Relativistic Twin: Generazione Automatica di Digital Twin in un ambiente Web of Things

Con l’avvento dell’Industry 4.0, l’utilizzo dei dispositivi Internet of Things (IoT) è in continuo aumento. Le aziende stanno spingendo sempre più verso l’innovazione, andando ad introdurre nuovi metodi in grado di rinnovare sistemi IoT esistenti e crearne di nuovi, con prestazioni all’avanguardia. Un esempio di tecniche innovative emergenti è l’utilizzo dei Digital Twins (DT). Essi sono delle entità logiche in grado di simulare il reale comportamento di un dispositivo IoT fisico; possono essere utilizzati in vari scenari: monitoraggio di dati, rilevazione di anomalie, analisi What-If oppure per l’analisi predittiva. L’integrazione di tali tecnologie con nuovi paradigmi innovativi è in rapido sviluppo, uno tra questi è rappresentato dal Web of Things (WoT). Il Web of Thing è un termine utilizzato per descrivere un paradigma che permette ad oggetti del mondo reale di essere gestiti attraverso interfacce sul World Wide Web, rendendo accessibile la comunicazione tra più dispositivi con caratteristiche hardware e software differenti. Nonostante sia una tecnologia ancora in fase di sviluppo, il Web of Thing sta già iniziando ad essere utilizzato in molte aziende odierne. L’elaborato avrà come obiettivo quello di poter definire un framework capace di integrare un meccanismo di generazione automatica di Digital Twin su un contesto Web of Thing. Combinando tali tecnologie, si potrebbero sfruttare i vantaggi dell’interoperabilità del Web of Thing per poter generare un Digital Twin, indipendentemente dalle caratteristiche hardware e software degli oggetti da replicare.

System identification using partitioned least squares

A novel partitioned least squares (PLS) algorithm is presented, in which estimates from several simple system models are combined by means of a Bayesian methodology of pooling partial knowledge. The method has the added advantage that, when the simple models are of a similar structure, it lends itself directly to parallel processing procedures, thereby speeding up the entire parameter estimation process by several factors.

Puget Sound’s MARS (Media Asset Retrieval System) Digital Library

The MARS (Media Asset Retrieval System) Project is a collaboration between public broadcasters, libraries and schools in the Puget Sound region to assess the needs of their constituents and pool resources to develop solutions to meet those needs. The Project’s ultimate goal is to create a digital online resource that will provide access to content produced by public broadcasters and libraries. The MARS Project is funded by a grant from the Corporation for Public Broadcasting (CPB) Television Future Fund. Convergence ConsortiumThe Convergence Consortium is a model for community collaboration, including representatives from public broadcasting, libraries and schools in the Puget Sound region. They meet regularly to consider collaborative efforts that will be mutually beneficial to their institutions and constituents. Specifically, the archives of public broadcasters have been identified as significant resources that can be accessed through libraries and used by schools, and integrated with text and photographic archives from other partners.Using the work-centered framework, we collected data through interviews with nine engineers and observation of their searching while they performed their regular, job-related searches on the Web. The framework was used to analyze the data on two levels: 1) the activities and organizational relationships and constrains of work domains, and 2) users’ cognitive and social activities and their subjective preferences during searching.

Towards a Smart Campus Digital Twin: Promoting Awareness and Sustainability Through Wayfinding and Real-Time Environmental Data

The newly inaugurated Navile District of the University of Bologna is a complex created along the Navile canal, that now houses various teaching and research activities for the disciplines of Chemistry, Industrial Chemistry, Pharmacy, Biotechnology and Astronomy. A Building Information Modeling system (BIM) gives staff of the Navile campus several ways to monitor buildings in the complex throughout their life cycle, one of which is the ability to access real-time environmental data such as room temperature, humidity, air composition, and more, thereby simplifying operations like finding faults and optimizing environmental resource usage. But smart features at Navile are not only available to the staff: AlmaMap Navile is a web application, whose development is documented in this thesis, that powers the public touch kiosks available throughout the campus, offering maps of the district and indications on how to reach buildings and spaces. Even if these two systems, BIM and AlmaMap, don't seem to have many similarities, they share the common intent of promoting awareness for informed decision making in the campus, and they do it while relying on web standards for communication. This opens up interesting possibilities, and is the idea behind AlmaMap Navile 2.0, an app that interfaces with the BIM system and combines real-time sensor data with a comfort calculation algorithm, giving users the ability not just to ask for directions to a space, but also to see its comfort level in advance and, should they want to, check environmental measurements coming from each sensor in a granular manner. The end result is a first step towards building a smart campus Digital Twin, that can support all the people who are part of the campus life in their daily activities, improving their efficiency and satisfaction, giving them the ability to make informed decisions, and promoting awareness and sustainability.

Design of Digital Fractional-Order Integrators and Differentiators by Least Squares

First IFAC Workshop on Fractional Differentiation and Its Application - 19-21 July 2004, Enseirb, Bordeaux, France - FDA'04

Ambulatory healthcare information system: a conceptual framework

Despite the tremendous amount of data collected in the field of ambulatory care, political authorities still lack synthetic indicators to provide them with a global view of health services utilization and costs related to various types of diseases. Moreover, public health indicators fail to provide useful information for physicians' accountability purposes. The approach is based on the Swiss context, which is characterized by the greatest frequency of medical visits in Europe, the highest rate of growth for care expenditure, poor public information but a lot of structured data (new fee system introduced in 2004). The proposed conceptual framework is universal and based on descriptors of six entities: general population, people with poor health, patients, services, resources and effects. We show that most conceptual shortcomings can be overcome and that the proposed indicators can be achieved without threatening privacy protection, using modern cryptographic techniques. Twelve indicators are suggested for the surveillance of the ambulatory care system, almost all based on routinely available data: morbidity, accessibility, relevancy, adequacy, productivity, efficacy (from the points of view of the population, people with poor health, and patients), effectiveness, efficiency, health services coverage and financing. The additional costs of this surveillance system should not exceed Euro 2 million per year (Euro 0.3 per capita).

Non invasive classification system of scoliosis curve types using least-squares support vector machines

Objective To determine scoliosis curve types using non invasive surface acquisition, without prior knowledge from X-ray data. Methods Classification of scoliosis deformities according to curve type is used in the clinical management of scoliotic patients. In this work, we propose a robust system that can determine the scoliosis curve type from non invasive acquisition of the 3D back surface of the patients. The 3D image of the surface of the trunk is divided into patches and local geometric descriptors characterizing the back surface are computed from each patch and constitute the features. We reduce the dimensionality by using principal component analysis and retain 53 components using an overlap criterion combined with the total variance in the observed variables. In this work, a multi-class classifier is built with least-squares support vector machines (LS-SVM). The original LS-SVM formulation was modified by weighting the positive and negative samples differently and a new kernel was designed in order to achieve a robust classifier. The proposed system is validated using data from 165 patients with different scoliosis curve types. The results of our non invasive classification were compared with those obtained by an expert using X-ray images. Results The average rate of successful classification was computed using a leave-one-out cross-validation procedure. The overall accuracy of the system was 95%. As for the correct classification rates per class, we obtained 96%, 84% and 97% for the thoracic, double major and lumbar/thoracolumbar curve types, respectively. Conclusion This study shows that it is possible to find a relationship between the internal deformity and the back surface deformity in scoliosis with machine learning methods. The proposed system uses non invasive surface acquisition, which is safe for the patient as it involves no radiation. Also, the design of a specific kernel improved classification performance.

Genetic least squares for system identification

The recursive least-squares algorithm with a forgetting factor has been extensively applied and studied for the on-line parameter estimation of linear dynamic systems. This paper explores the use of genetic algorithms to improve the performance of the recursive least-squares algorithm in the parameter estimation of time-varying systems. Simulation results show that the hybrid recursive algorithm (GARLS), combining recursive least-squares with genetic algorithms, can achieve better results than the standard recursive least-squares algorithm using only a forgetting factor.

Applicazione del paradigma Digital Twin nell'ambito della gestione di sale operatorie per AUSL Romagna: Dashboard per la visualizzazione dei dati

Oggigiorno, il termine Digital Twin è ampiamente diffuso. Questo concetto si riferisce a un paradigma utilizzato per la prima volta nel 1970, in una missione spaziale statunitense. Un Digital Twin è un gemello digitale, un modello che simula e raccoglie i dati di un oggetto o essere vivente del mondo reale. I Digital Twin sono sviluppati in molti settori e aziende. Tra queste troviamo Fameccanica, la quale ha costruito dei modelli digitali dei propri macchinari per migliorare la formazione dei manutentori e la produzione, Chevron che ha ridotto i costi di manutenzione, General Elettric che associa a ogni turbina venduta un Digital Twin per mantenerla controllata grazie a dei sensori posti sulla turbina stessa. Risulta importante utilizzare i Digital Twin in ambito medico per tracciare la salute del paziente, simulare eventuali interventi e gestire gli ospedali. In particolare, le strutture ospedaliere dell’Emilia Romagna non sono ottimizzate dal punto di vista economico. Infatti, la sala operatoria rappresenta la principale spesa che AUSL Romagna deve affrontare ma, attualmente, l’organizzazione degli interventi non è efficiente. Pertanto, in seguito a problemi sollevati dai referenti di AUSL Romagna, è stato deciso di realizzare un progetto per la tesi riguardante questo ambito. Per risolvere i problemi riscontrati si realizzerà un prototipo di un Digital Twin delle sale operatorie per poter minimizzare i costi. Grazie alla raccolta, in real-time, dei dati memorizzati nel gemello digitale, si possono pianificare al meglio gli interventi in base alla disponibilità delle sale operatorie. Il progetto assume dimensioni considerevoli per questo motivo è stato suddiviso in tre moduli: una componente che si occupa di standardizzare i dati, un Digital Twin che mantiene i dati relativi allo stato attuale delle sale operatorie e un’interfaccia utente che si occupa di visualizzare i dati ai medici.

applicazione del paradigma digital twin nell’ambito della gestione di sale operatorie per ausl romagna: standardizzazione dati tramite fhir

In questa tesi progettuale si mira ad utilizzare il paradigma digital twin nell'ambito sanitario, più nello specifico si proporrà il suo utilizzo per la gestione delle sale operatorie di AUSL Romagna. L'obiettivo del progetto, disponibile su ghithub, è quello di monitorare la situazione delle sale operatorie, che costituiscono uno dei principali costi per AUSL, in modo da poterle utilizzarle al meglio. Il progetto, date le sue dimensioni, è stato svolto in collaborazione con Sofia Tosi e Serafino Pandolfini, ognuno dei tre partecipanti si è concentrato su un aspetto implementativo diverso.

applicazione del paradigma digital twin nell’ambito della gestione di sale operatorie per ausl romagna: architettura e implementazione del backend

L’obiettivo di questa tesi è quello di esplorare l’utilizzo del paradigma Digital Twin in ambito sanitario, specificatamente nella modellazione degli interventi chirurgici e della gestione delle sale operatorie. Questo progetto, svolto in collaborazione con AUSL Romagna, origina dalla necessità delle strutture ospedaliere di avere a disposizione un quadro completo della situazione dei vari interventi che vengono svolti ogni giorno.

Studio e prototipazione di ecosistemi di Digital Twin su piattaforma Microsoft Azure DT

L’avvento dell’Internet of Things, in parallelo con il sempre più diffuso fenomeno della sensorizzazione, ha aperto la strada allo sviluppo di numerose tecnologie, tra le quali sono presenti anche i Digital Twin. Se inizialmente l’idea di Digital Twin era limitata a mantenere una copia virtuale di un oggetto fisico, con il passare del tempo questa visione si è ampliata, permettendo di riprodurre in un ambiente virtuale interi sistemi, come ad esempio città ed ospedali. Questi sistemi sono costituiti da vere e proprie reti di Digital Twin, tra loro connessi attraverso l’uso di relazioni. A questo proposito le sfide sono presenti e numerose: quel che manca è una visione unica e condivisa riguardante l’organizzazione di tali sistemi. Sotto questo aspetto, una delle proposte è il Web of Digital Twin, di cui verrà discusso all’intero della tesi. L’obiettivo di questa tesi è quello di capire come è possibile realizzare ecosistemi di Digital Twin coerenti con i principi del WoDT, attraverso la piattaforma Azure Digital Twin. A tale scopo è anche esposto un caso di studio pratico che comprende la prototipazione di un sistema di questo tipo.

Modellazione del Digital Twin e simulazioni di Virtual Commissioning di un centro di lavoro

Lo studio condotto è relativo allo sviluppo del Digital Twin di macchine automatiche finalizzato all’implementazione del cosiddetto Virtual Commissioning, cioè simulazioni virtuali della messa in servizio delle macchine per la verifica preliminare e/o ottimizzazione dei codici di controllo (Part Program o G-code). In particolare, il caso di studio trattato in questa tesi è la macchina F2F prodotta dall’Azienda GIULIANI (gruppo Bucci Automations S.p.a., Faenza – RA), con centro di lavoro bi-mandrino con tavola rotante azionato tramite controllore Fanuc. Dopo aver creato il Digital Twin della macchina, che ha richiesto come primo passo la digitalizzazione di alcuni componenti di cui non si avevano a disposizione i modelli CAD 3D, sono state effettuate simulazioni di cicli di lavoro di diversi semigrezzi, così da validare il modello in modo approfondito sulla base dell’esame di varie casistiche. In questa tesi si analizzano nel dettaglio il processo di sviluppo del modello e le procedure di simulazioni di Virtual Commissioning implementate sul software Eureka Virtual Machining (Roboris S.r.l., Pisa), delle quali vengono presentati i maggiori problemi riscontrati e illustrate le relative soluzioni. L’obiettivo è quello di fornire linee guida di carattere generale per affrontare anche in futuro le criticità più significative durante la fase di digitalizzazione delle macchine prodotte dall’Azienda. Inoltre, come applicazione particolare delle simulazioni Virtual Commissiong, è stata svolta un’attività di ottimizzazione per la riduzione del tempo di ciclo di lavoro di un pezzo, con lo scopo di incrementare la produttività della macchina. Infine, si fa notare che il produttore del software ha eseguito modifiche alla versione corrente di Eureka sulla base delle criticità che sono state riscontrate e segnalate durante lo sviluppo di questa tesi.