Intelligent systems for industry, supply chain and environment
A.A. 2018/2019
Obiettivi formativi
Il corso presenta metodologie e tecniche per la realizzazione di sistemi intelligenti per il monitoraggio e il controllo in applicazioni industriali, ambientali e della catena produttiva, tipicamente fondate su tecniche di intelligenza computazionale.
Risultati apprendimento attesi
Non definiti
Periodo: Secondo semestre
Modalità di valutazione: Esame
Giudizio di valutazione: voto verbalizzato in trentesimi
Corso singolo
Questo insegnamento non può essere seguito come corso singolo. Puoi trovare gli insegnamenti disponibili consultando il catalogo corsi singoli.
Programma e organizzazione didattica
Linea Milano
Responsabile
Periodo
Secondo semestre
Programma
· Sensori intelligenti: Sistemi multi-sensoriali eterogenei. Analisi dati sensoriali. Diagnosi. Tolleranza ai guasti. Autocalibrazione. Adattatività. Gestione.
· Reti di sensori: Struttura. Funzionalità. Adattatività. Gestione. Analisi distribuita dei dati. Tolleranza ai guasti. Diagnosi.
· Misure: Acquisizione ed elaborazione di misure sensoriali in infrastrutture adattative avanzate.
· Elaborazione segnali sensoriali e immagini: Estrazione di caratteristiche. Fusione dati multisensoriali. Adattabilità di rappresentazione delle misure, operazioni e funzioni alle esigenze applicative. Sensori virtuali. Compressione informazioni.
· Classificazione e clustering: Classificazione e clustering di segnali sensoriali. Analisi della sensitività. Robustezza delle classi.
· Data mining ed estrazione di conoscenza: Estrazione adattativa di conoscenza dai dati sensoriali e dalle informazioni relative al sistema. Rappresentazione della conoscenza.
· Monitoraggio: Applicazioni di sistemi intelligenti per il monitoraggio di sistemi complessi. Applicazioni al monitoraggio di processi industriali. Monitoraggio della qualità. Applicazioni al monitoraggio ambientale.
· Predizione: Applicazioni di sistemi intelligenti per la predizione in ambito industriale, ambientale e della supply chain. Predizione di qualità.
· Controllo: Applicazioni di sistemi intelligenti per il controllo di processi industriali, impianti industriali, sistemi robotici, prodotti complessi, sistemi di distribuzione dell'energia, automobili e sistemi di trasporto e per la catena produttiva.
· Reti di sensori: Struttura. Funzionalità. Adattatività. Gestione. Analisi distribuita dei dati. Tolleranza ai guasti. Diagnosi.
· Misure: Acquisizione ed elaborazione di misure sensoriali in infrastrutture adattative avanzate.
· Elaborazione segnali sensoriali e immagini: Estrazione di caratteristiche. Fusione dati multisensoriali. Adattabilità di rappresentazione delle misure, operazioni e funzioni alle esigenze applicative. Sensori virtuali. Compressione informazioni.
· Classificazione e clustering: Classificazione e clustering di segnali sensoriali. Analisi della sensitività. Robustezza delle classi.
· Data mining ed estrazione di conoscenza: Estrazione adattativa di conoscenza dai dati sensoriali e dalle informazioni relative al sistema. Rappresentazione della conoscenza.
· Monitoraggio: Applicazioni di sistemi intelligenti per il monitoraggio di sistemi complessi. Applicazioni al monitoraggio di processi industriali. Monitoraggio della qualità. Applicazioni al monitoraggio ambientale.
· Predizione: Applicazioni di sistemi intelligenti per la predizione in ambito industriale, ambientale e della supply chain. Predizione di qualità.
· Controllo: Applicazioni di sistemi intelligenti per il controllo di processi industriali, impianti industriali, sistemi robotici, prodotti complessi, sistemi di distribuzione dell'energia, automobili e sistemi di trasporto e per la catena produttiva.
Informazioni sul programma
Metodologie e tecniche per la realizzazione di sistemi intelligenti per il monitoraggio e il controllo in applicazioni industriali, della catena produttiva e ambientali.
Prerequisiti
L'esame consiste in prova orale comprendente la discussione di un progetto sviluppato in accordo con il docente e un successivo approfondimento delle tematiche teoriche e degli esempi applicativi visti nel corso.
Metodi didattici
Lezioni frontali
Materiale di riferimento
Lucidi del corso presente sul sito del corso, materiale e articoli in inglese distribuiti dal docente e messi a disposizione sul sito del corso.
Docente/i
Ricevimento:
Su appuntamento via email
Dipartimento di Informatica, Via Celoria 18 - 20133 Milano (MI), Italy