Synthetic data generation for the assessment of antimicrobial resistance through machine learning

As a consequence of the diffusion of next generation sequencing techniques, metagenomics databases have become one of the most promising repositories of information about features and behavior of microorganisms. One of the subjects that can be studied from those data are bacteria populations. Next generation sequencing techniques allow to study the bacteria population within an environment by sampling genetic material directly from it, without the needing of culturing a similar population in vitro and observing its behavior. As a drawback, it is quite complex to extract information from those data and usually there is more than one way to do that; AMR is no exception. In this study we will discuss how the quantified AMR, which regards the genotype of the bacteria, can be related to the bacteria phenotype and its actual level of resistance against the specific substance. In order to have a quantitative information about bacteria genotype, we will evaluate the resistome from the read libraries, aligning them against CARD database. With those data, we will test various machine learning algorithms for predicting the bacteria phenotype. The samples that we exploit should resemble those that could be obtained from a natural context, but are actually produced by a read libraries simulation tool. In this way we are able to design the populations with bacteria of known genotype, so that we can relay on a secure ground truth for training and testing our algorithms.

Progettazione ed Implementazione Front-End di un Sistema Integrato di Customer Assistance in ambito Industry 4.0

Al giorno d'oggi, l'industry 4.0 è un movimento sempre più prominente che induce ad equipaggiare gli impianti industriali con avanzate infrastrutture tecnologiche digitali, le quali operano sinergicamente con l'impianto, al fine di controllare ed aumentare la produttività, monitorare e prevenire i futuri guasti, ed altro ancora. In questo ambito, gli utenti sono parte integrante della struttura produttiva, in cui ricoprono ruoli strategici e flessibili, collaborano fra loro e con le macchine, con l’obiettivo di affrontare e risolvere proattivamente una vasta gamma di problemi complessi. In particolare, la customer assistance nel settore industriale può certamente variare in relazione a molteplici elementi: il tipo di produzione e le caratteristiche del prodotto; l'organizzazione ed infrastruttura aziendale interna; la quantità di risorse disponibili che possono essere impiegate; il grado di importanza ricoperto dalla customer assistance nel settore industriale di riferimento; altri eventuali fattori appartenenti ad un dominio specifico. Per queste ragioni, si è cercato di individuare e categorizzare nel modo più accurato possibile, il lavoro svolto in questo elaborato ed il contesto nel quale è stato sviluppato. In questa tesi, viene descritta un'applicazione web per erogare assistenza al cliente in ambito di industria 4.0, attraverso il paradigma di ticketing o ticket di supporto/assistenza. Questa applicazione è integrata nel sistema Mentor, il quale è attivo già da anni nel settore industriale 4.0. Il progetto Mentor è una suite di applicazioni cloud-based creata dal gruppo Bucci Industries, una multinazionale attiva nell'industria e nell'automazione con sede a Faenza. In questo caso di studio, si presenta la progettazione ed implementazione della parte front-end del suddetto sistema di assistenza, il quale è integrato ed interconnesso con un paio di applicazioni tipiche di industria 4.0, presenti nella stessa suite di applicazioni.

Analysis and improvements of an existing industrial hot stamping machine

The importance of product presentation in the marketing industry is well known. Labels are crucial for providing information to the buyer, but at a modest additional expense, a beautiful label with exquisite embellishments may also give the goods a sensation of high quality and elegance. Enhancing the capabilities of stamping machines is required to keep up with the increasing velocity of the production lines in the modern manufacturing industry and to offer new opportunities for customization. It’s in this context of improvements and refinements that this work takes place. The thesis was developed during an internship at Studio D, the firm that designs the mechanics of the machines produced by Cartes. The The aim of this work is to study possible upgrades for the existing hot stamping machines. The main focus of this work is centred on two objectives: first, evaluating the pressing forces generated by this machine and characterising how the mat used in the stamping process reacts to such forces. Second, propose a new conformation for the press mechanism in order to improve the rigidity and performance of the machines. The first objective is reached through a combined approach: the mat is crudely characterized with experimental data, while the frame of the machine is studied through FEM analysis. The results obtained are combined and used to upgrade a worksheet that allows to estimate the forces exerted by the machines. The second objective is reached with the proposal of new, improved designs for the main components of the machines.

Sviluppo di un sistema di climatizzazione automatico distribuito con l'utilizzo di tecniche di machine learning

Nella sede dell’azienda ospitante Alexide, si è ravvisata la mancanza di un sistema di controllo automatico da remoto dell’intero impianto di climatizzazione HVAC (Heating, Ventilation and Air Conditioning) utilizzato, e la soluzione migliore è risultata quella di attuare un processo di trasformazione della struttura in uno smart building. Ho quindi eseguito questa procedura di trasformazione digitale progettando e sviluppando un sistema distribuito in grado di gestire una serie di dati provenienti in tempo reale da sensori ambientali. L’architettura del sistema progettato è stata sviluppata in C# su ambiente dotNET, dove sono stati collezionati i dati necessari per il funzionamento del modello di predizione. Nella fattispecie sono stati utilizzati i dati provenienti dall’HVAC, da un sensore di temperatura interna dell'edificio e dal fotovoltaico installato nella struttura. La comunicazione tra il sistema distribuito e l’entità dell’HVAC avviene mediante il canale di comunicazione ModBus, mentre per quanto riguarda i dati della temperatura interna e del fotovoltaico questi vengono collezionati da sensori che inviano le informazioni sfruttando un canale di comunicazione che utilizza il protocollo MQTT, e lo stesso viene utilizzato come principale metodo di comunicazione all’interno del sistema, appoggiandosi ad un broker di messaggistica con modello publish/subscribe. L'automatizzazione del sistema è dovuta anche all'utilizzo di un modello di predizione con lo scopo di predire in maniera quanto più accurata possibile la temperatura interna all'edificio delle ore future. Per quanto riguarda il modello di predizione da me implementato e integrato nel sistema la scelta è stata quella di ispirarmi ad un modello ideato da Google nel 2014 ovvero il Sequence to Sequence. Il modello sviluppato si struttura come un encoder-decoder che utilizza le RNN, in particolare le reti LSTM.