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.

Modularità: Dai sistemi biologici ai sistemi artificiali

I sistemi di intelligenza artificiale vengono spesso messi a confronto con gli aspetti biologici riguardanti il cervello umano. L’interesse per la modularità è in continua crescita, che sta portando a risultati davvero interessanti attraverso l’utilizzo di sistemi artificiali intelligenti, come le reti neuronali. Molte reti, sia biologiche sia artificiali sono organizzate in moduli, i quali rappresentano cluster densi di parti interconnesse fra loro all’interno di una rete complessa. Nel campo dell’ingegneria, si usano design modulari per spiegare come una macchina è costituita da parti separate. Lo studio della struttura e delle funzioni di organismi/processi complessi si basa implicitamente su un principio di organizzazione modulare, vale a dire si dà per acquisito il fatto che siano modulari, cioè composti da parti con forma e/o funzioni diverse. Questo elaborato si propone di esporre gli aspetti fondamentali riguardanti la modularità di reti neuronali, le sue origini evolutive, le condizioni necessarie o sufficienti che favoriscono l’emergere dei moduli e relativi vantaggi. Il primo capitolo fornisce alcune conoscenze di base che permettono di leggere gli esperimenti delle parti successive con consapevolezza teorica più profonda. Si descrivono reti neuronali artificiali come sistemi intelligenti ispirati alla struttura di reti neurali biologiche, soffermandosi in particolare sulla rete feed-forward, sull’algoritmo di backpropagation e su modelli di reti neurali modulari. Il secondo capitolo offre una visione delle origini evolutive della modularità e dei meccanismi evolutivi riguardanti sistemi biologici, una classificazione dei vati tipi di modularità, esplorando il concetto di modularità nell’ambito della psicologia cognitiva. Si analizzano i campi disciplinari a cui questa ricerca di modularità può portare vantaggi. Dal terzo capitolo che inizia a costituire il corpo centrale dell’elaborato, si dà importanza alla modularità nei sistemi computazionali, illustrando alcuni casi di studio e relativi metodi presenti in letteratura e fornendo anche una misura quantitativa della modularità. Si esaminano le varie possibilità di evoluzione della modularità: spontanea, da specializzazione, duplicazione, task-dependent, ecc. passando a emulare l’evoluzione di sistemi neurali modulari con applicazione al noto modello “What-Where” e a vari modelli con caratteristiche diverse. Si elencano i vantaggi che la modularità produce, soffermandosi sull’algoritmo di apprendimento, sugli ambienti che favoriscono l’evoluzione della modularità con una serie di confronti fra i vari tipi, statici e dinamici. In ultimo, come il vantaggio di avere connessioni corte possa portare a sviluppare modularità. L’obiettivo comune è l’emergere della modularità in sistemi neuronali artificiali, che sono usati per applicazioni in numerosi ambiti tecnologici.

Reti neuronali artificiali e composizione musicale

Presentazione generale delle reti neuronali e descrizione della loro evoluzione. Introduzione al connessionismo e studio di tre casi di applicazione delle reti neuronali per la composizione musicale.

On the Design of a Boolean-network Robot Swarm: Collective Recognition of Ground Patterns.

Uno dei principali ambiti di ricerca dell’intelligenza artificiale concerne la realizzazione di agenti (in particolare, robot) in grado di aiutare o sostituire l’uomo nell’esecuzione di determinate attività. A tal fine, è possibile procedere seguendo due diversi metodi di progettazione: la progettazione manuale e la progettazione automatica. Quest’ultima può essere preferita alla prima nei contesti in cui occorra tenere in considerazione requisiti quali flessibilità e adattamento, spesso essenziali per lo svolgimento di compiti non banali in contesti reali. La progettazione automatica prende in considerazione un modello col quale rappresentare il comportamento dell’agente e una tecnica di ricerca (oppure di apprendimento) che iterativamente modifica il modello al fine di renderlo il più adatto possibile al compito in esame. In questo lavoro, il modello utilizzato per la rappresentazione del comportamento del robot è una rete booleana (Boolean network o Kauffman network). La scelta di tale modello deriva dal fatto che possiede una semplice struttura che rende agevolmente studiabili le dinamiche tuttavia complesse che si manifestano al suo interno. Inoltre, la letteratura recente mostra che i modelli a rete, quali ad esempio le reti neuronali artificiali, si sono dimostrati efficaci nella programmazione di robot. La metodologia per l’evoluzione di tale modello riguarda l’uso di tecniche di ricerca meta-euristiche in grado di trovare buone soluzioni in tempi contenuti, nonostante i grandi spazi di ricerca. Lavori precedenti hanno gia dimostrato l’applicabilità e investigato la metodologia su un singolo robot. Lo scopo di questo lavoro è quello di fornire prova di principio relativa a un insieme di robot, aprendo nuove strade per la progettazione in swarm robotics. In questo scenario, semplici agenti autonomi, interagendo fra loro, portano all’emergere di un comportamento coordinato adempiendo a task impossibili per la singola unità. Questo lavoro fornisce utili ed interessanti opportunità anche per lo studio delle interazioni fra reti booleane. Infatti, ogni robot è controllato da una rete booleana che determina l’output in funzione della propria configurazione interna ma anche dagli input ricevuti dai robot vicini. In questo lavoro definiamo un task in cui lo swarm deve discriminare due diversi pattern sul pavimento dell’arena utilizzando solo informazioni scambiate localmente. Dopo una prima serie di esperimenti preliminari che hanno permesso di identificare i parametri e il migliore algoritmo di ricerca, abbiamo semplificato l’istanza del problema per meglio investigare i criteri che possono influire sulle prestazioni. E’ stata così identificata una particolare combinazione di informazione che, scambiata localmente fra robot, porta al miglioramento delle prestazioni. L’ipotesi è stata confermata applicando successivamente questo risultato ad un’istanza più difficile del problema. Il lavoro si conclude suggerendo nuovi strumenti per lo studio dei fenomeni emergenti in contesti in cui le reti booleane interagiscono fra loro.

Soluzione del modello di apprendimento BCM in presenza di ambiente generalizzato

In questa tesi viene illustrato il modello BCM, formulato nel 1982 con l'intento di spiegare il fenomeno di apprendimento neuronale, definito come "plasticita sinaptica". Si passa successivamente ad una descrizione dettagliata del comportamento di un singolo neurone, per poi estendere la trattazione alle reti neuronali. L'esposizione degli argomenti viene effettuata considerando cellule esposte a distribuzioni di input linearmente indipendenti. Viene proposto infine un metodo per adattare il modello al caso linearmente dipendente.

Reti complesse e analisi del segnale elettroencefalografico

The identification of subject-specific traits extracted from patterns of brain activity still represents an important challenge. The need to detect distinctive brain features, which is relevant for biometric and brain computer interface systems, has been also emphasized in monitoring the effect of clinical treatments and in evaluating the progression of brain disorders. Graph theory and network science tools have revealed fundamental mechanisms of functional brain organization in resting-state M/EEG analysis. Nevertheless, it is still not clearly understood how several methodological aspects may bias the topology of the reconstructed functional networks. In this context, the literature shows inconsistency in the chosen length of the selected epochs, impeding a meaningful comparison between results from different studies. In this study we propose an approach which aims to investigate the existence of a distinctive functional core (sub-network) using an unbiased reconstruction of network topology. Brain signals from a public and freely available EEG dataset were analyzed using a phase synchronization based measure, minimum spanning tree and k-core decomposition. The analysis was performed for each classical brain rhythm separately. Furthermore, we aim to provide a network approach insensitive to the effects that epoch length has on functional connectivity (FC) and network reconstruction. Two different measures, the phase lag index (PLI) and the Amplitude Envelope Correlation (AEC), were applied to EEG resting-state recordings for a group of eighteen healthy volunteers. Weighted clustering coefficient (CCw), weighted characteristic path length (Lw) and minimum spanning tree (MST) parameters were computed to evaluate the network topology. The analysis was performed on both scalp and source-space data. Results about distinctive functional core, show highest classification rates from k-core decomposition in gamma (EER=0.130, AUC=0.943) and high beta (EER=0.172, AUC=0.905) frequency bands. Results from scalp analysis concerning the influence of epoch length, show a decrease in both mean PLI and AEC values with an increase in epoch length, with a tendency to stabilize at a length of 12 seconds for PLI and 6 seconds for AEC. Moreover, CCw and Lw show very similar behaviour, with metrics based on AEC more reliable in terms of stability. In general, MST parameters stabilize at short epoch lengths, particularly for MSTs based on PLI (1-6 seconds versus 4-8 seconds for AEC). At the source-level the results were even more reliable, with stability already at 1 second duration for PLI-based MSTs. Our results confirm that EEG analysis may represent an effective tool to identify subject-specific characteristics that may be of great impact for several bioengineering applications. Regarding epoch length, the present work suggests that both PLI and AEC depend on epoch length and that this has an impact on the reconstructed network topology, particularly at the scalp-level. Source-level MST topology is less sensitive to differences in epoch length, therefore enabling the comparison of brain network topology between different studies.

Modularité massive ou construction sociale? : une analyse de l'approche psychoévolutionniste de Cosmides et Tooby.

Ce mémoire se veut un examen épistémologique de la thèse psychoévolutionniste de Leda Cosmides et John Tooby, principalement en ce qui concerne la modularité massive. Nous avons tâché de voir si la modularité massive permet de rendre compte des processus mentaux complexes en nous penchant plus particulièrement sur le cas des émotions. Nous explorons d'abord la thèse de Cosmides et Tooby en la distinguant d'avec d'autres conceptions comme l'écologie béhaviorale et en expliquant le rôle particulier que jouent les émotions au sein de la théorie. Nous analysons ensuite la thèse de la modularité massive et les différents arguments théoriques ou empiriques qui l'appuient, et évaluons finalement des critiques de la modularité émises par certains philosophes, dont David Buller.

CEPAL: reti infrastrutturali in America Latina

Incluye Bibliografía

Reti telematiche e servizi di rete

Per rispondere ai quiz e utilizzare la posta elettronica

Le reti di distribuzione idrica nella sicurezza antincendio - Verifiche con il codice INFOWORKS WS

Le reti di distribuzione idrica conservano un ruolo importante ed irrinunciabile nella sicurezza antincendio, ma diversi fattori sul piano normativo e strutturale limitano la loro potenzialità  nelle fasi di estinzione dell'incendio. Ma in che modo si è evoluta in Italia negli ultimi anni la lotta all'incendio? E' ormai noto che non esistono incendi standard, quelli per i quali è possibile definire procedure d'intervento e modalità  di estinzione; non è quindi banale identificare le portate antincendio necessarie (Needed Fire Flow) e il tempo per il quale esse devono essere garantite. In certi contesti è possibile ipotizzare un certo standard d'incendio ma ciò presuppone che edifici, strutture e tutto ciò che è sottoposto ad incendio, possano essere considerati fabbricati a "regola d'arte", ovvero realizzati attraverso procedure esecutive aventi standard di qualità  certificata. Ciò è stato affrontato nei criteri di realizzazione delle nuove costruzioni, ma le vecchie costruzioni, soprattutto gli edifici presenti nei centri storici, sono evidentemente più vulnerabili e sfuggono alla possibilità  di identificare affidabili valori del NFF. Il quadro che si presenta coinvolge quindi carenze normative, contesti urbani con differente vulnerabilità  e una sostanziale disomogeneità  prestazionale delle reti di distribuzione idrica presenti nel territorio nazionale, legata non solo alla disponibilità  idrica ma, anche e soprattutto, alla conformazione della rete, ai livelli di pressione ed alla specifica capacità della rete nel sostenere incrementi di flusso dovuto al prelievo dagli idranti stradali. La scarsa conoscenza di questi aspetti, piuttosto che tradursi in miglioramenti della rete idrica e della sua efficienza ai fini antincendio, ha portato nel tempo ad adottare soluzioni alternative che agiscono principalmente sulle modalità operative di utilizzo dei mezzi dei VV.F. e sul fronte dei dispositivi antincendio privati, quali una migliore protezione passiva, legata all'uso di materiali la cui risposta all'incendio fosse la minore possibile, e protezioni attive alternative, quali impianti sprinkler, di tipo aerosol o misti. Rimangono tutte le problematiche legate alla caratterizzazione nell'area urbanizzata in termini di risposta al prelievo per incendio dagli idranti pubblici sui quali la normativa vigente non impone regole circa le prestazioni e la loro dislocazione sul territorio. Questa incertezza spesso si traduce in un maggiore dispiego di mezzi rispetto all'entità dell'incendio ed ad una scarsa possibilità  di ottimizzare l'allocazione delle unità  operative dei VV.F., con un evidente incremento del rischio nel caso in cui si verifichino più eventi di incendio contemporaneamente. La simulazione numerica avanzata, su modelli opportunamente calibrati delle reti di distribuzione, può consentire una maggiore comprensione quantitativa del livello di sicurezza antincendio offerto da una rete di distribuzione idrica.