La misurazione del teamwork nei progetti agili

Lo scopo di questa tesi è quello di aggregare ed elaborare tutti i dati che sono stati generati durante lo svolgimento del progetto del corso di Ingegneria del Software presso la facoltà di Informatica dell’Università di Bologna nell’Anno Accademico 2021/2022. In particolare saranno elaborati i dati provenienti da un questionario rivolto a tutti i partecipanti e dall’ambiente CAS (Compositional Agile System). Al progetto hanno partecipato 79 studenti, suddivisi in 16 team. La dissertazione consisterà nell’applicazione di un modello di qualità del teamwork e uno di maturità, seguendo il metodo adottato da Sofia Zani nella sua tesi lo scorso anno. Alla fine saranno analizzati tutti gli aspetti presi in considerazione e sarà ricercata una correlazione tra i due modelli.

Implicazioni dell'osservazione del processo γγ->WW sull'accoppiamento quartico tra bosoni vettori.

La seguente tesi studia il processo γγ → WW osservato per la prima volta dall’esperimento ATLAS nel 2017 facendo collidere due fasci di protoni con un’energia totale di 13 GeV. Grazie all’analisi dell’evento (in un dominio da 0 a 500 GeV in momento trasverso) è possibile misurare il valore (o trovare l’intervallo di confidenza) di determinati coefficienti associati alla lagrangiana in EFT. Si pensa infatti che questo evento, reso possibile anche dalla lagrangiana del Modello Standard, possa avvenire sfruttando teorie oltre il Modello Standard sull’accoppiamento quartico tra bosoni vettori, identificati da operatori di dimensione otto. Lo scopo ultimo dell’analisi è quello di trovare l’intervallo di confidenza all’interno del quale ci si aspetta di trovare questi coefficienti (associati agli operatori di dimensione otto), con livello di confidenza del 95%. Tali misurazioni sono estremamente importanti per la fisica teorica in quanto permettono di verificare la veridicità dei modelli teorici e accertarsi che questi ultimi siano compatibili con i dati. Lo scopo di questa tesi é antecedente alla misurazione e consiste, grazie alle simulazioni, nell’applicare dei processi di selezione e restringere il dominio delle distribuzioni dei dati (in momento trasverso), così da ottimizzare le misurazioni. E' stato trovato infatti che se si restringe il dominio del momento trasverso si riesce a misurare un più ampio e accurato range di valori per i coefficienti di EFT. Nello specifico questa tesi si é occupata di studiare alcuni di questi coefficienti (M), trovando la miglior regione per l’analisi ([180,500] GeV) e, per ogni coefficiente, il limite inferiore con un C.L. del 95%.

Modellazione sperimentale e numerica del comportamento delle interfacce tra sabbia e acciaio

Nell’analisi del comportamento delle fondazioni profonde, è cruciale comprendere la relazione che governa il legame sforzo-deformazione quando si innesca uno scorrimento relativo tra il terreno e altri materiali di costruzione. Quando tra terreno e struttura insorge uno scorrimento relativo, vi è la formazione di una zona denominata “banda di taglio”, essa è una porzione di terreno costituita da un sottile strato posto a diretto contatto con la superficie di un materiale avente caratteristiche meccaniche differenti. L'interazione struttura-terreno avviene a causa della mobilitazione di una forza agente in direzione tangenziale alla superficie di contatto tra i due mezzi. Lo studio dei problemi d'interfaccia è rilevante per tutte quelle strutture la cui resistenza allo scorrimento risulta essere una componente predominante nei riguardi della risposta della fondazione nel suo complesso. Il presente lavoro di tesi ha come oggetto l’analisi sperimentale e la modellazione del comportamento meccanico della sabbia Rohsand 3152 a contatto con superfici d’acciaio di diversa ruvidezza. Tale tema di studio si inserisce in un più ampio programma di ricerca sullo studio del comportamento di pali battuti a punta aperta in terreni granulari sottoposti a sforzi assiali. L'obiettivo principale della tesi è quello di analizzare e interpretare i dati delle prove di laboratorio condotte su Rohsand 3152 e implementare un modello costitutivo elasto-plastico, capace di cogliere tutti gli aspetti che influenzano il comportamento d'interfaccia in condizioni di carico monotono.

Analisi del ruolo del ritmo alfa nell'attenzione attraverso un modello neurocomputazionale.

Negli ultimi anni, la ricerca scientifica nell’ambito delle neuroscienze cognitive ha sempre più focalizzato il suo interesse nei confronti dei ritmi cerebrali, ovvero oscillazioni neurali registrabili attraverso tecniche di elettrocenfalografia. In questo lavoro si è investigato il ruolo del ritmo alpha (7-12 Hz) e, in seconda misura, del ritmo gamma (> 30 Hz) rispetto all’attenzione spaziale selettiva. In particolare, partendo da modelli di massa neurale esistenti, si è riusciti a sviluppare un nuovo modello che riesce a simulare un compito di attenzione spaziale sulla base dell’inibition timing hypothesis, che assegna alle onde alpha un ruolo essenziale al fine di trascurare gli stimoli non rilevanti rispetto al compito da svolgere. Successivamente, è stato indagato l’effetto sul modello di alcune degenerazioni neurali tipiche di una delle patologie maggiormente invalidanti, la schizofrenia. Nello specifico, sulla base di evidenze sperimentali che riportano un calo della potenza delle onde gamma nei soggetti schizofrenici a causa della degenerazione degli interneuroni inibitori con dinamica sinaptica veloce, si è riusciti a simulare la progressiva alterazione neurale indotta dalla schizofrenia in termini di incapacità di inibire gli stimoli interferenti.

Conversione e ri-funzionalizzazione del Mercato Coperto di Rimini

La città di Rimini negli anni della Ricostruzione, a causa delle ampie distruzioni e alla crescita del turismo, è stata sottoposta ad un processo di compromissione dell’identità storica e d’impoverimento del patrimonio architettonico esistente. La tesi verte nell’elaborazione di una proposta progettuale di conversione e rifunzionalizzazione del Mercato Coperto di Rimini, appartenente al centro storico della città, in cui diverse stratificazioni del palinsesto architettonico sono parzialmente sopravvissute all’opera di speculazione edilizia. Col fine di comprendere le diverse stratificazioni presenti all’interno dell’area d’intervento, si è svolta un’analisi storica, individuando come la frammentazione dell’attuale contesto sia debitrice alla mancanza di un piano organico di ricostruzione. Indentificando l’edificio del Mercato Coperto come il fabbricato con le maggiori problematiche all’interno dell’area, si è quindi proceduto ad analizzare il tema architettonico del mercato coperto, approfondendo lo sviluppo dei diversi modelli storici ed analizzando come lo scenario attuale sia in parte debitore al processo di specializzazione che ha coinvolto questo tipo di spazi. La proposta progettuale verte sul superamento dell’attuale modello di riferimento adottato dal Mercato Coperto, che rifiuta il dialogo con il contesto circostante, acuendo le problematiche intrinseche di esso. Gli spazi interni sono stati convertiti grazie all’inserimento di nuovi volumi, capaci di ospitare un mercato coperto, una biblioteca e una piazza coperta, rielaborando in ottica moderna la coesistenza di funzioni sociali e commerciali tipiche dei modelli di riferimento più antichi. All’esterno l’edificio è stato dotato di spazi di mediazione con il contesto grazie alla trasformazione dell’involucro edilizio e all’inserimento velari mobili che definiscono una nuova piazza a disposizione della comunità e un nuovo ingresso, capace di risolvere la tensione con il patrimonio storico preesistente.

Studio di tecniche di estrazione del segnale per barioni Λc+ ricostruiti nell’esperimento ALICE

Le recenti analisi dei dati raccolti ad ALICE dimostrano che la nostra comprensione dei fenomeni di adronizzazione dei sapori pesanti è ancora incompleta, perché le misure effettuate su collisioni pp, p-Pb e Pb-Pb non sono riproducibili da modelli teorici basati su altre tipologie di collisione come e+e−. In particolare, i risultati sembrano indicare che il principio di universalità, che assume che le funzioni di frammentazione di quark e gluoni siano indipendenti dal tipo di sistema interagente, non sia valido. Per questo motivo sono stati sviluppati nuovi modelli teorici e fenomenologici, capaci di riprodurre in modo più o meno accurato i dati sperimentali. Questi modelli differiscono tra di loro soprattutto a bassi valori di impulso trasverso pT . L’analisi dati a basso pT si rivela dunque di fondamentale importanza, in quanto permette di discriminare, tra i vari modelli, quelli che sono realmente in grado di riprodurre i dati sperimentali e quelli che non lo sono. Inoltre può fornire una conferma sperimentale dei fenomeni fisici su cui tale modello si basa. In questa tesi è stato estratto il numero di barioni Λ+c (yield ) prodotto in collisioni pp a √s = 13 TeV , nel range di impulso trasverso 0 < pT (Λ+c ) < 1 GeV/c. É stato fatto uso di una tecnica di machine learning che sfrutta un algoritmo di tipo Boosted Decision Trees (BDT) implementato dal pacchetto TMVA, al fine di identificare ed eliminare una grossa parte del fondo statistico e semplificare notevolmente l’analisi vera e propria. Il grado di attendibilità della misura è stata verificata eseguendo l’estrazione dello yield con due approcci diversi: il primo, modellando il fondo combinatoriale con una funzione analitica; successivamente con la creazione di un template statistico creato ad hoc con la tecnica delle track rotations.

Integratori esponenziali del primo ordine per problemi differenziali semi-lineari

Gli integratori esponenziali costituiscono un'ampia classe di metodi numerici per la risoluzione di equazioni differenziali ordinarie. I primi esempi risalgono a ottanta anni fa e vennero introdotti per la prima volta da Certaine e Pope, ma non hanno avuto un ruolo importante nelle applicazioni per molto tempo, in quanto fanno uso esplicito dell'esponenziale di matrice o di funzioni di matrici di grandi dimensioni. Originariamente, tali metodi vennero sviluppati per problemi stiff e successivamente vennero applicati a equazioni differenziali alle derivate parziali; l'applicazione degli integratori esponenziali a problemi di notevole rilevanza diede inizio a un rigoroso approfondimento teorico e alla costruzione di nuove classi, ad esempio con ordine di convergenza maggiore. I primi modelli di integratori esponenziali sfruttano la linearizzazione del problema e fanno uso della matrice Jacobiana. In generale, tale matrice non ha una struttura particolare e varia continuamente nel tempo, pertanto le tecniche standard per la valutazione dell'esponenziale non sono molto efficienti dal punto di vista computazionale. In questa tesi, studiamo inizialmente l'esponenziale di matrice e il Metodo di Scaling and Squaring per approssimarlo. In seguito, introduciamo alcuni metodi numerici a un passo per la risoluzione di Problemi di Cauchy; infine studiamo il Metodo di Rosenbrock - Eulero che fa uso degli integratori esponenziali per risolvere problemi differenziali con dato iniziale, ne analizziamo convergenza e stabilità e lo applichiamo all'equazione differenziale alle derivate parziali di Allen - Cahn.

LA MEMORIA SEMANTICA: analisi della letteratura e modelli qualitativi

La memoria semantica, e la sua correlazione con il linguaggio, sono alla base di molti studi di neuroscienze cognitive e della formulazione di diverse teorie volte a comprendere la loro organizzazione, le unità neurali coinvolte e i meccanismi di apprendimento. In passato si cercava di rispondere a queste domande attraverso lo studio anatomico di lesioni della corteccia cerebrale in relazione al danno mnemonico che ne derivava per andare ad ipotizzare in quale area del cervello una determinata informazione veniva immagazzinata. Ricerche sempre più recenti hanno introdotto nel metodo di studio strumenti ed apparecchiature volte ad aiutare l’indagine e la ricerca, in modo da poter osservare e visualizzare quale area della corteccia viene attivata o disattivata in funzione ad uno specifico stimolo esterno. Infatti, l’attenzione dei ricercatori sui sintomi dei disturbi e sui disturbi stessi della memoria semantica, ha dato luce a molti aspetti importanti riguardo i meccanismi cerebrali fondamentali per la funzione corretta di tale memoria. Nel corso degli anni quindi attraverso questi studi sono stati sviluppati diversi modelli teorici con lo scopo di analizzare e studiare i meccanismi alla base delle diverse memorie, in questo caso della memoria semantica. È grazie a questi modelli che si può cercare di comprendere come la conoscenza del significato di parole e concetti sia immagazzinata nel sistema nervoso e successivamente utilizzata. Pertanto, si esaminano i modelli computazionali tradizionali nell'ambito dei modelli di rete (basati su associazioni libere), dei modelli di caratteristiche (basati su norme di generazione di proprietà) e dei modelli distributivi, discutendo il loro contributo a importanti dibattiti in letteratura sulla rappresentazione della conoscenza e apprendimento. Inoltre, si valuta come i moderni modelli computazionali, ad esempio modelli basati sul recupero, stanno rivisitando il tradizionale concetto di memoria "statica".

Studio di modelli a raggi per Superfici Intelligenti Riconfigurabili

In questa trattazione viene presentato lo studio di un modello a raggi che permette di simulare il comportamento macroscopico delle Superfici Intelligenti. L’ottimizzazione del canale radio, in particolare dell’ambiente di propagazione, si rivela fondamentale per la futura introduzione del 6G. Per la pianificazione della propagazione in ambienti ampi, risulta necessario implementare modelli di simulazione. I modelli a raggi possono essere integrati più facilmente all’interno di algoritmi per le previsioni di campo computazionalmente efficienti, come gli algoritmi di Ray Tracing. Nell’elaborato si è analizzato il comportamento del modello, con riferimento a tre funzioni tipiche realizzate da una Superficie Intelligente: il riflettore anomalo, la lente focalizzante e la lente defocalizzante. Attraverso una griglia di ricevitori è stato calcolato il campo dell’onda nelle varie configurazioni. Infine, si sono confrontati i risultati ottenuti con quelli del modello elettromagnetico.

Machine Learning in Applicazione alla Prevenzione del Morbo di Alzheimer

Il morbo di Alzheimer è ancora una malattia incurabile. Negli ultimi anni l'aumento progressivo dell'aspettativa di vita ha contribuito a un'insorgenza maggiore di questa patologia, specialmente negli stati con l'età media più alta, tra cui l'Italia. La prevenzione risulta una delle poche vie con cui è possibile arginarne lo sviluppo, ed in questo testo vengono analizzate le potenzialità di alcune tecniche di Machine Learning atte alla creazione di modelli di supporto diagnostico per Alzheimer. Dopo un'opportuna introduzione al morbo di Alzheimer ed al funzionamento generale del Machine Learning, vengono presentate e approfondite due delle tecniche più promettenti per la diagnosi di patologie neurologiche, ovvero la Support Vector Machine (macchina a supporto vettoriale, SVM) e la Convolutional Neural Network (rete neurale convoluzionale, CNN), con annessi risultati, punti di forza e principali debolezze. La conclusione verterà sul possibile futuro delle intelligenze artificiali, con particolare attenzione all'ambito sanitario, e verranno discusse le principali difficoltà nelle quali queste incombono prima di essere commercializzate, insieme a plausibili soluzioni.