Analisi della qualità dei dati in un’enterprise architecture utilizzando un sistema d’inferenza.

Lo scopo della tesi è definire un modello e identificare un sistema d’inferenza utile per l’analisi della qualità dei dati. Partendo da quanto descritto in ambito accademico e business, la definizione di un modello facilita l’analisi della qualità, fornendo una descrizione chiara delle tipologie di problemi a cui possono essere soggetti i dati. I diversi lavori in ambito accademico e business saranno confrontati per stabilire quali siano i problemi di qualità più diffusi, in modo da realizzare un modello che sia semplice e riutilizzabile. I sistemi d’inferenza saranno confrontati a livello teorico e pratico per individuare lo strumento più adatto nell’analisi della qualità dei dati in un caso applicativo. Il caso applicativo è caratterizzato da requisiti funzionali e non; il principale requisito funzionale è l’individuazione di problemi di qualità nei dati, mentre quello non funzionale è l’ usabilità dello strumento, per permettere ad un qualunque utente di esprimere dei controlli sulla qualità. Il caso applicativo considera dati di un’enterprise architecture reale ed è stato fornito dall’azienda Imola Informatica.

Classificazione di brani musicali mediante reti neuronali artificiali

L'informatica musicale è una disciplina in continua crescita che sta ottenendo risultati davvero interessanti con l'impiego di sistemi artificiali intelligenti, come le reti neuronali, che permettono di emulare capacità umane di ascolto e di esecuzione musicale. Di particolare interesse è l'ambito della codifica di informazioni musicali tramite formati simbolici, come il MIDI, che permette un'analisi di alto livello dei brani musicali e consente la realizzazione di applicazioni sorprendentemente innovative. Una delle più fruttifere applicazioni di questi nuovi strumenti di codifica riguarda la classificazione di file audio musicali. Questo elaborato si propone di esporre i fondamentali aspetti teorici che concernono la classificazione di brani musicali tramite reti neuronali artificiali e descrivere alcuni esperimenti di classificazione di file MIDI. La prima parte fornisce alcune conoscenze di base che permettono di leggere gli esperimenti presenti nella seconda sezione con una consapevolezza teorica più profonda. Il fine principale della prima parte è quello di sviluppare una comparazione da diversi punti di vista disciplinari tra le capacità di classificazione musicale umane e quelle artificiali. Si descrivono le reti neuronali artificiali come sistemi intelligenti ispirati alla struttura delle reti neurali biologiche, soffermandosi in particolare sulla rete Feedforward e sull'algoritmo di Backpropagation. Si esplora il concetto di percezione nell'ambito della psicologia cognitiva con maggiore attenzione alla percezione uditiva. Accennate le basi della psicoacustica, si passa ad una descrizione delle componenti strutturali prima del suono e poi della musica: la frequenza e l'ampiezza delle onde, le note e il timbro, l'armonia, la melodia ed il ritmo. Si parla anche delle illusioni sonore e della rielaborazione delle informazioni audio da parte del cervello umano. Si descrive poi l'ambito che interessa questa tesi da vicino: il MIR (Music Information Retrieval). Si analizzano i campi disciplinari a cui questa ricerca può portare vantaggi, ossia quelli commerciali, in cui i database musicali svolgono ruoli importanti, e quelli più speculativi ed accademici che studiano i comportamenti di sistemi intelligenti artificiali e biologici. Si descrivono i diversi metodi di classificazione musicale catalogabili in base al tipo di formato dei file audio in questione e al tipo di feature che si vogliono estrarre dai file stessi. Conclude la prima sezione di stampo teorico un capitolo dedicato al MIDI che racconta la storia del protocollo e ne descrive le istruzioni fondamentali nonchè la struttura dei midifile. La seconda parte ha come obbiettivo quello di descrivere gli esperimenti svolti che classificano file MIDI tramite reti neuronali mostrando nel dettaglio i risultati ottenuti e le difficoltà incontrate. Si coniuga una presentazione dei programmi utilizzati e degli eseguibili di interfaccia implementati con una descrizione generale della procedura degli esperimenti. L'obbiettivo comune di tutte le prove è l'addestramento di una rete neurale in modo che raggiunga il più alto livello possibile di apprendimento circa il riconoscimento di uno dei due compositori dei brani che le sono stati forniti come esempi.

Implementazione automatica di protocolli di interazione AUML mediante reti di Petri

Questa tesi si basa su una serie di lavori precedenti, volti ad analizzare la correlazione tra i modelli AUML e le reti di Petri, per riuscire a fornire una metodologia di traduzione dai primi alle seconde. Questa traduzione permetterà di applicare tecniche di model checking alle reti così create, al fine di stabilire le proprietà necessarie al sistema per poter essere realizzato effettivamente. Verrà poi discussa un'implementazione di tale algoritmo sviluppata in tuProlog ed un primo approccio al model checking utilizzando il programma Maude. Con piccole modifiche all'algoritmo utilizzato per la conversione dei diagrammi AUML in reti di Petri, è stato possibile, inoltre, realizzare un sistema di implementazione automatica dei protocolli precedentemente analizzati, verso due piattaforme per la realizzazione di sistemi multiagente: Jason e TuCSoN. Verranno quindi presentate tre implementazioni diverse: la prima per la piattaforma Jason, che utilizza degli agenti BDI per realizzare il protocollo di interazione; la seconda per la piattaforma TuCSoN, che utilizza il modello A&A per rendersi compatibile ad un ambiente distribuito, ma che ricalca la struttura dell'implementazione precedente; la terza ancora per TuCSoN, che sfrutta gli strumenti forniti dalle reazioni ReSpecT per generare degli artefatti in grado di fornire una infrastruttura in grado di garantire la realizzazione del protocollo di interazione agli agenti partecipanti. Infine, verranno discusse le caratteristiche di queste tre differenti implementazioni su un caso di studio reale, analizzandone i punti chiave.

Law and Science through the Lens of Patent Law and Software Agents

In this investigation I look at patents and software agents as a way to study broader relation between law and science (the latter term broadly understood as inclusive of science and technology). The overall premise framing the entire discussion, my basic thesis, is that this relation, between law and science, cannot be understood without taking into account a number of intervening factors identifying which makes it necessary to approach the question from the standpoint of fields and disciplines other than law and science themselves.

La piattaforma BTSSOC-Cellulat per la simulazione di sistemi biochimici

Il lavoro svolto in questa tesi verte sullo sviluppo e l'integrazione del modello teorico conosciuto come Biochemical Tuple Spaces for Self-Organizing Coordination, in breve BTSSOC, in una piattaforma completa, chiamata BTSSOC-Cellulat, per la simulazione di sistemi biochimici, sviluppata utilizzando i linguaggi Java, Prolog, TuCSoN e ReSpecT.

Analisi e sviluppo di uno strumento di verifica di consistenza a supporto della metodologia SODA

Scopo di questa tesi è analizzare e sviluppare la parte preposta al controllo dell’integrità dei dati (Check&SODA), facente parte di un nuovo plugin per piattaforma Eclipse che supporti il progettista durante le attività di progettazione con SODA, tramite una componente grafica Graph&SODA.