Simulazione di protocolli di gossip in territori a bassa connettività

I mondi di Smart City e Internet-of-Things si stanno ampliando notevolmente grazie all'evoluzione continua delle tecnologie. Tuttavia risultano escluse dall'ambito di interesse le zone rurali e decentralizzate perché spesso prive di un'infrastruttura di rete ben definita. A fronte di questo problema, i dispositivi che si trovano in queste zone potrebbero auto-organizzarsi per comunicare instaurando collegmenti di tipo peer-to-peer e utilizzando protocolli di disseminazione di informazioni basati su gossip. In questa tesi sono trattate le seguenti questioni e mediante alcune simulazioni al calcolatore sono riprodotti alcuni scenari per valutare le prestazioni degli algoritmi di Gossip with Fixed Probability e Conditional Broadcast e la diffusione delle informazioni tra i nodi all'interno di una rete creata in maniera opportunistica.

Implementazione e benchmarking dell'algoritmo QDANet PRO per l'analisi di big data genomici

Dato il recente avvento delle tecnologie NGS, in grado di sequenziare interi genomi umani in tempi e costi ridotti, la capacità di estrarre informazioni dai dati ha un ruolo fondamentale per lo sviluppo della ricerca. Attualmente i problemi computazionali connessi a tali analisi rientrano nel topic dei Big Data, con databases contenenti svariati tipi di dati sperimentali di dimensione sempre più ampia. Questo lavoro di tesi si occupa dell'implementazione e del benchmarking dell'algoritmo QDANet PRO, sviluppato dal gruppo di Biofisica dell'Università di Bologna: il metodo consente l'elaborazione di dati ad alta dimensionalità per l'estrazione di una Signature a bassa dimensionalità di features con un'elevata performance di classificazione, mediante una pipeline d'analisi che comprende algoritmi di dimensionality reduction. Il metodo è generalizzabile anche all'analisi di dati non biologici, ma caratterizzati comunque da un elevato volume e complessità, fattori tipici dei Big Data. L'algoritmo QDANet PRO, valutando la performance di tutte le possibili coppie di features, ne stima il potere discriminante utilizzando un Naive Bayes Quadratic Classifier per poi determinarne il ranking. Una volta selezionata una soglia di performance, viene costruito un network delle features, da cui vengono determinate le componenti connesse. Ogni sottografo viene analizzato separatamente e ridotto mediante metodi basati sulla teoria dei networks fino all'estrapolazione della Signature finale. Il metodo, già precedentemente testato su alcuni datasets disponibili al gruppo di ricerca con riscontri positivi, è stato messo a confronto con i risultati ottenuti su databases omici disponibili in letteratura, i quali costituiscono un riferimento nel settore, e con algoritmi già esistenti che svolgono simili compiti. Per la riduzione dei tempi computazionali l'algoritmo è stato implementato in linguaggio C++ su HPC, con la parallelizzazione mediante librerie OpenMP delle parti più critiche.

Using Research Methods in Human Computer Interaction to Design Technology for Resilience

Research in human computer interaction (HCI) covers both technological and human behavioural concerns. As a consequence, the contributions made in HCI research tend to be aware to either engineering or the social sciences. In HCI the purpose of practical research contributions is to reveal unknown insights about human behaviour and its relationship to technology. Practical research methods normally used in HCI include formal experiments, field experiments, field studies, interviews, focus groups, surveys, usability tests, case studies, diary studies, ethnography, contextual inquiry, experience sampling, and automated data collection. In this paper, we report on our experience using the evaluation methods focus groups, surveys and interviews and how we adopted these methods to develop artefacts: either interface’s design or information and technological systems. Four projects are examples of the different methods application to gather information about user’s wants, habits, practices, concerns and preferences. The goal was to build an understanding of the attitudes and satisfaction of the people who might interact with a technological artefact or information system. Conversely, we intended to design for information systems and technological applications, to promote resilience in organisations (a set of routines that allow to recover from obstacles) and user’s experiences. Organisations can here also be viewed within a system approach, which means that the system perturbations even failures could be characterized and improved. The term resilience has been applied to everything from the real estate, to the economy, sports, events, business, psychology, and more. In this study, we highlight that resilience is also made up of a number of different skills and abilities (self-awareness, creating meaning from other experiences, self-efficacy, optimism, and building strong relationships) that are a few foundational ingredients, which people should use along with the process of enhancing an organisation’s resilience. Resilience enhances knowledge of resources available to people confronting existing problems.

Using multiple GPUs to accelerate string searching for digital forensic analysis

String searching within a large corpus of data is an important component of digital forensic (DF) analysis techniques such as file carving. The continuing increase in capacity of consumer storage devices requires corresponding im-provements to the performance of string searching techniques. As string search-ing is a trivially-parallelisable problem, GPGPU approaches are a natural fit – but previous studies have found that local storage presents an insurmountable performance bottleneck. We show that this need not be the case with modern hardware, and demonstrate substantial performance improvements from the use of single and multiple GPUs when searching for strings within a typical forensic disk image.

Sviluppo del software di un sistema per l'analisi in tempo reale della combustione di motori endotermici alternativi

Limiti sempre più stringenti sulle emissioni inquinanti ed una maggiore attenzione ai consumi, all'incremento di prestazioni e alla guidabilità, portano allo sviluppo di algoritmi di controllo motore sempre più complicati. Allo stesso tempo, l'unità di propulsione sta diventando un insieme sempre più variegato di sottosistemi che devono lavorare all'unisono. L'ingegnere calibratore si trova di fronte ad una moltitudine di variabili ed algoritmi che devono essere calibrati e testati e necessita di strumenti che lo aiutino ad analizzare il comportamento del motore fornendo risultati sintetici e facilmente accessibili. Nel seguente lavoro è riportato lo sviluppo di un sistema di analisi della combustione: l'obbiettivo è stato quello di sviluppare un software che fornisca le migliori soluzioni per l'analisi di un motore a combustione interna, in termini di accuratezza dei risultati, varietà di calcoli messi a disposizione, facilità di utilizzo ed integrazione con altri sistemi tramite la condivisione dei risultati calcolati in tempo reale.

Normalizzazione del bordello senza muri. L'oscenità virale tra arte, moda e social network

Il progetto di tesi nasce dalla volontà di far luce sul rapporto tra il medium fotografico e la nozione di nuova oscenità, teorizzata e disseminata nei suoi scritti da Jean Baudrillard. Nozione che – se intesa nell’accezione proposta dal filosofo francese, ovvero l’oscenità del visibile, del troppo visibile, del più visibile del visibile – ben si adatta a dettagliare i concetti di trasparenza e di visibilità peculiari della società attuale, costantemente impegnata nel mettere a nudo se stessa attraverso i social media in nome della cosiddetta ideologia della post-privacy. Incoraggiando una continua violazione della sfera del segreto, tale ideologia favorirebbe, infatti, la progressiva diminuzione dello scarto tra ciò che può essere reso di dominio pubblico e ciò che invece, tradizionalmente, sarebbe dovuto appartenere all’ambito del privato. Un andamento generale della cultura, quello appena delineato, che si è imposto capillarmente a cavallo di millennio, accelerato dalla nascita del World Wide Web, del quale la fotografia riesce a farsi promotrice oltre che sommo interprete, contribuendo – anche in virtù di un’innovata condizione tecnologica– al compimento della visibilità e della trasparenza totale. Nel corso della trattazione, la nozione “aggiornata” di osceno sarà, dunque, assurta a strumento euristico utile a tracciare gli svolgimenti paralleli della pratica fotografica nei campi delle arti visive, della moda e dei social media, in un arco temporale che va dall’inizio degli anni Novanta a oggi. Uno strumento attraverso cui connettere autori di riferimento, rileggerne alcuni e candidarne di nuovi tra quanti, allargando il “campo del fotografabile” teorizzato da Pierre Bourdieu, profanano la soglia del privato e portano alla ribalta i risvolti banali e ordinari della quotidianità, fino a quelli intimi, tragici, inquietanti, perturbanti o addirittura nefandi, favorendo così la concretizzazione di quel “bordello senza muri” che secondo Marshall McLuhan è il mondo nell’età fotografica.

Motion Cueing Algorithm Development in a 2DOF Driving Simulator: a Driving Behaviour-Centered Approach

I simulatori di guida sono strumenti altamente tecnologici che permettono di svolgere attività di ricerca in vari ambiti quali la psicologia, la medicina e l’ingegneria. Tuttavia, affinché i dati ottenuti mediante le simulazioni siano rapportabili alla loro controparte reale, la fedeltà delle componenti del simulatore di guida deve essere elevata. Questo lavoro tratta del miglioramento del sistema di restituzione del movimento nel simulatore a due gradi di libertà (2DOF) SIMU-LACET Driving Simulator, costruito e sviluppato presso il laboratorio LEPSIS dell’IFSTTAR (Istituto Francese delle Scienze e Tecnologie dei Trasporti, dello Sviluppo e delle Reti), in particolare nella sua sede di Parigi – Marne-la-Vallée. Si è deciso di andare a riprogettare la parte software del sistema di restituzione del movimento (motion cueing), operando su due elementi principali: lo scale factor (fattore di scala) applicato agli impulsi dinamici provenienti dal modello veicolare e i Motion Cueing Algorihms (MCA, algoritmi di restituzione del movimento), questo per entrambi i gradi di libertà. Si è quindi intervenuti sul modello esistente implementato in MATLAB-Simulink nello specifico blocco del motion cueing sul surge (traslazione longitudinale) e sul yaw (imbardata). Riguardo lo scale factor, è stata introdotta una metodologia per creare uno scale factor non lineare in forma esponenziale, tale da migliorare la restituzione degli impulsi meno ampi, pur rispettando i limiti fisici della piattaforma di movimento. Per quanto concerne il MCA, si sono vagliate diverse transfer function dell’algoritmo classico. La scelta finale dei MCA e la validazione del motion cueig in genere è stata effettuata mediante due esperimenti ed il giudizio dei soggetti che vi hanno partecipato. Inoltre, in virtù dei risultati del primo esperimento, si è investigata l’influenza che la strategia in merito al cambio delle marce avesse sulla percezione del movimento da parte del guidatore.

Laying the path to consumer-level immersive simulation environment

Since the end of the long winter of virtual reality (VR) at the beginning of the 2010 decade, many improvements have been made in terms of hardware technologies and software platforms performances and costs. Many expect such trend will continue, pushing the penetration rate of virtual reality headsets to skyrocket at some point in the future, just as mobile platforms did before. In the meantime, virtual reality is slowly transitioning from a specialized laboratory-only technology, to a consumer electronics appliance, opening interesting opportunities and challenges. In this transition, two interesting research questions amount to how 2D-based content and applications may benefit (or be hurt) by the adoption of 3D-based immersive environments and to how to proficiently support such integration. Acknowledging the relevance of the former, we here consider the latter question, focusing our attention on the diversified family of PC-based simulation tools and platforms. VR-based visualization is, in fact, widely understood and appreciated in the simulation arena, but mainly confined to high performance computing laboratories. Our contribution here aims at characterizing the simulation tools which could benefit from immersive interfaces, along with a general framework and a preliminary implementation which may be put to good use to support their transition from uniquely 2D to blended 2D/3D environments.

Progettazione e implementazione di un sistema di predizione dell'abbandono degli utenti in una catena di palestre

L'abbandono del cliente, ossia il customer churn, si riferisce a quando un cliente cessa il suo rapporto con l'azienda. In genere, le aziende considerano un cliente come perso quando un determinato periodo di tempo è trascorso dall'ultima interazione del cliente con i servizi dell'azienda. La riduzione del tasso di abbandono è quindi un obiettivo di business chiave per ogni attività. Per riuscire a trattenere i clienti che stanno per abbandonare l'azienda, è necessario: prevedere in anticipo quali clienti abbandoneranno; sapere quali azioni di marketing avranno maggiore impatto sulla fidelizzazione di ogni particolare cliente. L'obiettivo della tesi è lo studio e l'implementazione di un sistema di previsione dell'abbandono dei clienti in una catena di palestre: il sistema è realizzato per conto di Technogym, azienda leader nel mercato del fitness. Technogym offre già un servizio di previsione del rischio di abbandono basato su regole statiche. Tale servizio offre risultati accettabili ma è un sistema che non si adatta automaticamente al variare delle caratteristiche dei clienti nel tempo. Con questa tesi si sono sfruttate le potenzialità offerte dalle tecnologie di apprendimento automatico, per cercare di far fronte ai limiti del sistema storicamente utilizzato dall'azienda. Il lavoro di tesi ha previsto tre macro-fasi: la prima fase è la comprensione e l'analisi del sistema storico, con lo scopo di capire la struttura dei dati, di migliorarne la qualità e di approfondirne tramite analisi statistiche il contenuto informativo in relazione alle features definite dagli algoritmi di apprendimento automatico. La seconda fase ha previsto lo studio, la definizione e la realizzazione di due modelli di ML basati sulle stesse features ma utilizzando due tecnologie differenti: Random Forest Classifier e il servizio AutoML Tables di Google. La terza fase si è concentrata su una valutazione comparativa delle performance dei modelli di ML rispetto al sistema storico.

Il segnale di bioimpedenza per il monitoraggio remoto multiparametrico dei pazienti affetti da COVID-19: il sistema MySIGN

Il CoViD-19, infezione dell’apparato respiratorio causata dal virus SARS-COV-2, può indurre una congestione polmonare acuta caratterizzata da dispnea, bassa saturazione di ossigeno e, spesso, infiltrazioni di liquido nei polmoni. In letteratura sono presenti diversi studi sul monitoraggio della congestione polmonare, seppur di diversa eziologia, per mezzo del segnale di bioimpedenza transtoracica. Questa grandezza quantifica la resistenza opposta dai tessuti al passaggio di una minima corrente alternata che diminuisce in relazione al maggiore contenuto di liquido nel tessuto polmonare patologico. Il monitoraggio remoto dello stato polmonare del paziente CoViD-19 mediante bioimpedenza transtoracica rappresenterebbe una soluzione ottimale in termini di pervasività, semplicità di sistema, sicurezza dal contagio e non invasività. Questo studio, inquadrato in un più ampio progetto regionale, MySIGN, si pone come obiettivo quello di caratterizzare il funzionamento di una scheda prototipale e individuare il setup sperimentale più idoneo per l’acquisizione dei segnali ECG e di bioimpedenza. Per confermare le ipotesi sulla variazione di impedenza è stato scelto come gold standard un sistema commerciale (Edema Guard Monitor) del quale sono state valutate la ripetibilità e sensibilità nell’effettuare misure di impedenza. Vengono perciò riportate le principali soluzioni progettuali per l’acquisizione dei segnali bioimpedenziometrici ed elettrocardiografici, le relative elaborazioni e gli algoritmi che permettono di ricavare stime di frequenza respiratoria, battito cardiaco e intervallo QT. Tali informazioni saranno poi integrate con misure di temperatura ed SpO2 in modo tale da fornire al personale sanitario una panoramica completa dello stato del paziente. La scheda di acquisizione verrà integrata nel dispositivo di telemonitoraggio del progetto MySIGN, il quale sarà impiegato in uno studio di sperimentazione clinica e successivamente andrà incontro all’iter di marcatura CE.

Sviluppo di metodologie di simulazione avanzate per la progettazione fluidodinamica di condotti di motori endotermici alternativi

L’attuale panorama motoristico, fortemente guidato dalle normative, prevede l’implementazione di diverse tecnologie che hanno lo scopo di migliorare l’efficienza del motore e ridurre le emissioni di inquinanti e per le quali risulta necessario una corretta progettazione dei condotti di aspirazione. Lo sviluppo ottimale dei condotti risulta un compromesso tra obiettivi contrastanti e in termini matematici si tratta di un’ottimizzazione multiobiettivo. Le simulazioni CFD e gli algoritmi genetici sono stati applicati con successo allo studio di questi problemi, ma la combinazione di questi elementi risulta notevolmente dispendiosa in termini di tempo, in quanto sarebbero necessarie un alto numero di simulazioni. Per ridurre i tempi di calcolo, un set di simulazioni CFD pu`o essere pi`u convenientemente utilizzato per istruire una rete neurale, che una volta opportunamente istruita pu`o essere usata per prevedere gli output delle simulazioni in funzione dei parametri di progetto durante l’ottimizzazione con l’algoritmo genetico, operando quella che viene chiamata una ottimizzazione virtuale. In questa tesi, viene mostrata una metodologia numerica per l’ottimizzazione multi-obiettivo dei condotti di aspirazione, basata su un modello CAD a geometria variabile, le simulazioni fluidodinamiche tridimensionali e una rete neurale combinata con un algoritmo genetico.

Sviluppo di un sistema per gestire e partizionare segnali neurali

La Brain Computer Interface, con l’acronimo BCI, è un mezzo per la comunicazione tra cervello e macchina. La comunicazione si basa sulla emanazione di segnali elettrici del cervello che vengono rilevati da un dispositivo, il quale invia i segnali digitalizzati ad un elaboratore. I segnali elettrici, chiamati EEG, permettono al cervello di regolare la comunicazione tra le diverse cellule neurali. La BCI intercetta questi segnali e, previa elaborazione, permette di ottenere diversi diagrammi, detti metriche, per poter misurare, sotto svariati aspetti, il funzionamento del cervello. Le ricerche scientifiche sulle EEG hanno rilevato una correlazione tra i segnali elettrici nel cervello di un soggetto con il suo livello di performance e stato emotivo. È quindi possibile comprendere, tramite una serie di parametri, come la mente dei soggetti reagisce a stimoli esterni di svariata tipologia durante lo svolgimento di un’attività. L’elaboratore, che riceve il segnale dalla BCI, è il componente che si occupa di trasformare i segnali elettrici, generati dal cervello e digitalizzati, in risultati facilmente interpretabili dall’utente. Elaborare i segnali EEG in tempo reale porta a dover utilizzare algoritmi creati appositamente per questo scopo e specifici perle metriche preposte. Lo scopo di questa tesi è quello di presentare un progetto sullo sviluppo della fase di smistamento dei dati ricevuti dall’elaboratore. Nel contempo si fornirà una conoscenza scientifica minima per comprendere le scelte fatte. Tale progetto è stato reso possibile dalla collaborazione con l’azienda Vibre, che si dedica allo sviluppo di un sistema comprendente BCI ed elaboratore.

Sviluppo di una libreria di geometria computazionale per comparare metodi di presa misura in pazienti amputati di arto inferiore

Il progetto descritto in questo elaborato di tesi è stato svolto presso Il Centro Protesi INAIL (Vigorso di Budrio, BO). Il lavoro è stato realizzato a supporto di un progetto di ricerca, finanziato dal Dipartimento della Difesa USA, in collaborazione con la Northwestern University di Chicago e il Minneapolis Veteran Affairs Health Care Sytem. La ricerca ha lo scopo di determinare l’efficacia comparativa di metodi alternativi per realizzare il calco del moncone dell’amputato di arto inferiore e la successiva invasatura su misura. Il progetto di tesi nasce dall’assenza di un software commerciale in grado di analizzare come evolve la forma del moncone, dal calco all'invasatura finita, basandosi sulla digitalizzazione tridimensionale delle superfici. La libreria sviluppata è implementata in Python e utilizza algoritmi e strumenti di geometria computazionale al fine di supportare i processi di elaborazione dati. Il flusso di lavoro si sviluppa nelle seguenti fasi: • Acquisizione e pre-processing del dato; • Identificazione digitale dei punti di repere; • Allineamento dei modelli per orientarli in un sistema di riferimento globale secondo una logica comune; • Registrazione di due modelli per allinearli l’uno all’altro; • Generazione di outcome e parametri dimensionali, derivanti da mappe distanza, sezioni, cammini geodetici e regioni di interesse; • Estrazione di indicatori statistici riassuntivi delle differenze, correlate ad un insieme di scansioni tramite la PCA. Le funzionalità sono state validate tramite appositi test su dati clinici rilevati dallo studio o dati sintetici con caratteristiche note a priori. La libreria fornisce un insieme di interfacce che permette l’accesso anche a utenti non esperti ed è caratterizzata da modularità, semplicità di installazione ed estensibilità delle funzionalità. Tra gli sviluppi futuri si prevede l’identificazione di possibili ottimizzazioni individuate da un utilizzo degli strumenti esteso a più casi d’uso.

Sviluppo di un sistema di riconoscimento di stenosi coronariche non gravi.

L’Intelligenza Artificiale è un campo dell’informatica che da tempo si afferma come valido strumento alternativo per la risoluzione di problemi tipicamente riservati esclusivamente all’intelletto umano. Se in principio gli algoritmi sfruttati nel campo dell’Intelligenza Artificiale erano basati su insiemi di regole codificate da esperti del dominio di applicazione dell’algoritmo, con l’arrivo del secondo millennio questo approccio è stato superato in favore di algoritmi che sfruttano grandi quantità di dati ed elevata potenza di calcolo per fare scelte ottimali. Un esempio di questo approccio può essere Deep Blue, che nel 1996, anche grazie ad un database di 4mila aperture e un’architettura che permetteva 11 GFLOPS fu la prima macchina a vincere una partita a scacchi contro un grande maestro. Col passare degli anni, l’aumentare degli investimenti e della ricerca, questo approccio ha portato alla strutturazione del campo dell’Apprendimento Automatico (Machine Learning, in inglese) dal quale sono scaturiti numerosi avanzamenti che hanno influenzato una moltitudine di ambiti: dall’agricoltura di precisione alla traduzione automatica, dal riconoscimento di frodi con carte di credito alla farmaceutica, dal marketing alla visione artificiale e molti altri, inclusa la medicina. Questo lavoro si concentra su proprio questioni relative al campo della medicina. In particolare si occupa di provare a riconoscere se le stenosi coronariche di un paziente sono gravi o meno attraverso l’uso di angiografie coronariche invasive e tomografie coronariche angiografiche; in maniera da diminuire delle angiografie coronariche invasive effettuate su pazienti che non ne hanno davvero bisogno.

Studio randomizzato controllato di comparazione tra due interventi di fisioterapia in riferimento a kinesiofobia e dolore su pazienti con cervicalgia cronica aspecifica

Obiettivo: Dimostrare che l’aggiunta di tecniche manuali passive denominate Pompage ad un intervento attivo consistente in educazione e esercizio possa avere esiti clinici migliori rispetto al solo intervento attivo, in riferimento agli outcome dolore e paura del movimento Metodi: Lo studio è un trial clinico randomizzato controllato a gruppi paralleli condotto da Dicembre 2020 a Settembre 2021. Seguendo la sequenza di randomizzazione, i pazienti sono stati allocati in due gruppi. I pazienti del gruppo di controllo hanno svolto un intervento attivo formato da educazione e esercizio a casa per 8 settimane. I pazienti del gruppo sperimentale hanno svolto lo stesso programma di quelli di controllo con l’aggiunta di una seduta di Pompage ogni settimana per 8 settimane. La paura del movimento è stata valutata con la Tampa Scale of Kinesiophobia (TSK), il dolore percepito con la Visual Analogue Scale (VAS). Entrambi gli outcome sono stati valutati alla baseline, a 8 settimane e a 6 mesi. Risultati: 70 pazienti hanno soddisfatto i criteri di inclusione e sono stati randomizzati nel gruppo sperimentale (n=35) e nel gruppo di controllo (n=35). Questi sono stati divisi in tre cicli di valutazione-trattamento-follow up. I risultati presentati sono dei pazienti del primo ciclo (15 pz): 8 nel gruppo di controllo e 7 nello sperimentale. L’analisi di confronto tra i due gruppi non ha mostrato differenze statisticamente significative per nessuno dei due outcome in nessuno dei due follow-up (p>0,05), sebbene il gruppo sperimentale a 8 settimane sia stato superiore al limite della significatività statistica (p=0,0675). Conclusioni: Non ci sono differenze statisticamente significative tra i gruppi a 8 settimane e a 6 mesi. Questi dati sono preliminari perché effettuati su un piccolo campione (n=15). Trial registration: E’ stato registrato su Clinical Trials.gov con identificativo: NCT04695730.