Risposta del Meiobenthos all'input di detrito da barriere artificiali

Le aree costiere hanno un ruolo fondamentale nello sviluppo economico, sociale e politico della maggior parte dei paesi; esse supportano infatti diversi ecosistemi produttivi che rendono disponibili beni e servizi. L'importanza economica delle aree costiere è destinata a una considerevole crescita a causa del costante aumento delle popolazioni, delle industrie e delle attività  ricreazionali che si concentrano sempre di più sulle coste e ciò può provocare un'alterazione delle linee di costa, imputabile a più fattori e un deterioramento delle condizioni naturali. E' necessario anche tenere da conto dei processi erosivi, sia imputabili a cause naturali (correnti oceaniche, movimenti di marea; azione del vento) sia a cause antropiche (subsidenza del terreno indotta dall'uomo, dragaggio al largo, riduzione del rifornimento di sedimento dai fiumi, distruzione di letti algali, paludi e dune sabbiose). A questo panorama va poi aggiunto il problema dell'innalzamento del livello del mare e dell'aumento delle frequenze di tempeste, come conseguenza del cambiamento climatico globale. In questo contesto quindi, le strutture rigide di difesa contro l'erosione e le mareggiate sono diventate molto comuni nelle aree costiere, coinvolgendo in alcune regioni più della metà della linea di costa. Il meccanismo di difesa attuato dalle barriere consiste nel provocare una riduzione dell'energia delle onde e conseguentemente in una limitazione della quantità di sedimento che viene da loro rimosso dalla spiaggia. La presenza di strutture rigide di difesa generalmente comporta una perdita di habitat di fondale molle e, a causa delle variazioni idrodinamiche che la loro presenza comporta, anche delle comunità ad esso associate, sia su scala locale, che su scala regionale. Uno dei problemi che tali strutture possono indurre è l'eccessiva deposizione di detrito prodotto dalle specie che si insediano sul substrato duro artificiale, che normalmente non fanno parte delle comunità "naturali" di fondo molle circostanti le strutture. Lo scopo di questo studio è stato quello di cercare di evidenziare gli effetti che la deposizione di tale detrito potesse avere sulle comunita meiobentoniche di fondale molle. A tale fine è stata campionata un'area antistante la località di Lido di Dante (RA), la quale è protetta dal 1996 da una struttura artificiale, per fronteggiare il problema dell'erosione della zona, in aumento negli ultimi decenni. La struttura è costituita da una barriera semisoffolta e tre pennelli, di cui uno completamente collegato alla barriera. A circa 50 m dalla barriera, e alla profondità di 4 m circa, è stato allestito un esperimento manipolativo in cui è stato valutato l'effetto della deposizione delle due specie dominanti colonizzanti la barriera, Ulva sp. e Mitili sp. sull'ambiente bentonico, e in particolare sulla comunità  di meiofauna. Ulva e Mitili sono stati posti in sacche di rete che sono state depositate sul fondo al fine di simulare la deposizione naturale di detrito, e tali sacche hanno costituito i trattamenti dell'esperimento, i quali sono stati confrontati con un Controllo, costituito da sedimento non manipolato, e un Controllo Procedurale, costituito da una sacca vuota. Il campionamento è stato fatto in tre occasioni nel giugno 2009 (dopo 2 giorni, dopo 7 giorni e dopo 21 giorni dall'allestimento dell'esperimento) per seguire la dinamica temporale degli effetti del detrito. Per ogni combinazione tempo/trattamento sono state prelevate 4 repliche, per un totale di 48 campioni. Successivamente sono stati prelevati ulteriori campioni di meiofauna in condizioni naturali. In particolare sono stati raccolti in due Posizioni diverse, all'Interno e all'Esterno del pennello posto più a Sud, e su due substrati differenti, rispettivamente Ulva proveniente dalle barriere e sedimento privo di detrito. Per ogni combinazione Posizione/Substrato sono state prelevate 3 repliche, ottenendo un totale di 12 campioni. Tutti i campioni prelevati sono stati poi trattati in laboratorio tramite la procedura di filtratura, pulizia e centrifuga indicata dal protocollo. A questa fase è seguito il sorting al microscopio, durante il quale la meiofauna è stata identificata ed enumerata a livello di taxa maggiori. Per quanto riguarda il taxon più abbondante, quello dei Nematodi, si è proceduto anche all'analisi della distribuzione della biomassa per classi di taglia, in quanto descrittore funzionale delle comunità. Per la costruzione degli spettri di biomassa per classi di taglia sono state misurate la lunghezza e larghezza dei primi 100 Nematodi presenti nei campioni. A partire da tali valori dimensionali è stata calcolata la biomassa di ogni individuo, usata poi per la costruzione dei size spectra, tramite tre metodiche messe a confronto: "Nematode Biomass Spectra" (NBS), "Normalised Nematode Biomass Spectra"(NNBS), "Mean Cumulative Biomass Spectra" (MC-NBS). Successivamente la composizione e la struttura della comunità meiobentonica, in termini di consistenza numerica e di rapporti reciproci di densità degli organismi che la compongono e variabili dimensionali, sono state analizzate mediante tecniche di analisi univariate e multivariate. Ciò che emerge generalmente dai risultati dell'esperimento è la mancanza di interazione significativa tra i due fattori, tempi e trattamenti, mentre sono risultati significativi i due fattori principali, considerati singolarmente. Tali esiti sono probabilmente imputabili all'elevata variabilità fra campioni dei trattamenti e delle patches di controllo. Nonostante ciò l'analisi dei risultati ottenuti permette di effettuare alcune considerazioni interessanti. L'analisi univariata ha mostrato che nel confronto tra trattamenti non ci sono differenze significative nel numero medio di taxa rinvenuti, mentre il livello di diversità e di equidistribuzione degli individui nei taxa differisce in maniera significativa, indicando che la struttura delle comunità varia in funzione dei trattamenti e non in funzione del tempo. Nel trattamento Ulva si osservano le densità più elevate della meiofauna totale imputabile prevalentemente alla densità dei Nematodi. Tuttavia, i valori di diversità e di equiripartizione non sono risultati più elevati nei campioni di Ulva, bensì in quelli di Mitili. Tale differenza potrebbe essere imputabile all'inferiorità numerica dei Nematodi nei campioni di Mitili. Questo andamento è stato giustificato dai differenti tempi di degradazione di Mitili e Ulva posti nelle sacche durante l'esperimento, dai quali emerge una più rapida degradazione di Ulva; inoltre la dimensione ridotta della patch analizzata, i limitati tempi di permanenza fanno sì che l'Ulva non rappresenti un fattore di disturbo per la comunità analizzata. Basandosi su questo concetto risulta dunque difficile spiegare l'inferiorità numerica dei Nematodi nei campioni del trattamento Mitili, in quanto i tempi di degradazione durante l'esperimento sono risultati più lenti, ma è anche vero che è nota l'elevata resistenza dei Nematodi ai fenomeni di ipossia/anossia creata da fenomeni di arricchimento organico. E' possibile però ipotizzare che la presenza delle valve dei Mitili aumenti la complessità dell'habitat e favorisca la colonizzazione da parte di più specie, tra cui specie predatrici. Tale effetto di predazione potrebbe provocare la riduzione dell'abbondanza media dei Nematodi rispetto a Ulva e al Controllo, in quanto i Nematodi costituiscono circa l'85% della meiofauna totale rinvenuta nei campioni. A tale riduzione numerica, però, non corrisponde un decremento dei valori medi di biomassa rilevati, probabilmente a causa del fatto che l'arricchimento organico dovuto ai Mitili stessi favorisca la permanenza degli individui più facilmente adattabili a tali condizioni e di dimensioni maggiori, oppure, la colonizzazione in tempi successivi delle patches a Mitili da parte di individui più grandi. Anche i risultati dell'analisi multivariata sono in accordo con quanto rilevato dall'analisi univariata. Oltre alle differenze tra tempi si evidenzia anche un'evoluzione della comunità nel tempo, in particolar modo dopo 7 giorni dall'allestimento dell'esperimento, quando si registrano il maggior numero di individui meiobentonici e il maggior numero di taxa presenti. Il taxon che ha risentito maggiormente dell'influenza dei tempi è quello degli Anfipodi, con densità maggiori nei campioni prelevati al secondo tempo e sul trattamento Ulva. E'importante considerare questo aspetto in quanto gli Anfipodi sono animali che comprendono alcune specie detritivore e altre carnivore; le loro abitudini detritivore potrebbero quindi aumentare il consumo e la degradazione di Ulva, spiegando anche la loro abbondanza maggiore all'interno di questo trattamento, mentre le specie carnivore potrebbero concorrere al decremento del numero medio di Nematodi nei Mitili. Un risultato inatteso della sperimentazione riguarda l'assenza di differenze significative tra trattamenti e controlli, come invece era lecito aspettarsi. Risultati maggiormente significativi sono emersi dall'analisi del confronto tra sedimento privo di detrito e sedimento contenente Ulva provenienti dal contesto naturale. Relativamente all'area esterna alla barriera, sono stati confrontati sedimento privo di detrito e quello sottostante l'Ulva, nelle condizioni sperimentali e naturali. Globalmente notiamo che all'esterno della barriera gli indici univariati, le densità totali di meiofauna, di Nematodi e il numero di taxa, si comportano in maniera analoga nelle condizioni sperimentali e naturali, riportando valori medi maggiori nei campioni prelevati sotto l'Ulva, rispetto a quelli del sedimento privo di detrito. Differente appare invece l'andamento delle variabili e degli indici suddetti riguardanti i campioni prelevati nell'area racchiusa all'interno della barriera, dove invece i valori medi maggiori si rilevano nei campioni prelevati nel sedimento privo di detrito. Tali risultati possono essere spiegati dall'alterazione dell'idrodinamismo esercitato dalla barriera, il quale provoca maggiori tempi di residenza del detrito con conseguente arricchimento di materia organica nell'area interna alla barriera. Le comunità dei sedimenti di quest'area saranno quindi adattate a tale condizioni, ma la deposizione di Ulva in un contesto simile può aggravare la situazione comportando la riduzione delle abbondanze medie dei Nematodi e degli altri organismi meiobentonici sopracitata. Per quel che riguarda i size spectra la tecnica che illustra i risultati in maniera più evidente è quella dei Nematode Biomass Spectra. I risultati statistici fornitici dai campioni dell'esperimento, non evidenziano effetti significativi dei trattamenti, ma a livello visivo, l'osservazione dei grafici evidenzia valori medi di biomassa maggiori nei Nematodi rilevati sui Mitili rispetto a quelli rilevati su Ulva. Differenze significative si rilevano invece a livello dei tempi: a 21 giorni dall'allestimento dell'esperimento infatti, le biomasse dei Nematodi misurati sono più elevate. Relativamente invece ai size spectra costruiti per l'ambiente naturale, mostrano andamento e forma completamente diversi e con differenze significative tra l'interno e l'esterno della barriera; sembra infatti che la biomassa nella zona interna sia inibita, portando a densità maggiori di Nematodi, ma di dimensioni minori. All'esterno della barriera troviamo invece una situazione differente tra i due substrati. Nel sedimento prelevato sotto l'Ulva sembra infatti che siano prevalenti le classi dimensionali maggiori, probabilmente a causa del fatto che l'Ulva tende a soffocare le specie detritivore, permettendo la sopravvivenza delle specie più grosse, composte da predatori poco specializzati, i quali si cibano degli organismi presenti sull'Ulva stessa. Nel sedimento privo di detrito, invece, la distribuzione all'interno delle classi segue un andamento completamente diverso, mostrando una forma del size spectra più regolare. In base a questo si può ipotizzare che la risposta a questo andamento sia da relazionarsi alla capacità di movimento dei Nematodi: a causa della loro conformazione muscolare i Nematodi interstiziali di dimensioni minori sono facilitati nel movimento in un substrato con spazi interstiziali ridotti, come sono nel sedimento sabbioso, invece Nematodi di dimensioni maggiori sono più facilitati in sedimenti con spazi interstiziali maggiori, come l'Ulva. Globalmente si evidenzia una risposta della comunità  bentonica all'incremento di detrito proveniente dalla struttura rigida artificiale, ma la risposta dipende dal tipo di detrito e dai tempi di residenza del detrito stesso, a loro volta influenzati dal livello di alterazione del regime idrodinamico che la struttura comporta. Si evince inoltre come dal punto di vista metodologico, le analisi univariate, multivariate e dei size spectra riescano a porre l'accento su diverse caratteristiche strutturali e funzionali della comunità. Rimane comunque il fatto che nonostante la comunità scientifica stia studiando metodiche "taxonomic free" emerge che, se da un lato queste possono risultare utili, dall'altro, per meglio comprendere l'evoluzione di comunità, è necessaria un'analisi più specifica che punti all'identificazione almeno delle principali famiglie. E'importante infine considerare che l'effetto riscontrato in questo studio potrebbe diventare particolarmente significativo nel momento in cui venisse esteso alle centinaia di km di strutture artificiali che caratterizzano ormai la maggior parte delle coste, la cui gestione dovrebbe tenere conto non soltanto delle esigenze economico-turistiche, e non dovrebbe prescindere dalla conoscenza del contesto ambientale in cui si inseriscono, in quanto, affiancati a conseguenze generali di tali costruzioni, si incontrano molti effetti sitospecifici.

Valutazione della proteinuria e del follow-up clinico e clinicopatologico in cani affetti da Leishmaniosi canina

Introduzione: la leishmaniosi canina (CanL) è una malattia infettiva, trasmessa da vettore e sostenuta da un protozoo, la Leishmania infantum. La CanL ha assunto sempre più importanza sia in medicina veterinaria che in medicina umana. La leishmaniosi è fortemente associata allo sviluppo di una nefropatia cronica. Disegno dello studio: studio di coorte retrospettivo. Obiettivo: individuare le alterazioni clinico-patologiche prevalenti al momento dell’ammissione e durante il follow-up del paziente, per identificare quelle con un valore prognostico maggiore. Materiali e metodi: 167 cani, per un totale di 187 casi trattati, con diagnosi sierologica e/o citologica di Leishmaniosi e dati ematobiochimici completi, elettroforesi sierica, analisi delle urine e biochimica urinaria comprensiva di proteinuria (UPC) ed albuminuria (UAC), profilo coagulativo (ATIII, d-Dimeri, Fibrinogeno) e marker d’infiammazione (CRP). Dei pazienti inclusi è stato seguito il follow-up clinico e clinicopatologico per un periodo di tempo di due anni e sono stati considerati. Risultati: Le alterazione clinicopatologiche principali sono state anemia (41%), iperprotidemia (42%), iperglobulinemia (75%), ipoalbuminemia (66%), aumento della CRP (57%), incremento dell’UAC (78%), aumento dell’UPC (70%), peso specifico inadeguato (54%) e riduzione dell’ATIII (52%). Il 37% dei pazienti non era proteinurico e di questi il 27% aveva già un’albuminuria patologica. Il 38% dei pazienti aveva una proteinuria nefrosica (UPC>2,5) e il 22% era iperazotemico. I parametri clinicopatologici hanno mostrato una tendenza a rientrare nella normalità dopo il 90° giorno di follow-up. La creatinina sierica, tramite un analisi multivariata, è risultata essere il parametro correlato maggiormente con l’outcome del paziente. Conclusione: i risultati ottenuti in funzione dell’outcome dei pazienti hanno mostrato che i soggetti deceduti durante il follow-up, al momento dell’ammissione avevano valori di creatinina, UPC e UAC più elevati e ingravescenti. Inoltre l’UAC può venire considerato un marker precoce di nefropatia e la presenza di iperazotemia all’ammissione, in questi pazienti, ha un valore prognostico negativo.

Classificazione di oggetti in immagini attraverso il modello Bag of Visual Words

Generic object recognition is an important function of the human visual system and everybody finds it highly useful in their everyday life. For an artificial vision system it is a really hard, complex and challenging task because instances of the same object category can generate very different images, depending of different variables such as illumination conditions, the pose of an object, the viewpoint of the camera, partial occlusions, and unrelated background clutter. The purpose of this thesis is to develop a system that is able to classify objects in 2D images based on the context, and identify to which category the object belongs to. Given an image, the system can classify it and decide the correct categorie of the object. Furthermore the objective of this thesis is also to test the performance and the precision of different supervised Machine Learning algorithms in this specific task of object image categorization. Through different experiments the implemented application reveals good categorization performances despite the difficulty of the problem. However this project is open to future improvement; it is possible to implement new algorithms that has not been invented yet or using other techniques to extract features to make the system more reliable. This application can be installed inside an embedded system and after trained (performed outside the system), so it can become able to classify objects in a real-time. The information given from a 3D stereocamera, developed inside the department of Computer Engineering of the University of Bologna, can be used to improve the accuracy of the classification task. The idea is to segment a single object in a scene using the depth given from a stereocamera and in this way make the classification more accurate.

Verso il consumo sostenibile: i prodotti biologici nelle abitudini alimentari degli italiani

Scegliere di consumare in modo sostenibile significa passare ad un nuovo modello di consumo. Tale modello richiede una maggiore consapevolezza e responsabilità da parte dei consumatori, unite all'adozione di nuovi stili di vita e di scelte d’acquisto, che permettano il raggiungimento di elevati livelli di benessere nel rispetto dell'ambiente. Un notevole sforzo è stato compiuto recentemente dai policy maker per incoraggiare il consumo sostenibile quali implementazioni dello sviluppo sostenibile. Ancora lunga, tuttavia, è la strada da percorrere per raggiungere pienamente questo obiettivo. Tra i prodotti sostenibili, il biologico si è rivelato di gran lunga il più rappresentativo: le statistiche di questo mercato mostrano, infatti, tendenze positive, sebbene il consumo risulti ancora eterogeneo e contenuto rispetto al consumo di alimenti convenzionali. Ciò mostra che il comportamento dei consumatori non è ancora abbastanza reattivo alle suddette politiche. Il presente studio si propone di contribuire alla ricerca sul consumo sostenibile approfondendo i fattori che incoraggiano o impediscono il consumo di prodotti alimentari biologici in Italia. Adottando un nuovo approccio si cerca di capire come i diversi segmenti di diete alimentari affrontino gli alimenti biologici in termini di consumi e di atteggiamenti. Un'analisi multivariata a più fasi è stata condotta su un campione di 3.004 consumatori. Un’analisi delle componenti principali non lineare è stata applicata alle variabili ordinali che misurano il consumo di ventuno categorie di alimenti. Successivamente è stata applicata la cluster analysis che ha dato luogo a quattro segmenti di abitudini alimentari. I prodotti biologici sono diventati parte delle abitudini alimentari in Italia in quasi un terzo della popolazione. Il consumo sembra essersi affermato soprattutto nel segmento con abitudini alimentari sane. Una scarsa attenzione ad una dieta sana, gli stili di vita, il reddito, l'accessibilità, la mancanza di consapevolezza condizionano le abitudini alimentari a scapito di un consumo più sostenibile.

Oli extra vergini di oliva prodotti da varieta autoctone dell'areale di Brisighella: Profilo sensoriale e relazioni con la frazione fenolica

Il progetto sperimentale è stato focalizzato alla valutazione qualitativa di oli extra vergini di oliva monovarietali (Nostrana di Brisighella, Ghiacciola, Don Carlo), prodotti da olive coltivate nell’areale Brisighellese analizzandoli sia per alcuni parametri chimici che per alcune caratteristiche sensoriali rilevabili in fase gustativa (attributi di amaro e piccante). Per ogni campione sono stati valutati i parametri di qualità stabiliti dal Reg. CEE n. 2568/91 e successive modifiche: acidità libera, numero di perossidi, estinzioni specifiche nell’ultravioletto, composizione in acidi grassi ed analisi sensoriale secondo il metodo del “Panel test”. Gli oli sono stati anche sottoposti alla caratterizzazione della frazione biofenolica mediante estrazione secondo metodo COI (COI/T.20/Doc. n.29) seguita da separazione cromatografica HPLC ed identificazione guidata sia da rivelatore a fotodiodi (DAD) che da spettrometro di massa (MSD). I dati ottenuti sono stati elaborati con l’ausilio di tecniche di analisi multivariata (PCA) valutando sia le correlazioni esistenti tra le variabili, che la possibilità di discriminare i campioni in gruppi omogenei per caratteristiche chimiche e/o sensoriali. Più specificatamente, si è rivolta l'attenzione alle relazioni esistenti tra la concentrazione in singole molecole a struttura fenolica e l'intensità degli attributi sensoriali positivi, amaro e piccante. In ultima analisi, si è proceduto a determinare il contenuto totale in derivati fenolici dell’idrossitirosolo e tirosolo (semplici e complessi) presenti in 20 g di olio per verificare la conformità al claim salutistico approvato dall'EFSA nel 2011 “i polifenoli dell’olio di oliva contribuiscono alla protezione dei lipidi ematici dallo stress ossidativo”, che è possibile inserire in etichetta qualora il prodotto soddisfi il limite richiesto dal Reg. UE 432/2012.

Segmentazione e categorizzazione di oggetti mediante immagini depth e deep learning

Questo lavoro è iniziato con uno studio teorico delle principali tecniche di classificazione di immagini note in letteratura, con particolare attenzione ai più diffusi modelli di rappresentazione dell’immagine, quali il modello Bag of Visual Words, e ai principali strumenti di Apprendimento Automatico (Machine Learning). In seguito si è focalizzata l’attenzione sulla analisi di ciò che costituisce lo stato dell’arte per la classificazione delle immagini, ovvero il Deep Learning. Per sperimentare i vantaggi dell’insieme di metodologie di Image Classification, si è fatto uso di Torch7, un framework di calcolo numerico, utilizzabile mediante il linguaggio di scripting Lua, open source, con ampio supporto alle metodologie allo stato dell’arte di Deep Learning. Tramite Torch7 è stata implementata la vera e propria classificazione di immagini poiché questo framework, grazie anche al lavoro di analisi portato avanti da alcuni miei colleghi in precedenza, è risultato essere molto efficace nel categorizzare oggetti in immagini. Le immagini su cui si sono basati i test sperimentali, appartengono a un dataset creato ad hoc per il sistema di visione 3D con la finalità di sperimentare il sistema per individui ipovedenti e non vedenti; in esso sono presenti alcuni tra i principali ostacoli che un ipovedente può incontrare nella propria quotidianità. In particolare il dataset si compone di potenziali ostacoli relativi a una ipotetica situazione di utilizzo all’aperto. Dopo avere stabilito dunque che Torch7 fosse il supporto da usare per la classificazione, l’attenzione si è concentrata sulla possibilità di sfruttare la Visione Stereo per aumentare l’accuratezza della classificazione stessa. Infatti, le immagini appartenenti al dataset sopra citato sono state acquisite mediante una Stereo Camera con elaborazione su FPGA sviluppata dal gruppo di ricerca presso il quale è stato svolto questo lavoro. Ciò ha permesso di utilizzare informazioni di tipo 3D, quali il livello di depth (profondità) di ogni oggetto appartenente all’immagine, per segmentare, attraverso un algoritmo realizzato in C++, gli oggetti di interesse, escludendo il resto della scena. L’ultima fase del lavoro è stata quella di testare Torch7 sul dataset di immagini, preventivamente segmentate attraverso l’algoritmo di segmentazione appena delineato, al fine di eseguire il riconoscimento della tipologia di ostacolo individuato dal sistema.

Distribuzione spazio temporale dei pesci demersali sulla piattaforma continentale del Golfo di Antalya

Le variabili ambientali e lo sfruttamento della pesca sono dei possibili fattori nel determinare la struttura della comunità demersale. L’area di studio è il Golfo di Antalya, con un area aperta ed una chiusa ad ogni attività di pesca, il periodo di studio ha coperto tre stagioni (primavera, estate, autunno). Lo scopo è quello di delineare un quadro generale sulla distribuzione spaziale e temporale delle risorse alieutiche demersali in quest’area. In questo lavoro di tesi la PCA è stata usata al fine di determinare le variabili ambientali (ossigeno, salinità, temperatura, pH, materia sospesa) che determinano maggiormente la differenza tra le stazioni, tecniche di analisi multivariata hanno invece indagato una possibile variazione su scala spaziale e temporale dei parametri abiotici. La Cluster Analysis effettuata sui dati di abbondanza ha delineato quattro raggruppamenti principali, due ad una profondità minore di 100 m e due ad una profondità maggiore (40% di similarità). Questi risultati sono confermati dall’analisi MDS. L’analisi SIMPER ha messo in evidenza le specie che maggiormente incidono sulla differenza tra strati di profondità. Gli indici di biodiversità sono stati calcolati per indagare la diversità e la variabilità temporale e spaziale della comunità demersale. Due procedure la BIO-ENV e la DistLM (Distance-based linear models) sono state effettuate per individuare le variabili abiotiche che potrebbero essere responsabili dei diversi raggruppamenti nella struttura del popolamento demersale. Le specie commerciali: Mullus barbatus, Upeneus moluccensis, Upeneus pori sono state prese come oggetto per la ricerca di possibili effetti della pesca a livello di popolazione. Per i dati di abbondanza e di biomassa di queste specie è stata eseguita l’analisi multivariata MANOVA (Multivariate Analysis of Variance) al fine di trovare eventuali variazioni dovute ai fattori profondità, stagione e transetto. Per ogni specie è stata valutata la sex ratio. Il metodo Bhattacharya ha permesso di determinare le classi di età e la loro abbondanza. In ultimo la relazione peso-lunghezza è stata ricavata separatamente per gli individui maschi e femmine al fine di determinare il tipo di crescita per ogni sesso.

Analisi e applicazione dei processi di data mining al flusso informativo di sistemi real-time: Adattamento di un algoritmo di apprendimento automatico per la caratterizzazione e la ricerca di frequent patterns su macchine automatiche

La tesi da me svolta durante questi ultimi sei mesi è stata sviluppata presso i laboratori di ricerca di IMA S.p.a.. IMA (Industria Macchine Automatiche) è una azienda italiana che naque nel 1961 a Bologna ed oggi riveste il ruolo di leader mondiale nella produzione di macchine automatiche per il packaging di medicinali. Vorrei subito mettere in luce che in tale contesto applicativo l’utilizzo di algoritmi di data-mining risulta essere ostico a causa dei due ambienti in cui mi trovo. Il primo è quello delle macchine automatiche che operano con sistemi in tempo reale dato che non presentano a pieno le risorse di cui necessitano tali algoritmi. Il secondo è relativo alla produzione di farmaci in quanto vige una normativa internazionale molto restrittiva che impone il tracciamento di tutti gli eventi trascorsi durante l’impacchettamento ma che non permette la visione al mondo esterno di questi dati sensibili. Emerge immediatamente l’interesse nell’utilizzo di tali informazioni che potrebbero far affiorare degli eventi riconducibili a un problema della macchina o a un qualche tipo di errore al fine di migliorare l’efficacia e l’efficienza dei prodotti IMA. Lo sforzo maggiore per riuscire ad ideare una strategia applicativa è stata nella comprensione ed interpretazione dei messaggi relativi agli aspetti software. Essendo i dati molti, chiusi, e le macchine con scarse risorse per poter applicare a dovere gli algoritmi di data mining ho provveduto ad adottare diversi approcci in diversi contesti applicativi: • Sistema di identificazione automatica di errore al fine di aumentare di diminuire i tempi di correzione di essi. • Modifica di un algoritmo di letteratura per la caratterizzazione della macchina. La trattazione è così strutturata: • Capitolo 1: descrive la macchina automatica IMA Adapta della quale ci sono stati forniti i vari file di log. Essendo lei l’oggetto di analisi per questo lavoro verranno anche riportati quali sono i flussi di informazioni che essa genera. • Capitolo 2: verranno riportati degli screenshoot dei dati in mio possesso al fine di, tramite un’analisi esplorativa, interpretarli e produrre una formulazione di idee/proposte applicabili agli algoritmi di Machine Learning noti in letteratura. • Capitolo 3 (identificazione di errore): in questo capitolo vengono riportati i contesti applicativi da me progettati al fine di implementare una infrastruttura che possa soddisfare il requisito, titolo di questo capitolo. • Capitolo 4 (caratterizzazione della macchina): definirò l’algoritmo utilizzato, FP-Growth, e mostrerò le modifiche effettuate al fine di poterlo impiegare all’interno di macchine automatiche rispettando i limiti stringenti di: tempo di cpu, memoria, operazioni di I/O e soprattutto la non possibilità di aver a disposizione l’intero dataset ma solamente delle sottoporzioni. Inoltre verranno generati dei DataSet per il testing di dell’algoritmo FP-Growth modificato.

Un'analisi dell'impatto dell'informatica sul mercato del lavoro

In questa analisi si cercherà di comprendere cosa caratterizza questa l'ondata di progresso tecnologico che sta cambiando il mercato del lavoro. Il principale aspetto negativo di questo progresso si chiama "Technological Unemployment". Benché gli esperti si trovino in disaccordo su quali siano le cause della persistente alta disoccupazione, Brynjolfsson e McAfee puntano il dito contro l'automazione che ha soppiantato i lavori ripetitivi delle aziende. Tuttavia, è anche vero che il progresso ha sempre portato aumenti di produttività, e soprattutto nuovi tipi di occupazioni che hanno compensato la perdita di posti di lavoro, nel medio-lungo termine. Keynes evidenzia che la disoccupazione dovuta alla scoperta di strumenti economizzatori di manodopera procede con ritmo più rapido di quello con cui riusciamo a trovare nuovi impieghi per la manodopera stessa. Da ciò si crea ansia per il futuro, più o meno motivata. Gli stessi esperti sono spaccati a metà tra chi ha fiducia nei possibili risvolti positivi del progresso e chi invece teme possa comportare scenari catastrofici. Le macchine ci rubano lavoro o ci liberano da esso? Con questa ricerca ci si pone l'obiettivo di analizzare le effettive prospettive dei prossimi decenni. Nel capitolo 2 che è il corpo della tesi prenderemo soprattutto in conto il lavoro accademico di Frey ed Osborne dell'Oxford Martin School, intitolato "The future of employment: how susceptible are jobs to computerisation?" (2013). Essi sono stati tra i primi a studiare e quantificare cosa comporteranno le nuove tecnologie in termini di impiego. Il loro obiettivo era individuare le occupazioni a rischio, da qui a vent'anni, nel mercato del lavoro degli Stati Uniti e la relazione che intercorre tra la loro probabilità di essere computerizzati e i loro salari e livello d'istruzione medi, il tutto valutato attraverso l'ausilio di una nuova metodologia che si vedrà nel dettaglio. A conclusioni simili alle loro, per certi aspetti, è successivamente giunto anche Autor; tra l'altro viene spesso citato per altre sue opere dagli stessi Frey e Osborne, che usano le sue categorizzazioni per impostare la struttura del loro calcolo dell'automatizzabilità dei lavori utilizzando i recenti miglioramenti nelle scienze ingegneristiche quali ML (Machine Learning ad esempio Data mining, Machine vision, Computational statistics o più in generale AI) e MR (Mobile robotics) come strumenti di valutazione. Oltre alle sue ricerche, si presenteranno brevemente i risultati di un recente sondaggio tenuto dal Pew Research Center in cui importanti figure dell'informatica e dell'economia esprimono il loro giudizio sul futuro panorama del mondo del lavoro, considerando l'imminente ondata di innovazioni tecnologiche. La tesi si conclude con un'elaborazione personale. In questo modo si prenderà coscienza dei problemi concreti che il progresso tecnologico potrebbe procurare, ma anche dei suoi aspetti positivi.

Il memristor, un'innovazione nel campo dell'intelligenza artificiale: Analisi dello stato dell'arte e prospettive future

Questo elaborato concerne la revisione della letteratura scientifica relativa alla teorizzazione e realizzazione tecnologica del memristor, un nuovo componente elettronico teorizzato nel 1971 e realizzato solo nel 2008 nei laboratori della HP (Hewlett Packard, Palo Alto, California). Dopo una descrizione in termini matematici della teoria fisica alla base del dispositivo e del suo funzionamento, viene descritta la sua realizzazione tecnologica e il corrispettivo modello teorico. Succesivamente il lavoro discute la possibile analogia tra il funzionamento del memristor ed il funzionamento di neuroni e sinapsi biologiche all'interno del Sistema Nervoso Centrale. Infine, vengono descritte le architetture recentemente proposte per l'implementazione di reti neurali artificiali fondate su un sistema computazionale parallelo e realizzate mediante sistemi ibridi transistors/memristors.

Caratteristiche qualitative delle carni bovine

Lo scopo di questo elaborato di tesi è stato quello di condurre uno studio preliminare volto ad indagare le principali caratteristiche qualitative delle carni bovine in funzione dell’origine e dell’età degli animali. Nel corso della sperimentazione sono stati analizzati 24 campioni di carne bovina ottenuti da animali di origine francese ed italiana di età compresa fra 15 e 23 mesi, acquistati presso la grande distribuzione o acquisiti direttamente dalle aziende produttrici. Da ciascun campione sono state ricavate delle porzioni di 6 mm di spessore impiegate, a loro volta, per la preparazione di sotto-campioni da sottoporre a determinazione di pH, colore, Expressible Moisture (EM %) e sforzo di taglio. Nell’ambito di ciascun parametro, l’insieme dei dati è stato analizzato mediante analisi statistica di tipo descrittivo. Successivamente, calcolata la matrice delle correlazioni fra i parametri oggetto di studio i dati sono stati elaborati mediante analisi multivariata con il metodo delle componenti principali (Principal Component Analysis, PCA) allo scopo di verificare se fosse possibile discriminare la qualità della carne in funzione dell’origine e dell’età degli animali. Quanto emerso evidenzia come non sia possibile discriminare la qualità dei campioni di carne bovina, sia acquistati al dettaglio presso la grande distribuzione che acquisiti direttamente dalle aziende produttrici, sulla base delle informazioni riportate in etichetta circa l’età e l’origine degli animali. Ciò può trovare spiegazione nella molteplicità di fattori intrinseci (specie, razza o tipo genetico, genere, età e peso degli animali alla macellazione) ed estrinseci (fasi pre- e post-macellazione) in grado di svolgere un ruolo rilevante nel determinare la qualità della carne. Pertanto, future ricerche dovranno essere intraprese per individuare quali parametri possano essere considerati più idonei a valorizzare la qualità tecnologica e sensoriale delle carni bovine.

"Cloudy": un'applicazione di assistenza allo shopping basata sulle API di Marketcloud

In questo lavoro di tesi si è analizzato il problema di creare un sistema di assistenza allo shopping integrabile in applicazioni e-commerce web e mobile sviluppate con le tecnologie messe a disposizione da Marketcloud, ovvero un progetto che punta a fornire strumenti per la realizzazione, la manutenzione, la gestione, la diffusione e la pubblicizzazione di tali applicazioni limitando i costi e le problematiche di sviluppo a carico delle aziende che intendono fornire servizi di e-commerce. Dopo aver discusso gli aspetti principali del progetto Marketcloud, sono state analizzate le necessità delle aziende interessate allo sviluppo del sistema di assistenza in esame, così come le aspettative degli utenti (i clienti) finali, ed è stato discusso perché fosse necessario e preferibile, nel caso in esame, non utilizzare soluzioni già presenti sul mercato. Infine, è stata progettata ed implementata un’applicazione web che includesse tale sistema e che fosse immediatamente integrabile tra i servizi già sviluppati da Marketcloud, testandone risultati, prestazioni, problemi e possibili sviluppi futuri. Al termine del lavoro di implementazione, il sistema e l'applicazione garantiscono all'utente finale l'utilizzo di tre funzioni: ricerca per categoria, ricerca libera, recommendation di prodotti. Per gestire la ricerca libera, è stato implementato un sistema di filtri successivi, ed una rete neurale multi-livello dotata di un opportuno algoritmo di machine learning per poter apprendere dalle scelte degli utenti; per la recommendation di prodotti, è stato utilizzato un sistema di ranking (classificazione). Le prestazioni della rete neurale sono state oggetto di attenta analisi.

Caratterizzazione sensoriale e strumentale di salami di pregio: il caso della mora romagnola.

Questo lavoro di tesi ha riguardato lo studio e la caratterizzazione, sia sensoriale che strumentale, di dodici campioni di salame, prodotti utilizzando carne di suino convenzionale o di Mora Romagnola, con lo scopo di evidenziare le differenze esistenti tra i due tipi di prodotto e, nel contempo, discriminare i prodotti ottenuti con carne di Mora Romagnola, da quelli simili, ma meno pregiati, disponibili sul mercato. In particolare, la caratterizzazione sensoriale è stata condotta tramite l’applicazione dell’analisi quantitativo-descrittiva (QDA®), mediante la quale è stato definito il profilo sensoriale dei campioni oggetto di studio. A supporto della messa a punto del profilo sensoriale del prodotto, sullo stesso gruppo di campioni, è stata effettuata un’analisi strumentale, avvalendosi dell’utilizzo di un “occhio elettronico” in grado di effettuare, in tempi estremamente rapidi, un’analisi dell’apparenza del prodotto tramite l’acquisizione di immagini, successivamente elaborate. I dati ottenuti dall’analisi sensoriale e strumentale, elaborati statisticamente con l’utilizzo di tecniche di analisi multivariata, hanno evidenziato come i campioni di Mora Romagnola presentassero una maggiore variabilità rispetto a quelli prodotti con carne di suino convenzionale. Nello specifico, i campioni di Mora Romagnola sono risultati essere maggiormente caratterizzati dagli attributi di “stagionatura” e “speziatura” e da tonalità più scure rispetto ai salami ottenuti mediante carne di suino convenzionale, più descritti da una nota olfattiva acidula e da un’elevata omogeneità di distribuzione del grasso. L’approccio seguito, fondato sulla correlazione dei dati sensoriali e strumentali, rappresenta, quindi, uno strumento potenzialmente utile non solo in un’ottica di caratterizzazione e discriminazione della qualità degli alimenti, ma anche in un’ottica di valorizzazione dei prodotti tipici, fornendo informazioni utili per generare una maggiore consapevolezza nei consumatori in merito alla scelta dei prodotti, ad esempio durante la fase di acquisto.

Tensor-Train decomposition for image classification problems

In these last years a great effort has been put in the development of new techniques for automatic object classification, also due to the consequences in many applications such as medical imaging or driverless cars. To this end, several mathematical models have been developed from logistic regression to neural networks. A crucial aspect of these so called classification algorithms is the use of algebraic tools to represent and approximate the input data. In this thesis, we examine two different models for image classification based on a particular tensor decomposition named Tensor-Train (TT) decomposition. The use of tensor approaches preserves the multidimensional structure of the data and the neighboring relations among pixels. Furthermore the Tensor-Train, differently from other tensor decompositions, does not suffer from the curse of dimensionality making it an extremely powerful strategy when dealing with high-dimensional data. It also allows data compression when combined with truncation strategies that reduce memory requirements without spoiling classification performance. The first model we propose is based on a direct decomposition of the database by means of the TT decomposition to find basis vectors used to classify a new object. The second model is a tensor dictionary learning model, based on the TT decomposition where the terms of the decomposition are estimated using a proximal alternating linearized minimization algorithm with a spectral stepsize.