Obiettivi formativi * Obiettivi generali
Il corso introduce i principi base, le metodologie e le applicazioni delle tecniche ingegneristiche utilizzate per lo studio sistemi neurali e dell’interazione con essi.
* Obiettivi specifici
- Conoscenza e comprensione
Lo studente apprenderà le nozioni di base sul funzionamento e l’organizzazione a diverse scale del cervello umano, nonché le principali applicazioni dell’ingegneria e della tecnologia dell’informazione alle neuroscienze.
- Applicare conoscenza e comprensione
Lo studente apprenderà l’uso degli strumenti essenziali per acquisire, elaborare e decodificare i segnali neurofisiologici e neuromuscolari, e per il loro interfacciamento con dispositivi artificiali.
- Capacità critiche e di giudizio
Lo studente imparerà a scegliere la metodologia di controllo più appropriata per indirizzare uno specifico problema, e per valutare la complessità della soluzione proposta.
- Capacità comunicative
Lo studente imparerà a comunicare in un contesto multidisciplinare i principali problemi dell’interfacciamento di segnali neurofisiologici con un sistema artificiale, e ad argomentare le possibili scelte progettuali per lo scopo.
- Capacità di apprendimento
Le modalità di svolgimento del corso mirano a creare una forma mentis dello studente orientata all’autoapprendimento di concetti avanzati che non sono stati affrontati nel corso.
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Obiettivi formativi Obiettivi generali
Il corso fornisce strumenti avanzati per il controllo dei sistemi robotici: uso della ridondanza cinematica, analisi della dinamica dei robot manipolatori, comando in feedback dei movimenti, incluso il caso di asservimento visuale, e controllo dell'interazione con l'ambiente.
Obiettivi specifici
Conoscenza e comprensione:
Lo studente apprenderà i metodi per la modellistica dinamica dei manipolatori, le tecniche di utilizzo della ridondanza cinematica, la progettazione di schemi di controllo del moto e dell'interazione con l'ambiente.
Applicare conoscenza e comprensione:
Lo studente sarà in grado di analizzare la dinamica dei manipolatori robotici e di progettare algoritmi e moduli per il controllo del moto libero e delle forze di contatto con l'ambiente.
Capacità critiche e di giudizio:
Lo studente sarà in grado di individuare le caratteristiche dinamiche di un sistema robotico con riferimento al tipo di compito,
di analizzarne la complessità di realizzazione, le possibili prestazioni e le eventuali debolezze.
Capacità comunicative:
Il corso mette in grado lo studente di presentare le problematiche avanzate e le relative soluzioni tecniche riguardanti l'uso dei robot in condizioni dinamiche.
Capacità di apprendimento:
Il corso mira a creare attitudini di apprendimento autonomo orientate all'analisi e alla soluzione di problemi avanzati connessi all'uso dei robot.
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Obiettivi formativi Obiettivi generali
Il corso introduce alla modellizzazione e all’analisi dei sistemi cyber-fisici soggetti ad attacchi, utilizzando principalmente concetti e metodi propri della teoria del controllo e della gestione del rischio (richiamati per completezza). Si mostra come sia possibile strutturare sofisticati attacchi, in grado di alterare le proprietà di funzionamento di un sistema di controllo cyber-fisico e in grado di bypassare i meccanismi di detection e protezione del sistema, producendo degradazione del servizio o anche danno fisico al sistema. Vengono quindi studiate rilevanti tipologie di attacchi cyber-fisici (false data injection, denial of service, replay attack, zero dynamics attack, covert attack, etc.), modellizzandoli matematicamente e analizzandone il principio di funzionamento, anche facendo ricorso a simulazioni al computer. Vengono esaminati importanti risultati teorici generali che consentono di determinare se un dato sistema cyber-fisico può essere soggetto ad attacchi non rilevabili. Vengono introdotte metodologie di base per la rilevazione degli attacchi e per la loro mitigazione. Vengono studiati e discussi esempi da diversi campi applicativi, in particolare nel contesto dei sistemi di controllo e delle infrastrutture critiche (con focus particolare sulle reti elettriche intelligenti).
Obiettivi specifici
Conoscenza e comprensione:
Al termine del corso, lo studente conosce le principali metodologie per la modellizzazione e l’analisi dei sistemi cyber-fisici e delle principali tipologie note di attacchi cyber-fisici. Conosce e comprende inoltre importanti risultati teorici per l’analisi della vulnerabilità dei sistemi di controllo agli attacchi cyber-fisici, nonché metodi per la detection e la mitigazione degli attacchi.
Applicare conoscenza e comprensione:
Lo studente sarà in grado di modellizzare un sistema cyber-fisico e analizzare le sue proprietà di sicurezza. Sarà in grado di modellizzare e analizzare diversi scenari di attacco, valutando impatti e possibili strategie di mitigazione.
Capacità critiche e di giudizio:
Lo studente sarà in grado di valutare criticamente e quantitativamente le proprietà di sicurezza dei sistemi di controllo cyber-fisici, a fronte di diversi scenari possibili di attacco. Sarà in grado di suggerire strategie per il miglioramento della sicurezza e la mitigazione di possibili attacchi. Sarà in grado di leggere e assimilare in maniera critica documentazione tecnica in materia.
Abilità comunicative:
Lo studente sarà in grado comunicare in modo chiaro ed efficace in relazione alle principali problematiche attinenti alla sicurezza dei sistemi cyber-fisici (modellizzazione, analisi di scenari di attacco, progettazione di strategie di prevenzione e protezione, etc.).
Capacità di apprendimento:
Tramite lo studio diretto di articoli scientifici, e ponendo l’accento su metodi razionali e sistematici per affrontare i problemi di cyber-sicurezza, il corso rafforzerà negli studenti la capacità di proseguire autonomamente lo studio, sia nell’industria che nella ricerca.
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Obiettivi formativi Obiettivi generali
Fornire un’introduzione e una panoramica sull’uso delle tecnologie robotiche nell’ambito medico, con particolare riferimento alla chirurgia assistita.
Lo/a studente conoscerà i principali sistemi di chirurgia assistita da robot, delle problematiche inerenti alla progettazione di robot medicali e al loro controllo.
Obiettivi specifici
Conoscenza e comprensione
Lo/a studente imparerà: a leggere criticamente articoli che descrivono le principali tecnologie coinvolte nella robotica medica; discutere in dettaglio lo stato dell'arte delle applicazioni robotiche in medicina; ad affrontare la progettazione di sistemi medici assistiti da robot; a conoscere le metodologie per la modellistica e il controllo di robot, necessarie allo sviluppo di sistemi robotici medicali.
Applicare conoscenza e comprensione
Lo/a studente saprà progettare nuove tecnologie robotiche per applicazioni medicali.
In particolare, sarà in grado di sviluppare sistemi di simulazione robotica, analizzare e progettare schemi di controllo per la teleoperazione di robot medicali e per l’esecuzione di compiti condivisi tra umani e robot.
Capacità critiche e di giudizio
Lo/a studente saprà stimare i potenziali benefici derivanti dall'introduzione di tecniche robotiche in una procedura medica e di valutare i vincoli clinici, sociali ed economici nella implementazione di una tecnologia robotica in un settore medico.
Abilità comunicative:
Lo/a studente imparerà a comunicare e collaborare con persone di diversa formazione.
Capacità di apprendimento
Lo/a studente sarà in grado di apprendere autonomamente nuovi concetti utili alla progettazione e sviluppo di nuove tecnologie per applicazioni medicali.
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Obiettivi formativi Obiettivi generali
Il corso fornisce le metodologie per l'analisi dei sistemi dinamici lineari e non lineari a tempo discreto e a segnali campionati, il progetto di controllori digitali con particolare enfasi sul caso dei sistemi lineari, e l'implementazione basata su microcontrollori embedded. Lo studente sarà in grado di ricavare modelli matematici di sistemi a tempo discreto, di sistemi equivalenti a tempo discreto di sistemi con dinamica continua, di progettare leggi di controllo digitale per sistemi a tempo discreto e continuo, e di impiegare microcontrollori standard per la loro implementazione.
Obiettivi specifici
Tecniche di analisi e progettazione per sistemi a tempo discreto e digitali.
Conoscenza e comprensione:
Lo studente acquisirà le metodologie per l’analisi dei sistemi a tempo discreto lineari e non lineari, e per la progettazione di controllori con particolare attenzione ai sistemi lineari.
Applicare conoscenza e comprensione:
Al termine del corso lo studente sarà in grado di associare ad un processo discreto o processo continuo campionato un modello matematico accurato e quindi di progettare leggi di controllo adeguate alla risoluzione del problema considerate.
Capacità critiche e di giudizio:
Al termine del corso lo studente sarà in grado di individuare la migliore metodologia da utilizzare in base alla problematica in esame.
Capacità comunicative:
Al termine del corso lo studente sarà in grado di motivare le proprie scelte di progettazione.
Capacità di apprendimento:
Lo studente svilupperà capacità di studio autonome.
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Obiettivi formativi Obiettivi generali:
L'obiettivo principale dell'insegnamento è l'acquisizione e l'uso da parte dello studente degli strumenti di base necessari alla costruzione ed all'analisi di sistemi di controllo intelligenti ed ibridi per fenomeni di interesse nell’ingegneria dell’automazione con riferimento a metodologie data-driven e model-based.
Obiettivi specifici
Conoscenza e comprensione:
Il corso fornisce strumenti avanzati per l'analisi ed il progetto di sistemi complessi che combinano diversi tipi di tecnologie o comportamenti per ottenere un risultato desiderato.
I sistemi considerati saranno:
- i sistemi di controllo intelligenti che integrano reti neurali e algoritmi per l'apprendimento automatico a partire dall’analisi dei dati
- i modelli dinamici che integrano comportamenti dinamici basati sul tempo (modellati con equazioni differenziali) con comportamenti dinamici basati su eventi (modellati da automi).
Applicare conoscenza e comprensione:
Lo studente apprenderà come applicare in autonomia le metodologie e tecncihe presentate nel corso per il design e lo sviluppo di sistemi di controllo complessi integranti strumenti di apprendimento automatico e modellistica ad eventi. Lo studente sarà in grado di identificare e modellare dinamiche ibride e nonlineari tramite approcci data-driven e model-based.
Capacità critiche e di giudizio:
Lo studente sarà in grado di determinare quali siano gli approcci più adatti allo sviluppo di modelli predittivi per rappresentare sistemi complessi, combinando tecniche di apprendimento automatico con approcci modellistici generali quali gli automi e dinamiche switching. Lo studente sarà inoltre in grado di valutare con criticità le performance e proprietà closed-loop più critiche per la progettazione di leggi di controllo intelligenti.
Capacità comunicative:
Lo studente sarà in grado di presentare ed analizzare sistemi dinamici complessi ed i relativi controllori ibridi ed intelligenti nell’ambito di applicazioni di interesse industriale e dell’automatica.
Capacità di apprendimento:
Il corso mira fornire agli studenti tutti gli elementi per un apprendimento autonomo finalizzato all'analisi e alla progettazione di sistemi di controllo avanzati ed integranti funzionalità di apprendimento automatico in tutti i settori di interesse per l’automazione.
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