Analysis and Evaluation of Tiny Machine Learning applications

The aim of TinyML is to bring the capability of Machine Learning to ultra-low-power devices, typically under a milliwatt, and with this it breaks the traditional power barrier that prevents the widely distributed machine intelligence. TinyML allows greater reactivity and privacy by conducting inference on the computer and near-sensor while avoiding the energy cost associated with wireless communication, which is far higher at this scale than that of computing. In addition, TinyML’s efficiency makes a class of smart, battery-powered, always-on applications that can revolutionize the collection and processing of data in real time. This emerging field, which is the end of a lot of innovation, is ready to speed up its growth in the coming years. In this thesis, we deploy three model on a microcontroller. For the model, datasets are retrieved from an online repository and are preprocessed as per our requirement. The model is then trained on the split of preprocessed data at its best to get the most accuracy out of it. Later the trained model is converted to C language to make it possible to deploy on the microcontroller. Finally, we take step towards incorporating the model into the microcontroller by implementing and evaluating an interface for the user to utilize the microcontroller’s sensors. In our thesis, we will have 4 chapters. The first will give us an introduction of TinyML. The second chapter will help setup the TinyML Environment. The third chapter will be about a major use of TinyML in Wake Word Detection. The final chapter will deal with Gesture Recognition in TinyML.

Thermal and air quality modeling of an electric vehicle cabin with low-cost sensors and reinforcement learning

The design process of any electric vehicle system has to be oriented towards the best energy efficiency, together with the constraint of maintaining comfort in the vehicle cabin. Main aim of this study is to research the best thermal management solution in terms of HVAC efficiency without compromising occupant’s comfort and internal air quality. An Arduino controlled Low Cost System of Sensors was developed and compared against reference instrumentation (average R-squared of 0.92) and then used to characterise the vehicle cabin in real parking and driving conditions trials. Data on the energy use of the HVAC was retrieved from the car On-Board Diagnostic port. Energy savings using recirculation can reach 30 %, but pollutants concentration in the cabin builds up in this operating mode. Moreover, the temperature profile appeared strongly nonuniform with air temperature differences up to 10° C. Optimisation methods often require a high number of runs to find the optimal configuration of the system. Fast models proved to be beneficial for these task, while CFD-1D model are usually slower despite the higher level of detail provided. In this work, the collected dataset was used to train a fast ML model of both cabin and HVAC using linear regression. Average scaled RMSE over all trials is 0.4 %, while computation time is 0.0077 ms for each second of simulated time on a laptop computer. Finally, a reinforcement learning environment was built in OpenAI and Stable-Baselines3 using the built-in Proximal Policy Optimisation algorithm to update the policy and seek for the best compromise between comfort, air quality and energy reward terms. The learning curves show an oscillating behaviour overall, with only 2 experiments behaving as expected even if too slow. This result leaves large room for improvement, ranging from the reward function engineering to the expansion of the ML model.

Fenomeni aeroelastici nelle strutture civili. Inquadramento teorico, quadro normativo e applicazioni.

Il presente lavoro di tesi illustra lo studio di due fenomeni aeroelastici: il vortex shedding e il flutter. Il primo riguarda le vibrazioni indotte dall’azione del vento su funi in acciaio, il secondo invece riguarda l’instabilità flesso-torsionale tipica di ponti sospesi e strallati e dunque di ponti a grande luce libera e aventi impalcati estremamente flessibili. Questi due fenomeni possono condurre la struttura a gravi danneggiamenti o addirittura al collasso e per tale motivo è necessario eseguire studi approfonditi. Due le applicazioni pratiche riscontrate nel presente elaborato: la prima si focalizza sulle oscillazioni che si hanno in alcuni cavi che sostengono la copertura del nuovo stadio del Cairo in Egitto, la seconda riguarda l’instabilità aeroelastica che può verificarsi in un ponte, quale quello sullo stretto di Messina, quando la campata centrale sospesa raggiunge luci mai tentate prima. Dopo un inquadramento generale dei due fenomeni sopra citati e dopo averli descritti da un punto di vista normativo, si è cercato di capire come intervenire al fine di trovare soluzioni efficienti: si è infatti progettato un dispositivo di smorzamento delle vibrazioni per i cavi e si è proceduto con uno studio sperimentale per individuare una audace e rivoluzionaria soluzione per il famigerato ponte sullo stretto di Messina.

Integration of the computer controlled screwdriver for Robotic manufacturing in the ROS environment

The computer controlled screwdriver is a modern technique to perform automatic screwing/unscrewing operations.The main focus is to study the integration of the computer controlled screwdriver for Robotic manufacturing in the ROS environment.This thesis describes a concept of automatic screwing mechanism composed by universal robots, in which one arm of the robot is for inserting cables and the other is for screwing the cables on the control panel switch gear box. So far this mechanism is carried out by human operators and is a fairly complex one to perform, due to the multiple cables and connections involved. It's for this reason that an automatic cabling and screwing process would be highly preferred within automotive/automation industries. A study is carried out to analyze the difficulties currently faced and a controller based algorithm is developed to replace the manual human efforts using universal robots, thereby allowing robot arms to insert the cables and screw them onto the control panel switch gear box. Experiments were conducted to evaluate the insertion and screwing strategy, which shows the result of inserting and screwing cables on the control panel switch gearbox precisely.

Operator preconditioning per sistemi lineari provenienti dall’equazione di Poisson

Le equazioni alle derivate parziali lineari (PDE’s) hanno un ruolo centrale in molte applicazioni di tipo scientifico, ingegneristico, medico, finanziario e sociale. È necessario, per questo motivo, avere metodi robusti che permettano di approssimare soluzioni di classi di PDE’s. Nell’ambito dei problemi lineari ellittici stazionari, una delle procedure comunemente utilizzate consiste nel discretizzare l’equazione differenziale mediante l’approssimazione delle derivate con differenze finite nel dominio considerato, e risolvere il sistema lineare algebrico risultante. Lo scopo dell’elaborato è studiare la dipendenza della convergenza del metodo dei Gradienti Coniugati dal parametro di discretizzazione per problemi ellittici autoaggiunti. Studieremo inoltre accelerazioni del metodo di tipo “Operator preconditioning”, che permettono di rendere l’algoritmo indipendente da tale parametro di discretizzazione in termini di numero di iterazioni.

Analisi vibroacustica di un sistema di scarico per monoposto Formula SAE

Lo scopo del presente lavoro è quello di determinare una metodologia di analisi vibroacustica di validità generale applicabile a tutti i casi nei quali la forzante sia di tipo vibrazionale. Nello specifico si è analizzato il comportamento strutturale e acustico di un impianto di scarico di una monoposto Formula SAE. Ricorrendo all’analisi FEM (Finite Element Method) è possibile determinare e quantificare gli effetti dannosi causati dalle vibrazioni già nella fase di prototipazione permettendo una sostanziale riduzione dei tempi e costi. La determinazione del comportamento strutturale del modello alle vibrazioni è iniziata dall’analisi modale, grazie alla quale sono state determinate le frequenze naturali e i modi propri dell’impianto di scarico. Successivamente, l’analisi FRF (Frequency Response Function) ha permesso di conoscere la risposta del nostro sistema ad una forzante imposta mettendo in luce le diverse criticità strutturali. Con il presupposto di ottenere delle condizioni di carico che fossero il più vicine possibili alle normali condizioni operative si è impostata un’analisi PSD (Power Spectral Density). Per concludere la prima parte dell’analisi si è reso necessario indagare anche il comportamento a fatica vibrazionale, valutando in questo modo le zone soggette a vita finita e quindi le prime a cedere in fase di esercizio. La parte finale è stata dedicata all’analisi del rumore. Dall’analisi FRF si è determinata la SPL (Sound Pressure Level) ottenendo come output un valore di pressione sonora prodotto dall’effetto della propagazione delle onde di pressione generate dalla vibrazione strutturale dell’impianto di scarico. Infine, l’analisi di Transmission Loss ha permesso di valutare l’efficacia della geometria del silenziatore sulla riduzione del livello acustico generato dal transito dei gas di scarico alle diverse frequenze.

Sperimentazione della piattaforma IoT Cloud per lo sviluppo di sistemi di monitoraggio

L’Internet of Things (IoT) è un termine utilizzato nel mondo della telecomunicazione che fa riferimento all’estensione di Internet al mondo degli oggetti, che acquisiscono una propria identità, venendo così definiti “intelligenti”. L’uomo in questo ambito avrà sempre meno incidenza sul campo poiché sono le macchine ad interagire tra loro scambiandosi informazioni. Gli ambiti applicativi che comprendono IoT sono innumerevoli ed eterogenei; pertanto, non esiste un'unica soluzione tecnologica che possa coprire qualsiasi scenario. Una delle tecnologie che si prestano bene a svolgere lavori in IoT sono le LoRaWAN. Un punto e una sfida essenziali nell'applicazione della tecnologia LoRaWAN è garantire la massima autonomia dei dispositivi ottenendo il più basso consumo di energia possibile e la ricerca di soluzioni di alimentazione efficienti. L'obiettivo in questo elaborato è quello di realizzare un sistema capace di trasmettere un flusso continuo di informazioni senza l'ausilio e il costante monitoraggio dell'uomo. Viene trattato come controllare dei sensori da remoto e come garantire una migliore autonomia dei dispositivi ottenendo un più basso consumo energetico.

Realizzazione di un Energy Harvester ibrido per applicazioni di monitoraggio strutturale

In questo studio è affrontato il progetto di un energy harvester destinato ad alimentare un nodo sensore impiegato per scopi di monitoraggio strutturale. La applicazione in questione è specifica per l'ambito ferroviario, dovendo il sistema essere collocato sul tirante di poligonazione della linea area di contatto. Sono state indagate modalità di conversione dell'energia dalle vibrazioni generate dal contatto fra catenaria e pantografo, studiandone la possibile integrazione con la conversione dell'energia solare tramite celle fotovoltaiche. Sono stati quindi progettati e realizzati due prototipi di energy harvester a vibrazioni, basati su tecnica di conversione rispettivamente elettromagnetica e piezoelettrica. La fase di progettazione è stata affinata tramite simulazioni MATLAB e COMSOL, utilizzando il metodo degli elementi finiti, ed è stato curato il progetto dei circuiti di regolazione della tensione generata dai dispositivi. Sulla base del consumo del nodo sensore misurato ne è stata simulata la alimentazione da parte di un energy harvester solare al variare del periodo dell'anno. I dispostivi realizzati sono stati valutati attraverso varie misurazioni e sono state indagate tra gli sviluppi futuri possibili approcci per il miglioramento della tecnologia realizzata.

Studio, progettazione e sviluppo della nuova soluzione a velocità incrementata per dispositivi di taglio

Il mondo delle macchine automatiche è in costante evoluzione, ed è in questo contesto che si colloca l’attività di analisi e progettazione oggetto di questo studio. Tutto questo è stato svolto presso l’azienda G.D S.p.A. All’interno dell’Ufficio Tecnico dell’azienda, in collaborazione con l’Ufficio Calcolo, è stata analizzata la resistenza dei componenti, il comportamento deformativo e lo stato tensionale di una testa di taglio principalmente per filtri e cannucce, con lo scopo di sviluppare una nuova soluzione a velocità incrementata, già presente in diverse macchine automatiche e che verrà implementata in molte altre ancora in fase di produzione e progettazione. A tale scopo vengono effettuate diverse verifiche sui componenti, confrontando continuamente i risultati con la situazione attuale di funzionamento e con innovative simulazioni dinamiche e FEM, sull’intero assieme, con lo scopo di prendere in considerazione il maggior numero di contributi alle sollecitazioni, alle deformazioni ed alle vibrazioni possibili, che potrebbero causare criticità o malfunzionamenti del sistema, modellando nel modo più realistico possibile il funzionamento e la movimentazione del meccanismo. L’attuale produttività massima della macchina si attesta su 5000 pz/min con una velocità di rotazione della testa di taglio di 2500 rpm. L’analisi e il miglioramento del sistema ha l’obiettivo di aumentare la velocità di produzione, e quindi di rotazione, a 6000 pz/min e 3000 rpm. Viene infine analizzata la nuova soluzione, verificando anche con prove di funzionamento la validità delle simulazioni e della riprogettazione effettuati. Sono stati studiati e presi in considerazione tutti gli aspetti fondamentali della testa di taglio, nel suo assieme e di ogni suo componente, con lo scopo di migliorarne le prestazioni e la produttività garantendo la sicurezza del meccanismo e al tempo stesso un funzionamento ottimale con la creazione di un prodotto di ottima qualità.

Generazione di osservabili radiometriche per navigazione deep space tramite reti neurali convoluzionali

Grazie all’evoluzione degli strumenti di calcolo e delle strutture digitali, le intelligenze artificiali si sono evolute considerevolmente negli ultimi anni, permettendone sempre nuove e complesse applicazioni. L’interesse del presente progetto di tesi è quello di creare un modello di studio preliminare di intelligenza artificiale definita come Rete Neurale Convoluzionale, o Convolutional Neural Network (CNN), al fine di essere impiegata nel campo della radioscienza e dell’esplorazione planetaria. In particolare, uno degli interessi principali di applicazione del modello è negli studi di geodesia compiuti tramite determinazione orbitale di satelliti artificiali nel loro moto attorno ai corpi celesti. Le accelerazioni causate dai campi gravitazionali planetari perturbano le orbite dei satelliti artificiali, queste variazioni vengono captate dai ricevitori radio a terra sottoforma di shift Doppler della frequenza del segnale, a partire dalla quale è quindi possibile determinare informazioni dettagliate sul campo di gravità e sulla struttura interna del corpo celeste in esame. Per poter fare ciò, occorre riuscire a determinare l’esatta frequenza del segnale in arrivo, il quale, per via di perdite e disturbi durante il suo tragitto, presenterà sempre una componente di rumore. Il metodo più comune per scindere la componente di informazione da quella di rumore e ricavarne la frequenza effettiva è l’applicazione di trasformate di Fourier a tempo breve, o Short-time Fourier Transform (STFT). Con l’attività sperimentale proposta, ci si è quindi posto l’obiettivo di istruire un CNN alla stima della frequenza di segnali reali sinusoidali rumorosi per avere un modello computazionalmente rapido e affidabile a supporto delle operazioni di pre-processing per missioni di radio-scienza.

Redazione del Documento di Valutazione dei rischi (DVR) di un'azienda nel settore servizi: il caso Energy Multiservizi s.n.c.

Vista la preoccupante situazione infortuni sul lavoro in Italia che non accenna a migliorare, in questo elaborato è possibile trovare uno standard di DVR da potere applicare e adeguare alle aziende presenti nel territorio italiano. In particolare è stato esaminato il caso di Energy Multiservizi, azienda multiservizio con sede operativa a Castiglione dei Pepoli (BO). L’obiettivo è la redazione del DVR per tale impresa. I dati raccolti sono frutto di collaborazione tra Datore di Lavoro (DL), Responsabile dei Lavoratori per la Sicurezza (RLS), Responsabile del Servizio di Prevenzione e Protezione (RSPP) e del Medico Competente (MC) i quali si sono impegnati nel corso dei sopralluoghi per avere misurazioni il più affidabili possibile e di discutere riguardo le proposte di miglioramento riportate nel corso dell’intero elaborato. Nel documento è possibile trovare riferimenti normativi, richiami a norme tecniche, metodi di valutazione quantitativi e qualitativi per il calcolo dei rischi maggiormente presenti nei luoghi di lavoro. I rischi che verranno stimati e calcolati per l’azienda in esame sono: Rischio stress Lavoro Correlato, Rischio al Videoterminale e Postazioni di lavoro, Rischio chimico, Rischio Elettrico, Rischio Meccanico, Rischio da Rumore, Rischio da Vibrazioni, Rischio da sovraccarico Biomeccanico ed infine il Rischio Microclimatico. Applicando le metodologie presenti nell’elaborato è stato possibile fornire ad Energy Multiservizi un DVR aggiornato, completo, che utilizzi norme e metodologie ancora in vigore e che abbia stimato tutti i rischi a cui sono sottoposti i lavoratori in azienda