Costruzioni modulari in linguaggi con tipi dipendenti.

In questa tesi si indaga come è possibile strutturare in modo modulare programmi e prove in linguaggi con tipi dipendenti. Il lavoro è sviluppato nel linguaggio di programmazione con tipi dipendenti Agda. Il fine è quello di tradurre l'approccio Datatypes à la carte, originariamente formulato per Haskell, in Type Theory: puntiamo ad ottenere un simile embedding di una nozione di sottotipaggio per tipi ricorsivi, che permetta sia la definizione di programmi con side-effect dove i diversi effetti sono definiti modularmente, che la modularizzazione di sintassi, semantica e ragionamento relativi a descrizioni di linguaggi.

Modulo di gestione della stampa 3D e CAM in ambiente FreeCAD

In Italia hanno visto stampanti 3D commerciali, e grazie al gruppo di professori e ricercatori della Facoltà di Ingegneria Meccanica dell'Università di Bologna, con cui ho avuto la possibilità di realizzare questa tesi, è nato il progetto di una stampante 3D ibrida, dotata sia di una fresatrice che di un estrusore: una stampante talmente grande che si va a posizionare come la stampante più grande di tutta Italia. Il mio progetto, si chiama PrinterCAD, è in grado infatti di gestire le diverse fasi della stampa 3D ibrida con i necessari parametri di lavorazione e controllo. Questo applicazione è un modulo realizzato in Python e segue la filosofia del MVC; inoltre estende il software opensource FreeCAD.

Arald: an architecture for name resolution, disambiguation and linking of linked data through semantics

La capacità di estrarre entità da testi, collegarle tra loro ed eliminare possibili ambiguità tra di esse è uno degli obiettivi del Web Semantico. Chiamato anche Web 3.0, esso presenta numerose innovazioni volte ad arricchire il Web con dati strutturati comprensibili sia dagli umani che dai calcolatori. Nel reperimento di questi temini e nella definizione delle entities è di fondamentale importanza la loro univocità. Il nostro orizzonte di lavoro è quello delle università italiane e le entities che vogliamo estrarre, collegare e rendere univoche sono nomi di professori italiani. L’insieme di informazioni di partenza, per sua natura, vede la presenza di ambiguità. Attenendoci il più possibile alla sua semantica, abbiamo studiato questi dati ed abbiamo risolto le collisioni presenti sui nomi dei professori. Arald, la nostra architettura software per il Web Semantico, estrae entità e le collega, ma soprattutto risolve ambiguità e omonimie tra i professori delle università italiane. Per farlo si appoggia alla semantica dei loro lavori accademici e alla rete di coautori desumibile dagli articoli da loro pubblicati, rappresentati tramite un data cluster. In questo docu delle università italiane e le entities che vogliamo estrarre, collegare e rendere univoche sono nomi di professori italiani. Partendo da un insieme di informazioni che, per sua natura, vede la presenza di ambiguità, lo abbiamo studiato attenendoci il più possibile alla sua semantica, ed abbiamo risolto le collisioni che accadevano sui nomi dei professori. Arald, la nostra architettura software per il Web Semantico, estrae entità, le collega, ma soprattutto risolve ambiguità e omonimie tra i professori delle università italiane. Per farlo si appoggia alla semantica dei loro lavori accademici e alla rete di coautori desumibile dagli articoli da loro pubblicati tramite la costruzione di un data cluster.

Analisi della polarità su chat di livestreaming

La Sentiment analysis, nata nell'ambito dell’informatica, è una delle aree di ricerca più attive nel campo dell’analisi del linguaggio naturale e si è diffusa ampiamente anche in altri rami scientifici come ad esempio le scienze sociali, l’economia e il marketing. L’enorme diffusione della sentiment analysis coincide con la crescita dei cosiddetti social media: siti di commercio e recensioni di prodotti, forum di discussione, blog, micro-blog e di vari social network. L'obiettivo del presente lavoro di tesi è stato quello di progettare un sistema di sentiment analysis in grado di rilevare e classificare le opinioni e i sentimenti espressi tramite chat dagli utenti della piattaforma di video streaming Twitch.tv. Per impostare ed organizzare il lavoro, giungendo quindi alla definizione del sistema che ci si è proposti di realizzare, sono stati utilizzati vari modelli di analisi in particolare le recurrent neural networks (RNNLM) e sistemi di word embedding (word2vec),nello specifico i Paragraph Vectors, applicandoli, dapprima, su dati etichettati in maniera automatica attraverso l'uso di emoticon e, successivamente, su dati etichettati a mano.

Un'applicazione VoIP per Symbian: un'interfaccia utente

Nel campo della tecnologia, l’ultimo decennio è stato caratterizzato da significativi sviluppi nel mondo dei dispositivi mobili. Si è passati dal tradizionale telefono cellulare, ai più recenti palmari e Smartphone che integrano al tradizionale stereotipo di telefono cellulare, funzionalità avanzate su hardware molto sofisticato. Con un moderno dispositivo mobile infatti, è possibile collegarsi ad Internet, leggere mail, guardare video, scaricare applicazioni e installarle per poterne così fruire. L’International Telecommunications Union (ITU-T) ha stimato che alla fine del 2010 il numero di utenti Internet a livello mondiale ha raggiunto i 2 mi- liardi e che gli accessi alla rete cellulare hanno raggiunto circa 5,3 miliardi di sottoscrizioni. Se si considera inoltre che le reti 2G verranno sostituite da quelle 3G (che consente una connessione alla rete a banda larga tramite dispositivi cellulari), è inevitabile che nel prossimo futuro, gli utilizzatori di Internet tramite rete mobile potranno arrivare ad essere anche qualche miliardo. Le applicazioni disponibili in rete sono spesso scritte in linguaggio Java che su dispositivi embedded, dove è cruciale il consumo di energia, mettono in crisi la durata della batteria del dispositivo. Altre applicazioni scritte in linguaggi meno dispendiosi in termini di consumi energetici, hanno un’interfaccia scarna, a volte addirittura ridotta a semplice terminale testuale, che non è indicata per utenti poco esperti. Infine altre applicazioni sono state eseguite solo su simulatori o emulatori, perciò non forniscono riscontri su dispositivi reali. In questa tesi verrà mostrato come su un dispositivo mobile sia possibile utilizzare, tramite un’interfaccia “user-friendly”, una tecnologia già esistente e diffusa come il VoIP in maniera tale che qualunque tipologia di utente possa utilizzarla senza conoscerne i dettagli tecnici. Tale applicazione, dovendo utilizzare una connessione dati, sfrutterà o una connessione a una rete WLAN o una connessione a una rete cellulare (GPRS, UMTS e HSDPA ad esempio) a seconda della dotazione hardware dell’apparecchio mobile e della locazione dello stesso in una rete accessibile dall’utente.

Learning for scheduling a portfolio of constraint solvers

Nel lavoro di tesi qui presentato si indaga l'applicazione di tecniche di apprendimento mirate ad una più efficiente esecuzione di un portfolio di risolutore di vincoli (constraint solver). Un constraint solver è un programma che dato in input un problema di vincoli, elabora una soluzione mediante l'utilizzo di svariate tecniche. I problemi di vincoli sono altamente presenti nella vita reale. Esempi come l'organizzazione dei viaggi dei treni oppure la programmazione degli equipaggi di una compagnia aerea, sono tutti problemi di vincoli. Un problema di vincoli è formalizzato da un problema di soddisfacimento di vincoli(CSP). Un CSP è descritto da un insieme di variabili che possono assumere valori appartenenti ad uno specico dominio ed un insieme di vincoli che mettono in relazione variabili e valori assumibili da esse. Una tecnica per ottimizzare la risoluzione di tali problemi è quella suggerita da un approccio a portfolio. Tale tecnica, usata anche in am- biti come quelli economici, prevede la combinazione di più solver i quali assieme possono generare risultati migliori di un approccio a singolo solver. In questo lavoro ci preoccupiamo di creare una nuova tecnica che combina un portfolio di constraint solver con tecniche di machine learning. Il machine learning è un campo di intelligenza articiale che si pone l'obiettivo di immettere nelle macchine una sorta di `intelligenza'. Un esempio applicativo potrebbe essere quello di valutare i casi passati di un problema ed usarli in futuro per fare scelte. Tale processo è riscontrato anche a livello cognitivo umano. Nello specico, vogliamo ragionare in termini di classicazione. Una classicazione corrisponde ad assegnare ad un insieme di caratteristiche in input, un valore discreto in output, come vero o falso se una mail è classicata come spam o meno. La fase di apprendimento sarà svolta utilizzando una parte di CPHydra, un portfolio di constraint solver sviluppato presso la University College of Cork (UCC). Di tale algoritmo a portfolio verranno utilizzate solamente le caratteristiche usate per descrivere determinati aspetti di un CSP rispetto ad un altro; queste caratteristiche vengono altresì dette features. Creeremo quindi una serie di classicatori basati sullo specifico comportamento dei solver. La combinazione di tali classicatori con l'approccio a portfolio sara nalizzata allo scopo di valutare che le feature di CPHydra siano buone e che i classicatori basati su tali feature siano affidabili. Per giusticare il primo risultato, eettueremo un confronto con uno dei migliori portfolio allo stato dell'arte, SATzilla. Una volta stabilita la bontà delle features utilizzate per le classicazioni, andremo a risolvere i problemi simulando uno scheduler. Tali simulazioni testeranno diverse regole costruite con classicatori precedentemente introdotti. Prima agiremo su uno scenario ad un processore e successivamente ci espanderemo ad uno scenario multi processore. In questi esperimenti andremo a vericare che, le prestazioni ottenute tramite l'applicazione delle regole create appositamente sui classicatori, abbiano risultati migliori rispetto ad un'esecuzione limitata all'utilizzo del migliore solver del portfolio. I lavoro di tesi è stato svolto in collaborazione con il centro di ricerca 4C presso University College Cork. Su questo lavoro è stato elaborato e sottomesso un articolo scientico alla International Joint Conference of Articial Intelligence (IJCAI) 2011. Al momento della consegna della tesi non siamo ancora stati informati dell'accettazione di tale articolo. Comunque, le risposte dei revisori hanno indicato che tale metodo presentato risulta interessante.

Analisi di grafi su architetture a memoria distribuita

Questo lavoro di tesi tratta il tema delle reti complesse, mostrando i principali modelli di rete complessa quali: il modello Random, il modello Small-World ed il modello Scale-free; si introdurranno alcune metriche usate per descrivere le reti complesse quali la Degree centrality, la Closeness centrality e la Betweenness centrality; si descriveranno i problemi da tenere in considerazione durante la definizione e l’implementazione di algoritmi su grafi; i modelli di calcolo su cui progettare gli algoritmi per risolvere i problemi su grafi; un’analisi prestazionale degli algoritmi proposti per calcolare i valori di Beweenness centrality su grafi di medio-grandi dimensioni. Parte di questo lavoro di tesi è consistito nello sviluppo di LANA, LArge-scale Network Analyzer, un software che permette il calcolo e l’analisi di varie metriche di centralità su grafo.

Progettazione e Sviluppo di un Sistema Cloud P2P

La tesi si colloca nell'ambito del Cloud Computing, un modello in grado di abilitare l’accesso in rete in maniera condivisa, pratica e on-demand, di diverse risorse computazionali, come potenza di calcolo o memoria di massa. Questo lavoro ha come scopo la realizzazione di una Cloud privata, per la fornitura di servizi, basata su un’architettura P2P. L’elaborato vuole studiare il caso di un sistema P2P di livello infrastruttura (IaaS) e propone la realizzazione di un prototipo capace di sostenere un insime basilare di API. Verranno utilizzati protocolli di gossip per la costruzione dei servizi fondamentali.