Definizione di metodi di modellazione e trattamento dati per l'ottimizzazione di modelli per motori da competizione

Trattamento dati, modellazione e calibrazione di un motore da competizione

Modelli neuro-computazionali della memoria semantica

Lo studio di modelli teorici e matematici della memoria semantica ricopre un ruolo importante nelle neuroscienze cognitive. I modelli neuro-computazionali sviluppati negli ultimi decenni vengono impiegati per spiegare e simulare come le informazioni recepite dall’esterno vengono memorizzate e successivamente utilizzate. In questo elaborato si sviluppa un modello di rete semantica per il riconoscimento di concetti, definiti come insieme di caratteristiche. Fondamentale è il ruolo assunto dalle diverse proprietà, che sono state suddivise fra salienti e marginali, distintive e condivise. I concetti presi in considerazione con le rispettive feature, fanno parte di un ampio data set fornito dalla Dott.ssa Catricalà. La rete sviluppata rientra tra i modelli di massa neuronale che considera quattro popolazioni di neuroni: piramidali, inter-neuroni eccitatori, inter-neuroni inibitori lenti e inter-neuroni inibitori veloci. Il modello sviluppato si basa sullo studio del professor Ursino et al. e utilizza oscillatori in banda gamma. Tramite sincronizzazione di queste oscillazioni è possibile memorizzare concetti e successivamente recuperarli, mantenendoli in memoria simultaneamente. Il richiamo di più concetti contemporaneamente avviene tramite desincronizzazione delle oscillazioni ad opera di un inibitore globale, modellato tramite funzione a gradino. Per modellare l’apprendimento della rete è stata utilizzata la regola di Hebb, sfruttando soglie pre e post-sinaptiche differenti così da costruire sinapsi asimmetriche che permettono una differenziazione delle feature.

Televisioni in transito: modelli produttivi e immaginari urbani di mobilita

Il termine go-tv fa riferimento a i sistemi di videocomunicazione collocati a bordo di mezzi di trasporto e in ambienti collegati, ad alto transito di passeggeri. Limitando l’analisi al territorio italiano, la ricerca intende ricostruire le coordinate storiche del suo sviluppo, inquadrandolo entro il più ampio contesto dei media contemporanei. Da un punto di vista teorico, sono considerati sia il legame del mezzo con l’ambiente urbano, sia le interconnessioni tra comunicazione, mobilità e trasporti, riflesse nel particolare statuto sociale e topologico chiamato in causa dai suoi luoghi di consumo. Dall’approvvigionamento alla messa in onda dei contenuti, cardine speculativo del lavoro è la disamina, su base esplorativa, delle consuetudini commerciali e professionali sottese a questo speciale canale di distribuzione audiovisiva, nel quadro di apposite pratiche d’azienda, campionate nel solco degli studi sulla produzione mediale. Tre sono gli snodi principali del progetto: la proposta di una definizione univoca del fenomeno, condivisibile dai diversi attori coinvolti nella filiera, una prima modellizzazione del suo profilo mediale e una mappatura dei principali casi di go-tv rinvenibili a livello nazionale, arricchita da una serie di studi di caso.

Specificità, efficacia e risposte adattative mediate da mutazioni dell'oncosoppressore TP53 degli inibitori del Complesso I mitocondriale nella terapia oncologica personalizzata: dai meccanismi molecolari allo sviluppo di modelli preclinici avanzati

L'inibizione del complesso respiratorio I (CI) è una strategia antitumorale emergente, sebbene la specificità e l’efficacia di nuovi farmaci restino poco investigate. La generazione di modelli cellulari tumorali nulli per il CI rivela la specificità di EVP 4593 e BAY 872243 nell’indurre gli effetti antiproliferativi non associati all’apoptosi, selettivamente via CI, riducendo eventuali effetti collaterali. Studi preliminari in vivo evidenziano un rallentamento della crescita tumorale negli animali trattati con EVP 4593, il quale emerge come l’inibitore più potente. Per il suo ruolo nella riprogrammazione metabolica, e la sua elevata frequenza di mutazioni nelle neoplasie umane, sono stati investigati i potenziali meccanismi di adattamento alla terapia anti-CI sulla base dello stato mutazionale di TP53. L’auxotrofia da aspartato, un hallmark metabolico delle cellule tumorali con un danno al CI, causa un blocco della sintesi proteica mTORC1-dipendente nelle linee cellulari con una p53 mutata o nulla, inducendo un collasso metabolico. Viceversa, l'attivazione del sensore energetico AMPK promuove un recupero parziale della sintesi di aspartato in linee cellulari con la forma wild type di P53, che è in grado di sostenere una migliore anaplerosi attraverso SCO2, fattore di assemblaggio del complesso respiratorio IV. Al fine di traslare questi risultati in un modello preclinico, si è ottimizzato l’ottenimento di colture di tumori umani espiantati tramite il bioreattore U-CUP. Il modello scelto è stato quello di carcinoma sieroso ad alto grado dell’ovaio (HGSOC), a partire da tessuto congelato, per l’elevata frequenza di mutazioni driver in TP53. I tessuti congelati preservano l'eterogeneità delle componenti cellulari del tessuto di origine e sono caratterizzati da cellule in attiva proliferazione senza attivazione di apoptosi. Dati preliminari mostrano un trend di riduzione dell’area tumorale nei tessuti trattati con EVP 4593 e supportano l’utilizzo del modello preclinico nello studio di nuovi inibitori del CI sfruttando materiale primario di pazienti oncologici.

L'edilizia residenziale nell'era dell'economia circolare. Modelli e paradigmi per la rigenerazione delle periferie urbane

Il patrimonio residenziale italiano ammonta a 12,2 milioni di edifici, di cui il 57,5% ha più di 50 anni ed è stato costruito in assenza di normative specifiche, in termini di sicurezza sismica, resistenza al fuoco, efficienza energetica e accessibilità, e manifesta un’avanzata obsolescenza. Agire su questo patrimonio significa operare tramite le due macro categorie di intervento: demolizione/ricostruzione o riqualificazione energetica. Questa ricerca dottorale vuole indagare la demolizione/ricostruzione di comparti urbani periferici, costruiti tra 1945-1965, quale strategia di rigenerazione urbana, integrandola in un modello edilizio basato sui criteri dell’economia circolare. Vengono definite le caratteristiche costruttive e i principi di questo modello di progettazione ecosistemica, denominato Integrho, che coniuga i criteri di ecodesign nel ciclo di vita (Building in Layers, Design for Disassembly e il Design out Waste) con quelli di bioclimaticità e di adattabilità funzionale. Il lavoro è stato improntato secondo due livelli gerarchici, scala urbana e scala edilizia, tra loro correlate mediante quella intermedia dell’isolato, al fine di ottenere un obiettivo di natura metodologica: definire uno strumento di supporto decisionale, capace di indirizzare tra le categorie di intervento attraverso parametri oggettivi, valutati con analisi comparative speditive. Tale metodologia viene applicata al contesto di Bologna, e si fonda sulla creazione di un’approfondita base conoscitiva attraverso la catalogazione delle 8.209 pratiche edilizie di nuova costruzione presentate tra 1945 e il 1965. Tale strumento georeferenziato, contenente informazioni tipologiche, costruttive ecc., è impiegato per valutare in modo quantitativo e speditivo i consumi energetici, i materiali incorporati, gli impatti ambientali e i costi economici dei differenti scenari di intervento nel ciclo di vita. Infine, l’applicazione del modello edilizio Integrho e del paradigma Ri-Costruire per Ri-Generare ad uno degli isolati periferici selezionati, è impiegata come esemplificazione dell’intero processo, dalla fase conoscitiva a quella strumentale, al fine di verificarne l’attendibilità e l’applicabilità su larga scala.

Italian GenZ Celebrity. Le celebrita teen nella produzione audiovisiva italiana contemporanea: riconfigurazioni, modelli comunicativi, classificazioni.

La ricerca si pone l’obiettivo di comprendere in che modo sia strutturato lo stardom italiano della Generazione Z e quale ruolo svolgano i media nei processi di celebrification delle figure attoriali in esame, nonché l'impatto che queste hanno sulla società stessa. Si intende fornire una maggiore comprensione dei meccanismi alla base del funzionamento dello star system in un contesto storico, culturale e generazionale specifico. Inoltre, il confronto tra il panorama italiano e il landscape internazionale contribuisce a una maggiore comprensione dell’evoluzione e della trasformazione del concetto di celebrità nel contesto globale, oltre che delle modalità attraverso le quali la dimensione italiana si inserisce in questa evoluzione.

studio e sperimentazione di tecniche di valutazione della significatività statistica in modelli nlp

Negli ultimi anni, il natural language processing ha subito una forte evoluzione, principalmente dettata dai paralleli avanzamenti nell’area del deep-learning. Con dimensioni architetturali in crescita esponenziale e corpora di addestramento sempre più comprensivi, i modelli neurali sono attualmente in grado di generare testo in maniera indistinguibile da quello umano. Tuttavia, a predizioni accurate su task complessi, si contrappongono metriche frequentemente arretrate, non capaci di cogliere le sfumature semantiche o le dimensioni di valutazione richieste. Tale divario motiva ancora oggi l’adozione di una valutazione umana come metodologia standard, ma la natura pervasiva del testo sul Web rende evidente il bisogno di sistemi automatici, scalabili, ed efficienti sia sul piano dei tempi che dei costi. In questa tesi si propone un’analisi delle principali metriche allo stato dell’arte per la valutazione di modelli pre-addestrati, partendo da quelle più popolari come Rouge fino ad arrivare a quelle che a loro volta sfruttano modelli per valutare il testo. Inoltre, si introduce una nuova libreria – denominata Blanche– finalizzata a raccogliere in un unico ambiente le implementazioni dei principali contributi oggi disponibili, agevolando il loro utilizzo da parte di sviluppatori e ricercatori. Infine, si applica Blanche per una valutazione ad ampio spettro dei risultati generativi ottenuti all’interno di un reale caso di studio, incentrato sulla verbalizzazione di eventi biomedici espressi nella letteratura scientifica. Una particolare attenzione è rivolta alla gestione dell’astrattività, un aspetto sempre più cruciale e sfidante sul piano valutativo.

Modelli Input-Output: un'analisi simultanea di shock domanda e offerta

La tesi analizza il modello Input-Output, introdotto da Leontief nel 1936, per studiare la reazione dei sistemi industriali di Germania, Spagna ed Italia alle restrizioni imposte dai governi per limitare la diffusione della pandemia da COVID-19. Si studiano le economie considerando gli scambi tra i settori produttivi intermedi e la domanda finale. La formulazione originale del modello necessita diverse modifiche per descrivere realisticamente le reti di produzione e comunque non è del tutto esaustiva in quanto si ipotizza che la produttività dei sistemi sia sempre tale da soddisfare pienamente la domanda che giunge per il prodotto emesso. Perciò si introduce una distinzione tra le variabili del problema, assumendo che alcune componenti di produzione siano indipendenti dalla richiesta e che altre componenti siano endogene. Le soluzioni di questo sistema tuttavia non sempre risultano appartenenti al dominio di definizione delle variabili. Dunque utilizzando tecniche di programmazione lineare, si osservano i livelli massimi di produzione e domanda corrisposta in un periodo di crisi anche quando i sistemi non raggiungono questa soglia poiché non pienamente operativi. Si propongono diversi schemi di razionamento per distribuire tra i richiedenti i prodotti emessi: 1) programma proporzionale in base alle domande di tutti i richiedenti; 2) programma proporzionale in base alle richieste, con precedenza ai settori intermedi; 3) programma prioritario in cui vengono riforniti i settori intermedi in base alla dimensione dell’ordine; 4) programma prioritario con fornitura totale degli ordini e ordine di consegna casuale. I risultati ottenuti dipendono dal modello di fornitura scelto, dalla dimensione dello shock cui i settori sono soggetti e dalle proprietà della rete industriale, descritta come grafo pesato.

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.

Modelli PLI per la pianificazione di attività di satelliti

Questo lavoro è incentrato sulla pianificazione delle acquizioni e scaricamento del satellite PLATiNO. Le operazioni permesse a questo satellite sono vincolate da varie attività tra cui acquisizioni, manovre e scaricamento di dati. L'obiettivo finale è quello di soddisfare più richieste possibili massimizzando le operazioni del satellite senza però violare i vincoli imposti. A questo scopo, è stato sviluppato un modello in formulazione MILP per una versione rilassata del problema. In questa Tesi vengono innanzitutto trattati i principali argomenti di programmazione lineare e intera in modo da poter affrontare il modello matematico inerente al problema di downlink di PLATiNO. Successivamente viene descritto nel dettaglio il problema da modellizzare, con particolare attenzione alla strategia di downlink, che costituisce l'aspetto più problematico nella costruzione del modello. Si opta, infatti, per una formulazione mista rilassando i vincoli inerenti allo scaricamento dei dati. Infine, vengono valutate le prestazioni del modello rilassato confrontandolo con la sua versione esatta.

Metodi e modelli per l’analisi della domanda di un prodotto industriale

Il presente lavoro di tesi è stato svolto presso Marr S.p.A.: azienda italiana leader nella distribuzione di prodotti alimentari alla ristorazione extra domestica. Il fulcro dell'attività di MARR S.p.A risiede nell'approvvigionamento dei prodotti ai clientii. Per assicurare un servizio efficiente e redditizio è necessaria un'attenta pianificazione logistica, perciò, il lavoro di questa tesi si è concentrato su due aspetti centrali dell'operazione di riordino merce: la predizione della domanda futura dei prodotti, sulla base di dati riferiti al passato e l'individuazione della quantità effettiva da riordinare all'interno dei magazzini dell'azienda. Si è quindi svolta un'attenta analisi dell'attuale gestione dell'approvvigionamento da parte dell'azienda, quindi, ne sono state messe in luce le principali criticità, le quali risiedono nel fatto che il processo di riordino viene eseguito in maniera manuale sulla base dell'esperienza del Responsabile Acquisti. quindi, sono state sviluppate delle proposte di miglioramento delle attività di riordino: attraverso l’applicazione di modelli previsionali, è stato calcolato, per un campione ristretto di prodotti, il loro fabbisogno mensile, successivamente, questi risultati sono stati integrati con i vincoli di tempo di copertura e minimo d’ordine. Sono stati definiti e calcolati alcuni indici che potessero esprimere il grado di miglioramento della performance aziendale. I risultati avuti attraverso il lavoro di tesi cosa dimostrano quanto l’utilizzo di metodi basati sulle serie storiche forniscano una stima dei volumi di vendita futura più affidabili confronto a quelli ottenuti utilizzando i dati di vendita del mese corrente come stima delle vendite future. Attraverso l’utilizzo dei metodi di Media Mobile, Smorzamento Esponenziale e di Holt-Winters si può arrivare ad un livello di precisione maggiore di quello in uso in MARR S.p.A. ed è possibile giungere ad un’ottimizzazione dei magazzini, riducendone la giacenza del 10%.

Nuovi modelli di business nel Web 3.0

Il Web 3.0 è un'estensione del web come lo conosciamo oggi basata sulla blockchain e che ha permesso negli ultimi anni lo sviluppo della Token Economy. I token e gli smart contract sono gli strumenti che permettono di creare nuovi modelli di business tokenizzati. Questa tesi ha lo scopo di capire quale sia il legame tra lo sviluppo delle tecnologie del Web 3.0 e i modelli di business che ne derivano, andando a individuare i modelli imprenditoriali più noti, la loro value proposition e le complicazioni ad essi associate.

Modelli di traffico per la formazione della congestione su una rete stradale

A partire dagli anni ’50 furono sviluppati numerosi modelli con l’intento di studiare i fenomeni connessi al traffico. Alcuni di essi riuscirono non solo a spiegare i fenomeni per i quali erano stati ideati ma misero in evidenza altre caratteristiche tipiche dei sistemi dinamici, come la presenza di cicli di isteresi e cambiamenti nella distribuzione dei tempi di percorrenza in situazioni di congestione. Questo lavoro si propone di verificare la validità di un modello semplificato ideato per mettere in luce i comportamenti tipici di un sistema di traffico, in particolare le congestioni che si vengono a creare sulla rete stradale. Tale modello è stato implementato per mezzo della libreria C++ Traffic Flow Dynamics Model, reperibile al link https://github.com/Grufoony/TrafficFlowDynamicsModel. Ai fini dello studio sono stati utilizzati i Diagrammi Fondamentali Macroscopici, particolari diagrammi che mettono in relazione gli osservabili principali di un network stradale quali velocità, densità e flusso. Variando il carico immesso nella rete stradale è stato possibile studiare il sistema in diversi regimi: carico costante, carico piccato e carico periodico. Mediante questi studi sono emerse diverse proprietà tipiche di ogni regime e, per alcuni di essi, è stata verificate e giustificate la presenza di uno o più cicli di isteresi. In ultimo è stata effettuata una breve analisi ad-hoc volta a evidenziare i cambiamenti nella distribuzione dei tempi di percorrenza in relazione al regime di traffico considerato.

Modelli di diffusion MRI avanzati per lo studio microstrutturale del cervello

La quantificazione non invasiva delle caratteristiche microstrutturali del cervello, utilizzando la diffusion MRI (dMRI), è diventato un campo sempre più interessante e complesso negli ultimi due decenni. Attualmente la dMRI è l’unica tecnica che permette di sondare le proprietà diffusive dell’acqua, in vivo, grazie alla quale è possibile inferire informazioni su scala mesoscopica, scala in cui si manifestano le prime alterazioni di malattie neurodegenerative, da tale tipo di dettaglio è potenzialmente possibile sviluppare dei biomarcatori specifici per le fasi iniziali di malattie neurodegenerative. L’evoluzione hardware degli scanner clinici, hanno permesso lo sviluppo di modelli di dMRI avanzati basati su acquisizioni multi shell, i quali permettono di ovviare alle limitazioni della Diffusion Tensor Imaging, in particolare tali modelli permettono una migliore ricostruzione trattografica dei fasci di sostanza bianca, grazie ad un’accurata stima della Orientation Distribution Function e la stima quantitativa di parametri che hanno permesso di raggiungere una miglior comprensione della microstruttura della sostanza bianca e delle sue eventuali deviazioni dalla norma. L’identificazione di biomarcatori sensibili alle prime alterazioni microstrutturali delle malattie neurodegenerative è uno degli obbiettivi principali di tali modelli, in quanto consentirebbero una diagnosi precoce e di conseguenza un trattamento terapeutico tempestivo prima di una significante perdità cellulare. La trattazione è suddivisa in una prima parte di descrizione delle nozioni fisiche di base della dMRI, dell’imaging del tensore di diffusione e le relative limitazioni, ed in una seconda parte dove sono analizzati tre modelli avanzati di dMRI: Diffusion Kurtosis Imaging, Neurite Orientation Dispersion and Density Imaging e Multi Shell Multi Tissue Constrained Spherical Deconvolution. L'obiettivo della trattazione è quello di offrire una panoramica sulle potenzialità di tali modelli.

Modelli matematici nella crescita e nel trattamento dei tumori

Questa tesi tratta di alcuni semplici modelli matematici, formulati in termini di equazioni differenziali ordinarie, riguardanti la crescita dei tumori e possibili trattamenti per contrastarla. Nel primo capitolo viene data un'introduzione sulla stabilità dei punti di equilibrio di sistemi di equazioni differenziali ordinarie, mentre nel secondo capitolo vengono affrontati e confrontati tre modelli ad una equazione: il modello esponenziale, il modello logistico e il modello di Gompertz. Si introducono poi due modelli a due equazioni differenziali: uno riguardante l'angiogenesi a due compartimenti e l'altro riguardante un modello lineare-quadratico applicato alla radiobiologia. Viene fatto poi un accenno ad un modello con equazioni alle derivate parziali. Infine, nell'ultimo capitolo, viene introdotto un modello a tre equazioni differenziali ordinarie a tre compartimenti in cui viene studiata l'interazione tra tre popolazioni di cellule: cellule immunitarie effettrici, cellule ospiti e cellule tumorali.