O3b mPOWER Systems - Aero route modelling

The main goal of this internship is to develop a tool to perform a resource usage (and cost) estimation. There has been a major focus in the analysis of the gain levels and on the possibility of an outage. During the evaluation, it is shown that fast gain level adjustment has a major impact on link quality and resource consumption. On top of that, having a random outage during a flight is not a critical condition if even the simplest solution can be applied to overcome and compensate.

Design of a bang-bang pressure regulation system for cold gas and plasma engines

In this thesis the design of a pressure regulation system for space propulsion engines (electric and cold gas) has been performed. The Bang-Bang Control (BBC) method has been implemented through the open/close command on a solenoid valve, and the mass flow rate of the propellant has been fixed with suitable flow restrictors. At the beginning, research for the comparison between mechanical and electronic (for BBC) pressure regulators has been performed, which resulted in enough advantages for the selection of the second valve type. The major advantage is about the possibility to have a variable outlet pressure with a variable inlet pressure through a simple remote command, while in mechanical pressure regulators the ratio between inlet and outlet pressures must be mechanically settled. Different pressure control schemes have been analyzed, changing number of solenoid valves, flow restrictors and plenums. For each scheme the valve’s frequencies were evaluated with simplified mathematical models and with the use of simulators implemented on Python; the results obtained from those two methods matched quiet well. From all the schemes it was possible to observe varying frequency and duty cycle, for changes in different parameters. This results, after experimental checks, can be used to design the control system for a given total number of cycles that a specific solenoid valve can guarantee. Finally, tests were performed and it was possible to verify the goodness of the control system. Moreover from the tests it was possible to deduce some tips in order to optimize the running of the simulator.

tecniche di machine learning per la predizione del rating delle applicazioni all’interno di un play store

Il mio progetto di tesi ha come obiettivo quello di creare un modello in grado di predire il rating delle applicazioni presenti all’interno del Play Store, uno dei più grandi servizi di distribuzione digitale Android. A tale scopo ho utilizzato il linguaggio Python, che grazie alle sue librerie, alla sua semplicità e alla sua versatilità è certamen- te uno dei linguaggi più usati nel campo dell’intelligenza artificiale. Il punto di partenza del mio studio è stato il Dataset (Insieme di dati strutturati in forma relazionale) “Google Play Store Apps” reperibile su Kaggle al seguente indirizzo: https://www.kaggle.com/datasets/lava18/google-play-store-apps, contenente 10841 osservazioni e 13 attributi. Dopo una prima parte relativa al caricamen- to, alla visualizzazione e alla preparazione dei dati su cui lavorare, ho applica- to quattro di↵erenti tecniche di Machine Learning per la stima del rating delle applicazioni. In particolare, sono state utilizzate:https://www.kaggle.com/datasets/lava18/google-play-store-apps, contenente 10841 osservazioni e 13 attributi. Dopo una prima parte relativa al caricamento, alla visualizzazione e alla preparazione dei dati su cui lavorare, ho applicato quattro differenti tecniche di Machine Learning per la stima del rating delle applicazioni: Ridje, Regressione Lineare, Random Forest e SVR. Tali algoritmi sono stati applicati attuando due tipi diversi di trasformazioni (Label Encoding e One Hot Encoding) sulla variabile ‘Category’, con lo scopo di analizzare come le suddette trasformazioni riescano a influire sulla bontà del modello. Ho confrontato poi l’errore quadratico medio (MSE), l’errore medio as- soluto (MAE) e l’errore mediano assoluto (MdAE) con il fine di capire quale sia l’algoritmo più efficiente.

Modelli di Machine Learning per la Valutazione della Qualità del Vino

Descrizione, implementazione in Python e valutazione di modelli di Machine Learning e di tutte le sue fasi di Preprocessing, EDA, Training, Test e Evaluation, per valutare la qualità del vino attraverso le sue caratteristiche fisico-chimiche.

Graph-based Vision-Language Model for Multi-Modal Retrieval of Fashion Products

Artificial Intelligence is reshaping the field of fashion industry in different ways. E-commerce retailers exploit their data through AI to enhance their search engines, make outfit suggestions and forecast the success of a specific fashion product. However, it is a challenging endeavour as the data they possess is huge, complex and multi-modal. The most common way to search for fashion products online is by matching keywords with phrases in the product's description which are often cluttered, inadequate and differ across collections and sellers. A customer may also browse an online store's taxonomy, although this is time-consuming and doesn't guarantee relevant items. With the advent of Deep Learning architectures, particularly Vision-Language models, ad-hoc solutions have been proposed to model both the product image and description to solve this problems. However, the suggested solutions do not exploit effectively the semantic or syntactic information of these modalities, and the unique qualities and relations of clothing items. In this work of thesis, a novel approach is proposed to address this issues, which aims to model and process images and text descriptions as graphs in order to exploit the relations inside and between each modality and employs specific techniques to extract syntactic and semantic information. The results obtained show promising performances on different tasks when compared to the present state-of-the-art deep learning architectures.

Simulazione numerica di sensori in fibra ottica distribuiti per rilevamento del danno in materiali compositi

Le fibre ottiche sono materiali costituiti al loro interno da fibre di vetro o filamenti polimerici. Esse attualmente trovano grande impiego nel campo della telecomunicazione, ma è assai importante lo sviluppo che stanno ottenendo nel campo del monitoraggio strutturale. L’obiettivo del lavoro descritto in questo elaborato finale è di riuscire a sviluppare un programma in grado di computare una simulazione analitico-parametrica riguardante i segnali restituiti da un sensore in fibra ottica. In particolare, sono stati creati due codici (Codice 1 e Codice 2) per sostenere un Codice Esistente. Quest’ultimo prende in input dei dati sperimentali che, invece di essere ottenuti da prove in laboratorio, sono prodotti in uscita dal Codice 1, il quale simula prove a fatica o statiche in provini di diverso materiale. Attraverso l’analisi di questi dati, il codice finale crea delle curve probabilistiche in grado di asserire con quanta probabilità e con quale confidenza è possibile valutare i risultati esplicitati dallo strumento di rilevazione, che in questo caso è un sensore in fibra ottica. D’altra parte, il Codice 2 analizza le conseguenze nella Probability of Detection e confidenza al variare dei parametri maggiormente influenti nel modello.

Sviluppo di un codice per il calcolo delle frequenze naturali di cavità acustiche e strutture per applicazioni aeronautiche

Lo scopo di questo lavoro è lo sviluppo, mediante il linguaggio di programmazione Python, di un applicativo per il calcolo e la visualizzazione di frequenze naturali per strutture e cavità. L’applicativo consiste di un’interfaccia grafica e di una libreria nella quale si trovano le diverse tipologie di strutture e cavità presenti in letteratura. I vari sistemi possono essere vincolati da diverse condizioni al contorno e sono inoltre costituiti da materiali isotropi, nel caso di strutture, e fluidi, nel caso di cavità. La prima parte del lavoro comprende la codifica delle soluzioni analitiche per l’analisi modale. La seconda fase è, invece, incentrata sulla validazione del codice, utilizzando un software commerciale per la comparazione di frequenze naturali e forme dei modi.

The molecular gas content of star-forming galaxies in the ALPINE fields.

In this thesis, I aim to study the evolution with redshift of the gas mass fraction of a sample of 53 sources (from z ∼ 0.5 to z > 5) serendipitously detected in ALMA band 7 as part of the ALMA Large Program to INvestigate C II at Early Times (ALPINE). First, I used SED-fitting software CIGALE, which is able to implement energy balancing between the optical and the far infrared part, to produce a best-fit template of my sources and to have an estimate of some physical properties, such as the star formation rate (SFR), the total infrared luminosity and the total stellar mass. Then, using the tight correlation found by Scoville et al. (2014) between the ISM molecular gas mass and the rest-frame 850 μm luminosity, I used the latter, extrapolating it from the best-fit template using a code that I wrote in Python, as a tracer for the molecular gas. For my sample, I then derived the most important physical properties, such as molecular gas mass, gas mass fractions, specific star formation rate and depletion timescales, which allowed me to better categorize them and find them a place within the evolutionary history of the Universe. I also fitted our sources, via another code I wrote again in Python, with a general modified blackbody (MBB) model taken from the literature (Gilli et al. (2014), D’Amato et al. (2020)) to have a direct method of comparison with similar galaxies. What is evident at the end of the paper is that the methods used to derive the physical quantities of the sources are consistent with each other, and these in turn are in good agreement with what is found in the literature.

Deep Learning applicato alla diagnostica dei trasformatori

Il trasformatore è uno degli elementi più importanti di una rete di trasmissione; essendo il tramite fra reti di alta e media tensione, il suo corretto funzionamento garantisce l’alimentazione di tutti i dispositivi e carichi connessi alla linea. Oltre a questo, il trasformatore è anche l’elemento più costoso di tutta la linea elettrica; la sua manutenzione è di vitale importanza per evitare costi elevati per la sostituzione e disagi lungo la linea. Qui entra in gioco il ruolo della diagnostica; attraverso misure periodiche e mirate sul trasformatore è possibile agire tempestivamente ed evitare tutti i fenomeni precedentemente elencati. Nell’elaborato si tratterà l’analisi del trasformatore elettrico trifase durante il suo funzionamento, evidenziando i sottocomponenti e le rispettive criticità; inoltre, verranno mostrate le varie tecniche di diagnostica del trasformatore, in modo tale da poter estrarre un indice legato allo stato di vita, ossia l’Health Index. Ad oggi esistono diverse tecniche di approccio al calcolo dell’Health Index, quella che viene presentata è una tecnica del tutto innovativa, ossia sviluppare una rete neurale artificiale (Artificial Neural Network, ANN) in grado di prevedere lo stato del trasformatore basandosi su misure effettuate sullo stesso. Dunque, verranno presentante le basi per lo sviluppo di una rete neurale, partendo dall’analisi e formattazione dei dati, fino alla fase di ottimizzazione delle prestazioni. Infine, si attraverseranno tutte le fasi intermedie di realizzazione del progetto da cui l’elaborato prende il titolo; osservando l’evoluzione di una rete neurale che si trasforma da un programma scritto in ambiente Python a una applicazione pronta all’uso per gli operatori durante le operazioni di diagnostica.

Metodo di calibrazione ottica per sistemi di lenti ipercentriche

Calibrazione di lente percientrica. Scrittura del codice di calibrazione in Python e utilizzo della libreria OpenCV. L' obbiettivo della tesi consisteva nel definire un modello matematico che potesse rappresentare le caratteristiche della lente pericentrica. Una volta fatto ciò sono state eseguite diverse prove sperimentali con l'obbiettivo di validare i risultati ottenuti. Come primo passo si è prodotto lo sviluppo planare di oggetti cilindrici acquisiti con la lente . successivamente sono state svolte alcune misure sugli sviluppi ottenuti. Infine si è implementato un sistema di calibrazione stereo per determinare la validità dell'algoritmo impiegato per la singola telecamera.

NLG-Metricverse: An End-to-End Library for Evaluating Natural Language Generation

Driven by recent deep learning breakthroughs, natural language generation (NLG) models have been at the center of steady progress in the last few years. However, since our ability to generate human-indistinguishable artificial text lags behind our capacity to assess it, it is paramount to develop and apply even better automatic evaluation metrics. To facilitate researchers to judge the effectiveness of their models broadly, we suggest NLG-Metricverse—an end-to-end open-source library for NLG evaluation based on Python. This framework provides a living collection of NLG metrics in a unified and easy- to-use environment, supplying tools to efficiently apply, analyze, compare, and visualize them. This includes (i) the extensive support of heterogeneous automatic metrics with n-arity management, (ii) the meta-evaluation upon individual performance, metric-metric and metric-human correlations, (iii) graphical interpretations for helping humans better gain score intuitions, (iv) formal categorization and convenient documentation to accelerate metrics understanding. NLG-Metricverse aims to increase the comparability and replicability of NLG research, hopefully stimulating new contributions in the area.

Work environments implementation for genomic reporting and analytics

A global italian pharmaceutical company has to provide two work environments that favor different needs. The environments will allow to develop solutions in a controlled, secure and at the same time in an independent manner on a state-of-the-art enterprise cloud platform. The need of developing two different environments is dictated by the needs of the working units. Indeed, the first environment is designed to facilitate the creation of application related to genomics, therefore, designed more for data-scientists. This environment is capable of consuming, producing, retrieving and incorporating data, furthermore, will support the most used programming languages for genomic applications (e.g., Python, R). The proposal was to obtain a pool of ready-togo Virtual Machines with different architectures to provide best performance based on the job that needs to be carried out. The second environment has more of a traditional trait, to obtain, via ETL (Extract-Transform-Load) process, a global datamodel, resembling a classical relational structure. It will provide major BI operations (e.g., analytics, performance measure, reports, etc.) that can be leveraged both for application analysis or for internal usage. Since, both architectures will maintain large amounts of data regarding not only pharmaceutical informations but also internal company informations, it would be possible to digest the data by reporting/ analytics tools and also apply data-mining, machine learning technologies to exploit intrinsic informations. The thesis work will introduce, proposals, implementations, descriptions of used technologies/platforms and future works of the above discussed environments.

Studio e implementazione di algoritmi per il tracciamento ottimo di satellite LEO da stazioni di terra di tipo radioamatoriale

Questo elaborato di tesi ha l’obbiettivo di studiare le limitazioni delle stazioni di terra nel tracciamento di satelliti in orbita LEO, investigare possibili soluzioni ed implementare queste soluzioni all’interno della Ground Station AMGS di Forlì per verificarne l’efficacia. A questo scopo, dopo un’attenta revisione della letteratura sono stati identificati due promettenti algoritmi descritti nei paper: “Trajectory optimisation to minimise antenna pointing error” di P. S. Crawford , R. J. H. Brush e “An optimal antenna motion generation using shortest path planning” di Moon-Jin Jeon , Dong-Soo Kwon. Questi algoritmi sono stati implementi in Python 3, al fine di inglobarli all’interno del software di tracking al momento in uso nella GS di Forlì, ovvero AMGS Orbit Predictor. All’interno di questo elaborato sono anche riportati i risultati dei test conseguiti e una valutazione dettagliata di questi ultimi.

RED-Bridge: A Multiprotocol Tool Prototype for IoT Sensors

The IoT is growing more and more each year and is becoming so ubiquitous that it includes heterogeneous devices with different hardware and software constraints leading to an highly fragmented ecosystem. Devices are using different protocols with different paradigms and they are not compatible with each other; some devices use request-response protocols like HTTP or CoAP while others use publish-subscribe protocols like MQTT. Integration in IoT is still an open research topic. When handling and testing IoT sensors there are some common task that people may be interested in: reading and visualizing the current value of the sensor; doing some aggregations on a set of values in order to compute statistical features; saving the history of the data to a time-series database; forecasting the future values to react in advance to a future condition; bridging the protocol of the sensor in order to integrate the device with other tools. In this work we will show the working implementation of a low-code and flow-based tool prototype which supports the common operations mentioned above, based on Node-RED and Python. Since this system is just a prototype, it has some issues and limitations that will be discussed in this work.

Supporto alla creazione e gestione di una rete virtualizzata basata su controller Ryu

L'erogazione dei servizi informatici tramite cloud è ormai una delle soluzioni più in voga nel mercato odierno, tant'è che, analizzando le statistiche fornite dalle piattaforme principali, anche il futuro sembra andare proprio in quella direzione. Quest'evoluzione avrà un forte impatto persino nelle telecomunicazioni, dove le tecniche di virtualizzazione e softwarizzazione vengono già oggi impiegate per facilitare la gestione delle infrastrutture di rete, creando le cosiddette SDN (Software Defined Network). I provider che scelgono di adottare queste soluzioni ottengono un elevato grado di flessibilità dei propri servizi, facilitando notevolmente lo sviluppo di nuove funzionalità, grazie alla presenza di controller esterni a cui vengono demandati gli aspetti di gestione della rete stessa. In uno scenario di questo tipo è fondamentale che gli strumenti volti allo studio e alla sperimentazione di reti software-based siano in grado di stare al passo con i tempi, utilizzando tecnologie all'avanguardia ed accessibili anche agli utenti che si interfacciano per la prima volta con queste metodologie. Perché questo sia possibile è necessario che telecomunicazioni e sviluppo software, aspetti storicamente appartenenti a due mondi dell'informatica paralleli, si uniscano. Ad oggi gli strumenti che permettono di operare su SDN sono innumerevoli, ma spesso accomunati dalla mancanza di qualsivoglia interfaccia grafica, restringendo l'utenza di riferimento ad un gruppo ancor più di nicchia, escludendo gli utilizzatori alle prime armi. L'obiettivo di questo progetto è proporre uno strumento alternativo, basato su Ryu, che permetta all’utente di creare, configurare e gestire secondo le proprie esigenze una rete virtuale, attraverso un’interfaccia grafica e un simulatore interattivo per controllare e visualizzare lo stato dei dispositivi connessi. Infine, verranno analizzati i vantaggi didattici ottenuti dall'impiego dell'applicativo rispetto alle metodologie classiche.