Docente
Area di ricerca
Architetture dei sistemi di elaborazione
Keyword (max 3 separate da virgola)
gestione dei guasti, elaborazione di immagini, machine learning
Tecnologie da utilizzare
C/C++, Python
Descrizione (max 500 caratteri)
Stiamo assistendo ad un impiego sempre più massiccio di applicazioni di elaborazione di immagini e machine learning per automatizzare le attività di percezione in sistemi critici come satelliti o computer di bordo delle automobili. E’ necessario quindi dotare di questi sistemi di elaborazione di meccanismi di individuazione e gestione di eventuali guasti hardware che si possono verificare nei circuiti.
L’obiettivo di questo profetto è contribuire mediante casi di studio alla progettazione di nuove tecniche di individuazione e gestione dei guasti specifici per la classe di applicazione in esame; basandosi sulle peculiarità delle applicazioni in esame tali tecniche dovranno offrire un’alta copertura dei guasti ed al tempo stesso limitare l’impatto negativo dell’irrobustimento sulle prestazioni del sistema.
L’obiettivo di questo profetto è contribuire mediante casi di studio alla progettazione di nuove tecniche di individuazione e gestione dei guasti specifici per la classe di applicazione in esame; basandosi sulle peculiarità delle applicazioni in esame tali tecniche dovranno offrire un’alta copertura dei guasti ed al tempo stesso limitare l’impatto negativo dell’irrobustimento sulle prestazioni del sistema.