I) Improving low photocurrent of pseudorotaxane based solar cell II) Synthesis and characterization of new Fe(0) cyclopentadienone complexes

Next to conventional solar panels that harvest direct sunlight, p-type dye-sensitized solar cells (DSSCs) have been developed, which are able to harvest diffuse sunlight. Due to unwanted charge recombination events p-type DSSCs exhibit low power conversion efficiencies (PCEs). Previous research has shown that dye-redox mediator (RM) interactions can prevent these recombination events, resulting in higher PCEs. It is unknown how the nature of dye-RM interactions affects the PCEs of pseudorotaxane-based solar cells. In this research this correlation is investigated by comparing one macrocycle, the 3-NDI, in combination with the three dyes that contains a recognition sites. 2D-DOSY-NMR experiments have been conducted to evaluate the diffusion constants (LogD) of the three couple. The research project has been stopped due to the coronavirus pandemic. The continuation of this thesis would have been to synthesize a dye on the basis of the data obtained from the diffusion tests and attempt the construction of a solar cell to then evaluate its effectiveness. During my training period I synthetized new Fe(0) cyclopentadienone compounds bearing a N-Heterocyclic Carbene ligand. The aim of the thesis was to achieve water solubility by modifications of the cyclopentadienone ligand. These new complexes have been modified using a sulfonation reaction, replacing an hydroxyl with a sulfate group, on the alkyl backbone of the cyclopentadienone ligand. All the complexes were characterized with IR, ESI-MS and NMR spectroscopy, and a new Fe(0) cyclopentadienone complex, involved as an intermediate, was obtained as a single crystal and was characterized also with X-Ray spectroscopy.

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.

Fascicolo Sanitario Elettronico: Presente e Futuro

La tesi propone un'analisi del Fascicolo Sanitario Elettronico. Il Fascicolo Sanitario Elettronico è uno strumento che, con la telemedicina e le tecnologie ITC, conforma la Sanità Digitale. La sua funzione principale è l'archiviazione di dati e documenti sanitari, ma l'essere una sorta di digitalizzazione delle cartelle cliniche è solo uno dei compiti dell'FSE, la sua utilità comprende una serie di servizi che mirano a facilitare il tracciamento e monitoraggio degli eventi medici che sperimentano i cittadini. Grazie all'FSE è possibile che medici ed operatori sanitari presso diversi ospedali e cliniche possano apprendere l'intera storia clinica del paziente con un click. Nel 2020, con la diffusione del coronavirus, sono stati evidenziati diversi dei problemi che già erano stati riscontrati nel funzionamento dell'FSE, dunque questo documento si pone l'obiettivo di presentare questa tecnologia, il suo funzionamento attuale, le problematiche, e gli obiettivi che mirano al suo miglioramento. Da qualche anno, diversi paesi in giro per il mondo, si sono interessati nello sviluppo di questa tecnologia, con lo scopo di modernizzare e migliorare la salute pubblica, ma, in seguito alla diffusione della pandemia, il fascicolo si è ritrovato al centro dell'attenzione dell'universo sanitario, perciò la decisione di trattare questo tema attualissimo.

Reti neurali "physics-informed" per modelli epidemiologici

La malattia COVID-19 associata alla sindrome respiratoria acuta grave da coronavirus 2 (SARS-CoV-2) ha rappresentato una grave minaccia per la salute pubblica e l’economia globale sin dalla sua scoperta in Cina, nel dicembre del 2019. Gli studiosi hanno effettuato numerosi studi ed in particolar modo l’applicazione di modelli epidemiologici costruiti a partire dai dati raccolti, ha permesso la previsione di diversi scenari sullo sviluppo della malattia, nel breve-medio termine. Gli obiettivi di questa tesi ruotano attorno a tre aspetti: i dati disponibili sulla malattia COVID-19, i modelli matematici compartimentali, con particolare riguardo al modello SEIJDHR che include le vaccinazioni, e l’utilizzo di reti neurali ”physics-informed” (PINNs), un nuovo approccio basato sul deep learning che mette insieme i primi due aspetti. I tre aspetti sono stati dapprima approfonditi singolarmente nei primi tre capitoli di questo lavoro e si sono poi applicate le PINNs al modello SEIJDHR. Infine, nel quarto capitolo vengono riportati frammenti rilevanti dei codici Python utilizzati e i risultati numerici ottenuti. In particolare vengono mostrati i grafici sulle previsioni nel breve-medio termine, ottenuti dando in input dati sul numero di positivi, ospedalizzati e deceduti giornalieri prima riguardanti la città di New York e poi l’Italia. Inoltre, nell’indagine della parte predittiva riguardante i dati italiani, si è individuato un punto critico legato alla funzione che modella la percentuale di ricoveri; sono stati quindi eseguiti numerosi esperimenti per il controllo di tali previsioni.

¡Últimas noticias! Fenómenos lingüísticos de los titulares en la prensa digital de Argentina, España y México.

Este trabajo fin de grado busca analizar gramaticalmente los titulares de la prensa digital de tres países hispanoamericanos, Argentina, Españay México, para determinar si existe una variación significativa entre ellos. Para tal fin, se cuenta con un corpus de 1091 noticias recopiladas en distintos períodos de tiempo, todas ellas sobre un tema, elegido por su relevancia actual, a saber, la crisis de coronavirus. Este trabajo se centra exclusivamente en los titulares de las noticias, sin considerar las otras partes que componen una noticia y se articula en torno a una investigación empírica exploratoria que parte de una pregunta de investigación muy sencilla: ¿Existen diferencias linguísticas evidentes entre los titulares de la prensa digital de estos tres países? La investigación exploratoria suele conducir a hipótesis que generen a posteriori estudios de comprobación más exhaustivos. En nuestro caso, los resultados de este estudio podrían llevar a la siguiente hipótesis: existen diferencias lingüísticas entre los titulares de la prensa de estos países, que se manifiestan en rasgos definitorios propios.