Sviluppo di YouCrowd: una piattaforma per campagne mobile crowdsensing on-demand

Con il termine "crowdsensing" si intende una tecnica in cui un folto gruppo di individui aventi dispositivi mobili acquisiscono e condividono dati di natura diversa in maniera collettiva, al fine di estrarre informazioni utili. Il concetto di Mobile Crowdsensing è molto recente e derivante dalle ultime innovazioni tecnologiche in materia di connettività online e cattura di dati di vario genere; pertanto non si trova attualmente una vera e propria applicazione in campo reale, la modellazione solo teorica e fin troppo specifica pone un limite alla conoscenza di un ambito che può rivelarsi molto utile ai fini di ricerca. YouCrowd è un piattaforma web che va ad implementare un sistema di crowdsourcing completo, in grado di leggere dati dai numerosi sensori di uno smartphone e condividerli, al fine di ottenere una remunerazione per gli utenti che completano una campagna. La web application vede la sua implementazione di base supportata da NodeJS e si configura come una piattaforma dinamica che varia la propria interfaccia con l'utente in base alle richieste di dati da parte degli administrators. Il test di YouCrowd ha coinvolto un buon numero di partecipanti più o meno esperti nell'utilizzo degli strumenti informatici, rivelando delle buone prestazioni in relazione alla difficoltà del task e alle prestazioni del device in test.

Analisi sperimentale di un sistema di localizzazione UWB per applicazioni robotiche

Data la pervasività dell’elettronica nella vita moderna, sempre più interesse è stato posto nelle applicazioni di localizzazione. In ambienti indoor e outdoor, dove sono richieste precisioni dell’ordine delle decine di centimetri, i classici servizi GNSS non sono applicabili. Una tecnologia promettente è quella a banda ultra-larga (UWB), affermata recentemente sul mercato. Un’alternativa potrebbe essere l’utilizzo di sensori ottici con marker di riferimento, però la presenza di fumo e idrometeore presenti nell’ambiente potrebbero andare ad oscurare i marker, rendendo impossibile la localizzazione. Lo scopo della tesi è volto a studiare un sistema di localizzazione UWB, progettato dall’Università di Bologna, ora sviluppato e commercializzato, in un’applicazione robotica. In particolare, l’idea è quella di porre il sistema di localizzazione sopra un elemento mobile, per esempio nella parte terminale di un braccio meccanico, al fine di localizzare un oggetto dotato di nodo UWB, ricavando dinamicamente la posizione relativa tra il braccio e l’oggetto. La tesi si concentra inizialmente a livello teorico sulle caratteristiche delle principali tecnologie coinvolte, in particolare i sistemi UWB e il filtraggio Bayesiano, per poi trattare i limiti teorici della localizzazione, nei concetti di Cramér-Rao lower bound (CRLB) e geometric dilution of precision (GDOP). Da questi, si motiva l’utilizzo della tecnica two-way ranging (TWR) come principio di raccolta delle misure per la localizzazione, per poi ricavare le curve teoriche dell’errore di localizzazione, tenendo conto dei limiti geometrici imposti, utilizzate come riferimento per l’analisi dell’errore ottenuto con il sistema reale. La tecnologia viene testata in tre campagne di misura. Nelle prime due si osserva la presenza di un piano metallico parallelo alla direzione di propagazione, per esaminare gli effetti delle riflessioni sulla localizzazione, mentre nella terza campagna si considera la presenza di acqua dolce.

Rilevamento della qualità del manto stradale: un approccio sperimentale tramite Machine Learning

Il riconoscimento delle condizioni del manto stradale partendo esclusivamente dai dati raccolti dallo smartphone di un ciclista a bordo del suo mezzo è un ambito di ricerca finora poco esplorato. Per lo sviluppo di questa tesi è stata sviluppata un'apposita applicazione, che combinata a script Python permette di riconoscere differenti tipologie di asfalto. L’applicazione raccoglie i dati rilevati dai sensori di movimento integrati nello smartphone, che registra i movimenti mentre il ciclista è alla guida del suo mezzo. Lo smartphone è fissato in un apposito holder fissato sul manubrio della bicicletta e registra i dati provenienti da giroscopio, accelerometro e magnetometro. I dati sono memorizzati su file CSV, che sono elaborati fino ad ottenere un unico DataSet contenente tutti i dati raccolti con le features estratte mediante appositi script Python. A ogni record sarà assegnato un cluster deciso in base ai risultati prodotti da K-means, risultati utilizzati in seguito per allenare algoritmi Supervised. Lo scopo degli algoritmi è riconoscere la tipologia di manto stradale partendo da questi dati. Per l’allenamento, il DataSet è stato diviso in due parti: il training set dal quale gli algoritmi imparano a classificare i dati e il test set sul quale gli algoritmi applicano ciò che hanno imparato per dare in output la classificazione che ritengono idonea. Confrontando le previsioni degli algoritmi con quello che i dati effettivamente rappresentano si ottiene la misura dell’accuratezza dell’algoritmo.

Applicazioni tecnologiche e nuovi metodi di valutazione della performance negli sport acquatici

Nello sport di alto livello l’uso della tecnologia ha raggiunto un ruolo di notevole importanza per l’analisi e la valutazione della prestazione. Negli ultimi anni sono emerse nuove tecnologie e sono migliorate quelle pre-esistenti (i.e. accelerometri, giroscopi e software per l’analisi video) in termini di campionamento, acquisizione dati, dimensione dei sensori che ha permesso la loro “indossabilità” e l’inserimento degli stessi all’interno degli attrezzi sportivi. La tecnologia è sempre stata al servizio degli atleti come strumento di supporto per raggiungere l’apice dei risultati sportivi. Per questo motivo la valutazione funzionale dell’atleta associata all’uso di tecnologie si pone lo scopo di valutare i miglioramenti degli atleti misurando la condizione fisica e/o la competenza tecnica di una determinata disciplina sportiva. L’obiettivo di questa tesi è studiare l’utilizzo delle applicazioni tecnologiche e individuare nuovi metodi di valutazione della performance in alcuni sport acquatici. La prima parte (capitoli 1-5), si concentra sulla tecnologia prototipale chiamata E-kayak e le varie applicazioni nel kayak di velocità. In questi lavori è stata verificata l’attendibilità dei dati forniti dal sistema E-kayak con i sistemi presenti in letteratura. Inoltre, sono stati indagati nuovi parametri utili a comprendere il modello di prestazione del paddler. La seconda parte (capitolo 6), si riferisce all’analisi cinematica della spinta verticale del pallanuotista, attraverso l’utilizzo della video analisi 2D, per l’individuazione delle relazioni Forza-velocità e Potenza-velocità direttamente in acqua. Questo studio pilota, potrà fornire indicazioni utili al monitoraggio e condizionamento di forza e potenza da svolgere direttamente in acqua. Infine la terza parte (capitoli 7-8), si focalizza sull’individuazione della sequenza di Fibonacci (sequenza divina) nel nuoto a stile libero e a farfalla. I risultati di questi studi suggeriscono che il ritmo di nuotata tenuto durante le medie/lunghe distanze gioca un ruolo chiave. Inoltre, il livello di autosomiglianza (self-similarity) aumenta con la tecnica del nuoto.

Valutazione cinematica complessiva, in vivo e sotto carico, di un modello protesico di caviglia a 3 componenti.

Nonostante le importanti ricadute che gli impianti protesici di caviglia hanno nella qualità della vita dei pazienti che si sottopongono ad intervento di sostituzione articolare, le reali proprietà biomeccaniche e cinematiche in-vivo e sotto carico degli impianti protesici sono state scarsamente studiate e descritte in letteratura. Lo scopo di questa trattazione è quella di valutare la cinematica protesica complessiva, in vivo, attraverso l’utilizzo dell’Analisi Radiostereometrica model-based (MB-RSA) e di ulteriori metodiche clinico-strumentali. La valutazione cinematica è stata permessa dall’analisi della posizione degli impianti attraverso la MB-RSA. Tra gli obiettivi secondari, i pazienti sono stati valutati clinicamente mediante AOFAS Ankle-Hindfoot score e SF-36, mediante full-body gait analysis con sensori inerziali e valutazione posturale-stabilometrica mediante Y Balance Test e workstation dedicata Delos DPPS. I pazienti sottoposti ad iter completo con valutazione clinica e strumentale a fine follow-up sono risultati 18 (2 drop-out). Il ROM complessivo a catena cinetica chiusa ha evidenziato una dorsi-plantarflessione complessiva media di 19.84°. Gli score clinici hanno mostrato tutti un netto miglioramento nel post-operatorio. La gait analysis ha evidenziato uno schema del passo composto dai tre principali spike e compatibile con schemi fisiologici. Dal punto di vista cinematico, i risultati angolari MB-RSA ricavati durante questo lavoro di tesi evidenziano tutti e 6 i gradi di libertà, dato coerente con la mobilità di una caviglia nativa. Valori di articolarità differenti sono stati registrati mediante sensori inerziali. Infine, in una valutazione cinematica complessiva, le possibili implicazioni sul bilanciamento posturale e propriocettivo presente nelle caviglie artrosiche e successivamente sottoposte a sostituzione protesica totale sono ampiamente descritte e discusse. I dati raccolti in questo lavoro di tesi rappresentano il risultato di una valutazione cinematica complessiva, e potranno aiutare a definire una tipologia di soggetto artrosico in cui i risultati siano verosimilmente migliori ed eventualmente a migliorare design e strumentari futuri.

A robotic platform for precision agriculture and applications

Agricultural techniques have been improved over the centuries to match with the growing demand of an increase in global population. Farming applications are facing new challenges to satisfy global needs and the recent technology advancements in terms of robotic platforms can be exploited. As the orchard management is one of the most challenging applications because of its tree structure and the required interaction with the environment, it was targeted also by the University of Bologna research group to provide a customized solution addressing new concept for agricultural vehicles. The result of this research has blossomed into a new lightweight tracked vehicle capable of performing autonomous navigation both in the open-filed scenario and while travelling inside orchards for what has been called in-row navigation. The mechanical design concept, together with customized software implementation has been detailed to highlight the strengths of the platform and some further improvements envisioned to improve the overall performances. Static stability testing has proved that the vehicle can withstand steep slopes scenarios. Some improvements have also been investigated to refine the estimation of the slippage that occurs during turning maneuvers and that is typical of skid-steering tracked vehicles. The software architecture has been implemented using the Robot Operating System (ROS) framework, so to exploit community available packages related to common and basic functions, such as sensor interfaces, while allowing dedicated custom implementation of the navigation algorithm developed. Real-world testing inside the university’s experimental orchards have proven the robustness and stability of the solution with more than 800 hours of fieldwork. The vehicle has also enabled a wide range of autonomous tasks such as spraying, mowing, and on-the-field data collection capabilities. The latter can be exploited to automatically estimate relevant orchard properties such as fruit counting and sizing, canopy properties estimation, and autonomous fruit harvesting with post-harvesting estimations.

Study of a pulsed LED set-up to characterise the light response of SiPM sensors for the EIC dRICH detector

L’Electron Ion Collider (EIC) è un futuro acceleratore di particelle che ha l’obiettivo di approfondire le nostre conoscenze riguardo l’interazione forte, una delle quattro interazioni fondamentali della natura, attraverso collisioni di elettroni su nuclei e protoni. L’infrastruttura del futuro detector comprende un sistema d’identificazione basato sull’emissione di luce Cherenkov, un fenomeno che permette di risalire alla massa delle particelle. Una delle configurazioni prese in considerazione per questo sistema è il dual-radiator RICH, basato sulla presenza di due radiatori all’esterno dei quali si trovano dei fotorivelatori. Un’opzione per questi sensori sono i fotorivelatori al silicio SiPM, oggetto di questo lavoro di tesi. L’obiettivo dell’attività è lo studio di un set-up per la caratterizzazione della risposta di sensori SiPM a basse temperature, illuminati attraverso un LED. Dopo un’analisi preliminare per determinare le condizioni di lavoro, si è trovato che la misura è stabile entro un errore del 3.5%.

Caratterizzazione di un sistema di veto per un rilvelatore di neutroni nell'ambito dell'esperimento FOOT

L’adroterapia è un tipo di terapia oncologica in cui il tumore è irraggiato con particelle cariche (adroni) quali protoni e ioni carbonio. Il vantaggio principale rispetto alla radioterapia convenzionale a raggi X consiste nel fatto che l’irraggiamento con adroni non coinvolge i tessuti sani circostanti quelli malati. Tuttavia, si conosce ancora poco sui processi di frammentazione nucleare che avvengono tra gli adroni del fascio usato nel trattamento e i nuclei presenti nel corpo umano. Così, nel 2017 nasce l’esperimento FOOT (FragmentatiOn Of Target) con lo scopo di misurare le sezioni d’urto differenziali dei frammenti nucleari prodotti nell’interazione a energie di 200-400 MeV/u (tipicamente impiegate in adroterapia). Attualmente l’apparato sperimentale di FOOT è in grado di compiere misure accurate solo per frammenti carichi, ma nell’ultimo anno si è cominciata ad esplorare la possibilità di rivelare anche i neutroni. Per questa operazione è necessario servirsi di scintillatori liquidi affiancati ad un sistema di veto costituito da scintillatori plastici sottili accoppiati a sensori che segnalano il passaggio di eventuali frammenti carichi. In una precedente campagna di misure con la collaborazione FOOT, si sono utilizzati come sensori dei tubi fotomoltiplicatori (PMT). Per migliorare le prestazioni del sistema di veto si è reso necessario l’utilizzo di scintillatori plastici veloci, letti da sensori fotomoltiplicatori al silicio (SiPM). In questa tesi mi sono occupato della risoluzione temporale dei segnali acquisiti con scintillatori plastici EJ-204 di 3 mm di spessore, letti da SiPM SenseL®.

Caratterizzazione di SiPM in ambiente criogenico per il far detector di DUNE

DUNE (Deep Underground Neutrino Experiment) è un esperimento internazionale attualmente in costruzione al laboratorio Fermilab in Illinois, Stati Uniti. Il suo scopo sarà quello di studiare alcuni dei fenomeni e quesiti aperti che riguardano i neutrini: particelle debolmente interagenti facenti parte del Modello Standard. In particolare DUNE intende studiare il fenomeno dell'oscillazione di sapore dei neutrini, osservare neutrini provenienti da supernove e stelle di neutroni per studiarne la formazione e ricercare l'eventuale decadimento dei protoni. L'esperimento sarà formato da due siti sperimentali distanti circa 1300 km tra loro: il Near Detector situato a Fermilab ed il Far Detector, situato al Sanford Underground Research Facility (SURF) in South Dakota. Questa tesi è rivolta in particolare al sistema di fotorivelazione del Far Detector, che utilizza fotomoltiplicatori al silicio (Silicon Photomultipliers, o SiPM). Questi dispositivi dovranno funzionare in condizioni criogeniche in argon liquido, perciò è stata avviata un'intensiva campagna di test volta alla caratterizzazione e validazione dei sensori che saranno montati nell'apparato. La sezione INFN di Bologna è coinvolta in questa campagna e dovrà testare una parte dei SiPM destinati all'impiego in DUNE. A tale scopo è stato realizzato, nei laboratori INFN, un sistema per il test di tali dispositivi in criogenia su larga scala. L'attività di tesi ha previsto la caratterizzazione di diversi SiPM sia a temperatura ambiente sia in criogenia e l'analisi delle distribuzioni statistiche dei parametri di diversi campioni di SiPM.

Caratterizzazione e progettazione di un attuatore differenziale elastico compatto per la robotica collaborativa

Lo sviluppo della robotica collaborativa, in particolare nelle applicazioni di processi industriali in cui sono richieste la flessibilità decisionale di un utilizzatore umano e le prestazioni di forza e precisione garantite dal robot, pone continue sfide per il miglioramento della capacità di progettare e controllare al meglio questi apparati, rendendoli sempre più accessibili in termini economici e di fruibilità. Questo cambio di paradigma rispetto ai tradizionali robot industriali, verso la condivisone attiva degli ambienti di lavoro tra uomo e macchina, ha accelerato lo sviluppo di nuove soluzioni per rendere possibile l’impiego di robot che possano interagire con un ambiente in continua mutazione, in piena sicurezza. Una possibile soluzione, ancora non diffusa commercialmente, ma largamente presente in letteratura, è rappresentata dagli attuatori elastici. Tra gli attuatori elastici, l’architettura che ad oggi ha destato maggior interesse è quella seriale, in cui l’elemento cedevole viene posto tra l’uscita del riduttore ed il carico. La bibliografia mostra come alcuni limiti della architettura seriale possano essere superati a parità di proprietà dinamiche. La soluzione più promettente è l’architettura differenziale, che si caratterizza per l’utilizzo di riduttori ad un ingresso e due uscite. I vantaggi mostrati dai primi risultati scientifici evidenziano l’ottenimento di modelli dinamici ideali paragonabili alla più nota architettura seriale, superandola in compattezza ed in particolare semplificando l’installazione dei sensori necessari al controllo. In questa tesi viene effettuata un’analisi dinamica preliminare ed uno studio dell’attitudine del dispositivo ad essere utilizzato in contesto collaborativo. Una volta terminata questa fase, si presenta il design e la progettazione di un prototipo, con particolare enfasi sulla scelta di componenti commerciali ed il loro dimensionamento, oltre alla definizione della architettura costruttiva complessiva.

La nuova frontiera dei dispositivi indossabili nella ricerca sulla malattia di Parkinson: gli sviluppi e le prospettive nello studio del sonno

La malattia di Parkinson, seconda tra le malattie degenerative più comuni, ha basato per anni la diagnosi e le valutazioni terapeutiche su scale di misura soggettive, di modesta accuratezza e limitate all’utilizzo clinico. Per questo motivo, alla luce di nuove tecnologie emergenti ed efficaci, questa tesi si propone di analizzare lo stato dell’arte dei dispositivi indossabili per la ricerca sul Parkinson e i suoi disturbi. Dopo una breve introduzione, la narrazione prende avvio, nel primo capitolo, con la descrizione della malattia seguita dai trattamenti curativi più utilizzati. Nel secondo capitolo verranno trattati i metodi di diagnosi, a partire dalle scale di valutazione qualitative per poi proseguire con una breve rassegna dei componenti e dei nuovi sensori utilizzabili per ottenere misurazioni quantitative. Questa descrizione sarà fondamentale per poter comprendere il funzionamento dei dispositivi che verranno successivamente citati. Il terzo capitolo si focalizza sulla sintomatologia del Parkinson e sulla rassegna dei dispositivi innovativi destinati alla diagnosi, al monitoraggio e alla cura, partendo dai sintomi motori più comuni ed evidenti, fino ad arrivare alle manifestazioni non motorie silenziose e subdole. Infine, la tesi si focalizzerà in particolar modo sul sonno. Dopo un’analisi della struttura del sonno, si tratteranno le metodiche più utilizzate fino ad oggi per lo studio dei disturbi notturni. Successivamente si proporranno alcuni nuovi dispositivi indossabili innovativi e li si metterà a confronto con i metodi tradizionali per analizzarne le potenzialità, gli svantaggi e i possibili sviluppi futuri. La tesi, nel suo complesso, si pone l’obiettivo di illustrare come, nella ricerca sul Parkinson, lo sviluppo di nuove tecnologie indossabili possa rappresentare un punto di svolta e di sostegno per la valutazione, la diagnosi, la cura della malattia per i clinici, i pazienti e chi se ne prende cura.

Radar FMCW per la rilevazione di ostacoli in movimento

Lo scopo di questa attività di tesi è quello di rilevare dinamicamente la posizione di ostacoli mediante radar FMCW. I radar a onda continua modulati in frequenza sono alla base dei moderni sensori in ambito automotive, in quanto consentono allo stesso tempo di rilevare la distanza, l’angolazione e la velocità di un corpo detto target analizzando gli scostamenti temporali e in frequenza tra i segnali (detti chirp) trasmessi e quelli riflessi dai corpi. Nel lavoro di tesi si analizza sperimentalmente come il radar a onda continua MIMO (multiple input multiple output) RBK2, presente presso il laboratorio TLC del Campus di Cesena, può essere utilizzato per ricavare la velocità relativa di un target, che si avvicina o si allontana dal radar. Innanzitutto, vengono settati i parametri per l’acquisizione e per il processing necessario per ottenere una matrice Angolo-Range che caratterizza staticamente il target. Il mixer interno al radar, a seguito della ricezione di un segnale di eco, produce un segnale a frequenza intermedia il cui spettro presenta un picco in corrispondenza della distanza del target che lo ha riflesso. A questo punto si conosce la posizione del corpo e si procede con la stima della velocità sfruttando l’effetto Doppler: analizzando i chirp riflessi dallo stesso target in istanti successivi si ottengono una serie di picchi nella stessa posizione ma con fasi differenti, e da tale sfasamento si ricava la componente radiale della velocità del target. Sono stati studiati sia il caso di misure outdoor che quello di misure indoor, infine è stato elaborato un codice Matlab in grado di fornire un feedback riguardante una possibile collisione in seguito alla stima della velocità del corpo. Tale tecnologia gioca quindi un ruolo fondamentale nell’ambito della sicurezza stradale potendo prevenire incidenti.

Percezione depth guidata mediante proiezione virtuale di pattern

L’utilizzo di informazioni di profondità è oggi di fondamentale utilità per molteplici settori applicativi come la robotica, la guida autonoma o assistita, la realtà aumentata e il monitoraggio ambientale. I sensori di profondità disponibili possono essere divisi in attivi e passivi, dove i sensori passivi ricavano le informazioni di profondità dall'ambiente senza emettere segnali, bensì utilizzando i segnali provenienti dall'ambiente (e.g., luce solare). Nei sensori depth passivi stereo è richiesto un algoritmo per elaborare le immagini delle due camere: la tecnica di stereo matching viene utilizzata appunto per stimare la profondità di una scena. Di recente la ricerca si è occupata anche della sinergia con sensori attivi al fine di migliorare la stima della depth ottenuta da un sensore stereo: si utilizzano i punti affidabili generati dal sensore attivo per guidare l'algoritmo di stereo matching verso la soluzione corretta. In questa tesi si è deciso di affrontare questa tematica da un punto di vista nuovo, utilizzando un sistema di proiezione virtuale di punti corrispondenti in immagini stereo: i pixel delle immagini vengono alterati per guidare l'algoritmo ottimizzando i costi. Un altro vantaggio della strategia proposta è la possibilità di iterare il processo, andando a cambiare il pattern in ogni passo: aggregando i passi in un unico risultato, è possibile migliorare il risultato finale. I punti affidabili sono ottenuti mediante sensori attivi (e.g. LiDAR, ToF), oppure direttamente dalle immagini, stimando la confidenza delle mappe prodotte dal medesimo sistema stereo: la confidenza permette di classificare la bontà di un punto fornito dall'algoritmo di matching. Nel corso della tesi sono stati utilizzati sensori attivi per verificare l'efficacia della proiezione virtuale, ma sono state anche effettuate analisi sulle misure di confidenza: lo scopo è verificare se le misure di confidenza possono rimpiazzare o assistere i sensori attivi.

Valutazione sperimentale di approcci di TinyML per problemi di classificazione: un caso di studio con Arduino Nano 33 BLE

Il TinyMachineLearning (TinyML) è un campo di ricerca nato recentemente che si inserisce nel contesto dell’Internet delle cose (IoT). Mentre l’idea tradizionale dell’IoT era che i dati venissero inviati da un dispositivo locale a delle infrastrutture cloud per l’elaborazione, il paradigma TinyML d’altra parte, propone di integrare meccanismi basati sul Machine Learning direttamente all’interno di piccoli oggetti alimentati da microcontrollori (MCU ). Ciò apre la strada allo sviluppo di nuove applicazioni e servizi che non richiedono quindi l’onnipresente supporto di elaborazione dal cloud, che, come comporta nella maggior parte dei casi, consumi elevati di energia e rischi legati alla sicurezza dei dati e alla privacy. In questo lavoro sono stati svolti diversi esperimenti cercando di identificare le sfide e le opportunità correlate al TinyML. Nello specifico, vengono valutate e analizzate le prestazioni di alcuni algoritmi di ML integrati in una scheda Arduino Nano 33 BLE Sense, attraverso un framework TinyML. Queste valutazioni sono state effettuate conducendo cinque diversi macro esperimenti, ovvero riconoscimento di Colori, di Frequenze, di Vibrazioni, di Parole chiave e di Gesti. In ogni esperimento, oltre a valutare le metriche relative alla bontà dei classificatori, sono stati analizzati l’occupazione di memoria e il tasso di inferenza (tempo di predizione). I dati utilizzati per addestrare i classificatori sono stati raccolti direttamente con i sensori di Arduino Nano. I risultati mostrano che il TinyML può essere assolutamente utilizzato per discriminare correttamente tra diverse gamme di suoni, colori, modelli di vibrazioni, parole chiave e gesti aprendo la strada allo sviluppo di nuove promettenti applicazioni sostenibili.

Applicazione del paradigma Digital Twin nell'ambito della gestione di sale operatorie per AUSL Romagna: Dashboard per la visualizzazione dei dati

Oggigiorno, il termine Digital Twin è ampiamente diffuso. Questo concetto si riferisce a un paradigma utilizzato per la prima volta nel 1970, in una missione spaziale statunitense. Un Digital Twin è un gemello digitale, un modello che simula e raccoglie i dati di un oggetto o essere vivente del mondo reale. I Digital Twin sono sviluppati in molti settori e aziende. Tra queste troviamo Fameccanica, la quale ha costruito dei modelli digitali dei propri macchinari per migliorare la formazione dei manutentori e la produzione, Chevron che ha ridotto i costi di manutenzione, General Elettric che associa a ogni turbina venduta un Digital Twin per mantenerla controllata grazie a dei sensori posti sulla turbina stessa. Risulta importante utilizzare i Digital Twin in ambito medico per tracciare la salute del paziente, simulare eventuali interventi e gestire gli ospedali. In particolare, le strutture ospedaliere dell’Emilia Romagna non sono ottimizzate dal punto di vista economico. Infatti, la sala operatoria rappresenta la principale spesa che AUSL Romagna deve affrontare ma, attualmente, l’organizzazione degli interventi non è efficiente. Pertanto, in seguito a problemi sollevati dai referenti di AUSL Romagna, è stato deciso di realizzare un progetto per la tesi riguardante questo ambito. Per risolvere i problemi riscontrati si realizzerà un prototipo di un Digital Twin delle sale operatorie per poter minimizzare i costi. Grazie alla raccolta, in real-time, dei dati memorizzati nel gemello digitale, si possono pianificare al meglio gli interventi in base alla disponibilità delle sale operatorie. Il progetto assume dimensioni considerevoli per questo motivo è stato suddiviso in tre moduli: una componente che si occupa di standardizzare i dati, un Digital Twin che mantiene i dati relativi allo stato attuale delle sale operatorie e un’interfaccia utente che si occupa di visualizzare i dati ai medici.