Sistemi Informatici Mobili e Realtà Aumentata a supporto del lavoro cooperativo in scenari d'emergenza: studio e realizzazione di un caso applicativo

Scopo primario della tesi è studiare e progettare un sistema informatico che proponga un buon livello di innovazione tecnologica in relazione al contesto applicativo di riferimento, ovvero relativamente al supporto al lavoro cooperativo di operatori in scenari d'emergenza. In particolare, la tesi si concentra sul'ecosistema software che ruota attorno al singolo operatore con l'obiettivo di dotarlo di uno strumento informatico che gli consenta di avvalersi di un efficace ed efficiente supporto per l'esecuzione delle proprie azioni sul campo (in generale, per la prima assistenza ai pazienti, triage e monitoraggio di parametri vitali). A tal proposito, l'ambito tecnologico di riferimento è quello del Pervasive Mobile Computing, con specifico riferimento ai sistemi context-aware e a quelli con comportamenti fortemente autonomi. Inoltre, al fine di dotare l'operatore di un supporto per l'interazione con il sistema stesso in modalità hands-free, sono stati analizzati i dispositivi wearable di tipo "see-through"; in particolare, i recenti glasses per realtà aumentata. La progettazione del sistema e il conseguente sviluppo del prototipo (che implementa le caratteristiche più significative ed innovative), è stata guidata da un'ispirazione basata sul modello ad agenti (integrato a quello ad oggetti), rivisitando opportunamente l'utilizzo dei componenti offerti dalla tecnologia Android, al fine di ottenere un prodotto software robusto e modulare facilmente manutenibile ed estendibile. Infine, per garantire a ciascun operatore rapida fruibilità del sistema sono state sfruttate le potenzialità offerte dall'uso di smartcard NFC ed inoltre è stato progettato un protocollo di comunicazione ad hoc, basato su stack Bluetooth, per l'integrazione degli AR-Glasses all'intero sistema.

Studio ed integrazione di un sistema di collaborative filtering su piattaforma e-commerce business to consumer

I sistemi di raccomandazione sono una tipologia di sistemi di filtraggio delle informazioni che cercano di prevedere la valutazione o la preferenza che l'utente potrebbe dare ad un elemento. Sono diventati molto comuni in questi ultimi anni e sono utilizzati da una vasta gamma di applicazioni, le più popolari riguardano film, musica, notizie, libri, articoli di ricerca e tag di social networking. Tuttavia, ci sono anche sistemi di raccomandazione per i ristoranti, servizi finanziari, assicurazioni sulla vita e persone (siti di appuntamenti online, seguaci di Twitter). Questi sistemi, tuttora oggetto di studi, sono già applicati in un'ampia gamma di settori, come ad esempio le piattaforme di scoperta dei contenuti, utilizzate on-line per aiutare gli utenti nella ricerca di trasmissioni televisive; oppure i sistemi di supporto alle decisioni che utilizzano sistemi di raccomandazione avanzati, basati sull'apprendimento delle conoscenze, per aiutare i fruitori del servizio nella soluzioni di problemi complessi. Inoltre, i sistemi di raccomandazione sono una valida alternativa agli algoritmi di ricerca in quanto aiutano gli utenti a scoprire elementi che potrebbero non aver trovato da soli. Infatti, sono spesso implementati utilizzando motori di ricerca che indicizzano dati non tradizionali.

Uso di 3d slicer in ambito di ricerca clinica: Una revisione critica delle esperienze di riferimento

Negli ultimi 20 anni il progresso tecnologico ha segnato un profondo cambiamento in svariati ambiti tra i quali quello della Sanità in cui hanno preso vita apparecchiature diagnostiche, cosiddette “digitali native”, come la Tomografia Computerizzata (TC), la Tomografia ad Emissione di Positroni (PET), la Risonanza Magnetica Nucleare (RMN), l’Ecografia. A differenza delle diagnostiche tradizionali, come ad esempio la Radiologia convenzionale, che forniscono come risultato di un esame un’immagine bidimensionale ricavata dalla semplice proiezione di una struttura anatomica indagata, questi nuovi sistemi sono in grado di generare scansioni tomografiche. Disporre di immagini digitali contenenti dati tridimensionali rappresenta un enorme passo in avanti per l’indagine diagnostica, ma per poterne estrapolare e sfruttare i preziosi contenuti informativi occorrono i giusti strumenti che, data la natura delle acquisizioni, vanno ricercati nel mondo dell’Informatica. A tal proposito il seguente elaborato si propone di presentare un software package per la visualizzazione, l’analisi e l’elaborazione di medical images chiamato 3D Slicer che rappresenta un potente strumento di cui potersi avvalere in differenti contesti medici. Nel primo capitolo verrà proposta un’introduzione al programma; Seguirà il secondo capitolo con una trattazione più tecnica in cui verranno approfondite alcune funzionalità basilari del software e altre più specifiche; Infine nel terzo capitolo verrà preso in esame un intervento di endoprotesica vascolare e come grazie al supporto di innovativi sistemi di navigazione chirurgica sia possibile avvalersi di 3D Slicer anche in ambiente intraoperatorio

Analisi e applicazione dei processi di data mining al flusso informativo di sistemi real-time: Implementazione e analisi di un algoritmo autoadattivo per la ricerca di frequent patterns su macchine automatiche.

Analisi e applicazione dei processi di data mining al flusso informativo di sistemi real-time. Implementazione e analisi di un algoritmo autoadattivo per la ricerca di frequent patterns su macchine automatiche.

Analisi e applicazione dei processi di data mining al flusso informativo di sistemi real-time: Adattamento di un algoritmo di apprendimento automatico per la caratterizzazione e la ricerca di frequent patterns su macchine automatiche

La tesi da me svolta durante questi ultimi sei mesi è stata sviluppata presso i laboratori di ricerca di IMA S.p.a.. IMA (Industria Macchine Automatiche) è una azienda italiana che naque nel 1961 a Bologna ed oggi riveste il ruolo di leader mondiale nella produzione di macchine automatiche per il packaging di medicinali. Vorrei subito mettere in luce che in tale contesto applicativo l’utilizzo di algoritmi di data-mining risulta essere ostico a causa dei due ambienti in cui mi trovo. Il primo è quello delle macchine automatiche che operano con sistemi in tempo reale dato che non presentano a pieno le risorse di cui necessitano tali algoritmi. Il secondo è relativo alla produzione di farmaci in quanto vige una normativa internazionale molto restrittiva che impone il tracciamento di tutti gli eventi trascorsi durante l’impacchettamento ma che non permette la visione al mondo esterno di questi dati sensibili. Emerge immediatamente l’interesse nell’utilizzo di tali informazioni che potrebbero far affiorare degli eventi riconducibili a un problema della macchina o a un qualche tipo di errore al fine di migliorare l’efficacia e l’efficienza dei prodotti IMA. Lo sforzo maggiore per riuscire ad ideare una strategia applicativa è stata nella comprensione ed interpretazione dei messaggi relativi agli aspetti software. Essendo i dati molti, chiusi, e le macchine con scarse risorse per poter applicare a dovere gli algoritmi di data mining ho provveduto ad adottare diversi approcci in diversi contesti applicativi: • Sistema di identificazione automatica di errore al fine di aumentare di diminuire i tempi di correzione di essi. • Modifica di un algoritmo di letteratura per la caratterizzazione della macchina. La trattazione è così strutturata: • Capitolo 1: descrive la macchina automatica IMA Adapta della quale ci sono stati forniti i vari file di log. Essendo lei l’oggetto di analisi per questo lavoro verranno anche riportati quali sono i flussi di informazioni che essa genera. • Capitolo 2: verranno riportati degli screenshoot dei dati in mio possesso al fine di, tramite un’analisi esplorativa, interpretarli e produrre una formulazione di idee/proposte applicabili agli algoritmi di Machine Learning noti in letteratura. • Capitolo 3 (identificazione di errore): in questo capitolo vengono riportati i contesti applicativi da me progettati al fine di implementare una infrastruttura che possa soddisfare il requisito, titolo di questo capitolo. • Capitolo 4 (caratterizzazione della macchina): definirò l’algoritmo utilizzato, FP-Growth, e mostrerò le modifiche effettuate al fine di poterlo impiegare all’interno di macchine automatiche rispettando i limiti stringenti di: tempo di cpu, memoria, operazioni di I/O e soprattutto la non possibilità di aver a disposizione l’intero dataset ma solamente delle sottoporzioni. Inoltre verranno generati dei DataSet per il testing di dell’algoritmo FP-Growth modificato.

Sistemi hands-free basati su smart-glass a supporto di attivita di customer care di un'impresa

Da alcuni anni in ambito business ed enterprise si sta diffondendo l'utilizzo di dispositivi wearable al fine di rendere più efficiente ed efficace la gestione di molteplici attività e processi aziendali. I sistemi hand-held comunemente utilizzati in ambito lavorativo, tra cui smartphone e tablet, spesso non risultano idonei in contesti in cui un operatore debba interagire con il dispositivo mentre ha le proprie mani impegnate con attrezzature e strumenti di lavoro. I sistemi hands-free rimediano a tali problematiche supportando tecniche di interazione non convenzionali che consentono all'operatore di mantenere libere le proprie mani durante la consultazione del dispositivo e di rimanere concentrato sull'attività che sta svolgendo. I sistemi basati su smart-glass, oltre ad offrire funzionalità hands-free, presentano l'ulteriore vantaggio di poter presentare all'interno del campo visivo dell'utente importanti informazioni di supporto inerenti all'attività che sta svolgendo, avvalendosi anche dell'utilizzo di tecnologie di realtà aumentata. La sinergia tra dispositivi basati su smart-glass e tecniche di realtà aumentata sta destando un crescente interesse sia in ambito accademico che industriale; esiste la possibilità che in un prossimo futuro questa tipologia di sistemi divenga la nuova piattaforma computazionale enterprise di riferimento. L'obiettivo di questo lavoro di tesi è stato lo studio e la progettazione di una soluzione hands-free basata su smart-glass in grado di supportare alcune attività di customer care del Gruppo Loccioni, una società che si occupa dello sviluppo di sistemi automatici di misura e controllo per migliorare la qualità, l'efficienza e la sostenibilità di prodotti, processi ed edifici. In particolare, il sistema sviluppato ha consentito di migliorare la gestione dei processi di manutenzione e riparazione degli impianti energetici sostenibili che il Gruppo Loccioni installa presso le sedi di imprese clienti.

Localizzazione e tracking tramite filtri statistici in sistemi multi antenna

Uno dei temi più recenti nel campo delle telecomunicazioni è l'IoT. Tale termine viene utilizzato per rappresentare uno scenario nel quale non solo le persone, con i propri dispositivi personali, ma anche gli oggetti che le circondano saranno connessi alla rete con lo scopo di scambiarsi informazioni di diversa natura. Il numero sempre più crescente di dispositivi connessi in rete, porterà ad una richiesta maggiore in termini di capacità di canale e velocità di trasmissione. La risposta tecnologica a tali esigenze sarà data dall’avvento del 5G, le cui tecnologie chiave saranno: massive MIMO, small cells e l'utilizzo di onde millimetriche. Nel corso del tempo la crescita delle vendite di smartphone e di dispositivi mobili in grado di sfruttare la localizzazione per ottenere servizi, ha fatto sì che la ricerca in questo campo aumentasse esponenzialmente. L'informazione sulla posizione viene utilizzata infatti in differenti ambiti, si passa dalla tradizionale navigazione verso la meta desiderata al geomarketing, dai servizi legati alle chiamate di emergenza a quelli di logistica indoor per industrie. Data quindi l'importanza del processo di positioning, l'obiettivo di questa tesi è quello di ottenere la stima sulla posizione e sulla traiettoria percorsa da un utente che si muove in un ambiente indoor, sfruttando l'infrastruttura dedicata alla comunicazione che verrà a crearsi con l'avvento del 5G, permettendo quindi un abbattimento dei costi. Per fare ciò è stato implementato un algoritmo basato sui filtri EKF, nel quale il sistema analizzato presenta in ricezione un array di antenne, mentre in trasmissione è stato effettuato un confronto tra due casi: singola antenna ed array. Lo studio di entrambe le situazioni permette di evidenziare, quindi, i vantaggi ottenuti dall’utilizzo di sistemi multi antenna. Inoltre sono stati analizzati altri elementi chiave che determinano la precisione, quali geometria del sistema, posizionamento del ricevitore e frequenza operativa.

Sviluppo e Applicazione di Metodologie per l'Ottimizzazione di Sistemi Energetici

La riduzione dei consumi di combustibili fossili e lo sviluppo di tecnologie per il risparmio energetico sono una questione di centrale importanza sia per l’industria che per la ricerca, a causa dei drastici effetti che le emissioni di inquinanti antropogenici stanno avendo sull’ambiente. Mentre un crescente numero di normative e regolamenti vengono emessi per far fronte a questi problemi, la necessità di sviluppare tecnologie a basse emissioni sta guidando la ricerca in numerosi settori industriali. Nonostante la realizzazione di fonti energetiche rinnovabili sia vista come la soluzione più promettente nel lungo periodo, un’efficace e completa integrazione di tali tecnologie risulta ad oggi impraticabile, a causa sia di vincoli tecnici che della vastità della quota di energia prodotta, attualmente soddisfatta da fonti fossili, che le tecnologie alternative dovrebbero andare a coprire. L’ottimizzazione della produzione e della gestione energetica d’altra parte, associata allo sviluppo di tecnologie per la riduzione dei consumi energetici, rappresenta una soluzione adeguata al problema, che può al contempo essere integrata all’interno di orizzonti temporali più brevi. L’obiettivo della presente tesi è quello di investigare, sviluppare ed applicare un insieme di strumenti numerici per ottimizzare la progettazione e la gestione di processi energetici che possa essere usato per ottenere una riduzione dei consumi di combustibile ed un’ottimizzazione dell’efficienza energetica. La metodologia sviluppata si appoggia su un approccio basato sulla modellazione numerica dei sistemi, che sfrutta le capacità predittive, derivanti da una rappresentazione matematica dei processi, per sviluppare delle strategie di ottimizzazione degli stessi, a fronte di condizioni di impiego realistiche. Nello sviluppo di queste procedure, particolare enfasi viene data alla necessità di derivare delle corrette strategie di gestione, che tengano conto delle dinamiche degli impianti analizzati, per poter ottenere le migliori prestazioni durante l’effettiva fase operativa. Durante lo sviluppo della tesi il problema dell’ottimizzazione energetica è stato affrontato in riferimento a tre diverse applicazioni tecnologiche. Nella prima di queste è stato considerato un impianto multi-fonte per la soddisfazione della domanda energetica di un edificio ad uso commerciale. Poiché tale sistema utilizza una serie di molteplici tecnologie per la produzione dell’energia termica ed elettrica richiesta dalle utenze, è necessario identificare la corretta strategia di ripartizione dei carichi, in grado di garantire la massima efficienza energetica dell’impianto. Basandosi su un modello semplificato dell’impianto, il problema è stato risolto applicando un algoritmo di Programmazione Dinamica deterministico, e i risultati ottenuti sono stati comparati con quelli derivanti dall’adozione di una più semplice strategia a regole, provando in tal modo i vantaggi connessi all’adozione di una strategia di controllo ottimale. Nella seconda applicazione è stata investigata la progettazione di una soluzione ibrida per il recupero energetico da uno scavatore idraulico. Poiché diversi layout tecnologici per implementare questa soluzione possono essere concepiti e l’introduzione di componenti aggiuntivi necessita di un corretto dimensionamento, è necessario lo sviluppo di una metodologia che permetta di valutare le massime prestazioni ottenibili da ognuna di tali soluzioni alternative. Il confronto fra i diversi layout è stato perciò condotto sulla base delle prestazioni energetiche del macchinario durante un ciclo di scavo standardizzato, stimate grazie all’ausilio di un dettagliato modello dell’impianto. Poiché l’aggiunta di dispositivi per il recupero energetico introduce gradi di libertà addizionali nel sistema, è stato inoltre necessario determinare la strategia di controllo ottimale dei medesimi, al fine di poter valutare le massime prestazioni ottenibili da ciascun layout. Tale problema è stato di nuovo risolto grazie all’ausilio di un algoritmo di Programmazione Dinamica, che sfrutta un modello semplificato del sistema, ideato per lo scopo. Una volta che le prestazioni ottimali per ogni soluzione progettuale sono state determinate, è stato possibile effettuare un equo confronto fra le diverse alternative. Nella terza ed ultima applicazione è stato analizzato un impianto a ciclo Rankine organico (ORC) per il recupero di cascami termici dai gas di scarico di autovetture. Nonostante gli impianti ORC siano potenzialmente in grado di produrre rilevanti incrementi nel risparmio di combustibile di un veicolo, è necessario per il loro corretto funzionamento lo sviluppo di complesse strategie di controllo, che siano in grado di far fronte alla variabilità della fonte di calore per il processo; inoltre, contemporaneamente alla massimizzazione dei risparmi di combustibile, il sistema deve essere mantenuto in condizioni di funzionamento sicure. Per far fronte al problema, un robusto ed efficace modello dell’impianto è stato realizzato, basandosi sulla Moving Boundary Methodology, per la simulazione delle dinamiche di cambio di fase del fluido organico e la stima delle prestazioni dell’impianto. Tale modello è stato in seguito utilizzato per progettare un controllore predittivo (MPC) in grado di stimare i parametri di controllo ottimali per la gestione del sistema durante il funzionamento transitorio. Per la soluzione del corrispondente problema di ottimizzazione dinamica non lineare, un algoritmo basato sulla Particle Swarm Optimization è stato sviluppato. I risultati ottenuti con l’adozione di tale controllore sono stati confrontati con quelli ottenibili da un classico controllore proporzionale integrale (PI), mostrando nuovamente i vantaggi, da un punto di vista energetico, derivanti dall’adozione di una strategia di controllo ottima.