Progetto di un sistema per la trasmissione wireless di potenza in campo vicino a dispositivi impiantabili

I dispositivi impiantabili stanno acquisendo grande importanza nell’ambito delle applicazioni biomedicali, ciò è dovuto principalmente alla loro attitudine nell’adempiere funzioni di stimolazione, monitoraggio su organi interni e di comunicazione di segnali vitali al mondo esterno. La comunità scientifica, in particolare, concentra la sua attenzione sulle tecniche di alimentazione di tali dispositivi. Le batterie al litio hanno rappresentato, fino a qualche tempo fa, la sorgente di alimentazione primaria. Il bisogno crescente di minimizzare le dimensioni di questi dispositivi e migliorare la qualità di vita del paziente (evitare successive operazioni chirurgiche, rischi e infezioni a causa dei cavi percutanei), ha spinto nella ricerca di nuove soluzioni. Una di queste è rappresentata dalla Wireless Power Transfer (WPT). In questo lavoro di tesi, è stato proposto un sistema di alimentazione wireless transcutaneo. Il sistema sfrutta il principio dell’accoppiamento induttivo risonante, che consiste nella trasmissione di energia in campo vicino tra due risuonatori magneticamente accoppiati. Al fine di acquisire la massima efficienza, sono state effettuate operazioni di ottimizzazione geometrica sul trasmettitore e di adattamento sul modello circuitale. I software CST e LTspice hanno reso possibile le simulazioni sul sistema dal punto di vista elettromagnetico e circuitale. Gli sviluppi futuri prevedono di convalidare i risultati ottenuti realizzando prove “in vitro”.

Valutazione preliminare dell'effetto domino negli stabilimenti a rischio di incidente rilevante dell'Emilia Romagna

Nell'ambito dell'industria di processo, si definisce "effetto domino" la propagazione di un evento incidentale primario dovuta all’accadimento di uno o più incidenti secondari innescati dall’evento primario, con amplificazione dell’area di danno. Un incidente con effetto domino vede infatti la presenza iniziale di uno scenario incidentale primario, solitamente causato dal rilascio di sostanze pericolose e/o dal rilascio di energia tali da determinare effetti dannosi in grado di innescare successivamente degli eventi incidentali secondari, che determinino un'intensificazione delle conseguenze dell'evento iniziale. Gli incidenti con effetto domino possono avere conseguenze all'interno dello stabilimento in cui ha origine lo scenario incidentale primario o all'esterno, eventualmente coinvolgendo, stabilimenti limitrofi: nel primo caso si parla di effetto domino intra-stabilimento, nel secondo di effetto domino inter-stabilimento. Gli ultimi decenni hanno visto un forte aumento della domanda di prodotti dell'industria chimica e dunque del numero di impianti di processo, talvolta raggruppati nei cosiddetti "chemical clusters", ossia aree ad elevata concentrazione di stabilimenti chimici. In queste zone il rischio di effetto domino inter-stabilimento è particolarmente alto, a causa della stretta vicinanza di installazioni che contengono elevati quantitativi di sostanze pericolose in condizioni operative pericolose. È proprio questa consapevolezza, purtroppo confermata dal verificarsi di diversi incidenti con effetto domino, che ha determinato negli ultimi anni un significativo aumento delle ricerche relative all'effetto domino e anche una sua maggiore considerazione nell'ambito della normativa. A riguardo di quest'ultimo aspetto occorre citare la Direttiva Europea 2012/18/UE (comunemente denominata Direttiva Seveso III) e il suo recepimento nella normativa italiana, il Decreto Legislativo del 26 giugno 2015, "Attuazione della direttiva 2012/18/UE relativa al controllo del pericolo di incidenti rilevanti connessi con sostanze pericolose, entrato in vigore il 29 luglio 2015: questo decreto infatti dedica ampio spazio all'effetto domino e introduce nuovi adempimenti per gli stabilimenti a Rischio di Incidente Rilevante presenti sul territorio nazionale. In particolare, l'Allegato E del D. Lgs. 105/2015 propone una metodologia per individuare i Gruppi domino definitivi, ovvero i gruppi di stabilimenti a Rischio di Incidente Rilevante tra i quali è possibile il verificarsi di incidenti con effetto domino inter-stabilimento. Nel presente lavoro di tesi, svolto presso ARPAE (Agenzia Regionale per la Prevenzione, l'Ambiente e l'Energia) dell'Emilia Romagna, è stata effettuata, secondo la metodologia proposta dall'Allegato E del D. Lgs. 105/2015, la valutazione dell'effetto domino inter-stabilimento per gli stabilimenti a Rischio di Incidente Rilevante presenti in Emilia Romagna, al fine di individuare i Gruppi domino definitivi e di valutare l'aggravio delle conseguenze fisiche degli eventi incidentali primari origine di effetto domino.

Analisi di un sistema di monitoraggio della frequenza cardiaca per mezzo di videocamere digitali

In campo medico ha un ruolo fondamentale il monitoraggio dei parametri vitali, importanti indicatori dello stato di salute del paziente, essenziali nella diagnosi e nella cura dellle patologie. La frequenza cardiaca occupa un ruolo fondamentale nella clinica, primo indice dell'attività cardio circolatoria del paziente. Il trattato analizza una metodica di monitoraggio del battito cardiaco per mezzo delle videocamere digitali, la ripresa diretta in video del volto del paziente e la presenza di un'adeguata illuminazione ambientale: la pulsazione cardiaca esercita variazioni di pressione a livello periferico generando un cambiamento del colore della pelle sulle zone più esposte, quali il viso. Analizzando l'andamento temporale del segnale RGB registra, per mezzo di algoritmi di elaborazione delle immagini, è possibile stimare accuratamente il battito cardiaco dell'utente. Nell'elaborato viene affrontata la metodica degl algoritmi di image-prcessing presentando un applicativo scritto in linguaggio Python, funzionante e testato su di un sistema Linux (Ubuntu 14.04). Tale metodo si basa sui concetti della fotopletismografia applicata in remoto denotando il non-contact-mode.

Stato dell'arte delle Protesi d'Arto Superiore: Focus sulle Protesi Cosmetiche

La trattazione si sviluppa in quattro parti essenziali. La prima verifica le patologie che possono condurre alla richiesta di prescrizione di una protesi artificiale per arto superiore. Mostra come ne sia variata nel tempo l'epidemiologia senza trascurare le problematiche fisiche, psicologiche ed economiche strettamente connesse alla decisione del soggetto amputato di ricorrerne all'uso. Nella seconda parte, lo studio fornisce informazioni dettagliate sulle diverse soluzioni protesiche con riferimenti ai possibili sviluppi per attuare un confronto con quanto in commercio. La descrizione verte inizialmente sulle protesi attive per passare alle passive cosmetiche, eso ed endo- scheletriche, che mirano a ripristinare l'integrità corporea del soggetto e per ognuna vengono definiti i campi di applicazione in base al particolare livello di amputazione. La terza parte considera esclusivamente le protesi cosmetiche e come queste siano destinate a trasformarsi in futuro, con un opportuno dimensionamento interno, nel più appropriato rivestimento per protesi attive. L'ultima parte vaglia le sfide proposte nel settore protesico tutto e, attraverso le date di immissione sul mercato, cerca di stabilire quanto gli sforzi tesi a ridurne ulteriormente tempi di realizzazione e costi, abbiano raggiunto risultati soddisfacenti.

Sistemi per la rilevazione di frodi nel "Carrier Billing"

Il rilevamento e l’analisi delle frodi è una delle attività cruciali per un sistema di carrier billing. Una frode non rilevata prontamente può causare ingenti danni economici, mentre un falso positivo porta ad uno spreco di tempo da parte del team di Reporting and Control. In questa tesi viene studiato il dominio di un Payment Service Provider (PSP) operativo nel settore del carrier billing, andando ad approfondire il sistema di rilevamento delle frodi basato sull’analisi di serie storiche con la tecnica Holt-Winters. Verrà fornita una panoramica sull’architettura del sistema seguita da alcuni esempi in cui la scarsa qualità delle predizioni ha causato una perdita economica o temporale al PSP. Verranno quindi proposte numerose soluzioni per estendere e migliorare il sistema attuale, concentrandosi principalmente sulla pulizia dei dati da analizzare e sullo sfruttamento di informazioni implicitamente contenute nei dati. I miglioramenti apportati possono essere divisi in due categorie: quelli che necessitano della supervisione dell’essere umano e quelli che possono essere ottenuti in modo automatico da un algoritmo. Alcune di queste soluzioni verranno implementate e commentate confrontando le prestazioni del sistema prima e dopo le varie implementazioni. Alcune proposte verranno invece trattate solamente a livello teorico ma faranno parte degli sviluppi futuri. Infine si cercherà di trarre delle conclusioni, dimostrando come nel dominio del carrier billing sia possibile ottenere prestazioni soddisfacenti grazie ad un filtraggio supervisionato dei dati delle serie storiche, mentre i tentativi di filtraggio non supervisionato hanno fornito risultati contrastanti.

Smart texile: biosensori elettronici indossabili

In questo lavoro verra presentata la realizzazione e la caratterizzazione di transistor organici basati su un polimero conduttore, il poli(3,4-etilenediossitiofene) polistirene sulfonato, o PEDOT:PSS. Tali transistor rientrano nella categoria degli OECT o transistor elettrochimici organici e hanno la capacita di poter rilevare ed analizzare sostanze chimiche di diverso genere presenti in soluzione. I dispositivi implementati in questa tesi sono stati ottenuti tramite la deposizione del materiale organico conduttivo su substrato tessile al fine di creare un device completamente integrabile in un capo di abbigliamento o in un qualsiasi utilizzo in campo tessile. In particolare questi transistor sono stati studiati per la rilevazione di sostanze quali acido ascorbico, dopamina e adrenalina. Gli ultimi due analiti sono di importanza particolare poiche facenti parte della famiglia dei neurotrasmettitori. Inoltre in questa tesi sono stati creati fili di cotone conduttivi, sempre tramite l'utilizzo di PEDOT:PSS. Tali fili infatti sono risultati ottimi candidati per il trasporto di un segnale elettrico e per questo sono stati implementati nella costruzione di un OECT. La realizzazione dei fili conduttivi potra permettere un ulteriore avanzamento nella completa integrabilita dell'elettronica con il settore tessile. Una peculiarita aggiuntiva di questo lavoro e stata quella di utilizzare il sudore artificiale come elettrolita, oltre al normale PBS che costituisce ormai uno standard in questo tipo di ricerche. L'utilizzo del sudore artificiale rientra nell'ottica futura di un utilizzo di questi sensori come rilevatori di sostanze chimiche emesse dal corpo umano sfruttabili diversi ambiti, ovvero dall'attivita sportiva alla prevenzione, in ambito medico, di diverse malattie.

Human Presence Detection: analisi comparativa e caso di studio in Home Manager

La possibilità di monitorare l’attività degli utenti in un sistema domotico, sia considerando le azioni effettuate direttamente sul sistema che le informazioni ricavabili da strumenti esterni come la loro posizione GPS, è un fattore importante per anticipare i bisogni e comprendere le preferenze degli utenti stessi, rendendo sempre più intelligenti ed autonomi i sistemi domotici. Mentre i sistemi attualmente disponibili non includono o non sfruttano appieno queste potenzialità, l'obiettivo di sistemi prototipali sviluppati per fini di ricerca, quali ad esempio Home Manager, è invece quello di utilizzare le informazioni ricavabili dai dispositivi e dal loro utilizzo per abilitare ragionamenti e politiche di ordine superiore. Gli obiettivi di questo lavoro sono: - Classificare ed elencare i diversi sensori disponibili al fine di presentare lo stato attuale della ricerca nel campo dello Human Sensing, ovvero del rilevamento di persone in un ambiente. - Giustificare la scelta della telecamera come sensore per il rilevamento di persone in un ambiente domestico, riportando metodi per l’analisi video in grado di interpretare i fotogrammi e rilevare eventuali figure in movimento al loro interno. - Presentare un’architettura generica per integrare dei sensori in un sistema di sorveglianza, implementando tale architettura ed alcuni algoritmi per l’analisi video all’interno di Home Manager con l’aiuto della libreria OpenCV .

Applicazioni dei fasci quasi-monocromatici in medicina

I raggi X, a partire dalla loro scoperta, avvenuta nel 1895 ad opera di Wilhelm Conrad Röntgen, si sono rivelati un potentissimo mezzo per lo studio della materia. In particolare in campo medico hanno permesso la nascita della diagnostica per immagini che, parallelamente allo sviluppo delle tecnologie, è diventata un mezzo imprescindibile per lo studio delle patologie. Negli ultimi decenni molti studi sono stati compiuti in particolare sui vantaggi dell’utilizzo nell’imaging di raggi X monocromatici in sostituzione dell’usuale radiazione policromatica. Con il seguente elaborato si ha l’intento di fornire un quadro generale sulla fisica dei raggi X, sulla loro interazione con la materia e sugli attuali metodi di produzione di fasci monocromatici e quasi-monocromatici, con particolare attenzione all'utilizzo su vasta scala. Sono state infine trattate le principali applicazioni della radiazione monocromatica e quasi-monocromatica nelle tecniche di imaging medico.

Automatic Design of Boolean Networks for Modelling Differentiation Trees

Real living cell is a complex system governed by many process which are not yet fully understood: the process of cell differentiation is one of these. In this thesis work we make use of a cell differentiation model to develop gene regulatory networks (Boolean networks) with desired differentiation dynamics. To accomplish this task we have introduced techniques of automatic design and we have performed experiments using various differentiation trees. The results obtained have shown that the developed algorithms, except the Random algorithm, are able to generate Boolean networks with interesting differentiation dynamics. Moreover, we have presented some possible future applications and developments of the cell differentiation model in robotics and in medical research. Understanding the mechanisms involved in biological cells can gives us the possibility to explain some not yet understood dangerous disease, i.e the cancer. Le cellula è un sistema complesso governato da molti processi ancora non pienamente compresi: il differenziamento cellulare è uno di questi. In questa tesi utilizziamo un modello di differenziamento cellulare per sviluppare reti di regolazione genica (reti Booleane) con dinamiche di differenziamento desiderate. Per svolgere questo compito abbiamo introdotto tecniche di progettazione automatica e abbiamo eseguito esperimenti utilizzando vari alberi di differenziamento. I risultati ottenuti hanno mostrato che gli algoritmi sviluppati, eccetto l'algoritmo Random, sono in grado di poter generare reti Booleane con dinamiche di differenziamento interessanti. Inoltre, abbiamo presentato alcune possibili applicazioni e sviluppi futuri del modello di differenziamento in robotica e nella ricerca medica. Capire i meccanismi alla base del funzionamento cellulare può fornirci la possibilità di spiegare patologie ancora oggi non comprese, come il cancro.

Software Defined Networking: tre casi d'uso

Le reti devono essere in grado di gestire i modelli di traffico generati dalle nuove applicazioni, per questo si sta concentrando un interesse senza precedenti nella storia di Internet parlando di Software Defined Networking (SDN), un nuovo modo di concepire le reti. SDN è un paradigma che permette di dividere il piano di controllo dal piano dati consentendo il controllo della rete da un dispositivo unico centralizzato,il controller. In questa tesi abbiamo voluto esaminare due specifici casi di studio, affinché si dimostri come SDN possa fornire il miglior supporto per risolvere il problema delle architetture tradizionali, e uno strumento utile per progettare SDN. Per primo viene analizzato Procera, utilizzato nelle reti domestiche e nelle reti campus per dimostrare che, grazie ad esso, è possibile ridurre la complessità di un’intera rete. Poi è stato visto AgNos, un’architettura basata su azioni svolte da agenti rappresentando così un ottimo strumento di lavoro sia perché gli agenti sono implementati nei controller di rete e sia perché AgNos ha la peculiarità di fornire all’utente (o al sistema) un livello stabile di concretezza. Inoltre sono stati analizzati due problemi comuni su Internet: 1.la mitigazione degli attacchi Ddos, dove i domini SDN collaborano per filtrare i pacchetti dalla fonte per evitare l’esaurimento delle risorse 2.l’attuazione di un meccanismo di prevenzione per risolvere il problema dell’attacco Dos nella fase iniziale rendendo l’aggressione più facile da gestire. L’ultimo argomento trattato è il sistema Mininet, ottimo strumento di lavoro in quanto permette di emulare topologie di rete in cui fanno parte host, switch e controller, creati utilizzando il software. Rappresenta un ottimo strumento per implementare reti SDN ed è molto utile per lo sviluppo, l'insegnamento e la ricerca grazie alla sua peculiarità di essere open source.

Reverse engineering di un'applicazione ad agenti nel contesto Smart Home

Relazione completa delle scelte progettuali e implementative di un applicativo ad agenti sviluppato nel contesto Smart Home. Essa contiene un veloce riassunto dello scenario e dello stato attuale dell'applicazione, unitamente a un'introduzione sul middeware su cui si appoggia l'applicativo (TuCSoN). Segue quindi un'analisi delle scelte di modeling delle entita da gestire, le metodologie di supporto alla persistenza e un'ampia descrizione su come gli agenti comunichino tra loro e attraverso quali mezzi (centri di tuple). Quindi viene analizzata l'implementazione partendo dalle scelte implementative sino ad esaminare cosa avviene nel programma a seguito dell'interazione con l'utente. Infine le conclusioni a cui si e giunti e due appendici sulla terminologia e le classi presenti nel prototipo attuale.

Experimental set up and characterization of a prototype for breast microwave imaging

Nella presente tesi è stato sviluppato un sistema di acquisizione automatico finalizzato allo studio del breast microwave imaging. Le misure sono state eseguite in configurazione monostatica, in cui viene acquisito un segnale da diverse posizioni lungo il perimetro dell’area di indagine. A questo scopo, è stato installato un motore ad alta precisione che permette la rotazione del fantoccio e l’esecuzione automatica delle misure da un numero di posizioni fissato. Per automatizzare il processo di acquisizione, è stato inoltre sviluppato appositamente un software in ambiente LabView. Successivamente, è stata eseguita una intensa sessione di misure finalizzate alla caratterizzazione del sistema sviluppato al variare delle condizioni di misura. Abbiamo quindi utilizzato dei fantocci di tumore di diverse dimensioni e permittività elettrica per studiare la sensibilità della strumentazione in condizione di mezzo omogeneo. Dall’analisi delle ricostruzioni multifrequenza effettuate tramite diversi algoritmi di tipo TR-MUSIC sul range di frequenze selezionato, abbiamo notato che il tumore è ricostruito correttamente in tutti gli scenari testati. Inoltre, abbiamo creato un ulteriore fantoccio per simulare la presenza di una disomogeneità nel dominio di imaging. In questo caso, abbiamo studiato le performances del sistema di acquisizione al variare della posizione del tumore, le cui caratteristiche sono state fissate, e della permittività associata al fantoccio. Dall’analisi dei risultati appare che le performances di ricostruzione sono condizionate dalla presenza della disomogeneità, in modo particolare se il tumore è posizionato all’interno di essa. Infine, abbiamo studiato delle performance di due algoritmi di ricostruzione 3D: uno di essi è basato sulla sovrappo- sizione tomografica e sfrutta metodi di interpolazione, l’altro si basa sull’utilizzo di un propagatore 3D per il dipolo Hertziano in approssimazione scalare.

Detección de patrones y anomalías espectrales del terreno mediante espectrometría de imagen de alta resolución : reconocimiento, optimización y evaluación multiescenario

El objeto de esta Tesis doctoral es el desarrollo de una metodologia para la deteccion automatica de anomalias a partir de datos hiperespectrales o espectrometria de imagen, y su cartografiado bajo diferentes condiciones tipologicas de superficie y terreno. La tecnologia hiperespectral o espectrometria de imagen ofrece la posibilidad potencial de caracterizar con precision el estado de los materiales que conforman las diversas superficies en base a su respuesta espectral. Este estado suele ser variable, mientras que las observaciones se producen en un numero limitado y para determinadas condiciones de iluminacion. Al aumentar el numero de bandas espectrales aumenta tambien el numero de muestras necesarias para definir espectralmente las clases en lo que se conoce como Maldicion de la Dimensionalidad o Efecto Hughes (Bellman, 1957), muestras habitualmente no disponibles y costosas de obtener, no hay mas que pensar en lo que ello implica en la Exploracion Planetaria. Bajo la definicion de anomalia en su sentido espectral como la respuesta significativamente diferente de un pixel de imagen respecto de su entorno, el objeto central abordado en la Tesis estriba primero en como reducir la dimensionalidad de la informacion en los datos hiperespectrales, discriminando la mas significativa para la deteccion de respuestas anomalas, y segundo, en establecer la relacion entre anomalias espectrales detectadas y lo que hemos denominado anomalias informacionales, es decir, anomalias que aportan algun tipo de informacion real de las superficies o materiales que las producen. En la deteccion de respuestas anomalas se asume un no conocimiento previo de los objetivos, de tal manera que los pixeles se separan automaticamente en funcion de su informacion espectral significativamente diferenciada respecto de un fondo que se estima, bien de manera global para toda la escena, bien localmente por segmentacion de la imagen. La metodologia desarrollada se ha centrado en la implicacion de la definicion estadistica del fondo espectral, proponiendo un nuevo enfoque que permite discriminar anomalias respecto fondos segmentados en diferentes grupos de longitudes de onda del espectro, explotando la potencialidad de separacion entre el espectro electromagnetico reflectivo y emisivo. Se ha estudiado la eficiencia de los principales algoritmos de deteccion de anomalias, contrastando los resultados del algoritmo RX (Reed and Xiaoli, 1990) adoptado como estandar por la comunidad cientifica, con el metodo UTD (Uniform Targets Detector), su variante RXD-UTD, metodos basados en subespacios SSRX (Subspace RX) y metodo basados en proyecciones de subespacios de imagen, como OSPRX (Orthogonal Subspace Projection RX) y PP (Projection Pursuit). Se ha desarrollado un nuevo metodo, evaluado y contrastado por los anteriores, que supone una variacion de PP y describe el fondo espectral mediante el analisis discriminante de bandas del espectro electromagnetico, separando las anomalias con el algortimo denominado Detector de Anomalias de Fondo Termico o DAFT aplicable a sensores que registran datos en el espectro emisivo. Se han evaluado los diferentes metodos de deteccion de anomalias en rangos del espectro electromagnetico del visible e infrarrojo cercano (Visible and Near Infrared-VNIR), infrarrojo de onda corta (Short Wavelenght Infrared-SWIR), infrarrojo medio (Meadle Infrared-MIR) e infrarrojo termico (Thermal Infrared-TIR). La respuesta de las superficies en las distintas longitudes de onda del espectro electromagnetico junto con su entorno, influyen en el tipo y frecuencia de las anomalias espectrales que puedan provocar. Es por ello que se han utilizado en la investigacion cubos de datos hiperepectrales procedentes de los sensores aeroportados cuya estrategia y diseno en la construccion espectrometrica de la imagen difiere. Se han evaluado conjuntos de datos de test de los sensores AHS (Airborne Hyperspectral System), HyMAP Imaging Spectrometer, CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager), AVIRIS (Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer), HYDICE (Hyperspectral Digital Imagery Collection Experiment) y MASTER (MODIS/ASTER Simulator). Se han disenado experimentos sobre ambitos naturales, urbanos y semiurbanos de diferente complejidad. Se ha evaluado el comportamiento de los diferentes detectores de anomalias a traves de 23 tests correspondientes a 15 areas de estudio agrupados en 6 espacios o escenarios: Urbano - E1, Semiurbano/Industrial/Periferia Urbana - E2, Forestal - E3, Agricola - E4, Geologico/Volcanico - E5 y Otros Espacios Agua, Nubes y Sombras - E6. El tipo de sensores evaluados se caracteriza por registrar imagenes en un amplio rango de bandas, estrechas y contiguas, del espectro electromagnetico. La Tesis se ha centrado en el desarrollo de tecnicas que permiten separar y extraer automaticamente pixeles o grupos de pixeles cuya firma espectral difiere de manera discriminante de las que tiene alrededor, adoptando para ello como espacio muestral parte o el conjunto de las bandas espectrales en las que ha registrado radiancia el sensor hiperespectral. Un factor a tener en cuenta en la investigacion ha sido el propio instrumento de medida, es decir, la caracterizacion de los distintos subsistemas, sensores imagen y auxiliares, que intervienen en el proceso. Para poder emplear cuantitativamente los datos medidos ha sido necesario definir las relaciones espaciales y espectrales del sensor con la superficie observada y las potenciales anomalias y patrones objetivos de deteccion. Se ha analizado la repercusion que en la deteccion de anomalias tiene el tipo de sensor, tanto en su configuracion espectral como en las estrategias de diseno a la hora de registrar la radiacion prodecente de las superficies, siendo los dos tipos principales de sensores estudiados los barredores o escaneres de espejo giratorio (whiskbroom) y los barredores o escaneres de empuje (pushbroom). Se han definido distintos escenarios en la investigacion, lo que ha permitido abarcar una amplia variabilidad de entornos geomorfologicos y de tipos de coberturas, en ambientes mediterraneos, de latitudes medias y tropicales. En resumen, esta Tesis presenta una tecnica de deteccion de anomalias para datos hiperespectrales denominada DAFT en su variante de PP, basada en una reduccion de la dimensionalidad proyectando el fondo en un rango de longitudes de onda del espectro termico distinto de la proyeccion de las anomalias u objetivos sin firma espectral conocida. La metodologia propuesta ha sido probada con imagenes hiperespectrales reales de diferentes sensores y en diferentes escenarios o espacios, por lo tanto de diferente fondo espectral tambien, donde los resultados muestran los beneficios de la aproximacion en la deteccion de una gran variedad de objetos cuyas firmas espectrales tienen suficiente desviacion respecto del fondo. La tecnica resulta ser automatica en el sentido de que no hay necesidad de ajuste de parametros, dando resultados significativos en todos los casos. Incluso los objetos de tamano subpixel, que no pueden distinguirse a simple vista por el ojo humano en la imagen original, pueden ser detectados como anomalias. Ademas, se realiza una comparacion entre el enfoque propuesto, la popular tecnica RX y otros detectores tanto en su modalidad global como local. El metodo propuesto supera a los demas en determinados escenarios, demostrando su capacidad para reducir la proporcion de falsas alarmas. Los resultados del algoritmo automatico DAFT desarrollado, han demostrado la mejora en la definicion cualitativa de las anomalias espectrales que identifican a entidades diferentes en o bajo superficie, reemplazando para ello el modelo clasico de distribucion normal con un metodo robusto que contempla distintas alternativas desde el momento mismo de la adquisicion del dato hiperespectral. Para su consecucion ha sido necesario analizar la relacion entre parametros biofisicos, como la reflectancia y la emisividad de los materiales, y la distribucion espacial de entidades detectadas respecto de su entorno. Por ultimo, el algoritmo DAFT ha sido elegido como el mas adecuado para sensores que adquieren datos en el TIR, ya que presenta el mejor acuerdo con los datos de referencia, demostrando una gran eficacia computacional que facilita su implementacion en un sistema de cartografia que proyecte de forma automatica en un marco geografico de referencia las anomalias detectadas, lo que confirma un significativo avance hacia un sistema en lo que se denomina cartografia en tiempo real. The aim of this Thesis is to develop a specific methodology in order to be applied in automatic detection anomalies processes using hyperspectral data also called hyperspectral scenes, and to improve the classification processes. Several scenarios, areas and their relationship with surfaces and objects have been tested. The spectral characteristics of reflectance parameter and emissivity in the pattern recognition of urban materials in several hyperspectral scenes have also been tested. Spectral ranges of the visible-near infrared (VNIR), shortwave infrared (SWIR) and thermal infrared (TIR) from hyperspectral data cubes of AHS (Airborne Hyperspectral System), HyMAP Imaging Spectrometer, CASI (Compact Airborne Spectrographic Imager), AVIRIS (Airborne Visible Infrared Imaging Spectrometer), HYDICE (Hyperspectral Digital Imagery Collection Experiment) and MASTER (MODIS/ASTER Simulator) have been used in this research. It is assumed that there is not prior knowledge of the targets in anomaly detection. Thus, the pixels are automatically separated according to their spectral information, significantly differentiated with respect to a background, either globally for the full scene, or locally by the image segmentation. Several experiments on different scenarios have been designed, analyzing the behavior of the standard RX anomaly detector and different methods based on subspace, image projection and segmentation-based anomaly detection methods. Results and their consequences in unsupervised classification processes are discussed. Detection of spectral anomalies aims at extracting automatically pixels that show significant responses in relation of their surroundings. This Thesis deals with the unsupervised technique of target detection, also called anomaly detection. Since this technique assumes no prior knowledge about the target or the statistical characteristics of the data, the only available option is to look for objects that are differentiated from the background. Several methods have been developed in the last decades, allowing a better understanding of the relationships between the image dimensionality and the optimization of search procedures as well as the subpixel differentiation of the spectral mixture and its implications in anomalous responses. In other sense, image spectrometry has proven to be efficient in the characterization of materials, based on statistical methods using a specific reflection and absorption bands. Spectral configurations in the VNIR, SWIR and TIR have been successfully used for mapping materials in different urban scenarios. There has been an increasing interest in the use of high resolution data (both spatial and spectral) to detect small objects and to discriminate surfaces in areas with urban complexity. This has come to be known as target detection which can be either supervised or unsupervised. In supervised target detection, algorithms lean on prior knowledge, such as the spectral signature. The detection process for matching signatures is not straightforward due to the complications of converting data airborne sensor with material spectra in the ground. This could be further complicated by the large number of possible objects of interest, as well as uncertainty as to the reflectance or emissivity of these objects and surfaces. An important objective in this research is to establish relationships that allow linking spectral anomalies with what can be called informational anomalies and, therefore, identify information related to anomalous responses in some places rather than simply spotting differences from the background. The development in recent years of new hyperspectral sensors and techniques, widen the possibilities for applications in remote sensing of the Earth. Remote sensing systems measure and record electromagnetic disturbances that the surveyed objects induce in their surroundings, by means of different sensors mounted on airborne or space platforms. Map updating is important for management and decisions making people, because of the fast changes that usually happen in natural, urban and semi urban areas. It is necessary to optimize the methodology for obtaining the best from remote sensing techniques from hyperspectral data. The first problem with hyperspectral data is to reduce the dimensionality, keeping the maximum amount of information. Hyperspectral sensors augment considerably the amount of information, this allows us to obtain a better precision on the separation of material but at the same time it is necessary to calculate a bigger number of parameters, and the precision lowers with the increase in the number of bands. This is known as the Hughes effects (Bellman, 1957) . Hyperspectral imagery allows us to discriminate between a huge number of different materials however some land and urban covers are made up with similar material and respond similarly which produces confusion in the classification. The training and the algorithm used for mapping are also important for the final result and some properties of thermal spectrum for detecting land cover will be studied. In summary, this Thesis presents a new technique for anomaly detection in hyperspectral data called DAFT, as a PP's variant, based on dimensionality reduction by projecting anomalies or targets with unknown spectral signature to the background, in a range thermal spectrum wavelengths. The proposed methodology has been tested with hyperspectral images from different imaging spectrometers corresponding to several places or scenarios, therefore with different spectral background. The results show the benefits of the approach to the detection of a variety of targets whose spectral signatures have sufficient deviation in relation to the background. DAFT is an automated technique in the sense that there is not necessary to adjust parameters, providing significant results in all cases. Subpixel anomalies which cannot be distinguished by the human eye, on the original image, however can be detected as outliers due to the projection of the VNIR end members with a very strong thermal contrast. Furthermore, a comparison between the proposed approach and the well-known RX detector is performed at both modes, global and local. The proposed method outperforms the existents in particular scenarios, demonstrating its performance to reduce the probability of false alarms. The results of the automatic algorithm DAFT have demonstrated improvement in the qualitative definition of the spectral anomalies by replacing the classical model by the normal distribution with a robust method. For their achievement has been necessary to analyze the relationship between biophysical parameters such as reflectance and emissivity, and the spatial distribution of detected entities with respect to their environment, as for example some buried or semi-buried materials, or building covers of asbestos, cellular polycarbonate-PVC or metal composites. Finally, the DAFT method has been chosen as the most suitable for anomaly detection using imaging spectrometers that acquire them in the thermal infrared spectrum, since it presents the best results in comparison with the reference data, demonstrating great computational efficiency that facilitates its implementation in a mapping system towards, what is called, Real-Time Mapping.

Architetti italiani in Spagna. Esperienze virtuose

Entrevista en la revista del Cassa Nazionale di Previdenza ed Assistenza per gli Ingegneri ed Architetti Liberi Professionisti de Italia

A Personal Agent Architecture for Task Automation in the Web of Data. Bringing intelligence to everyday tasks

Internet está evolucionando hacia la conocida como Live Web. En esta nueva etapa en la evolución de Internet, se pone al servicio de los usuarios multitud de streams de datos sociales. Gracias a estas fuentes de datos, los usuarios han pasado de navegar por páginas web estáticas a interacturar con aplicaciones que ofrecen contenido personalizado, basada en sus preferencias. Cada usuario interactúa a diario con multiples aplicaciones que ofrecen notificaciones y alertas, en este sentido cada usuario es una fuente de eventos, y a menudo los usuarios se sienten desbordados y no son capaces de procesar toda esa información a la carta. Para lidiar con esta sobresaturación, han aparecido múltiples herramientas que automatizan las tareas más habituales, desde gestores de bandeja de entrada, gestores de alertas en redes sociales, a complejos CRMs o smart-home hubs. La contrapartida es que aunque ofrecen una solución a problemas comunes, no pueden adaptarse a las necesidades de cada usuario ofreciendo una solucion personalizada. Los Servicios de Automatización de Tareas (TAS de sus siglas en inglés) entraron en escena a partir de 2012 para dar solución a esta liminación. Dada su semejanza, estos servicios también son considerados como un nuevo enfoque en la tecnología de mash-ups pero centra en el usuarios. Los usuarios de estas plataformas tienen la capacidad de interconectar servicios, sensores y otros aparatos con connexión a internet diseñando las automatizaciones que se ajustan a sus necesidades. La propuesta ha sido ámpliamante aceptada por los usuarios. Este hecho ha propiciado multitud de plataformas que ofrecen servicios TAS entren en escena. Al ser un nuevo campo de investigación, esta tesis presenta las principales características de los TAS, describe sus componentes, e identifica las dimensiones fundamentales que los defines y permiten su clasificación. En este trabajo se acuña el termino Servicio de Automatización de Tareas (TAS) dando una descripción formal para estos servicios y sus componentes (llamados canales), y proporciona una arquitectura de referencia. De igual forma, existe una falta de herramientas para describir servicios de automatización, y las reglas de automatización. A este respecto, esta tesis propone un modelo común que se concreta en la ontología EWE (Evented WEb Ontology). Este modelo permite com parar y equiparar canales y automatizaciones de distintos TASs, constituyendo un aporte considerable paraa la portabilidad de automatizaciones de usuarios entre plataformas. De igual manera, dado el carácter semántico del modelo, permite incluir en las automatizaciones elementos de fuentes externas sobre los que razonar, como es el caso de Linked Open Data. Utilizando este modelo, se ha generado un dataset de canales y automatizaciones, con los datos obtenidos de algunos de los TAS existentes en el mercado. Como último paso hacia el lograr un modelo común para describir TAS, se ha desarrollado un algoritmo para aprender ontologías de forma automática a partir de los datos del dataset. De esta forma, se favorece el descubrimiento de nuevos canales, y se reduce el coste de mantenimiento del modelo, el cual se actualiza de forma semi-automática. En conclusión, las principales contribuciones de esta tesis son: i) describir el estado del arte en automatización de tareas y acuñar el término Servicio de Automatización de Tareas, ii) desarrollar una ontología para el modelado de los componentes de TASs y automatizaciones, iii) poblar un dataset de datos de canales y automatizaciones, usado para desarrollar un algoritmo de aprendizaje automatico de ontologías, y iv) diseñar una arquitectura de agentes para la asistencia a usuarios en la creación de automatizaciones. ABSTRACT The new stage in the evolution of the Web (the Live Web or Evented Web) puts lots of social data-streams at the service of users, who no longer browse static web pages but interact with applications that present them contextual and relevant experiences. Given that each user is a potential source of events, a typical user often gets overwhelmed. To deal with that huge amount of data, multiple automation tools have emerged, covering from simple social media managers or notification aggregators to complex CRMs or smart-home Hub/Apps. As a downside, they cannot tailor to the needs of every single user. As a natural response to this downside, Task Automation Services broke in the Internet. They may be seen as a new model of mash-up technology for combining social streams, services and connected devices from an end-user perspective: end-users are empowered to connect those stream however they want, designing the automations they need. The numbers of those platforms that appeared early on shot up, and as a consequence the amount of platforms following this approach is growing fast. Being a novel field, this thesis aims to shed light on it, presenting and exemplifying the main characteristics of Task Automation Services, describing their components, and identifying several dimensions to classify them. This thesis coins the term Task Automation Services (TAS) by providing a formal definition of them, their components (called channels), as well a TAS reference architecture. There is also a lack of tools for describing automation services and automations rules. In this regard, this thesis proposes a theoretical common model of TAS and formalizes it as the EWE ontology This model enables to compare channels and automations from different TASs, which has a high impact in interoperability; and enhances automations providing a mechanism to reason over external sources such as Linked Open Data. Based on this model, a dataset of components of TAS was built, harvesting data from the web sites of actual TASs. Going a step further towards this common model, an algorithm for categorizing them was designed, enabling their discovery across different TAS. Thus, the main contributions of the thesis are: i) surveying the state of the art on task automation and coining the term Task Automation Service; ii) providing a semantic common model for describing TAS components and automations; iii) populating a categorized dataset of TAS components, used to learn ontologies of particular domains from the TAS perspective; and iv) designing an agent architecture for assisting users in setting up automations, that is aware of their context and acts in consequence.