Meccanismi neurali per la rappresentazione semantica e lessicale: modello di una rete neurale per apprendere il significato di oggetti e parole

Lo studio della memoria semantica attraverso modelli teorici (qualitativi o matematici) gioca un ruolo importante nelle neuroscienze cognitive. In questa tesi viene presentato un modello della memoria semantica e lessicale. Il principio alla base del modello è che la semantica di un oggetto è descritta attraverso una collezione di proprietà, che sintetizzano la percezione dell’oggetto nelle diverse regioni corticali. Gli aspetti semantici e lessicali sono memorizzati in regioni separate del cervello, ma reciprocamente connesse sulla base dell’esperienza passata, secondo un meccanismo di apprendimento Hebbiano. L’obiettivo del lavoro è indagare i meccanismi che portano alla formazione di categorie, analizzare il ruolo delle diverse proprietà nella costruzione di un concetto e le connessioni tra queste proprietà e la parola corrispondente al nome dell’oggetto. Durante l’addestramento per ogni oggetto sono presentate alcune proprietà in input, con una data frequenza: alcune sono condivise, cioè appartengono a più di un concetto e permettono la formazione di categorie, altre sono distintive, cioè sono tipiche di un concetto e consentono la rappresentazione dei membri di una categoria. Un ulteriore aspetto riguardante le proprietà è la distinzione fra proprietà salienti, che sono spontaneamente evocate, e proprietà marginali. E’ stata utilizzata una tassonomia composta da 11 parole che identificano 11 animali. La salienza è stabilita dalla frequenza con cui si verifica ciascuna proprietà. La distinzione tra proprietà condivise e distintive, e tra proprietà salienti e non salienti, è stata ottenuta mediante l’uso della regola di Hebb con una diversa soglia presinaptica e postsinaptica, producendo patterns di sinapsi asimmetriche all’interno della rete semantica (auto-associazione) e tra la rete semantica e lessicale (etero-associazione). La rete addestrata è in grado di risolvere compiti di riconoscimento e denominazione di oggetti, mantenendo una distinzione tra le categorie e i suoi membri, e fornendo un diverso ruolo per le proprietà salienti rispetto alle proprietà marginali.

Il modello di Hopfield: un'applicazione del modello di Ising alle reti neurali

Il Modello di Hopfield è un tentativo di modellizzare il comportamento di una memoria associativa come proprietà emergente di un network costituito da unità a due stati interagenti tra loro, e costituisce un esempio di come gli strumenti della meccanica statistica possano essere applicati anche al campo delle reti neurali. Nel presente elaborato viene esposta l'analogia tra il Modello di Hopfield e il Modello di Ising nel contesto delle transizioni di fase, applicando a entrambi i modelli la teoria di campo medio. Viene esposta la dinamica a temperatura finita e ricavata e risolta l'equazione di punto a sella per il limite di non saturazione del Modello di Hopfield. Vengono inoltre accennate le principali estensioni del Modello di Hopfield.

Modelli di memoria semantica e lessicale: Studio dei meccanismi neurali di apprendimento e formazione di categorie

Le basi neurali della memoria semantica e lessicale sono oggetto di indagine da anni nelle neuroscienze cognitive. In tale ambito, un ruolo crescente è svolto dall’uso di modelli matematici basati su reti di neuroni. Scopo del presente lavoro è di utilizzare e migliorare un modello sviluppato in anni recenti, per spiegare come la conoscenza del significato di parole e concetti sia immagazzinata nel sistema nervoso e successivamente utilizzata. Il principio alla base del modello è che la semantica di un concetto è descritta attraverso una collezione di proprietà, che sintetizzano la percezione del concetto stesso nelle diverse regioni corticali. Gli aspetti semantici e lessicali sono memorizzati in regioni separate, ma reciprocamente connesse sulla base dell’esperienza passata, secondo un meccanismo di apprendimento Hebbiano. L’obiettivo del lavoro è stato quello di indagare i meccanismi che portano alla formazione di categorie. Una importante modifica effettuata è consistita nell’utilizzare un meccanismo di apprendimento Hebbiano a soglia variabile, in grado di adattarsi automaticamente alla statistica delle proprietà date in input. Ciò ha portato ad un miglioramento significativo dei risultati. In particolare, è stato possibile evitare che un proprietà comune a molti (ma non a tutti) i membri di una categoria (come la proprietà “vola” per la categoria “uccelli”) sia erroneamente attribuita all’intera categoria. Nel lavoro viene presentato lo stesso modello con quattro differenti tassonomie, relative ad animali e a oggetti artificiali. La rete, una volta addestrata con una delle 4 tassonomie, è in grado di risolvere compiti di riconoscimento e denominazione di concetti, mantenendo una distinzione tra le categorie e i suoi membri, e attribuendo un diverso ruolo alle proprietà salienti rispetto alle proprietà marginali. Le tassonomie presentano un numero di concetti e features crescente, per avvicinarsi al reale funzionamento della memoria semantica, in cui ai diversi concetti è associato un numero diverso di caratteristiche.

Reti neurali e modelli fisico-predittivi: Dati clinici e analisi di trattamenti in tomotherapy

Il lavoro è parte integrante di un progetto di ricerca del Ministero della Salute ed è stato sviluppato presso la Fisica Sanitaria ed il reparto di Radioterapia Oncologica dell’Azienda Ospedaliero Universitaria di Modena. L’obiettivo è la realizzazione di modelli predittivi e di reti neurali per tecniche di warping in ambito clinico. Modifiche volumetrico-spaziali di organi a rischio e target tumorali, durante trattamenti tomoterapici, possono alterare la distribuzione di dose rispetto ai constraints delineati in fase di pianificazione. Metodologie radioterapiche per la valutazione di organ motion e algoritmi di registrazione ibrida permettono di generare automaticamente ROI deformate e quantificare la divergenza dal piano di trattamento iniziale. Lo studio si focalizzata sulle tecniche di Adaptive Radiation Therapy (ART) mediante la meta-analisi di 51 pazienti sottoposti a trattamento mediante Tomotherapy. Studiando il comportamento statistico del campione, sono state generate analisi predittive per quantificare in tempo reale divergenze anatomico dosimetriche dei pazienti rispetto al piano originale e prevedere la loro ripianificazione terapeutica. I modelli sono stati implementati in MATLAB, mediante Cluster Analysis e Support Vector Machines; l’analisi del dataset ha evidenziato il valore aggiunto apportabile dagli algoritmi di deformazione e dalle tecniche di ART. La specificità e sensibilità della metodica è stata validata mediante l’utilizzo di analisi ROC. Gli sviluppi del presente lavoro hanno aperto una prospettiva di ricerca e utilizzo in trattamenti multicentrici e per la valutazione di efficacia ed efficienza delle nuove tecnologie in ambito RT.

Implementazione di un modello della memoria semantica e lessicale basato sull'utilizzo di features

L’elaborato utilizza un modello neurale, sviluppato nel lavoro di ricerca del prof. Ursino (2010) e successivamente modificato (2011 e 2012), al fine di analizzare alcuni meccanismi alla base della memoria semantica e lessicale. In particolare, la tesi si riferisce alla versione più recente del modello da cui ne deriva uno più semplificato come possibile modalità con cui l’uomo apprende i concetti, li immagazzina in opportune aree cerebrali e collega tali concetti alla parola corrispondente.

Algoritmi per la distribuzione dei dati in reti non cablate di sensori

Le reti di sensori non cablate producono una grande quantità di informazioni sotto forma di flusso continuo di dati, provenienti da una certa area fisica. Individualmente, ogni sensore è autonomo, dotato di batteria limitata e possiede una piccola antenna per la comunicazione; collettivamente, i sensori cooperano su un’ area più o meno vasta per far giungere i dati gene- rati ad un unità centrale. Poiché la sostituzione delle batterie è spesso un operazione troppo costosa o inattuabile, l’efficienza energetica è considerata una metrica prioritaria durante la progettazione delle reti di sensori non cablate. Si richiede non solo di ridurre le richieste energetiche di ogni singolo nodo, ma anche di massimizzare il tempo di vita dell’intera rete, considerando i costi di comunicazione tra sensori. Ciò ha portato allo studio di come rimuo- vere le inefficienze energetiche sotto ogni aspetto: dalla piattaforma hardware, al software di base, ai protocolli di comunicazione al software applicativo. Nella tesi è illustrata una tecnica per il risparmio energetico che consiste nell’applicare memorie fisiche ad alcuni nodi della rete, in modo da accumulare in esse porzioni dei dati ge- nerati; successivamente le informazioni possono essere recuperate dall’unità centrale tramite interrogazioni. Questo permette di ridurre il numero di dati trasmessi, e conseguentemente diminuire l’assorbimento energetico della rete. Scopo della presente tesi è individuare algo- ritmi per determinare la disposizione ottima delle memorie tra i nodi.

Funzioni di Schur, jeu de Tacquin e regola di Littlewood-Richardson

Con l'obiettivo di fornire una dimostrazione della regola di Litlewood-Richardson, si forniscono nozioni su: composizioni e partizioni, funzioni quasisimmetriche, funzioni simmetriche, funzioni di Schur, e rappresentazioni lineari. Al termine sono inseriti un paio di ritratti dei due uomini che sono stati storicamente fondamentali per la trattazione degli argomenti della tesi.

Simmetria e Informazione Genomica: la regola di Chargaff

In questo lavoro analizzeremo la generalizzazione ad oligonucleotidi della seconda regola di Chargaff. Ripercorreremo gli approcci matematico-statistici più significativi per quantificare la simmetria reverse-complement all'interno di sequenze genomiche, presenteremo le prove della trasversalità di tale fenomeno e cercheremo di far luce sulle origini evolutive di questa simmetria nascosta nei nostri geni.

Analisi di grafi su architetture a memoria distribuita

Questo lavoro di tesi tratta il tema delle reti complesse, mostrando i principali modelli di rete complessa quali: il modello Random, il modello Small-World ed il modello Scale-free; si introdurranno alcune metriche usate per descrivere le reti complesse quali la Degree centrality, la Closeness centrality e la Betweenness centrality; si descriveranno i problemi da tenere in considerazione durante la definizione e l’implementazione di algoritmi su grafi; i modelli di calcolo su cui progettare gli algoritmi per risolvere i problemi su grafi; un’analisi prestazionale degli algoritmi proposti per calcolare i valori di Beweenness centrality su grafi di medio-grandi dimensioni. Parte di questo lavoro di tesi è consistito nello sviluppo di LANA, LArge-scale Network Analyzer, un software che permette il calcolo e l’analisi di varie metriche di centralità su grafo.

Classificazione di brani musicali mediante reti neuronali artificiali

L'informatica musicale è una disciplina in continua crescita che sta ottenendo risultati davvero interessanti con l'impiego di sistemi artificiali intelligenti, come le reti neuronali, che permettono di emulare capacità umane di ascolto e di esecuzione musicale. Di particolare interesse è l'ambito della codifica di informazioni musicali tramite formati simbolici, come il MIDI, che permette un'analisi di alto livello dei brani musicali e consente la realizzazione di applicazioni sorprendentemente innovative. Una delle più fruttifere applicazioni di questi nuovi strumenti di codifica riguarda la classificazione di file audio musicali. Questo elaborato si propone di esporre i fondamentali aspetti teorici che concernono la classificazione di brani musicali tramite reti neuronali artificiali e descrivere alcuni esperimenti di classificazione di file MIDI. La prima parte fornisce alcune conoscenze di base che permettono di leggere gli esperimenti presenti nella seconda sezione con una consapevolezza teorica più profonda. Il fine principale della prima parte è quello di sviluppare una comparazione da diversi punti di vista disciplinari tra le capacità di classificazione musicale umane e quelle artificiali. Si descrivono le reti neuronali artificiali come sistemi intelligenti ispirati alla struttura delle reti neurali biologiche, soffermandosi in particolare sulla rete Feedforward e sull'algoritmo di Backpropagation. Si esplora il concetto di percezione nell'ambito della psicologia cognitiva con maggiore attenzione alla percezione uditiva. Accennate le basi della psicoacustica, si passa ad una descrizione delle componenti strutturali prima del suono e poi della musica: la frequenza e l'ampiezza delle onde, le note e il timbro, l'armonia, la melodia ed il ritmo. Si parla anche delle illusioni sonore e della rielaborazione delle informazioni audio da parte del cervello umano. Si descrive poi l'ambito che interessa questa tesi da vicino: il MIR (Music Information Retrieval). Si analizzano i campi disciplinari a cui questa ricerca può portare vantaggi, ossia quelli commerciali, in cui i database musicali svolgono ruoli importanti, e quelli più speculativi ed accademici che studiano i comportamenti di sistemi intelligenti artificiali e biologici. Si descrivono i diversi metodi di classificazione musicale catalogabili in base al tipo di formato dei file audio in questione e al tipo di feature che si vogliono estrarre dai file stessi. Conclude la prima sezione di stampo teorico un capitolo dedicato al MIDI che racconta la storia del protocollo e ne descrive le istruzioni fondamentali nonchè la struttura dei midifile. La seconda parte ha come obbiettivo quello di descrivere gli esperimenti svolti che classificano file MIDI tramite reti neuronali mostrando nel dettaglio i risultati ottenuti e le difficoltà incontrate. Si coniuga una presentazione dei programmi utilizzati e degli eseguibili di interfaccia implementati con una descrizione generale della procedura degli esperimenti. L'obbiettivo comune di tutte le prove è l'addestramento di una rete neurale in modo che raggiunga il più alto livello possibile di apprendimento circa il riconoscimento di uno dei due compositori dei brani che le sono stati forniti come esempi.