(CR) Campus Poli il mondo del lavoro potrà contare su 26 nuovi Ingegneri Magistrali

(CR) Campus Poli il mondo del lavoro potrà contare su 26 nuovi Ingegneri Magistrali

Nel Campus di Cremona giornata di festa per le Lauree Magistrali

 Doppio appuntamento il 2 aprile  con le lauree nel Campus di Cremona: 26 giovani hanno conseguito il titolo di Laurea Magistrale in Ingegneria.

Il mondo del lavoro può quindi dare il benvenuto a 10 nuovi Ingegneri dell’Agricoltura e a 16 Ingegneri dell’acustica e del suono.

Dei 16 laureati in Music and Acoustic Engineering, prima ed unica Laurea Magistrale in Italia interamente dedicata all’ingegneria della musica e dell’acustica, 9 hanno scelto di approfondire la loro preparazione in tema di informatica musicale ed elaborazione del suono, mentre gli altri 7 si sono concentrati sull’acustica.

Come nelle precedenti sessioni, anche per i laureati di questo appello, la collaborazione con le aziende su progetti innovativi e estremamente attuali si è rivelata determinante sia per la stesura della tesi che per un inserimento lavorativo ancora prima del conseguimento del titolo.

Come è successo a Marcello che ha svolto un tirocinio nell’azienda BdSound ed è stato assunto ancora prima di laurearsi. “In questo momento sono stato assunto a tempo determinato dall’azienda in cui ho svolto il tirocinio per portare avanti un progetto diverso dall’attività di tesi.” ha raccontato, precisando “L’esperienza in un’azienda così focalizzata sulla ricerca come BdSound mi ha aiutato moltissimo a imparare a programmare, a fare ricerca e a utilizzare tutti quei tool impiegati nello sviluppo di nuove soluzioni. Inoltre BdSound è da tempo abituata a formare tesisti, perciò mi hanno costantemente seguito e aiutato in tutto il percorso.”

Anche le esperienze all’estero hanno integrato il percorso di alcuni laureati, sia come progetti di scambio internazionale che per elaborare il proprio lavoro di tesi su temi innovativi.

Innovativo è proprio un aggettivo che può descrivere il Corso di Laurea Magistrale in Agricultural Engineering, attivato come primo corso in Italia e tra i pochi corsi al mondo del suo genere.

Ed è proprio uno dei 3 aggettivi che ha utilizzato Martina per descrivere il suo percorso di studi: “innovativo poiché negli insegnamenti vengono trattati aspetti non comuni; vario perché nel corso di studi sono presenti insegnamenti che spaziano in più discipline oltre che nell’ingegneria come, ad esempio, biochimica e animal science e formativo perché crea una figura professionale non ancora molto presente nel mercato del lavoro ma dall’alto potenziale.”

L’ingegnere dell’agricoltura infatti è in grado di gestire aspetti complessi della produzione agricola e agro-industriale, grazie ad una conoscenza multidisciplinare, coniugando l’innovazione tecnologica in ambito agrario e delle produzioni animali con l’incremento del livello di sostenibilità e della sicurezza alimentare.

Nicolò, neo laureato in Agricultural Engineering, motiva così la sua scelta “Ho trovato infatti in questo corso la novità e il focus di temi ingegneristici applicati all’agricoltura, che hanno unito due passioni e mi hanno catturato fin da subito.”.

Ha deciso inoltre di vivere intensamente questi anni a Cremona prendendo attivamente parte alle iniziative universitarie e non solo, proponendosi come rappresentante degli studenti e membro della Consulta Interuniversitaria dell’Informagiovani del Comune di Cremona. Ha descritto la sua esperienza con entusiasmo: “Ho ricoperto il ruolo di rappresentante perché ritengo importante avere una figura che riporti la voce degli studenti nei processi decisionali, in un’ottica non soltanto critica, ma di progresso, soprattutto in un corso che è molto innovativo e necessita di aggiustamenti lungo il percorso, che sono stati fatti e sono in corso.

Per quanto riguarda la Consulta, ho preso parte fin dagli albori, prima che venisse ufficialmente costituita, ed è stato molto coinvolgente conoscere studenti di altre università presenti a Cremona, collaborare con i rappresentanti dell’Informagiovani e del Comune di Cremona che si son rivelati molto aperti all’ascolto e alla concretizzazione delle nostre proposte.

Quindi entrambi questi ruoli sicuramente mi hanno richiesto un impegno, non esagerato, ma hanno arricchito il mio percorso dandomi la possibilità di creare relazioni, ascoltare gli altri e riportare eventuali problemi a diversi livelli. Penso che il percorso di ogni studente non sia caratterizzato solo dallo studio, ma debba essere arricchito da varie esperienze, per me queste due sono state parte di questo ampio percorso.”.

Ed ora, grazie ai legami nati in aula, Nicolò sta dando vita, insieme ad alcuni colleghi, ad una Start Up che si occupa della digitalizzazione della filiera olivicola.

Sempre di innovazione si tratta, anche se applicata all’ambito dell’acustica e del suono, quando vengono affrontati e trasmessi i contenuti della Laurea Magistrale in Music and Acoustic Engineering. Questo corso si pone l'obiettivo di formare esperti e tecnici progettisti con una profonda preparazione per la soluzione di problemi inerenti l'audio, l'acustica e la musica.

Particolarmente attrattiva anche a livello internazionale, questa Laurea Magistrale richiama studenti da tutte le Regioni d’Italia, con percorsi di studi di provenienza diversi, elemento che arricchisce ulteriormente la formazione e la crescita personale, rappresentando uno stimolo per aprire la propria mente.

Rocco, cantautore, si è trasferito da Salerno per poter iscriversi ad un corso che gli permettesse di seguire le sue due passioni, una per la musica e l’altra per i “meccanismi che danno vita ai concetti, che fanno funzionare tutto” e ha trovato qui, nella Città di Stradivari, una seconda famiglia come racconta “Cremona è stata una parentesi stupenda della mia vita. La città è piccola, a misura d’uomo. Con una bici puoi arrivare pressoché dovunque ed ha il potenziale per diventare una città universitaria davvero piacevole da vivere. Ciò che ha reso il mio periodo indimenticabile sono state le persone che ho incontrato durante il percorso. I ragazzi e le ragazze che ho conosciuto sono stati la mia famiglia, abbiamo condiviso tutto, dal lavoro ai momenti di svago. Siamo stati molto in sintonia anche riguardo agli interessi in comune. Ho infatti lavorato a delle canzoni con alcuni di loro, come “Odore di caffè”, una mia canzone uscita su Spotify che ho arrangiato con Federico Caroppo e Nicolò Chillè, o “Ricordi in affitto”, una canzone che ho scritto per loro alla fine di quest’avventura, a cui sto lavorando con Gabriele Costa.”

E per chi fosse alle prese con la scelta del percorso universitario post laurea Rocco consiglia “Di fare ciò che più si avvicina a quello che lo appassiona” e suggerisce “Il mondo è in costante evoluzione e una delle capacità più importanti a mio avviso è riuscire ad essere versatili, pronti al cambiamento, ed è ciò che l’università cerca di fare: insegnarti ad imparare cose nuove.”.

Inoltre, per scoprire cosa può offrire il Campus di Cremona è possibile partecipare all’Open Day martedì 8 aprile (iscrizioni entro domenica 6 aprile). Durante questo appuntamento sarà possibile non solo approfondire l’offerta formativa, ma anche svolgere colloqui individuali con studenti, docenti e personale amministrativo per poter sciogliere ogni dubbio prima dell’immatricolazione.

Potrebbe essere l’inizio di una carriera universitaria ricca non solo di soddisfazioni, ma anche di momenti emozionanti e piacevoli ricordi, come ha raccontato Nicolò quando gli è stato chiesto se volesse condividere un momento particolarmente significativo per lui: “Uno soltanto è difficile, se ripenso al mio percorso qui, vedo più una bacheca di polaroid affisse con le puntine. Tra queste ci son sicuramente le cene coi compagni, i pomeriggi a fare i lavori in gruppo o all’Informagiovani, l’incontro con la Consulta con il Cav. Arvedi, il giorno della semina per la mia tesi e sicuramente oggi.”.

Segue l’elenco dei laureati con il titolo della tesi e l’abstract, di chi ha dato il consenso all’invio, divisi per corso di studio:

AGRICULTURAL ENGINEERING

1. ARGENTA ANDREA

Titolo tesi: Agrivoltaic systems: a step towards energy transition

Abstract

I sistemi agrivoltaici rappresentano una promettente sinergia tra produzione di energia rinnovabile e attività agricola. La presente tesi esplora l'integrazione dei sistemi fotovoltaici con i terreni agricoli, affrontando aspetti sia tecnici che normativi. La ricerca evidenzia le sfide che il settore agricolo deve affrontare a causa del cambiamento climatico e dell'aumento dei costi energetici, indicando l'agrivoltaico come soluzione strategica per aumentare la produttività del suolo, garantendo al contempo benefici economici e ambientali. In particolare, vengono analizzate e descritte le origini di questa tecnologia, le classificazioni dei sistemi, l'ottimizzazione dell'efficienza energetica, i quadri normativi e la fattibilità economica in Italia. Vengono inoltre descritti i processi di autorizzazione e le fasi di sviluppo di un progetto a cui si ha lavorato negli ultimi mesi e portato all'autorizzazione presso la regione Veneto, evidenziando il ruolo del agrivoltaico nel raggiungimento degli obiettivi nazionali ed europei di sostenibilità. Le conclusioni indicano che sistemi agrivoltaici ben progettati possono migliorare in modo significativo l'efficienza del suolo fornendo ombra, riducendo l'evaporazione dell'acqua e migliorando la resilienza delle colture. La ricerca esamina anche gli incentivi finanziari e i progressi tecnologici che influenzano la fattibilità del progetto. Secondo l'analisi, le soluzioni di sistemi agrivoltaici hanno un grande potenziale per la futura implementazione su larga scala, innovando il paesaggio agricolo, rendendolo più resiliente ed efficiente dal punto di vista energetico.

2. BISIGNANO PAOLO

Titolo tesi: Interpretable machine learning: an on-farm experiment comparing different silage maize hybrids

Abstract

Le tecniche di Interpretable Machine Learning (IML) permettono un'analisi dettagliata degli esperimenti in campo, rivelando i fattori agronomici e ambientali che influenzano la resa e la qualità del mais da insilato. Sebbene il Machine Learning (ML) possa prevedere questi parametri con elevata accuratezza su larga scala, l'uso di modelli complessi richiede metodi di interpretabilità, come i valori SHAP, per identificare i fattori chiave che influenzano la produttività. Queste informazioni consentono di ottimizzare le pratiche di gestione, migliorando la produttività e la sostenibilità del mais. Questo studio ha condotto un esperimento in campo su più aziende agricole nella Pianura Padana durante le stagioni colturali 2023 e 2024, confrontando due ibridi di mais: un ibrido convenzionale a taglia alta e un ibrido a taglia bassa (Smart Corn). Quest’ultimo è promosso per la sua maggiore resistenza a condizioni climatiche avverse (es. temporali estivi) grazie alla sua ridotta altezza, oltre a offrire un miglior valore nutrizionale, con un contenuto di amido più elevato e una concentrazione inferiore di fibra rispetto agli ibridi convenzionali. L'obiettivo principale dello studio era valutare le tecniche di IML per analizzare l'impatto delle scelte agronomiche, in particolare la selezione di varietà a taglia bassa, sulla produzione di insilato. Integrando dati provenienti dalle immagini Sentinel-2, dal database dei suoli LUCAS, dai dati meteorologici ERA5 e da misurazioni agronomiche dettagliate, sono stati addestrati sei modelli di machine learning per prevedere la resa e la qualità dell’insilato. Il modello Support Vector Machine regression (SVMr) ha fornito le previsioni più accurate per la resa (con un nRMSE di circa il 20%), mentre il modello Cubist ha eccelso nella stima della qualità dell’insilato (nRMSE intorno al 15%). L’analisi dei valori SHAP ha rivelato costantemente che le caratteristiche del suolo, la radiazione solare e gli indici di vegetazione chiave (es. NDMI, CIRE) sono i principali fattori determinanti delle prestazioni del mais, mentre le pratiche agronomiche hanno avuto un ruolo secondario nel contesto di gestione ad alto input tipico della regione. Degno di nota è il fatto che l’ibrido a taglia bassa ha permesso densità di semina più elevate, ottenendo rese e qualità superiori senza compromettere gli standard nutrizionali. Questi risultati evidenziano il potenziale delle tecniche di IML nel generare informazioni utili e applicabili per ottimizzare le pratiche di produzione del mais da insilato, migliorandone la sostenibilità e la produttività.

3. BOSINI MASSIMILIANO

Titolo tesi: A logic-driven model simulating Vitis vinifera yield to enhance vine growers' decision making

Abstract

L'obiettivo di questa tesi è lo sviluppo di un modello guidato dalla logica che simuli la resa della vite Vitis vinifera (V. vinifera) per migliorare il processo decisionale dei viticoltori. Il progetto è stato sviluppato per rispondere alla necessità di innovare il metodo di stima della resa produttiva. In particolare, gli attuali modelli disponibili affrontano solo una parte della modellazione fenologica, mentre il modello creato copre l'intero processo di crescita di ogni stagione produttiva. Inoltre, i modelli disponibili richiedono una quantità significativa di dati di input e non sono in grado di prendere in considerazione tutte le variabili influenzanti (ad esempio, gli eventi di gelo). L'approccio metodologico seguito presenta tre innovazioni principali. La prima è l'accoppiamento di un modello fenomenologico, che caratterizza le fasi fenologiche, con uno logico-stocastico, in grado di produrre tutti i possibili scenari di resa produttiva. Il primo capitalizza tutti gli studi scientifici che descrivono tutti i fenomeni che si verificano all'interno delle fasi di produzione, mentre il secondo tiene conto di tutte le variabili aleatorie (endogene ed esogene) che possono influenzare la resa produttiva. La seconda innovazione risiede nel ridotto numero di input che il modello necessita per generare gli scenari di produzione e della loro semplicità nell’essere disponibili da parte dell’enologo. L'ultima innovazione è la possibilità per i viticoltori di valutare gli effetti delle pratiche agricole sulla resa produttiva. I viticoltori possono quindi valutare gli esiti delle possibili scelte decisionali e aumentare la loro consapevolezza del comportamento del sistema vigneto. In particolare, con il passare della stagione, i viticoltori possono inserire nel modello parametri noti (ad esempio, temperatura, umidità...), sconosciuti all'inizio della stagione, per vedere il loro effetto sulla previsione della resa produttiva. Il modello è stato testato con i dati forniti dall'azienda “Il Dominio di Bagnoli” come caso di studio. In particolare, la performance di accuratezza del modello è stata testata confrontandolo con i dati di produzione 2024 di un vigneto di cultivar Chardonnay. Il modello ha fornito una previsione di +2% rispetto alla produzione reale misurata. Per testare ulteriormente l'affidabilità del modello, sono stati utilizzati tutti i dati disponibili, facendo così collassare la previsione in una previsione (cioè un solo scenario), e il risultato si è discostato dalla produzione reale di +8%. Questi risultati hanno evidenziato la necessità di migliorare ulteriormente l'accuratezza del modello e, allo stesso tempo, sono fortemente incoraggianti per una possibile applicazione pratica.

4. CAMPANARO EMMA

Titolo tesi: Sustainable irrigation practices: a study of Atmospheric Water Generation technology for the Italian climate.

Abstract

Il cambiamento climatico e la crescente scarsità idrica rappresentano una minaccia significativa per le pratiche agricole, in particolare in regioni come l'Italia, dove estati più secche e precipitazioni ridotte stanno diventando sempre più comuni. Le aziende agricole in aree come Cremona, che sono relativamente piovose, si sono tradizionalmente affidate principalmente all'acqua proveniente da canali, mentre a Foggia dipendono maggiormente da pozzi privati e consorzi di bonifica. Tuttavia, queste risorse sono sottoposte a una pressione crescente. Questa tesi esplora il potenziale della tecnologia di generazione di acqua atmosferica per aumentare questi metodi di raccolta ed estrazione dell'acqua esistenti, migliorando così la disponibilità idrica complessiva e la resilienza per l'agricoltura. Questo studio analizza le tecnologie di generazione di acqua atmosferica esistenti e sviluppa un modello matematico per mettere in relazione le condizioni ambientali con la produzione di acqua. La componente sperimentale si concentra su tre casi di studio: la coltivazione del mais a Cremona e la coltivazione di pomodori e broccoli in Capitanata. Per ogni caso di studio, le simulazioni AquaCrop sono utilizzate per determinare il fabbisogno irriguo in scenari di anni più umidi e più secchi. La potenziale produzione di acqua da generatori di acqua atmosferica viene quindi confrontata con questi fabbisogni irrigui. Infine, la tesi presenta un'analisi economica comparativa dei generatori AWG rispetto ai metodi tradizionali di estrazione dell'acqua. Sebbene le attuali tecnologie AWG abbiano un potenziale limitato per soddisfare pienamente il fabbisogno irriguo di colture agricole intensive come il pomodoro e il mais nelle aree di studio, questa ricerca valuta la fattibilità tecnica ed economica della tecnologia nel settore agricolo, fornendo preziose informazioni sul suo potenziale come fonte idrica supplementare.

5. CASSALA GIORGIO

Titolo tesi: A logic-driven model simulating Vitis vinifera yield to enhance vine growers' decision making

Abstract

L'obiettivo di questa tesi è lo sviluppo di un modello guidato dalla logica che simuli la resa della vite Vitis vinifera (V. vinifera) per migliorare il processo decisionale dei viticoltori. Il progetto è stato sviluppato per rispondere alla necessità di innovare il metodo di stima della resa produttiva. In particolare, gli attuali modelli disponibili affrontano solo una parte della modellazione fenologica, mentre il modello creato copre l'intero processo di crescita di ogni stagione produttiva. Inoltre, i modelli disponibili richiedono una quantità significativa di dati di input e non sono in grado di prendere in considerazione tutte le variabili influenzanti (ad esempio, gli eventi di gelo). L'approccio metodologico seguito presenta tre innovazioni principali. La prima è l'accoppiamento di un modello fenomenologico, che caratterizza le fasi fenologiche, con uno logico-stocastico, in grado di produrre tutti i possibili scenari di resa produttiva. Il primo capitalizza tutti gli studi scientifici che descrivono tutti i fenomeni che si verificano all'interno delle fasi di produzione, mentre il secondo tiene conto di tutte le variabili aleatorie (endogene ed esogene) che possono influenzare la resa produttiva. La seconda innovazione risiede nel ridotto numero di input che il modello necessita per generare gli scenari di produzione e della loro semplicità nell’essere disponibili da parte dell’enologo. L'ultima innovazione è la possibilità per i viticoltori di valutare gli effetti delle pratiche agricole sulla resa produttiva. I viticoltori possono quindi valutare gli esiti delle possibili scelte decisionali e aumentare la loro consapevolezza del comportamento del sistema vigneto. In particolare, con il passare della stagione, i viticoltori possono inserire nel modello parametri noti (ad esempio, temperatura, umidità...), sconosciuti all'inizio della stagione, per vedere il loro effetto sulla previsione della resa produttiva. Il modello è stato testato con i dati forniti dall'azienda “Il Dominio di Bagnoli” come caso di studio. In particolare, la performance di accuratezza del modello è stata testata confrontandolo con i dati di produzione 2024 di un vigneto di cultivar Chardonnay. Il modello ha fornito una previsione di +2% rispetto alla produzione reale misurata. Per testare ulteriormente l'affidabilità del modello, sono stati utilizzati tutti i dati disponibili, facendo così collassare la previsione in una previsione (cioè un solo scenario), e il risultato si è discostato dalla produzione reale di +8%. Questi risultati hanno evidenziato la necessità di migliorare ulteriormente l'accuratezza del modello e, allo stesso tempo, sono fortemente incoraggianti per una possibile applicazione pratica.

6. DUCA NICOLÒ

Titolo tesi: Data-driven approaches to variable rate seeding: enhancing winter wheat production with Sentinel-2 imagery

Abstract

La Semina a Dose Variabile (Variable Rate Seeding, VRS) è una tecnica di agricoltura di precisione che permette di modulare le dosi di semina in funzione della variabilità spaziale delle condizioni del suolo e dell'ambiente. Questo studio propone un possibile workflow per l'implementazione della VRS nella coltivazione del frumento tenero (Triticum aestivum L.), sfruttando immagini satellitari multispettrali per la generazione e l'applicazione di mappe di prescrizione. La ricerca è stata condotta su cinque appezzamenti situati a Stezzano, in provincia di Bergamo, utilizzando i dati dei satelliti Sentinel-2 per la stima dell'umidità del suolo e dello stato della coltura nella campagna precedente. Sono stati testati tre diversi approcci di gestione: - Semina uniforme: applicazione di una dose costante su tutta la superficie coltivata. - Mappa di prescrizione commerciale: simulazione di un metodo basato su un indice di umidità del suolo (NSMI). - Approccio personalizzato basato su clustering: definizione di zone di gestione mediante un'analisi multivariata che integra diversi indici di vegetazione e del suolo. Lo studio analizza la corrispondenza tra le dosi di semina prescritte e quelle effettivamente applicate, valuta l’uniformità di emergenza delle piante e quantifica le discrepanze spaziali nell'applicazione della mappa di semina dovute a fattori operativi. Inoltre, viene condotta un’analisi economica, supportata dalla letteratura, per confrontare i costi e i benefici della VRS rispetto alla semina a dose uniforme. I risultati hanno mostrato che il clustering basato sulla distribuzione dell'NSMI è stato il metodo più efficace nel ridurre la variabilità della germinazione, mentre un'analisi multivariata combinata con una strategia di semina inversa ha contribuito a migliorare l'uniformità. Inoltre, la variazione della dose di semina è risultata altamente correlata alla germinazione, suggerendo un possibile miglioramento della germinazione attraverso una ridistribuzione mirata del seme. Tuttavia, l’aumento della germinazione in aree che potrebbero presentare una minore disponibilità di nutrienti è stato associato a una maggiore variabilità della copertura fogliare, indicando che una strategia integrata di fertilizzazione a dose variabile potrebbe supportare il potenziale di crescita delle piante. I risultati di questa ricerca mirano a fornire nuove conoscenze sulla fattibilità della VRS per il frumento tenero, evidenziando i potenziali vantaggi in termini di efficienza nell'uso delle risorse, ottimizzazione delle rese e sostenibilità ambientale.

7. FERFOLJA JAN

Titolo tesi: Advanced Image Segmentation for Automatic Estimation of Exposed Leaf Area in Vineyards

Abstract

Questa tesi esplora tecniche avanzate di segmentazione delle immagini per la stima automatica della Superficie Fogliare Esposta (SFE) nei vigneti. La valutazione accurata dell’SFE è fondamentale per analizzare la produttività e la qualità del vigneto, ma le stime manuali risultano spesso soggettive e incoerenti. Per superare queste limitazioni, lo studio sviluppa una pipeline di visione artificiale che utilizza sia la segmentazione basata sui colori sia approcci di deep learning, in particolare il Segment Anything Model (SAM). La ricerca confronta l'efficacia della sogliatura nello spazio colore HSV con la segmentazione basata su SAM, valutandone l'accuratezza e la robustezza in immagini di vigneti differenti. I risultati mostrano che mentre la segmentazione basata sul colore è efficace per immagini ben contrastate, SAM offre maggiore adattabilità in scenari complessi. Le conclusioni contribuiscono al miglioramento della valutazione automatizzata dei vigneti, supportando le pratiche di agricoltura di precisione nella viticoltura.

8. MURIANNI ANDREA

Titolo tesi: Mitigating Environmental Hotspots in the Italian Wine Value chain: Insights from a Narrative review and Case study analysis

Abstract

Negli ultimi vent'anni, l'attenzione verso il cambiamento climatico e la sostenibilità è cresciuta significativamente, influenzando anche le catene di approvvigionamento e i prodotti o servizi che forniscono. Questa crescente consapevolezza ha portato alla necessità di analizzare e comprendere meglio gli impatti ambientali lungo le catene di approvvigionamento per sviluppare pratiche più sostenibili. L'industria agroalimentare è responsabile di circa il 30% del consumo energetico globale e contribuisce in modo significativo alle emissioni di gas serra rilasciate nell'atmosfera. In questo contesto, questa tesi si concentra sulla caratterizzazione dei punti critici ambientali lungo la catena di approvvigionamento del vino italiano. Per comprendere quali siano i punti critici, dal punto di vista ambientale, lungo questa catena di approvvigionamento, sono stati analizzati vari studi e casi di studio sull'argomento. La tesi si propone quindi come una revisione della letteratura, con l'obiettivo di determinare esplicitamente quali siano i punti critici ambientali nella catena di approvvigionamento del vino italiano, concentrandosi su due indicatori principali: carbon e water footprint. Dalla letteratura esaminata, sono emersi due principali punti critici per questa catena di approvvigionamento: la produzione di bottiglie di vetro usate per l'imballaggio del vino e la fase di vigneto. Per fornire la panoramica più completa possibile, tutti gli studi selezionati e analizzati hanno applicato una metodologia di valutazione del ciclo di vita, per avere un approccio definito dalla culla alla tomba. Dopo la fase di revisione della letteratura, sono state condotte interviste con stakeholder del settore, con l'obiettivo di comprendere quali soluzioni possano essere adottate per mitigare l'impatto dei punti critici evidenziati dalla letteratura. Oltre alle alternative, le interviste miravano anche a comprendere i possibili impatti positivi e negativi di queste soluzioni. Questo approccio facilita la ripetibilità, consentendo confronti futuri per valutare l'efficacia degli interventi di sostenibilità nel tempo. Questi risultati possono servire da base per future ricerche e applicazioni pratiche volte a ridurre l'impatto ambientale del settore vinicolo.

9. SCOLARI MARTINA

Titolo tesi: Investigation of suitable offline coverage path planning algorithms designed for single and multiple drones that can be deployed for monitoring purposes

Abstract

Questo studio si propone di analizzare diverse strategie di Pianificazione del Percorso di Copertura (CPP) offline valide per singolo e più droni utilizzabili in attività di monitoraggio. L'importanza di questo studio risiede nella crescente domanda di soluzioni robotiche efficienti e autonome in scenari dove la mappatura e la copertura completa di un'area sono cruciali. L'utilizzo di algoritmi CPP offline permette infatti di ottimizzare i percorsi di copertura prima dell'esecuzione operativa, riducendo significativamente il tempo e le risorse energetiche necessarie per completare i compiti assegnati. Al giorno d'oggi, gli algoritmi CPP offline trovano applicazione in vari settori tra cui l'agricoltura di precisione, la sorveglianza e l'esplorazione. In questi scenari, la capacità di pianificare percorsi efficienti senza necessità di intervento umano durante l'esecuzione è di fondamentale importanza per garantire operazioni ottimali e minimizzare i costi operativi. Dopo aver discusso le principali criticità che i diversi algoritmi devono essere in grado di gestire, viene fornita una classificazione delle diverse strategie di copertura sulla base della loro idoneità per un singolo drone o più di essi e in relazione alla modalità di scomposizione dell’Area di Interesse (AoI). All’interno di ogni categoria sono quindi esaminati diversi algoritmi estratti dalla letteratura di cui ne viene illustrato il funzionamento nonché descritti per ognuno i relativi pregi e difetti.

10. STEFANELLI FEDERICO

MUSIC AND ACOUSTIC ENGINEERING

1. ATTOLINI SILVIO

Titolo tesi: Parametric Virtual Microphone Synthesis with Spatial Coherence Constraints for Sound Field Reconstruction

Abstract

Una sfida fondamentale nelle applicazioni di audio spaziale è la ricostruzione dei campi sonori in posizioni arbitrarie utilizzando un numero limitato di microfoni. Questo compito richiede un approccio rapido e malleabile per ricreare accuratamente il campo sonoro e le sue caratteristiche spaziali. Una soluzione promettente è la tecnica del virtual miking, che consente la sintesi di più microfoni virtuali all'interno di una scena acustica. Questa tesi introduce un approccio parametrico al virtual miking. In questo metodo, si assume che il campo sonoro possa essere scomposto in due componenti principali: diretta e diffusa. Questa suddivisione permette l'elaborazione indipendente di ciascuna componente. L'approccio proposto si basa su un modello caratterizzato da parametri fisici, come la posizione delle sorgenti e i coefficienti del campo sonoro esterno. Questi parametri vengono stimati dai segnali dei microfoni e utilizzati per modellare le componenti diretta e diffusa del campo sonoro sull'intera scena acustica. Il principale contributo di questo lavoro risiede nell'incorporazione di vincoli sulla coerenza spaziale, che affinano la modellazione della componente diffusa definendo le relazioni di fase tra coppie di microfoni virtuali. L'efficacia di questo metodo è validata tramite simulazioni che confrontano i segnali ricostruiti con i dati di riferimento utilizzando metriche oggettive. I risultati indicano che la tecnica di ricostruzione proposta e il processo di progettazione della coerenza spaziale sono efficaci per questo compito, portando a un significativo miglioramento nella precisione della ricostruzione del campo sonoro.

2. CAROPPO FEDERICO

Titolo tesi: Modeling of a Novel Voice Coil Actuator for Noise and Vibration Control of Thin Plates

Abstract

La presente tesi propone un approccio numerico alla modellizzazione di un innovativo attuatore a bobina mobile basato su una struttura tripode in grado di fornire un'azione distribuita per mezzo di un unico dispositivo e senza alcun tipo di telaio di supporto esterno. L'idea di base, i prototipi e i modelli numerici sono stati sviluppati attraverso una campagna di ricerca sperimentale condotta in collaborazione con la Silesian University of Technology (SUT) di Gliwice; la presente è una delle due tesi nate da tale ricerca. Tre modelli numerici, volti a investigare l'impatto vibrazionale dell'innovativa struttura su una piastra metallica quadrata e l'efficienza del design proposto nell'eccitare i suoi modi di vibrare, sono stati sviluppati nell'ambiente COMSOL Multiphysics. Il primo modello mira a simulare il comportamento vibrazionale di una piastra sottile, che servirà da riferimento per i modelli più complessi. Il secondo modello analizza l'interazione ideale tra l'attuatore e la piastra usando quattro carichi al contorno opportunamente disposti, ed è stato impiegato per effettuare un'analisi di sensibilità rispetto alle dimensioni e alla posizione del dispositivo. L'ultimo modello si occupa del comportamento vibrazionale dell'assieme completo piastra-attuatore. La validazione sperimentale dei modelli, eseguita mediante una procedura sviluppata dai ricercatori dell'Active Noise Control Laboratory della SUT, ha fornito risultati contrastanti; le probabili cause e i possibili miglioramenti da apportare ai modelli sono discussi nel dettaglio. Nonostante tutto, lo studio ha mostrato come l'idea di un attuatore basato sulla struttura tripode qui proposta potrebbe rappresentare una soluzione valida ed efficace per applicazioni di controllo attivo delle vibrazioni e del rumore, aprendo la strada a ulteriori e promettenti ricerche.

3. CARRETTONI ZACCARIA ELISEO

4. COLETTA EMMA

Titolo tesi: Anomaly Detection and Localization for Speech Deepfakes via Feature Pyramid Matching

Abstract

Negli ultimi anni, l’ascesa di modelli generativi basati sull’intelligenza artificiale ha permesso la creazione di deepfake vocali altamente realistici—segnali audio sintetici in grado di imitare la voce di un determinato parlatore con una notevole precisione—sollevando preoccupazioni cruciali per la sicurezza. Sebbene questi sviluppi aprano la strada a nuove possibilità in vari ambiti applicativi, sollevano anche gravi preoccupazioni, in particolare nei settori dell'autenticazione, dell'audio forense e della disinformazione. I metodi esistenti per rilevare i deepfake vocali si basano principalmente sull'apprendimento supervisionato da parte di reti neurali, il quale presenta tuttavia due limitazioni fondamentali: la generalizzazione a tecniche di sintesi non viste e l'interpretabilità dei processi decisionali del modello. La prima limitazione impedisce ai metodi di rilevamento di adattarsi facilmente a scenari reali, dove emergono frequentemente nuove e diverse tecniche di generazione di deepfake. La seconda mina la fiducia in questi sistemi, specialmente nelle applicazioni forensi, dove la trasparenza e l'interpretabilità sono cruciali per la validazione e l’accettazione legale. La necessità di superare queste limitazioni ha spinto le ricerche recenti verso nuove strategie per il rilevamento dei deepfake vocali. Queste strategie includono approcci basati su un'unica classe di contenuti in fase di allenamento delle reti (one-class), per affrontare i problemi di generalizzazione, così come tecniche di localizzazione delle anomalie per migliorarne l'interpretabilità, permettendo una rilevazione più robusta e spiegabile dei deepfake vocali. Per affrontare questi problemi, questa tesi introduce un nuovo framework di detection one-class, riformulando il problema della deepfake detection come un problema di detection di anomalie. Il nostro approccio sfrutta un modello addestrato esclusivamente su parlato reale, imparando a caratterizzarne la distribuzione e distinguere poi efficacemente le voci autentiche da quelle sintetiche, che presentano -di contro- una distribuzione diversa. Un elemento distintivo del nostro framework è la sua capacità di produrre delle mappe delle anomalie rilevate, evidenziando aree di parlato che sono sospette sia nel dominio del tempo che in quello della frequenza. Ciò avviene grazie a un sistema di cosiddetto Student-Teacher Feature Pyramid Matching rafforzato Discrepancy Scaling per migliorare le capacità di generalizzazione su distribuzioni di dati diverse e non viste. Le valutazioni approfondite da noi intraprese indicano che il metodo proposto è in grado di superare i metodi dello stato dell'arte presi in considerazione, rivelandosi efficace sia nel rilevare i deepfake, che nel localizzare gli artefatti di sintesi all'interno di una data traccia sintetica sotto analisi. Il nostro lavoro evidenzia il potenziale delle strategie di deepfake detection basate sulla detection di anomalie.

5. FERRERI FEDERICO ANGELO LUIGI

Titolo tesi: Sound Event Localization And Detection With Mel-Scaled Frequency-Sliding Generalized Cross-Correlation

Abstract

Questo studio esplora un metodo avanzato per la Localizzazione e Rilevamento di Eventi Sonori (SELD) introducendo la Mel-Frequency Sliding Generalized Cross-Correlation (Mel-FSGCC), un'estensione della Frequency-Sliding Generalized Cross-Correlation (FS-GCC). La ricerca mira a migliorare la stima del ritardo temporale (TDE) sfruttando la decomposizione in frequenze sulla scala mel, che ottimizza la ponderazione spettrale basandosi sulla percezione uditiva umana. A differenza degli approcci convenzionali di Generalized Cross-Correlation (GCC), Mel-FSGCC adatta l'elaborazione delle frequenze per enfatizzare le componenti spettrali più affidabili, migliorando la precisione della localizzazione e la robustezza in ambienti riverberanti e rumorosi. Lo studio valuta l'impatto della sostituzione di GCC con Mel-FSGCC all'interno del framework SELDnet, un sistema SELD basato su deep learning, utilizzando dataset generati con diversi livelli di rumore, tempi di riverberazione (T60) e configurazioni di array di microfoni. Le prestazioni vengono valutate secondo le metriche della DCASE 2024 Task 3 Challenge, concentrandosi sulla precisione del rilevamento degli eventi sonori (F-score), sull'errore nella stima della direzione di arrivo (DOAE) e sull'errore relativo nella stima della distanza (RDE). I risultati dimostrano che Mel-FSGCC migliora le prestazioni nel rilevamento degli eventi sonori, in particolare in configurazioni con spaziature maggiori tra i microfoni, mantenendo al contempo una precisione comparabile alla GCC nella localizzazione e nella stima della distanza. I lavori futuri potrebbero esplorare modi più efficienti per integrare questa tecnica nelle reti di deep learning, ottimizzandone la fattibilità computazionale per applicazioni su larga scala. Inoltre, testare Mel-FSGCC su nuovi dataset potrebbe fornire ulteriori approfondimenti o portare a scoperte inattese e progressi significativi, affinando la sua applicabilità nell'analisi delle scene acustiche, nell'elaborazione dell'audio spaziale e nell'interazione uomo-macchina.

6. FRATTICIOLI GUGLIELMO

Titolo tesi: MambaTransfer: raw audio musical timbre transfer using selective state-space models

Abstract

Il Trasferimento Timbrico è una delle nuove frontiere delle future applicazioni per i modelli neurali nei sistemi di elaborazione audio. La complessità della sintesi timbrica ad alta fedeltà condizionata da una melodia si rivela eccessiva per gli algoritmi DSP tradizionali e recentemente sono stati proposti nuovi approcci basati sui dati: modelli Diffusion, Autoencoder e GAN, in grado di generare audio di alta qualità ma con elevati costi computazionali e tempi di addestramento lenti. Questa ricerca introduce MambaTransfer, un nuovo modello basato su Selective State Space Models (Mamba), progettato per funzionare direttamente su audio grezzo a 48 kHz e mira ad aumentare l’efficienza computazionale mantenendo un’elevata fedeltà audio. L’approccio proposto segmenta la forma d’onda audio in ingresso in frames che vengono poi trasposti per essere utilizzati come matrice di input per il blocco Mamba. Il modello è stato addestrato sul set di dati Starnet, che contiene coppie di registrazioni audio con melodie allineate su diversi strumenti. Le prestazioni sono state valutate utilizzando Frechet Audio Distance e confrontate con i modelli precedenti, ottenendo risultati all’avanguardia, dimostrando come MambaTransfer superi Universal Network ma sia leggermente inferiore a DiffTransfer. Nonostante ciò, MambaTransfer ottiene notevoli vantaggi computazionali, richiedendo meno di 1 GB di memoria GPU, tempi di esecuzione inferiori a un giorno e una velocità di inferenza in tempo reale 65 volte superiore. L’approccio MambaTransfer si rivela quindi promettente e stimola ulteriori studi volti a migliorarne la qualità di generazione, in particolare risolvendo le irregolarità ai bordi dei frames in uscita che causano un lieve effetto di tremolo sui suoni generati.

7. GRATI MARCELLO

Titolo tesi: Bandwidth extension from wideband to fullband for speech signals using a low-resource data-driven approach

Abstract

L'estensione della banda del parlato, in inglese speech bandwidth extension (BWE), è il compito di ricostruire il contenuto delle alte frequenze mancanti in un segnale vocale limitato in banda. Questo processo migliora la qualità e l'intelligibilità del parlato, rendendolo particolarmente rilevante per applicazioni come VoIP, Text-To-Speech (TTS) e Automatic Speech Recognition (ASR). Questa tesi si concentra sull'estensione di segnali wideband (i.e. campionati a 16 kHz) a segnali fullband (48 kHz), all'interno di un framework di Speech Enhancement (SE) a basso costo computazionale e in real-time, garantendo l'efficienza computazionale senza compromettere la qualità percettiva. Per raggiungere questo obiettivo, proponiamo un metodo di BWE basato sull'apprendimento dai dati a disposizione e che opera nel dominio delle frequenze, sfruttando la rappresentazione del parlato in un modello source-filter. Invece di generare direttamente le alte frequenze del segnale nel dominio del tempo, il modello prevede di applicare una maschera all'ampiezza di un rumore bianco. L'architettura è composta da una rete fully connected per l'estrazione delle caratteristiche dello spettro, seguita da una gated recurrent unit (GRU) per catturare le dipendenze temporali, con un ultimo layer lineare che produce la maschera dell'ampiezza. Con soli 12.498 parametri, il modello è completamente causale e computazionalmente efficiente, soddisfacendo i requisiti per il processing in real-time. Il modello è stato addestrato sul dataset VCTK, a cui sono state applicate aumentazioni come rumore e riverbero per garantirne la robustezza in diverse condizioni acustiche. La valutazione è stata condotta su segnali sia puliti che rumorosi, utilizzando una combinazione di metriche oggettive e soggettive. Tra le metriche analizzate, LSD e ViSQOL sono state scelte poiché altamente correlate alla mancanza di contenuto in alta frequenza. Un test d'ascolto soggettivo, eseguito secondo la metodologia MUSHRA, ha ulteriormente validato la qualità percettiva. Per il benchmarking, il modello proposto è stato confrontato con AP-BWE e AERO, due metodi che rappresentano lo stato dell'arte nel campo della BWE, entrambi basati su tecniche di deep learning. I risultati hanno dimostrato che la soluzione proposta raggiunge una qualità percettiva competitiva, riducendo drasticamente il costo computazionale. In particolare, il modello richiede solo 0,64 MMAC al secondo, rispetto ai modelli di riferimento che operano nell'ordine dei GMAC, dimostrando un significativo risparmio. Il metodo proposto rappresenta un passo avanti verso soluzioni di BWE ad alta qualità e a bassa latenza, rendendolo una soluzione pratica per le applicazioni reali nel campo dell'elaborazione dei segnali audio e del parlato. Per raggiungere questo obiettivo, proponiamo un metodo di BWE basato sull’apprendimento dai dati a disposizione e che opera nel dominio delle frequenze, sfruttando la rappresentazione del parlato in un modello source-filter. Invece di generare direttamente le alte frequenze del segnale nel dominio del tempo, il modello prevede di applicare una maschera all’ampiezza di un rumore bianco. L’architettura è composta da una rete fully connected per l’estrazione delle caratteristiche dello spettro, seguita da una gated recurrent unit (GRU) per catturare le dipendenze temporali, con un ultimo layer lineare che produce la maschera dell’ampiezza. Con soli 12.498 parametri, il modello è completamente causale e computazionalmente efficiente, soddisfacendo i requisiti per il processing in real-time. Il modello è stato addestrato sul dataset VCTK, a cui sono state applicate aumentazioni come rumore e riverbero per garantirne la robustezza in diverse condizioni acustiche. La valutazione è stata condotta su segnali sia puliti che rumorosi, utilizzando una combinazione di metriche oggettive e soggettive. Tra le metriche analizzate, LSD e ViSQOL sono state scelte poiché altamente correlate alla mancanza di contenuto in alta frequenza. Un test d’ascolto soggettivo, eseguito secondo la metodologia MUSHRA, ha ulteriormente validato la qualità percettiva. Per il benchmarking, il modello proposto è stato confrontato con AP-BWE e AERO, due metodi che rappresentano lo stato dell’arte nel campo della BWE, entrambi basati su tecniche di deep learning. I risultati hanno dimostrato che la soluzione proposta raggiunge una qualità percettiva competitiva, riducendo drasticamente il costo computazionale. In particolare, il modello richiede solo 0,64 MMAC al secondo, rispetto ai modelli di riferimento che operano nell’ordine dei GMAC, dimostrando un significativo risparmio. Il metodo proposto rappresenta un passo avanti verso soluzioni di BWE ad alta qualità e a bassa latenza, rendendolo una soluzione pratica per le applicazioni reali nel campo dell’elaborazione dei segnali audio e del parlato.

8. MAGLIOCCO GIORGIO

Titolo tesi: Distributed Two-Stage Near-Field Beamforming using Multiple Differential Microphone Arrays

Abstract:

Gli array di microfoni permettono di filtrare il suono nello spazio e trovano ampia applicazione in diversi ambiti, dalle comunicazioni vocali alla sorveglianza ambientale. In particolare, gli array di microfoni differenziali (DMAs) hanno suscitato un forte interesse grazie alla loro risposta spaziale quasi invariante in frequenza e agli elevati guadagni direzionali. Per sfruttare queste caratteristiche in sistemi più flessibili, sono state sviluppate architetture di beamforming a due stadi, in cui più DMA, ciascuno con una propria uscita direzionale, vengono combinati in un secondo stadio che funge da array virtuale. Questo approccio modulare garantisce maggiore flessibilità ed efficienza computazionale, spesso superando beamformer a singolo stadio, come il Delay-and-Sum (DAS) e il Super Directive (SD), pur utilizzando la stessa configurazione di microfoni. Nonostante questi vantaggi, i metodi a due stadi esistenti assumono generalmente che la sorgente sia sufficientemente lontana (far-field), rendendo ragionevole l'ipotesi che ogni microfono nel sistema campioni lo stesso fronte d'onda planare. Tuttavia, questa semplificazione può ridurre le prestazioni in scenari in cui la sorgente si trova più vicina (near-field), una condizione frequente in molti contesti pratici. Per superare questa limitazione, questa tesi introduce un modello ibrido del segnale per il beamforming a due stadi in near-field con più DMA. In questo schema, ogni DMA locale è trattato come un array a piccola apertura, progettato per operare in far-field, mentre i filtri del secondo stadio, che costituiscono l’array virtuale, vengono ottimizzati utilizzando un modello d’onda sferica, in grado di rappresentare accuratamente la propagazione in near-field. L’errore di approssimazione derivante dal considerare i DMA locali come array in far-field risulta trascurabile, a condizione che le loro dimensioni siano piccole rispetto alla distanza della sorgente. Sono stati introdotti degli approcci analitici per quantificare gli errori derivanti dall’adozione di questo modello ibrido. I risultati sperimentali confermano che i beamforming a due stadi progettati con questo approccio garantiscono robustezza per applicazioni con sorgenti in near-field e offrono una direttività migliorata rispetto alle soluzioni a singolo stadio, incluse DAS e SD. Inoltre, il framework incorpora un modello analitico della covarianza dei sensori in un campo diffuso sferico per mitigare gli effetti della riverberazione, rendendo il beamformer a due stadi risultante più adeguato ad operare in ambienti acustici reali.

9. MAIOLO VALERIO

Titolo tesi: Relationships between Hilbert schemes and critical loci in algebraic vision

Abstract

Nella computer vision, la ricostruzione di una scena tridimensionale a partire da una configurazione di n camere, con n ≥ 2, può essere soggetta a un’ambiguità quando le camere e i punti della scena appartengono a determinati insiemi algebrici, chiamati luoghi critici. È noto che, tra i possibili luoghi critici per 3 camere, esistono configurazioni di 7 punti che sono generali rispetto alla funzione di Hilbert. In questa tesi, costruiamo uno spazio dei parametri adatto allo studio dei luoghi critici per 3 camere, che si basa sulla varietà di Grassmann Grass (4,9) e su alcuni spazi proiettivi di matrici. Inoltre, utilizzando risultati noti, calcoliamo lo strato aperto dello schema di Hilbert Hilb_7(P^3). In modo naturale, mettiamo in relazione i due spazi dei parametri, e questo ci permette di dimostrare che il sottoinsieme dello schema di Hilbert che parametrizza schemi di grado 7 e dimensione 0 contenuti nei luoghi critici per 3 camere è un insieme algebrico.

10. MARCUCCI SIMONE

Titolo tesi: AI-Assisted Music Production: A User Study on Multimodal Text-to-Audio Models

Abstract

L’ascesa dell’intelligenza artificiale generativa ha aperto nuove possibilità nella creazione musicale, trasformando il modo in cui i produttori si approcciano al processo compositivo. Questa tesi esamina l’integrazione di modelli multimodali di generazione da testo a audio, come MusicGen di Meta, e di avanzate tecniche di separazione delle sorgenti audio, in particolare DEMUCS, nei flussi di lavoro della produzione musicale contemporanea. Attraverso uno studio sperimentale che coinvolge produttori musicali con diversi livelli di esperienza, la ricerca analizza sia l’usabilità sia l’impatto creativo di questi strumenti assistiti dall’IA, valutandone l’efficacia come fonti di ispirazione e componenti pratiche nei contesti di produzione professionale. I risultati indicano che la generazione audio basata sull’IA accelera significativamente l’ideazione musicale e la sperimentazione nel sound design, ma permangono sfide rilevanti, soprattutto in termini di qualità audio, coerenza strutturale e controllo dell’utente sul materiale generato. Affrontando queste problematiche, questa ricerca contribuisce al dibattito sulla collaborazione tra esseri umani e IA nella produzione musicale, evidenziando il potenziale dell’IA come catalizzatore creativo e delineando le aree chiave per futuri miglioramenti tecnologici e progettuali.

11. PAOLETTI ANDREA

Titolo tesi: Time-Domain vibroacoustic simulation framework for E-Drive NVH analysis employing State-Space Representation

Abstract

Lo studio del rumore e delle vibrazioni (NVH) nelle automobili è uno degli argomenti più rilevanti per l'industria automobilistica, poiché influisce significativamente sulla percezione dell'utente. Un ambiente acustico ben progettato migliora il comfort e la sicurezza del conducente. Lo studio delle vibrazioni e dell'acustica delle automobili non è limitato ai veicoli tradizionali con motore a combustione interna, ma oggi si estende anche al mercato dei veicoli elettrici, poiché, nei prossimi decenni, questi ultimi sono destinati a sostituire i veicoli tradizionali. Questa tesi indaga un approccio di modellazione nel dominio del tempo per simulare il comportamento vibroacustico dei motori elettrici, colmando una lacuna nella ricerca odierna, che si concentra prevalentemente su analisi nel dominio della frequenza. L'obiettivo principale del lavoro è quindi quello di sviluppare una strategia generica per affrontare le simulazioni vibroacustiche nel dominio del tempo, focalizzandosi soprattutto sui motori elettrici, sebbene l'approccio sia abbastanza generico da poter essere applicato in contesti diversi. Le simulazioni nel dominio del tempo vengono realizzate attraverso una Rappresentazione nello Spazio degli Stati del sistema in esame. Alcune delle principali tecniche coinvolte in questo lavoro sono le simulazioni acustiche in ambienti non riflettenti tramite il metodo PML (o AML) e del Metodo agli Elementi Infiniti, la riduzione dell'ordine del modello di Krylov e le tecniche di Rappresentazione nello Spazio degli Stati. L'approccio proposto nel dominio del tempo, basato sulla Rappresentazione dello Spazio degli Stati combinata con la Riduzione dell'Ordine del Modello, si è rivelato veloce e preciso. Questa metodologia ha un potenziale significativo per applicazioni future, in particolare per strategie di simulazione in tempo reale per sistemi di Digital Twin e di Controllo Attivo del Rumore.

12. PASSONI RICCARDO

Titolo tesi: A Comprehensive Carbon Footprint Analysis of Generative Audio Diffusion Models: Towards Sustainable Sound Synthesis

Abstract

Nell'ultimo decennio, il numero d'innovazioni relative all'IA generativa è aumentato vertiginosamente, permettendo lo sviluppo di sistemi text-to-audio in grado di convertire indicazioni puramente testuali in suoni a esse collegati. Allo stesso tempo, con l'avanzare della complessità e delle dimensioni di questi sistemi, viene richiesta una quantità sempre maggiore di risorse computazionali, che a loro volta aumentano il consumo di energia e contribuiscono a un'impronta di carbonio sempre più importante. Pertanto, mentre la maggior parte delle nuove ricerche cerca di ottenere una sintesi sonora sempre più realistica, è di estrema importanza comprendere nel dettaglio l'impatto che questi modelli possono avere sull'ambiente. È fondamentale trovare un equilibrio tra prestazioni e sostenibilità affinché le innovazioni future siano all'avanguardia dal punto di vista tecnologico e rispettose dell'ambiente. Questo elaborato presenta un'analisi del consumo di energia associato ai modelli text-to-audio. Attraverso test sui modelli generativi, effettuati in configurazioni diverse, quali il numero di passaggi nel processo di rimozione del rumore e il numero di file audio generati per inferenza, questa ricerca fornisce dati utili relativi alle emissioni. In particolare, è stata dimostrata la relazione lineare tra il consumo energetico e il numero di passi utilizzati dai modelli di diffusione durante l'inferenza, evidenziando al contempo una soglia ottimale di 50-100 passi, oltre la quale i miglioramenti in termini di fedeltà audio diventano marginali, mentre le emissioni aumentano in modo sostanziale. La ricerca evidenzia anche come il condizionamento tramite prompt differenti non alteri il consumo energetico nelle architetture di diffusione latente, grazie alla costante dimensione del vettore nello spazio latente, nonostante siano comunque necessari ulteriori studi per verificare se tale relazione sia valida anche per i modelli non latenti. È stato inoltre dimostrato che l'utilizzo di migliori tecniche di training può produrre significativi incrementi di efficienza consentendo di migliorare le prestazioni per determinati modelli, senza incidere sui requisiti di potenza. Questi risultati non solo arricchiscono la comprensione dell'impatto ambientale dei modelli di diffusione generativa, ma offrono anche utili indicazioni per una ricerca orientata allo sviluppo di modelli più efficienti, raggiungendo un equilibrio ottimale tra innovazione e sostenibilità.

13. PEREGO NICCOLÒ

Titolo tesi: SeTiSC: Seamlessly Tiled Style-Constrained Deployable Adversarial Attack to Garments Against Human Detection

Abstract

Un Attacco Avversario (AA) a un object detector mira a comprometterne la capacità di riconoscere gli oggetti perturbandone l’input, causando classificazioni errate o un completo fallimento nella rilevazione. Gli AA rivolti ai rilevatori di persone sono particolarmente importanti, in quanto possono influenzare applicazioni critiche sia in modo positivo sia in modo negativo. Ad esempio, possono essere utilizzati per eludere la sorveglianza indesiderata, ma possono anche compromettere la sicurezza di sistemi di guida autonoma. Sebbene molti metodi esistenti raggiungano elevate prestazioni avversarie intervenendo sui capi di abbigliamento per nascondere gli indossatori, spesso trascurano l’aspetto visivo e l’effettiva realizzabilità delle perturbazioni al di fuori del mondo digitale. Esiste infatti un compromesso tra prestazioni avversarie e requisiti pratici, come la possibilità di realizzare la perturbazione nel mondo reale, o altri vincoli estetici, poiché tali fattori competono tra loro e con la ricerca dell’avversarietà durante la progettazione e l’ottimizzazione di un attacco. Proponiamo SeTiSC: Seamlessly Tiled Style-Constrained, un attacco avversario fisicamente realizzabile, in grado di nascondere efficacemente le persone dai rilevatori di oggetti agendo sull’abbigliamento della parte superiore del corpo e sugli abiti. Il nostro approccio bilancia le prestazioni avversarie con nuovi vincoli estetici, sfruttando un processo di tiling casuale che genera perturbazioni geometricamente interessanti e coese. Funzioni di ottimizzazione personalizzate guidano ulteriormente la creazione delle perturbazioni affinché vengano soddisfatti obiettivi relativi all’avversarietà, alla realizzabilità al di fuori del mondo digitale e allo stile. I risultati sperimentali dimostrano che SeTiSC raggiunge prestazioni competitive rispetto ai metodi esistenti, rispettando al contempo requisiti di ottimizzazione più stringenti.

14. RONCUZZI ENRICO

Titolo tesi:  Unmasking Synthetic Images: A MoE Approach to Detection and Attribution

Abstract

Negli ultimi anni, il rapido sviluppo dell’intelligenza artificiale ha portato alla proliferazione di immagini sintetiche altamente realistiche, sollevando preoccupazioni sul loro potenziale utilizzo improprio. Sebbene questi progressi offrano opportunità entusiasmanti in diversi ambiti, tra cui la creazione di contenuti digitali e l’intrattenimento, essi rappresentano anche una minaccia significativa, in particolare per la diffusione di disinformazione, le frodi identitarie e l’analisi forense digitale. La capacità di rilevare e attribuire con precisione le immagini sintetiche alle loro fonti generative è quindi di fondamentale importanza. Le metodologie tradizionali per il rilevamento delle immagini sintetiche si basano spesso su un singolo classificatore addestrato su un dataset eterogeneo di immagini reali e generate da AI o su approcci \ensemble\ che aggregano più decisioni. Tuttavia, questi metodi soffrono di problemi di generalizzazione e scalabilità, risultando spesso inefficaci contro modelli generativi non visti in fase di addestramento. Analogamente, le tecniche di attribuzione esistenti, il cui obiettivo è identificare il generatore specifico responsabile di un’immagine sintetica, presentano limiti in termini di adattabilità e robustezza. Per affrontare queste sfide, questo lavoro propone un nuovo framework basato su un approccio Mixture of Experts (MoE), progettato specificamente per il rilevamento e l’attribuzione di immagini sintetiche. Il sistema proposto integra una rete di esperti specializzati, ciascuno addestrato a riconoscere pattern distintivi di un particolare modello generativo. Una rete di gating assegna dinamicamente il peso ottimale a ciascun esperto in base alle caratteristiche dell’immagine in esame, migliorando sia l’accuratezza del rilevamento che l’affidabilità dell’attribuzione. Valutiamo il nostro metodo su diversi dataset contenenti immagini generate da diverse versioni di Stable Diffusion, dimostrando la sua capacità di generalizzare su differenti distribuzioni sintetiche. Sebbene il nostro framework basato su MoE superi significativamente i tradizionali classificatori singoli e gli approcci ensemble nella rilevazione, l’attribuzione rimane una sfida aperta, con margini di miglioramento.

15. SCARANO ROCCO

Titolo tesi:  A novel tripod electromagnetic actuator designed to control vibrations of a thin metal plate.

Abstract

Il controllo delle vibrazioni e del rumore svolge un ruolo cruciale in molte applicazioni ingegneristiche. Dai macchinari industriali nelle fabbriche agli elettrodomestici, la capacità di controllare efficacemente le vibrazioni- e di conseguenza il rumore che producono- è un’area di ricerca essenziale per migliorare il comfort acustico. Questa tesi presenta lo sviluppo e l’analisi di un attuatore elettromagnetico a bobina mobile (VCA) pensato con una struttura tripode, progettato per migliorare l’efficienza del controllo attivo delle vibrazioni, in particolare per piastre metalliche sottili. Gli attuatori inerziali tradizionali presentano spesso limitazioni dovute all’attuazione in un solo punto, il che può portare a una trasmissione inefficace della forza quando l’attuatore è posizionato su una linea nodale. La struttura a tripode proposta affronta questo problema distribuendo la forza di attuazione su più punti di contatto, aumentando così l’adattabilità ai diversi modi di vibrazione e permettendo l’utilizzo di un singolo attuatore anche in c casistiche in cui ne servirebbero molteplici per avere una mitigazione efficace delle vibrazioni. Lo studio inizia con un’analisi approfondita dei principi fisici alla base degli attuatori elettromagnetici, che comprende lo studio della forza di Lorentz, la progettazione della bobina e l’ottimizzazione del campo magnetico. La tesi prosegue con la descrizione del processo di progettazione dell’attuatore tripode, inclusa la selezione dei materiali, dei componenti strutturali e dei meccanismi di fissaggio. Particolare attenzione è rivolta alla configurazione della bobina, alla scelta del filo di rame e alle strategie di gestione termica, al fine di ottimizzare le prestazioni riducendo al minimo le perdite energetiche. La validazione sperimentale è stata condotta attraverso misurazioni della risposta in frequenza e l’analisi dei modi di vibrazione di una piastra metallica d’acciaio a cui sono state applicate diverse configurazioni di un attuatore inerziale in commercio, incluso l’attuatore montato sulla struttura tripode. I risultati ottenuti dimostrano i vantaggi dell’attuatore tripode nel migliorare la trasmissione della forza, aumentare la stabilità meccanica e migliorare complessivamente l’efficacia del controllo attivo delle vibrazioni. I risultati di questa ricerca contribuiscono all’evoluzione della progettazione degli attuatori elettromagnetici, fornendo spunti per ottimizzare i VCA nelle applicazioni di precisione. Lo studio si conclude con una discussione sulle possibili evoluzioni future.

16. ZULLO ALESSANDRO

Titolo tesi: A Numerical Approach to Simulate Low Frequency Noise in a Railway Vehicle Compartment