluppando due versioni: una standard e una a complessità ridotta, in grado di raggiungere risoluzioni molto elevate in tempi di calcolo contenuti. Infine questo sistema, in grado di stimare i parametri radar di distanza e velocità radiale relativa, associati ad un certo target, è stato simulato e i risultati relativi alle performance sulla stima dei parametri, in termini di RMSE e CRLB, sono stati riportati e posti a confronto con quelli ottenuti nel caso OFDM, a parità di scenario.

Manutenzione predittiva dei giunti mediante tecnologie di Intelligenza Artificiale per la prevenzione dei guasti nelle reti di distribuzione in MT

Lo scopo dell’elaborato è quello di valutare una prima applicazione di intelligenza artificiale per svolgere manutenzione predittiva sui giunti installati nella rete di distribuzione, al fine di prevenirne i guasti. L’estensione delle reti in cavo è infatti in costante aumento per supportare lo sviluppo della rete elettrica e, per l’installazione di nuove linee o nella manutenzione di cavi, si fa uso di giunti, spesso soggetti a guasti e di difficile manutenzione. Risulta quindi importante svolgere manutenzione predittiva su questi componenti, al fine di prevenirne i guasti ed ottenere un risparmio in termini di tempo e denaro. A seguito un’attenta analisi della struttura dei giunti, dei loro modi di guasto e dei parametri caratteristici, si è proceduto alla generazione sintetica di un dataset contenente misure sui giunti e, sulla base di specifici criteri applicati a questi valori, l’informazione sulla presenza o sull’assenza di un guasto. Il dataset è stato poi utilizzato per la fase di apprendimento e di test di sei algoritmi di machine learning, selezionati a partire da considerazioni sullo stato dell’arte, valutato tramite una Revisione Sistematica della Letteratura (SLR). I risultati così ottenuti sono stati analizzati tramite specifiche metriche e da questo caso di studio sono emerse le elevate potenzialità delle tecnologie di intelligenza artificiale ai fini della prevenzione dei guasti nelle reti di distribuzione, soprattutto se considerata la semplicità implementativa degli algoritmi.

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.

Implementazione di reti neurali per missioni di telerilevamento satellitare da immagini iperspettrali

L’utilizzo di reti neurali, applicate a immagini iperspettrali, direttamente a bordo di un satellite, permetterebbe una stima tempestiva ed aggiornata di alcuni parametri del suolo, necessari per ottimizzare il processo di fertilizzazione in agricoltura. Questo elaborato confronta due modelli derivati dalle reti EfficientNet-Lite0 ed EdgeNeXt per la stima del valore di pH del terreno e delle concentrazioni di Potassio (K), Pentossido di Fosforo (P2O5) e Magnesio (Mg) da immagini iperspettrali raffiguranti campi agricoli. Sono stati inoltre testati due metodi di riduzione delle bande: l’Analisi delle Componenti Principali (PCA) e un algoritmo di selezione basato sull’Orthogonal Subspace Projection (OSP). Lo scopo è ridurre le dimensioni delle immagini al fine di limitare le risorse necessarie all’inferenza delle reti, pur preservandone l’accuratezza. L’esecuzione in tempo reale (23.6 fps) della migliore soluzione ottenuta sul sistema embedded Dev Board Mini ne dimostra l’applicabilità a bordo di nanosatelliti.

‘Data Augmentation’ per reti neurali profonde per la classificazione del segnale EEG

I recenti sviluppi nel campo dell’intelligenza artificiale hanno permesso una più adeguata classificazione del segnale EEG. Negli ultimi anni è stato dimostrato come sia possibile ottenere ottime performance di classificazione impiegando tecniche di Machine Learning (ML) e di Deep Learning (DL), facendo uso, per quest’ultime, di reti neurali convoluzionali (Convolutional Neural Networks, CNN). In particolare, il Deep Learning richiede molti dati di training mentre spesso i dataset per EEG sono limitati ed è difficile quindi raggiungere prestazioni elevate. I metodi di Data Augmentation possono alleviare questo problema. Partendo da dati reali, questa tecnica permette, la creazione di dati artificiali fondamentali per aumentare le dimensioni del dataset di partenza. L’applicazione più comune è quella di utilizzare i Data Augmentation per aumentare le dimensioni del training set, in modo da addestrare il modello/rete neurale su un numero di campioni più esteso, riducendo gli errori di classificazione. Partendo da questa idea, i Data Augmentation sono stati applicati in molteplici campi e in particolare per la classificazione del segnale EEG. In questo elaborato di tesi, inizialmente, vengono descritti metodi di Data Augmentation implementati nel corso degli anni, utilizzabili anche nell’ambito di applicazioni EEG. Successivamente, si presentano alcuni studi specifici che applicano metodi di Data Augmentation per migliorare le presentazioni di classificatori basati su EEG per l’identificazione dello stato sonno/veglia, per il riconoscimento delle emozioni, e per la classificazione di immaginazione motoria.

La stima dell'inerzia nelle reti elettriche

Negli ultimi anni, la rete elettrica ha subito importanti cambiamenti dovuti principalmente al fatto che vi è stato un sensibile sviluppo di impianti di produzione da fonti rinnovabili. Questo aspetto ha però influenzato in modo considerevole il funzionamento della rete ed in particolare la risposta inerziale che essa ha a fronte di uno squilibrio della potenza attiva. In particolare, nella rete si è registrata una importante riduzione dell’inerzia disponibile in quanto molte delle fonti rinnovabili attualmente installate sono connesse tramite inverter, macchine statiche, che non sono in grado di fornire alcuna risposta inerziale in modo intrinseco. Si sta perciò rendendo sempre più necessario possedere degli strumenti volti a fornire una stima dell’inerzia a disposizione della rete, in modo tale da facilitare e migliorare la gestione del Sistema Elettrico. In tale contesto, in questa tesi ci si è concentrati sulla realizzazione di un modello EMTP della rete di distribuzione benchmark europea Cigrè, che permettesse di includere tutte le caratteristiche dinamiche della rete, dei generatori di produzione e in particolare, ci si è soffermati sulla modellizzazione dei carichi, eseguendo un’analisi e un confronto sulle possibili modalità di modellizzazione dei carichi in forma aggregata. Nella seconda parte, sono stati poi sviluppati degli algoritmi che permettessero dai dati raccolti attraverso le simulazioni di ricavare il valore della costante d’inerzia nei differenti scenari.

Generazione di osservabili radiometriche per navigazione deep space tramite reti neurali convoluzionali

Grazie all’evoluzione degli strumenti di calcolo e delle strutture digitali, le intelligenze artificiali si sono evolute considerevolmente negli ultimi anni, permettendone sempre nuove e complesse applicazioni. L’interesse del presente progetto di tesi è quello di creare un modello di studio preliminare di intelligenza artificiale definita come Rete Neurale Convoluzionale, o Convolutional Neural Network (CNN), al fine di essere impiegata nel campo della radioscienza e dell’esplorazione planetaria. In particolare, uno degli interessi principali di applicazione del modello è negli studi di geodesia compiuti tramite determinazione orbitale di satelliti artificiali nel loro moto attorno ai corpi celesti. Le accelerazioni causate dai campi gravitazionali planetari perturbano le orbite dei satelliti artificiali, queste variazioni vengono captate dai ricevitori radio a terra sottoforma di shift Doppler della frequenza del segnale, a partire dalla quale è quindi possibile determinare informazioni dettagliate sul campo di gravità e sulla struttura interna del corpo celeste in esame. Per poter fare ciò, occorre riuscire a determinare l’esatta frequenza del segnale in arrivo, il quale, per via di perdite e disturbi durante il suo tragitto, presenterà sempre una componente di rumore. Il metodo più comune per scindere la componente di informazione da quella di rumore e ricavarne la frequenza effettiva è l’applicazione di trasformate di Fourier a tempo breve, o Short-time Fourier Transform (STFT). Con l’attività sperimentale proposta, ci si è quindi posto l’obiettivo di istruire un CNN alla stima della frequenza di segnali reali sinusoidali rumorosi per avere un modello computazionalmente rapido e affidabile a supporto delle operazioni di pre-processing per missioni di radio-scienza.

Soluzioni per coperture wireless in ambiente indoor con l'ausilio di superfici intelligenti riconfigurabili

I sistemi di comunicazione 6G si prevede che soddisfino requisiti più stringenti rispetto alle reti 5G in termini di capacità di trasmissione, affidabilità, latenza, copertura, consumo energetico e densità di connessione. I miglioramenti che si possono ottenere agendo solo sugli end-points dell'ambiente wireless potrebbero non essere sufficienti per adempiere a tali obiettivi. Performance migliori potrebbero invece essere raggiunte liberandosi del postulato che fissa l'ambiente di propagazione come elemento incontrollabile. In questo panorama spicca una tecnologia recente che prende il nome di Reconfigurable Intelligent Surface (RIS) e che si pone l'obiettivo di rendere personalizzabile l'ambiente di propagazione wireless attraverso elaborazioni quasi passive di segnale. Una RIS è una superficie sottile ingegnerizzata al fine di possedere proprietà che le permettono di controllare dinamicamente le onde elettromagnetiche attraverso, ad esempio, la riflessione, rifrazione e focalizzazione del segnale. Questo può portare alla realizzazione del cosiddetto Smart Radio Environment (SRE), ovvero un ambiente di propagazione che non è visto come entità aleatoria incontrollabile, ma come parametro di design che svolge un ruolo fondamentale nel processo di ottimizzazione della rete. Nel presente elaborato, partendo da un modello macroscopico del comportamento di una RIS sviluppato dal gruppo di ricerca di propagazione e integrato all'interno di un simulatore di ray tracing, si effettua uno studio di coperture wireless con l'ausilio di RIS in semplici scenari indoor di riferimento.

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.

Modelli di scambio termico in pozzo sulla base della caratterizzazione geotermica di un reservoir a bassa entalpia: studio di sensitività sulla efficienza dei sistemi di condizionamento a pompa di calore

Tra i temi di attualità, quello del risparmio energetico è tra i più dibattuti negli ultimi anni; tale tema è strettamente correlato al problema del riscaldamento globale, infatti, mentre sul prossimo esaurimento delle risorse energetiche tradizionali non vi sono ancora certezze assolute, per quanto riguarda l’azione nociva dei gas serra, la Comunità Scientifica Internazionale si ritrova d’accordo su una netta presa di posizione contro l’emissione di tali sostanze, provocata in larga parte dall’utilizzo dei combustibili fossili. In questo contesto, l’Unione Europea sta promuovendo la diffusione di tecnologie che non prevedano l’utilizzo di gas, petrolio o carbone, soprattutto per il settore dell’edilizia, ove una corretta progettazione e l’utilizzo di tecnologie non convenzionali può portare alla riduzione anche dell’80% dei consumi, con conseguente abbattimento delle emissioni. Tra questi interventi innovativi, il più comune e conosciuto è sicuramente quello del solare termico e fotovoltaico; ma ne esistono anche di altri, ancora non molto pubblicizzati in Italia, ma ampiamente conosciuti e utilizzati in altri paesi dell’Unione. Tra questi, vi è il sistema di riscaldamento analizzato in questa tesi: la pompa di calore geotermica. Tale sistema, come verrà spiegato nell’elaborato di laurea, ha indubbi vantaggi economici, energetici ed ambientali, a fronte di una non trascurabile spesa iniziale. Attualmente, nel Nord Italia, si incominciano a vedere impianti di questo tipo, sulla scia del successo riscontrato nei paesi confinanti (in particolare Austria e Svizzera). La progettazione si basa attualmente su modelli statici, sviluppati dall’Università Svizzera del Canton Ticino, per l’utilizzo della pompa di calore nel territorio alpino. Obiettivo della tesi, è la verifica di tali modelli, di cui si è venuto a conoscenza grazie alla collaborazione con l’Università SUPSI, sulle condizioni idrogeologiche della Pianura Padana, soffermandosi su alcuni parametri fondamentali della progettazione di una pompa di calore geotermica, quali la conduttività e la capacità termica volumetrica dei terreni incontrati, la presenza di falde, ed i parametri geometrici del pozzo, al fine di dare una valutazione tecnica ed economica dell’impianto. Tali analisi è stata infatti fino ad ora affrontata in maniera sommaria dai perforatori, che eseguono generalmente sempre lo stesso modello di pozzo geotermico, sulla base degli esempi consolidati di Svizzera e Germania. Alcune misure di temperatura in situ sono state rilevate in collaborazione con la società Geotermia SRL di Mantova, ditta specializzata nella perforazione di pozzi geotermici (tale esperienza è parte centrale dell’estratto “Laboratorio di Tesi Ls”), mentre la parte modellistica della tesi è stata sviluppata in collaborazione con lo studio di progettazione Studio Seta SRL di Faenza, il cui stabile è climatizzato in parte con una pompa di calore geotermica.

L'analisi di rischio nel trasporto stradale di merci pericolose: due software a confronto

Confronto tra due software specifici per l'analisi di rischio nel trasporto stradale di merci pericolose (TRAT GIS 4.1 e QRAM 3.6) mediante applicazione a un caso di studio semplice e al caso reale di Casalecchio di Reno, comune della provincia di Bologna.

Tecniche di risparmio idrico a livello locale e mondiale. Approfondimento sulle buone pratiche agricole per un uso sostenibile dell'acqua

Oltre un miliardo di persone non ha oggi accesso all’acqua potabile; più di due miliardi è il numero di coloro che vivono in condizioni igienico-sanitarie realmente proibitive. Sono 80 i paesi nel mondo (con il 40% della popolazione totale) in cui si riscontra difficoltà di approvvigionamento e presenza di risorse idriche che mancano dei requisiti che dovrebbero essere assicurati per la tutela della salute: quotidianamente e sistematicamente il diritto di accesso all’acqua, che nessun individuo dovrebbe vedersi negato, viene violato. Scarsità di acqua e non omogenea distribuzione sulla superficie terrestre sono fattori che concorrono alla crisi della risorsa, cui contribuiscono processsi di natura ambientale (cambiamenti climatici, desertificazione), di natura economica (le sorti dell’industria agroalimentare, la globalizzazione degli scambi, il bisogno crescente di energia), di natura sociale (migrazioni, urbanizzazione, crescita demografica, epidemie), di natura culturale (passaggio dal rurale all’urbano, dall’agricoltura di sussistenza a quella di profitto). Nell’ottica di uno sviluppo sostenibile un aumento indiscriminato dell’offerta non può costituire soluzione al continuo incremento della domanda di acqua. Si rende pertanto necessaria la definizione di politiche e strumenti di cambiamento nei modelli di consumo e nella pianificazione che consentano una riduzione degli squilibri nella distribuzione e nella gestione della risorsa a livello domestico e civile, industriale, agricolo. L’uso efficiente, e quindi sostenibile, dell’acqua è da perseguirsi secondo le modalità: • Risparmio, inteso come minore consumo di acqua all’inizio del ciclo. • Riciclo dell’acqua in circuito chiuso, inteso come riuso dell’acqua di scarico, o uso multiplo dell’acqua. Una idonea utilizzazione dipende da una idonea progettazione, che abbia come finalità: • La destinazione in via prioritaria delle fonti e delle risorse di più elevata qualità agli usi idropotabili, con una graduale sostituzione del consumo per altri usi con risorse di minore pregio. • La regolamentazione dell’uso delle acque sotterranee, mediante la limitazione del ricorso all’impiego di pozzi solo in mancanza di forniture alternative per uso civile, industriale, agricolo. • L’incentivazione ad un uso razionale della risorsa, anche mediante l’attuazione di idonee politiche tariffarie. • L’aumento dell’efficienza delle reti di adduzione e distribuzione, sia civili che irrigue. • La promozione di uso efficiente, riciclo e recupero di acqua nell’industria. • Il miglioramento dell’efficienza ed efficacia delle tecniche di irrigazione. • La promozione del riutilizzo delle acque nei vari settori. • La diffusione nella pratica domestica di apparati e tecnologie progettati per la riduzione degli sprechi e dei consumi di acqua. In ambito agricolo la necessità di un uso parsimonioso della risorsa impone il miglioramento dell’efficienza irrigua, pari appena al 40%. La regione Emilia Romagna a livello locale, Israele a livello internazionale, forniscono ottimi esempi in termini di efficacia dei sistemi di trasporto e di distribuzione, di buona manutenzione delle strutture. Possibili soluzioni verso le quali orientare la ricerca a livello mondiale per arginare la progressiva riduzione delle riserve idriche sono: • Revisione dei costi idrici. • Recupero delle riserve idriche. • Raccolta dell’acqua piovana. • Miglioramento degli impianti di distribuzione idrica. • Scelta di metodi di coltivazione idonei alle caratteristiche locali. • Scelta di colture a basso fabbisogno idrico. • Conservazione della risorsa attraverso un sistema di irrigazione efficiente. • Opere di desalinizzazione. • Trasferimento idrico su vasta scala da un’area all’altra. Si tratta di tecniche la cui attuazione può incrementare la disponibilità media pro capite di acqua, in particolare di coloro i quali non ne posseggono in quantità sufficiente per bere o sono privi di sistemi igienico-sanitari sufficienti.