Preparazione di log per l’analisi

Docente

Barbara Pernici (web, mail)

Referente del progetto

Barbara Pernici ( )

Area di ricerca

Sistemi informativi

Keyword (max 3 separate da virgola)

data quality assessment, data cleaning

Termine per accettazione progetto

30/03/2024

Tecnologie da utilizzare

Python, SQL

Descrizione (max 500 caratteri)

Il progetto consiste nell’analisi di log ai fini della loro preparazione per analisi dei dati di tipo predittivo.
In particolare nel progetto si analizzeranno log di processi che dovranno essere utilizzati per task di process mining.
Si studieranno:
– l’impatto di diverse tecniche di cleaning sul risultato finale
– la consistenza del log rispetto alla descrizione del processo in termini di stati e transizioni.

Sviluppo e test di applicazioni benchmark per sistemi embedded

Docente

Federico Reghenzani (web, mail)

Area di ricerca

Architetture dei sistemi di elaborazione

Keyword (max 3 separate da virgola)

benchmarks, sistemi embedded

Tecnologie da utilizzare

C o C++

Descrizione (max 500 caratteri)

Il progetto consiste nello sviluppare una o più applicazioni “benchmark” per sistemi real-time. Le applicazioni (da definire con il docente) dovranno eseguire su piattaforme embedded (ad esempio board NUCLEO o altri microcontrollori).
Le applicazioni dovranno essere scritte in linguaggio C o C++ ed essere implementate in autonomia secondo le specifiche fornite. Una volta completate, le applicazioni devono essere testate su una o più board disponibili in laboratorio.

Radio-Meteorological Mapping: Geospatial Transformation of Coordinate Data into Polygonal Contours with Python and QGIS

Docente

Maria Antonia Brovelli (web, mail)

Area di ricerca

Geoinformatica

Keyword (max 3 separate da virgola)

Mapping, GeoServer

Termine per accettazione progetto

30/2/2024

Tecnologie da utilizzare

Languages: Python
Suggested SW: QGIS
Tools: GeoServer

Descrizione (max 500 caratteri)

The input dataset comprises a set of flat files extracted from the ApIDWM, with each folder representing a distinct map and containing two separate text files. The initial text file contains latitude and longitude information for each contour, segmented by an index value. The second text file encompasses the corresponding values linked to each index. The primary aim of this project is to transform the coordinate data within the flat files into polygonal contours. Additionally, the assignment of values to each contour is based on the relevant index number. The execution of these tasks involves the application of the Python programming language, while subsequent processing and visualization steps make use of QGIS. Finally, the completed maps, both vector and raster, will be uploaded to the GeoServer

Sviluppo di un tool per la valutazione di algoritmi per multirobot path planning

Docente

Francesco Amigoni (mail)

Area di ricerca

Intelligenza artificiale, robotica e computer vision

Keyword (max 3 separate da virgola)

sistemi multirobot, path planning

Termine per accettazione progetto

01/03/2024

Tecnologie da utilizzare

Python, C++

Descrizione (max 500 caratteri)

In letteratura sono stati proposti diversi algoritmi per la risoluzione di problemi di Multi-Agent Path Finding (MAPF) e di Multi-Agent Pickup and Delivery (MAPD) ma il loro confronto sperimentale non è supportato da strumenti che permettano di definire scenari e di rilevare le prestazioni in modo omogeneo e ripetibile. Il progetto si propone di sviluppare uno di questi strumenti che riduca il tempo impiegato per il confronto sperimentale e aumenti la qualità e la significatività dei risultati raccolti.

Automazione del testing per lo sviluppo di compilatori

Docente

Giovanni Agosta (web, mail)

Area di ricerca

Metodologie e architetture software avanzate

Keyword (max 3 separate da virgola)

compilatori, testing harness

Tecnologie da utilizzare

Python o altro linguaggio di scripting

Descrizione (max 500 caratteri)

Il progetto si propone di creare una infrastruttura di testing per il compilatore MARCO. Poiché il compilatore è in corso di sviluppo, è necessario verificare periodicamente l’impatto delle nuove trasformazioni e ottimizzazioni su un set di test di riferimento, e mantenere uno storico delle prestazioni con interfaccia web.

Volleyball Action Recognition

Docente

Giacomo Boracchi (web, mail)

Area di ricerca

Geoinformatica

Keyword (max 3 separate da virgola)

Action Recognition, Sport Analytics, Deep Learning

Termine per accettazione progetto

30/01/2024

Tecnologie da utilizzare

Deep Neural Networks

Descrizione (max 500 caratteri)

The project deals with the classification of actions from fragments of videos from a volleyball match.

This project reqires image/video processing sklls and training 3D CNN models.

Ottimizzazione delle prestazioni della simulazione RTL per circuiti digitali complessi

Docente

Davide Zoni (web, mail)

Area di ricerca

Architetture dei sistemi di elaborazione

Keyword (max 3 separate da virgola)

simulazione hardware, progettazione digitale, Verilog

Tecnologie da utilizzare

C++, Verilog, simulatore Icarus Verilog

Descrizione (max 500 caratteri)

La simulazione RTL (Register Transfer Level) è una fase cruciale nello sviluppo di
sistemi digitali complessi che permette di verificare il funzionamento del sistema
descritto e di identificare eventuali problemi di progettazione prima della realizzazione
fisica del circuito, consentendo quindi di correggere gli eventuali problemi rilevati prima
che il circuito venga realizzato risparmiando così tempo e costi.
La simulazione RTL prende come input una descrizione hardware a livello RTL,
specificata in un linguaggio HDL (Hardware Description Language) come Verilog o VHDL,
del comportamento desiderato dal circuito oggetto della simulazione.
La velocità e l’accuratezza di una piattaforma di verifica hardware e simulazione
sono aspetti fondamentali nel determinare il successo del progetto di un sistema digitale.

Icarus Verilog è un simulatore hardware scritto in C++ e basato su Verilog
che costituisce un’alternativa open source ai simulatori proprietari commerciali
offrendo molte delle stesse funzionalità, tra cui la capacità di eseguire la simulazione RTL,
l’analisi delle prestazioni e la verifica formale.

A partire dalla versione corrente di Icarus Verilog (LINK)
il progetto prevede le seguenti attività:

  1. Studio della tematica (documenti iniziali forniti a cura del docente) [30 ore]
  2. Comprensione dell’utilizzo di Icarus Verilog per la simulazione RTL di circuiti digitali [20 ore]
  3. Ottimizzazione delle prestazioni del simulatore RTL Icarus Verilog, implementando ad esempio un’architettura multi-threaded [40 ore]
  4. Valutazione dell’incremento prestazionale ottenuto dalle ottimizzazioni al punto 3. prendendo come benchmark un insieme eterogeneo di circuiti digitali [10 ore]
  5. Stesura del report finale [25 ore]

Prerequisiti: conoscenza di C++, non sono richieste conoscenze pregresse di progettazione hardware

Design e implementazione di un software le in calcolo di Non Negative Matrix Tri-Factorization in grafi multipartitismi

Docente

Pinoli Pietro (mail)

Area di ricerca

Intelligenza artificiale, robotica e computer vision

Keyword (max 3 separate da virgola)

linear algebra, python, scientific programming

Tecnologie da utilizzare

Python e librerie per il calcolo scientifico in python. In particolare networkx, numpy e max.

Descrizione (max 500 caratteri)

Allo studente è richiesto di reingegnerizzare un software per il calcolo della decomposizione NMTF su grafi multipartitismi arbitrari.

In particolare lo studente dovrà migliorare la interfaccia con l’utente sia per quanto riguarda la gestione degli input e degli output.

Inoltre, lo studente dovrà migliorare il calcolo della fattorizzazione della matrice e testarne i risultati in termini di performance, sostituendo le librerie numpy con le librerie jax e applicando il parallelismo dove possibile.

Tecniche di compressione di molecole per supportare esperimenti di scoperta di nuovi farmaci su larga scala

Docente

Gianluca Palermo (web, mail)

Area di ricerca

Architetture dei sistemi di elaborazione

Keyword (max 3 separate da virgola)

Comressione, Virtual Screening, Molecole, Drug Discovery

Sito web del progetto

Tecnologie da utilizzare

Python, C++

Descrizione (max 500 caratteri)

Il progetto tratterà l’analisi e implementazione di varie tecniche di compressione (e decompressione) della rappresentazione di molecole candidate come possibili farmaci. Le molecole sono rappresentate in un formato standard, chiamato SMILE, con una stringa che ne rappresenta la struttura (e non solo le componenti atomiche). Scopo del progetto è quello di analizzare diverse possibilità di compressione per ridurre lo spazio occupato su disco in caso di esperimenti su larga scala.

https://link.springer.com/chapter/10.1007/978-3-642-40511-2_5

Il progetto è legato ad un ambito di ricerca più ampio su tecniche ottimizzate per sistemi HPC a supporto dello screening virtuale di molecole per scoperta di nuovi farmaci, correntemente in uso per contrastare la pandemia COVID-19.

Nessuna conoscenza di dominio chimico-farmaceutico è necessario per questo progetto.