State-of-the-Art Multihoming Protocols and Support for Android

Il traguardo più importante per la connettività wireless del futuro sarà sfruttare appieno le potenzialità offerte da tutte le interfacce di rete dei dispositivi mobili. Per questo motivo con ogni probabilità il multihoming sarà un requisito obbligatorio per quelle applicazioni che puntano a fornire la migliore esperienza utente nel loro utilizzo. Sinteticamente è possibile definire il multihoming come quel processo complesso per cui un end-host o un end-site ha molteplici punti di aggancio alla rete. Nella pratica, tuttavia, il multihoming si è rivelato difficile da implementare e ancor di più da ottimizzare. Ad oggi infatti, il multihoming è lontano dall’essere considerato una feature standard nel network deployment nonostante anni di ricerche e di sviluppo nel settore, poiché il relativo supporto da parte dei protocolli è quasi sempre del tutto inadeguato. Naturalmente anche per Android in quanto piattaforma mobile più usata al mondo, è di fondamentale importanza supportare il multihoming per ampliare lo spettro delle funzionalità offerte ai propri utenti. Dunque alla luce di ciò, in questa tesi espongo lo stato dell’arte del supporto al multihoming in Android mettendo a confronto diversi protocolli di rete e testando la soluzione che sembra essere in assoluto la più promettente: LISP. Esaminato lo stato dell’arte dei protocolli con supporto al multihoming e l’architettura software di LISPmob per Android, l’obiettivo operativo principale di questa ricerca è duplice: a) testare il roaming seamless tra le varie interfacce di rete di un dispositivo Android, il che è appunto uno degli obiettivi del multihoming, attraverso LISPmob; e b) effettuare un ampio numero di test al fine di ottenere attraverso dati sperimentali alcuni importanti parametri relativi alle performance di LISP per capire quanto è realistica la possibilità da parte dell’utente finale di usarlo come efficace soluzione multihoming.

Rilevamento della qualità del manto stradale: un approccio sperimentale tramite Machine Learning

Il riconoscimento delle condizioni del manto stradale partendo esclusivamente dai dati raccolti dallo smartphone di un ciclista a bordo del suo mezzo è un ambito di ricerca finora poco esplorato. Per lo sviluppo di questa tesi è stata sviluppata un'apposita applicazione, che combinata a script Python permette di riconoscere differenti tipologie di asfalto. L’applicazione raccoglie i dati rilevati dai sensori di movimento integrati nello smartphone, che registra i movimenti mentre il ciclista è alla guida del suo mezzo. Lo smartphone è fissato in un apposito holder fissato sul manubrio della bicicletta e registra i dati provenienti da giroscopio, accelerometro e magnetometro. I dati sono memorizzati su file CSV, che sono elaborati fino ad ottenere un unico DataSet contenente tutti i dati raccolti con le features estratte mediante appositi script Python. A ogni record sarà assegnato un cluster deciso in base ai risultati prodotti da K-means, risultati utilizzati in seguito per allenare algoritmi Supervised. Lo scopo degli algoritmi è riconoscere la tipologia di manto stradale partendo da questi dati. Per l’allenamento, il DataSet è stato diviso in due parti: il training set dal quale gli algoritmi imparano a classificare i dati e il test set sul quale gli algoritmi applicano ciò che hanno imparato per dare in output la classificazione che ritengono idonea. Confrontando le previsioni degli algoritmi con quello che i dati effettivamente rappresentano si ottiene la misura dell’accuratezza dell’algoritmo.

Data-driven Signal Processing per Jamming Detection in Sistemi Satellitari

In questo elaborato vengono analizzate differenti tecniche per la detection di jammer attivi e costanti in una comunicazione satellitare in uplink. Osservando un numero limitato di campioni ricevuti si vuole identificare la presenza di un jammer. A tal fine sono stati implementati i seguenti classificatori binari: support vector machine (SVM), multilayer perceptron (MLP), spectrum guarding e autoencoder. Questi algoritmi di apprendimento automatico dipendono dalle features che ricevono in ingresso, per questo motivo è stata posta particolare attenzione alla loro scelta. A tal fine, sono state confrontate le accuratezze ottenute dai detector addestrati utilizzando differenti tipologie di informazione come: i segnali grezzi nel tempo, le statistical features, le trasformate wavelet e lo spettro ciclico. I pattern prodotti dall’estrazione di queste features dai segnali satellitari possono avere dimensioni elevate, quindi, prima della detection, vengono utilizzati i seguenti algoritmi per la riduzione della dimensionalità: principal component analysis (PCA) e linear discriminant analysis (LDA). Lo scopo di tale processo non è quello di eliminare le features meno rilevanti, ma combinarle in modo da preservare al massimo l’informazione, evitando problemi di overfitting e underfitting. Le simulazioni numeriche effettuate hanno evidenziato come lo spettro ciclico sia in grado di fornire le features migliori per la detection producendo però pattern di dimensioni elevate, per questo motivo è stato necessario l’utilizzo di algoritmi di riduzione della dimensionalità. In particolare, l'algoritmo PCA è stato in grado di estrarre delle informazioni migliori rispetto a LDA, le cui accuratezze risentivano troppo del tipo di jammer utilizzato nella fase di addestramento. Infine, l’algoritmo che ha fornito le prestazioni migliori è stato il Multilayer Perceptron che ha richiesto tempi di addestramento contenuti e dei valori di accuratezza elevati.

Machine Learning in Applicazione alla Prevenzione del Morbo di Alzheimer

Il morbo di Alzheimer è ancora una malattia incurabile. Negli ultimi anni l'aumento progressivo dell'aspettativa di vita ha contribuito a un'insorgenza maggiore di questa patologia, specialmente negli stati con l'età media più alta, tra cui l'Italia. La prevenzione risulta una delle poche vie con cui è possibile arginarne lo sviluppo, ed in questo testo vengono analizzate le potenzialità di alcune tecniche di Machine Learning atte alla creazione di modelli di supporto diagnostico per Alzheimer. Dopo un'opportuna introduzione al morbo di Alzheimer ed al funzionamento generale del Machine Learning, vengono presentate e approfondite due delle tecniche più promettenti per la diagnosi di patologie neurologiche, ovvero la Support Vector Machine (macchina a supporto vettoriale, SVM) e la Convolutional Neural Network (rete neurale convoluzionale, CNN), con annessi risultati, punti di forza e principali debolezze. La conclusione verterà sul possibile futuro delle intelligenze artificiali, con particolare attenzione all'ambito sanitario, e verranno discusse le principali difficoltà nelle quali queste incombono prima di essere commercializzate, insieme a plausibili soluzioni.

Motor Unit Spike Trains Recontruction from sEMG Signals for Gesture Classification on a Low-Power Processing Platform

Hand gesture recognition based on surface electromyography (sEMG) signals is a promising approach for the development of intuitive human-machine interfaces (HMIs) in domains such as robotics and prosthetics. The sEMG signal arises from the muscles' electrical activity, and can thus be used to recognize hand gestures. The decoding from sEMG signals to actual control signals is non-trivial; typically, control systems map sEMG patterns into a set of gestures using machine learning, failing to incorporate any physiological insight. This master thesis aims at developing a bio-inspired hand gesture recognition system based on neuromuscular spike extraction rather than on simple pattern recognition. The system relies on a decomposition algorithm based on independent component analysis (ICA) that decomposes the sEMG signal into its constituent motor unit spike trains, which are then forwarded to a machine learning classifier. Since ICA does not guarantee a consistent motor unit ordering across different sessions, 3 approaches are proposed: 2 ordering criteria based on firing rate and negative entropy, and a re-calibration approach that allows the decomposition model to retain information about previous sessions. Using a multilayer perceptron (MLP), the latter approach results in an accuracy up to 99.4% in a 1-subject, 1-degree of freedom scenario. Afterwards, the decomposition and classification pipeline for inference is parallelized and profiled on the PULP platform, achieving a latency < 50 ms and an energy consumption < 1 mJ. Both the classification models tested (a support vector machine and a lightweight MLP) yielded an accuracy > 92% in a 1-subject, 5-classes (4 gestures and rest) scenario. These results prove that the proposed system is suitable for real-time execution on embedded platforms and also capable of matching the accuracy of state-of-the-art approaches, while also giving some physiological insight on the neuromuscular spikes underlying the sEMG.

Progetto e implementazione di software di segmentazione assistita di immagini mediche e predizione di biomarkers

La segmentazione prevede la partizione di un'immagine in aree strutturalmente o semanticamente coerenti. Nell'imaging medico, è utilizzata per identificare, contornandole, Regioni di Interesse (ROI) clinico, quali lesioni tumorali, oggetto di approfondimento tramite analisi semiautomatiche e automatiche, o bersaglio di trattamenti localizzati. La segmentazione di lesioni tumorali, assistita o automatica, consiste nell’individuazione di pixel o voxel, in immagini o volumi, appartenenti al tumore. La tecnica assistita prevede che il medico disegni la ROI, mentre quella automatica è svolta da software addestrati, tra cui i sistemi Computer Aided Detection (CAD). Mediante tecniche di visione artificiale, dalle ROI si estraggono caratteristiche numeriche, feature, con valore diagnostico, predittivo, o prognostico. L’obiettivo di questa Tesi è progettare e sviluppare un software di segmentazione assistita che permetta al medico di disegnare in modo semplice ed efficace una o più ROI in maniera organizzata e strutturata per futura elaborazione ed analisi, nonché visualizzazione. Partendo da Aliza, applicativo open-source, visualizzatore di esami radiologici in formato DICOM, è stata estesa l’interfaccia grafica per gestire disegno, organizzazione e memorizzazione automatica delle ROI. Inoltre, è stata implementata una procedura automatica di elaborazione ed analisi di ROI disegnate su lesioni tumorali prostatiche, per predire, di ognuna, la probabilità di cancro clinicamente non-significativo e significativo (con prognosi peggiore). Per tale scopo, è stato addestrato un classificatore lineare basato su Support Vector Machine, su una popolazione di 89 pazienti con 117 lesioni (56 clinicamente significative), ottenendo, in test, accuratezza = 77%, sensibilità = 86% e specificità = 69%. Il sistema sviluppato assiste il radiologo, fornendo una seconda opinione, non vincolante, adiuvante nella definizione del quadro clinico e della prognosi, nonché delle scelte terapeutiche.

Machine Learning Unsupervised Methods in the Design of an On-board Health Monitoring System for Satellite Applications

The dissertation starts by providing a description of the phenomena related to the increasing importance recently acquired by satellite applications. The spread of such technology comes with implications, such as an increase in maintenance cost, from which derives the interest in developing advanced techniques that favor an augmented autonomy of spacecrafts in health monitoring. Machine learning techniques are widely employed to lay a foundation for effective systems specialized in fault detection by examining telemetry data. Telemetry consists of a considerable amount of information; therefore, the adopted algorithms must be able to handle multivariate data while facing the limitations imposed by on-board hardware features. In the framework of outlier detection, the dissertation addresses the topic of unsupervised machine learning methods. In the unsupervised scenario, lack of prior knowledge of the data behavior is assumed. In the specific, two models are brought to attention, namely Local Outlier Factor and One-Class Support Vector Machines. Their performances are compared in terms of both the achieved prediction accuracy and the equivalent computational cost. Both models are trained and tested upon the same sets of time series data in a variety of settings, finalized at gaining insights on the effect of the increase in dimensionality. The obtained results allow to claim that both models, combined with a proper tuning of their characteristic parameters, successfully comply with the role of outlier detectors in multivariate time series data. Nevertheless, under this specific context, Local Outlier Factor results to be outperforming One-Class SVM, in that it proves to be more stable over a wider range of input parameter values. This property is especially valuable in unsupervised learning since it suggests that the model is keen to adapting to unforeseen patterns.