Il segnale EEG in un compito di ’center-out reaching’: analisi e decodifica a livello di scalpo e di corteccia

Nellâ analisi del segnale EEG, sono di particolare interesse i potenziali evento correlato (ERP), che descrivono la risposta cerebrale in seguito alla presentazione di stimoli o eventi esterni o interni. Questi potenziali non sono immediatamente visibili sul tracciato EEG grezzo, ed è necessario, oltre ad unâ��accurata fase di preprocessing, mediare (averaging) i segnali di molti trial ripetuti per visualizzare tali risposte nel tempo. Questo studio ha posto l' attenzione sugli ERP visuomotori generati in un compito di center-out reaching, che prevede il raggiungimento di uno tra cinque target, ognuno associato ad un LED, mediante il braccio dominante, con una tempistica scandita dalla presentazione di due stimoli visivi: lo stimolo preparatorio ¸ (che indica il target) e lo stimolo imperativo (che dà il via libera al movimento). I segnali ERP, ottenuti mediante la tecnica dellâ averaging, sono stati analizzati sia a livello di scalpo, considerando i segnali di elettrodo, sia a livello di corteccia, dopo risoluzione del problema inverso, e considerando rappresentazioni prima a livello di singoli dipoli corticali e quindi di intere regioni corticali (ROI). Inoltre, è stata applicato un metodo di deep learning (rete neurale convoluzionale) per decodificare il segnale EEG a livello di singolo trial, ovvero classificare il target coinvolto nello specifico trial. La decodifica è stata applicata sia ai segnali di scalpo sia ai segnali delle ROI corticali. Complessivamente i risultati mostrano ERP ben visibili a livello di scalpo e legati sia a processing visivo che motorio. Gli ERP a livello di ROI corticali sono più rumorosi e sembrano cogliere meno processing motorio rispetto al visivo, presumibilmente anche in conseguenza di alcune scelte metodologiche nella ricostruzione di segnali di ROI. In linea con questo, le performance di decodifica sono migliori a livello di scalpo che di ROI corticali.

Algoritmi per la distribuzione dei dati in reti non cablate di sensori

Le reti di sensori non cablate producono una grande quantità di informazioni sotto forma di flusso continuo di dati, provenienti da una certa area fisica. Individualmente, ogni sensore è autonomo, dotato di batteria limitata e possiede una piccola antenna per la comunicazione; collettivamente, i sensori cooperano su un’ area più o meno vasta per far giungere i dati gene- rati ad un unità centrale. Poiché la sostituzione delle batterie è spesso un operazione troppo costosa o inattuabile, l’efficienza energetica è considerata una metrica prioritaria durante la progettazione delle reti di sensori non cablate. Si richiede non solo di ridurre le richieste energetiche di ogni singolo nodo, ma anche di massimizzare il tempo di vita dell’intera rete, considerando i costi di comunicazione tra sensori. Ciò ha portato allo studio di come rimuo- vere le inefficienze energetiche sotto ogni aspetto: dalla piattaforma hardware, al software di base, ai protocolli di comunicazione al software applicativo. Nella tesi è illustrata una tecnica per il risparmio energetico che consiste nell’applicare memorie fisiche ad alcuni nodi della rete, in modo da accumulare in esse porzioni dei dati ge- nerati; successivamente le informazioni possono essere recuperate dall’unità centrale tramite interrogazioni. Questo permette di ridurre il numero di dati trasmessi, e conseguentemente diminuire l’assorbimento energetico della rete. Scopo della presente tesi è individuare algo- ritmi per determinare la disposizione ottima delle memorie tra i nodi.

Una rassegna degli algoritmi di routing in reti veicolari

Nell'elaborato sono analizzati diversi tipi di algoritmi di routing per reti VANET. Nel secondo capitolo verrà fornita una panoramica delle reti MANET e VANET. Nel terzo capitolo sono viste le caratteristiche delle reti VANET. Nel quarto verranno esposte le peculiarità di classificazione dei protocolli di routing routing e nel quinto capitolo saranno analizzati diversi protocolli di routing proposti fino ad ora nella letteratura.

Sviluppo di algoritmi di localizzazione per reti di sensori ad ultrasuoni

Studio di un nuovo algoritmo di localizzazione per rete di sensori ad ultrasuoni e sviluppo di un simulatore di propagazione di onda sonora.

Disseminazioni in reti peer-to-peer attraverso algoritmi di gossip a due fasi

Gli algoritmi di gossip sono utilizzati per la disseminazione di messaggi in una rete peer-to-peer. La tesi tratta lo sviluppo, l'implementazione e l'analisi di quattro nuovi algoritmi di gossip "a due fasi". Gli algoritmi sono stati sviluppati e testati con il simulatore LUNES per poi essere analizzati in vari confronti con gli algoritmi classici dell'ambito, ovvero Fixed Probability e Conditional Broadcast. Le prove sono state effettuate su varie tipologie di grafi, ovvero Random, Scale-free, Small-world e K-Regular.

Progettazione ed analisi di algoritmi di mobilità controllata per reti mesh aeree con vincoli di copertura e persistenza

In questo lavoro di tesi verrà presentata l’implementazione di due algoritmi di Deployment e gestione di uno sciame di dispositivi UAV (Unmanned Aerial Vehicles). L’interesse scientifico su cui si fonda quest'analisi ha origine nelle enormi potenzialità degli UAV che garantiscono un'esplorazione aerea di aree pericolose in contesti di emergenze quali ad esempio scenari post catastrofe. La problematica principale affrontata sarà quella della gestione continuativa dell'area disastrata fornendo un algoritmo di schedulazione della cooperazione degli UAV alternando periodi attivi con quelli di ricarica dei dispositivi.

Sviluppo di tecniche per la progettazione delle reti di monitoraggio della qualita' dell'aria

L’obiettivo del lavoro consiste nell’implementare una metodologia operativa volta alla progettazione di reti di monitoraggio e di campagne di misura della qualità dell’aria con l’utilizzo del laboratorio mobile, ottimizzando le posizioni dei dispositivi di campionamento rispetto a differenti obiettivi e criteri di scelta. La revisione e l’analisi degli approcci e delle indicazioni fornite dalla normativa di riferimento e dai diversi autori di lavori scientifici ha permesso di proporre un approccio metodologico costituito da due fasi operative principali, che è stato applicato ad un caso studio rappresentato dal territorio della provincia di Ravenna. La metodologia implementata prevede l’integrazione di numerosi strumenti di supporto alla valutazione dello stato di qualità dell’aria e degli effetti che gli inquinanti atmosferici possono generare su specifici recettori sensibili (popolazione residente, vegetazione, beni materiali). In particolare, la metodologia integra approcci di disaggregazione degli inventari delle emissioni attraverso l’utilizzo di variabili proxy, strumenti modellistici per la simulazione della dispersione degli inquinanti in atmosfera ed algoritmi di allocazione degli strumenti di monitoraggio attraverso la massimizzazione (o minimizzazione) di specifiche funzioni obiettivo. La procedura di allocazione sviluppata è stata automatizzata attraverso lo sviluppo di un software che, mediante un’interfaccia grafica di interrogazione, consente di identificare delle aree ottimali per realizzare le diverse campagne di monitoraggio

Integrazione di algoritmi di visione basati su flusso ottico per il controllo di un velivolo senza pilota

Il lavoro svolto in questa tesi si colloca nell’area della robotica aerea e della visione artificiale attraverso l’integrazione di algoritmi di visione per il controllo di un velivolo senza pilota. Questo lavoro intende dare un contributo al progetto europeo SHERPA (Smart collaboration between Humans and ground-aErial Robots for imProving rescuing activities in Alpine environments), coordinato dall’università di Bologna e con la compartecipazione delle università di Brema, Zurigo, Twente, Leuven, Linkopings, del CREATE (Consorzio di Ricerca per l’Energia e le Applicazioni Tecnologiche dell’Elettromagnetismo), di alcune piccole e medie imprese e del club alpino italiano, che consiste nel realizzare un team di robots eterogenei in grado di collaborare con l’uomo per soccorrere i dispersi nell’ambiente alpino. L’obiettivo di SHERPA consiste nel progettare e integrare l’autopilota all’interno del team. In tale contesto andranno gestiti problemi di grande complessità, come il controllo della stabilità del velivolo a fronte di incertezze dovute alla presenza di vento, l’individuazione di ostacoli presenti nella traiettoria di volo, la gestione del volo in prossimità di ostacoli, ecc. Inoltre tutte queste operazioni devono essere svolte in tempo reale. La tesi è stata svolta presso il CASY (Center for Research on Complex Automated Systems) dell’università di Bologna, utilizzando per le prove sperimentali una PX4FLOW Smart Camera. Inizialmente è stato studiato un autopilota, il PIXHAWK, sul quale è possibile interfacciare la PX4FLOW, in seguito sono stati studiati e simulati in MATLAB alcuni algoritmi di visione basati su flusso ottico. Infine è stata studiata la PX4FLOW Smart Camera, con la quale sono state svolte le prove sperimentali. La PX4FLOW viene utilizzata come interfaccia alla PIXHAWK, in modo da eseguire il controllo del velivolo con la massima efficienza. E’ composta da una telecamera per la ripresa della scena, un giroscopio per la misura della velocità angolare, e da un sonar per le misure di distanza. E’ in grado di fornire la velocità di traslazione del velivolo, e quest’ultima, integrata, consente di ricostruire la traiettoria percorsa dal velivolo.

Reti transeuropee e servizi nei settori dell'energia, delle telecomunicazioni e dei trasporti

Le reti transeuropee sono uno dei vettori della competitività, dell’integrazione e dello sviluppo sostenibile dell’Unione. La tesi mette in luce la progressiva affermazione di una coerente politica infrastrutturale europea a carattere strumentale, esaminando tale evoluzione sotto tre profili: normativo, istituzionale e finanziario. In primo luogo, sotto il profilo normativo, la tesi evidenzia, da un lato, la progressiva emancipazione delle istituzioni dell’Unione dall’influenza degli Stati membri nell’esercizio delle proprie competenze in materia di reti transeuropee e, dall’altro, lo sviluppo di relazioni di complementarietà e specialità tra la politica di reti e altre politiche dell’Unione. L’elaborato sottolinea, in secondo luogo, sotto il profilo istituzionale, il ruolo del processo di «integrazione organica» dei regolatori nazionali e del processo di «agenzificazione» nel perseguimento degli obiettivi di interconnessione e accesso alle reti nazionali. La tesi osserva, infine, sotto il profilo finanziario, l’accresciuta importanza del sostegno finanziario dell’UE alla costituzione delle reti, che si è accompagnata al parziale superamento dei limiti derivanti dal diritto dell’UE alla politiche di spesa pubblica infrastrutturale degli Stati membri. Da un lato rispetto al diritto della concorrenza e, in particolare, al divieto di aiuti di stato, grazie al rapporto funzionale tra reti e prestazione di servizi di interesse economico generale, e dall’altro lato riguardo ai vincoli di bilancio, attraverso un’interpretazione evolutiva della cd. investment clause del Patto di stabilità e crescita. La tesi, in conclusione, rileva gli sviluppi decisivi della politica di reti europea, ma sottolinea il ruolo che gli Stati membri sono destinati a continuare ad esercitare nel suo sviluppo. Da questi ultimi, infatti, dipende la concreta attuazione di tale politica, ma anche il definitivo superamento, in occasione di una prossima revisione dei Trattati, dei retaggi intergovernativi che continuano a caratterizzare il diritto primario in materia.

Studio ed implementazione di algoritmi per la navigazione inerziale di velivoli autonomi ad ala rotante

I sistemi di navigazione inerziale, denominati INS, e quelli di navigazione inerziale assistita, ovvero che sfruttano anche sensori di tipo non inerziale come ad esempio il GPS, denominati in questo caso INS/GPS, hanno visto un forte incremento del loro utilizzo soprattutto negli ultimi anni. I filtri complementari sfruttano segnali in ingresso che presentano caratteristiche complementari in termine di banda. Con questo lavoro di tesi mi sono inserito nel contesto del progetto SHERPA (Smart collaboration between Humans and ground-aErial Robots for imProving rescuing activities in Alpine environments), un progetto europeo, coordinato dall'Università di Bologna, che prevede di mettere a punto una piattaforma robotica in grado di aiutare i soccorritori che operano in ambienti ostili, come quelli del soccorso alpino, le guardie forestali, la protezione civile. In particolare è prevista la possibilità di lanciare i droni direttamente da un elicottero di supporto, per cui potrebbe essere necessario effettuare l'avvio del sistema in volo. Ciò comporta che il sistema di navigazione dovrà essere in grado di convergere allo stato reale del sistema partendo da un grande errore iniziale, dal momento che la fase di inizializzazione funziona bene solo in condizioni di velivolo fermo. Si sono quindi ricercati, in special modo, schemi che garantissero la convergenza globale. Gli algoritmi implementati sono alla base della navigazione inerziale, assistita da GPS ed Optical Flow, della prima piattaforma aerea sviluppata per il progetto SHERPA, soprannominata DreamDroneOne, che include una grande varietà di hardware appositamente studiati per il progetto, come il laser scanner, la camera termica, ecc. Dopo una panoramica dell'architettura del sistema di Guida, Navigazione e Controllo (GNC) in cui mi sono inserito, si danno alcuni cenni sulle diverse terne di riferimento e trasformazioni, si descrivono i diversi sensori utilizzati per la navigazione, si introducono gli AHRS (Attitude Heading Rference System), per la determinazione del solo assetto sfruttando la IMU ed i magnetometri, si analizza l'AHRS basato su Extended Kalman Filter. Si analizzano, di seguito, un algoritmo non lineare per la stima dell'assetto molto recente, e il sistema INS/GPS basato su EKF, si presenta un filtro complementare molto recente per la stima di posizione ed assetto, si presenta un filtro complementare per la stima di posizione e velocità, si analizza inoltre l'uso di un predittore GPS. Infine viene presentata la piattaforma hardware utilizzata per l'implementazione e la validazione, si descrive il processo di prototipazione software nelle sue fasi e si mostrano i risultati sperimentali.

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.

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.

Analisi e simulazione di protocolli di accesso multiplo per reti IoT 6G cell-free

Lo scopo delle reti mobili è fornire ai dispositivi wireless accesso a una grande varietà di servizi dati, in un’ampia area geografica. Nonostante le reti cellulari odierne, basate sulla tecnologia Massive MIMO, possano raggiungere elevate performance in condizioni favorevoli (centro cella) esse, presentano all’interno dell’area di copertura, zone soggette a data-rate notevolmente ridotti. In questo elaborato, viene brevemente descritta la rete cell-free; una nuova architettura di rete pensata per superare i vecchi limiti delle reti cellulari tradizionali. Successivamente, vengono presentati attraverso simulazioni i due principali vantaggi che queste nuove reti cell-free offrono. Inoltre, viene analizzato uno schema random access in grado di gestire l’accesso multiplo per queste nuove architetture di rete. Questo schema rappresenta un’estensione di un protocollo già presente in letteratura e perfettamente funzionante per reti Massive MIMO, appartenente alla famiglia dei protocolli Coded Slotted ALOHA. Infine, un'analisi delle prestazioni e alcuni possibili scenari sono stati presentati, con lo scopo di valutare l'effetto che algoritmi di tipo SIC possono avere su queste reti.

Manutenzione predittiva dei giunti mediante tecnologie di Intelligenza Artificiale per la prevenzione dei guasti nelle reti di distribuzione in MT

Lo scopo dell’elaborato è quello di valutare una prima applicazione di intelligenza artificiale per svolgere manutenzione predittiva sui giunti installati nella rete di distribuzione, al fine di prevenirne i guasti. L’estensione delle reti in cavo è infatti in costante aumento per supportare lo sviluppo della rete elettrica e, per l’installazione di nuove linee o nella manutenzione di cavi, si fa uso di giunti, spesso soggetti a guasti e di difficile manutenzione. Risulta quindi importante svolgere manutenzione predittiva su questi componenti, al fine di prevenirne i guasti ed ottenere un risparmio in termini di tempo e denaro. A seguito un’attenta analisi della struttura dei giunti, dei loro modi di guasto e dei parametri caratteristici, si è proceduto alla generazione sintetica di un dataset contenente misure sui giunti e, sulla base di specifici criteri applicati a questi valori, l’informazione sulla presenza o sull’assenza di un guasto. Il dataset è stato poi utilizzato per la fase di apprendimento e di test di sei algoritmi di machine learning, selezionati a partire da considerazioni sullo stato dell’arte, valutato tramite una Revisione Sistematica della Letteratura (SLR). I risultati così ottenuti sono stati analizzati tramite specifiche metriche e da questo caso di studio sono emerse le elevate potenzialità delle tecnologie di intelligenza artificiale ai fini della prevenzione dei guasti nelle reti di distribuzione, soprattutto se considerata la semplicità implementativa degli algoritmi.