Laurea Magistrale

"Compressione e implementazione efficienti di modelli linguistici specifici di dominio su sistemi embedded con risorse limitate: un caso di studio sull'assistente della lavatrice"

Fri, 04 Sep 2026 00:00:00 GMT

"Compressione e implementazione efficienti di modelli linguistici specifici di dominio su sistemi embedded con risorse limitate: un caso di studio sull'assistente della lavatrice" Khakpour, Amin <1996> Here is the translation of the abstract into Italian, keeping the technical terminology accurate for the computer science and machine learning context: L'implementazione di modelli linguistici generativi su hardware embedded privo di un'unità di elaborazione neurale (NPU) dedicata rimane limitata dalla larghezza di banda della memoria, dal throughput computazionale e dai limiti termici. Questa tesi indaga se, e in quali condizioni architetturali, un assistente conversazionale specifico per un dominio possa essere compresso e implementato su tale piattaforma, utilizzando un agente consulente per lavatrici come caso di studio e il microprocessore STMicroelectronics STM32MP251/253 (Arm Cortex-A35, 4 GB DDR4, nessuna NPU integrata) come target di implementazione. Il lavoro si articola in tre fasi. La distillazione della conoscenza (knowledge distillation) trasferisce il comportamento da un modello "teacher" SmolLM2-1.7B a un modello "student" SmolLM2 da 135 milioni di parametri, stabilendo che la distillazione cross-family tra architetture di tokenizer divergenti non è praticabile. Il fine-tuning supervisionato tramite Low-Rank Adaptation allinea successivamente la struttura conversazionale del modello student rimanendo sotto un limite massimo di 4 GB di VRAM. Infine, il modello unito viene convertito in GGUF, quantizzato a una precisione intera a 8 bit (143 MB) e implementato sulla scheda con un livello di retrieval in Python su un backend di inferenza nativo llama.cpp. Quattro fasi della pipeline sono state valutate su 60 domande specifiche del dominio utilizzando un protocollo "LLM-as-judge". Né la distillazione né il fine-tuning hanno migliorato l'accuratezza fattuale, con la correttezza che è rimasta a 0,018 alla scala dei 135M. L'integrazione del retrieval (retrieval augmentation) ha innalzato la correttezza a 0,301 e ha ridotto il tasso di allucinazione da 0,810 a 0,590 senza alcun riaddestramento; il sistema implementato ha mantenuto 4,91 token al secondo sul; Deploying generative language models on embedded hardware without a dedicated neural processing unit remains constrained by memory bandwidth, computational throughput, and thermal limits. This thesis investigates whether, and under what architectural conditions, a domain-specific conversational assistant can be compressed and deployed onto such a platform, using a washing machine advisory agent as the case study and the STMicroelectronics STM32MP251/253 microprocessor (Arm Cortex-A35, 4 GB DDR4, no integrated NPU) as the deployment target. The work proceeds in three phases. Knowledge distillation transfers behaviour from a SmolLM2-1.7B teacher into a 135M-parameter SmolLM2 student, establishing that cross-family distillation across divergent tokenizer architectures is not viable. Supervised fine-tuning with Low-Rank Adaptation then aligns the student's conversational structure under a 4 GB VRAM ceiling. Finally, the merged model is converted to GGUF, quantized to 8-bit integer precision (143 MB), and deployed to the board with a Python retrieval layer over a native llama.cpp inference backend. Four pipeline stages were evaluated across 60 domain-specific questions using an LLM-as-judge protocol. Neither distillation nor fine-tuning improved factual accuracy, with correctness remaining at 0.018 at the 135M scale. Retrieval augmentation raised correctness to 0.301 and reduced the hallucination rate from 0.810 to 0.590 without retraining, and the deployed system sustained 4.91 tokens per second on the target hardware, returning a complete grounded response in approximately 9.7 seconds at a first-token latency of 5.7 seconds while occupying 519 MB (13.8%) of available system memory.

Analisi tassonomica dei coralli bambù (fam. Keratoisididae) del Mediterraneo

Thu, 03 Sep 2026 00:00:00 GMT

Analisi tassonomica dei coralli bambù (fam. Keratoisididae) del Mediterraneo D'Aprile, Enola <2002> La tassonomia della famiglia Keratoisididae è stata recentemente rivista, grazie alla nascita di tecniche molecolari, affiancate all’analisi morfologica. I caratteri morfologici classici diagnostici (morfologia della colonia) risultano inadeguati per l’alta variabilità, e non riflettono le reali relazioni filogenetiche, problema aggravato dall’assenza di materiale tipo. Nel Mediterraneo il problema riguarda Isidella elongata (Esper, 1788), storicamente ritenuta l’unico corallo bambù del bacino. La sua distinzione da Acanella è stata messa in dubbio. Lo studio ha analizzato 23 colonie dal Mediterraneo occidentale, caratterizzando variabilità morfologica (struttura della coloni, dei polipi e dimensioni degli scleriti) e verificandone l’identità tramite tassonomia integrata (Ultra Conserved Elements, geni mtMutS, 28S rDNA). L’analisi morfologica ha mostrato elevata variabilità e presenza di gruppi morfologici fittizi. L’analisi molecolare mostra l’appartenenza di tutti i campioni a una linea evolutiva di Acanella, derivante dall’Atlantico, nessuna suddivisione coerente con i gruppi morfologici o le entità tassonomiche attribuite storicamente a questi animali. La variabilità dei Keratoisididae mediterranei riflette quindi plasticità intraspecifica, non confermando la distinzione di I. elongata. La tassonomia integratasi rivela un ottimo strumento per la revisione dei Keratoisididae mediterranei, e fornisce nuovi elementi per rivalutare lo status tassonomico di I. elongata.; The taxonomy of the family Keratoisididae has recently been revised through the application of molecular techniques alongside morphological analysis. Classic diagnostic morphological characters (such as colony morphology) have proven inadequate due to high variability and a failure to reflect true phylogenetic relationships, an issue compounded by the absence of type material. In the Mediterranean, this problem centers on Isidella elongata (Esper, 1788), historically considered the basin's only bamboo coral; its distinction from the genus Acanella has been called into question. This study analyzed 23 colonies from the western Mediterranean, characterizing morphological variability (colony and polyp structure, sclerite dimensions) and verifying their identity using an integrative taxonomic approach (Ultra-Conserved Elements, mtMutS genes, and 28S rDNA). Morphological analysis revealed high variability and the presence of artificial morphological groupings. Molecular analysis showed that all samples belong to an Acanella lineage originating in the Atlantic, with no subdivision consistent with the morphological groups or taxonomic entities historically attributed to these animals. The variability observed in Mediterranean Keratoisididae thus reflects intraspecific plasticity rather than supporting the distinct status of I. elongata. Integrative taxonomy proves to be an excellent tool for revising the Mediterranean Keratoisididae and provides new evidence for re-evaluating the taxonomic status of I. elongata.

Miglioramento della stima della misurazione del vento tramite analisi dei dati e apprendimento automatico, utilizzando prototipi dotati di sensori.

Fri, 04 Sep 2026 00:00:00 GMT

Miglioramento della stima della misurazione del vento tramite analisi dei dati e apprendimento automatico, utilizzando prototipi dotati di sensori. Saeedimanesh, Mohammad Javad <1990> La misura accurata di velocità e direzione del vento è alla base della progettazione, previsione ed esercizio dei parchi eolici, eppure gli strumenti oggi impiegati sono costosi e statici, come le torri anemometriche, o dipendono da estese calibrazioni e tabelle empiriche, come le sonde multiforo. Questa tesi indaga se una testa sensoriale compatta con quattro anemometri termici a basso costo, per un UAV autonomo, possa stimare velocità e direzione del vento quando la calibrazione è sostituita da un modello di machine learning addestrato su dati misurati. Due prototipi sensorizzati sono stati caratterizzati in galleria del vento. Ciascuno porta quattro anemometri a filo caldo sui lati di un corpo compatto; i sensori sono singolarmente omnidirezionali, quindi l'informazione direzionale nasce solo dalla variazione coordinata delle quattro uscite mentre il corpo scherma il flusso. Il primo prototipo ha prodotto 4.820 campioni su 24 orientazioni e dieci velocità; il secondo, con passo di 5,625 gradi, ne ha prodotti 95.440. Il rumore si concentra nei settori legati a separazione e scia, le asimmetrie tra sensori sono sistematiche e correggibili, e ogni sensore risponde alla velocità in modo non lineare. Il secondo prototipo modula più fortemente con la direzione ma è più rumoroso. È stato comunque scelto per il machine learning, poiché il limite era nel decodificatore lineare, non nei dati. Random forest, XGBoost, regressione polinomiale e rete neurale profonda sono state valutate tramite cross-validation e su una velocità esclusa dall'addestramento. Poiché ogni condizione fornisce circa cento campioni quasi identici, una suddivisione casuale ha permesso agli ensemble ad albero di memorizzare le condizioni e collassare sulla velocità non vista, mentre polinomio e rete hanno generalizzato. È stato scelto un polinomio di grado 8; stima la velocità a circa 0,17 m/s e la direzione a 6-7 gradi, accuratezza paragonabile ai sistemi LiDAR e UAV.; Accurate measurement of wind speed and direction underpins the design, forecasting and operation of wind farms, yet the instruments used for it are either costly and static, such as meteorological masts, or depend on extensive calibration and empirical lookup tables, as multi-hole pressure probes do. This thesis investigates whether a compact sensing head carrying four low-cost thermal anemometers, intended for an autonomous UAV, can estimate wind speed and direction accurately when calibration is replaced by a machine-learning model trained on measured data. Two sensorized prototypes were characterised in a wind tunnel. Each carries four hot-wire anemometers on the sides of a compact body; the sensors are individually omnidirectional, so directional information arises only from the coordinated variation of the four outputs as the body shields the flow. The first prototype yielded 4,820 labelled samples over 24 orientations and ten speeds; the second, with a finer 5.625 degree step, yielded 95,440. Noise concentrated in the sectors linked to flow separation and wake, inter-sensor asymmetries proved systematic and correctable, and each sensor responded to speed nonlinearly. The second prototype modulates more strongly with direction but is noisier. It was still chosen for the machine-learning stage, since the limitation lay in the linear decoder, not the data. A random forest, XGBoost, a polynomial regression and a deep neural network were evaluated by cross-validation and on a speed withheld from training. Because each condition contributes about one hundred near-identical samples, a random split let the tree ensembles memorise conditions and collapse on the unseen speed, while the polynomial and network generalised. A degree-8 polynomial was selected for its simplicity; it estimates wind speed to about 0.17 m/s and direction to roughly 6 to 7 degrees, comparable with established LiDAR and UAV systems but obtained with four simple sensors and a lightweight model.

Percezione e Accettazione dei Robot Quadrupedi nella Ricerca e Soccorso: Esplorare l'Impatto delle Variazioni Comportamentali sull'Interazione Uomo-Robot

Thu, 03 Sep 2026 00:00:00 GMT

Percezione e Accettazione dei Robot Quadrupedi nella Ricerca e Soccorso: Esplorare l'Impatto delle Variazioni Comportamentali sull'Interazione Uomo-Robot Sajal, Tanvir Rahman <1996> L'integrazione di robot autonomi nelle operazioni di ricerca e soccorso (SAR) presenta sfide di interazione uomo-robot (HRI). In questi contesti, movimento, postura e prossimità del robot non sono semplici parametri funzionali, ma fattori che determinano se le persone vicine lo percepiscano come sicuro e affidabile o come un'ulteriore minaccia. Questa tesi presenta la progettazione, implementazione e valutazione di un sistema di comportamento sociale per il robot quadrupede Boston Dynamics Spot in ambito SAR. Il sistema definisce quattro zone concentriche attorno al robot. Quando viene rilevata una persona e il robot si avvicina, il comportamento cambia progressivamente: traccia la persona passivamente, rallenta e ne riconosce la presenza con un breve sguardo, per poi fermarsi, orientarsi verso di essa e assumere una postura più bassa e meno imponente. Il sistema è implementato come architettura ROS modulare in tempo reale su piattaforma Spot. Uno studio con utenti confronta la condizione di comportamento sociale completo con una condizione di base in cui il robot naviga alla massima velocità senza modulazione sociale. Ventiquattro partecipanti hanno completato lo studio. La reattività sociale è risultata significativamente più alta nella condizione di Comportamento Completo (d = 0,98, p < .001). Anche la sicurezza percepita è stata valutata più alta nel Comportamento Completo (d = 0,44, p = .042). Fiducia e accettazione hanno mostrato lo stesso trend, pur senza raggiungere la significatività nel confronto intra-soggetto (within-subject); considerando solo il primo incontro, entrambi gli effetti diventano significativi. Complessivamente, i risultati mostrano che il sistema modifica quanto il robot appaia reattivo e consapevole, con un guadagno minore ma coerente nella sicurezza percepita e un beneficio meno certo, ma direzionalmente coerente, per fiducia e accettazione.; The integration of autonomous robots into Search and Rescue (SAR) operations presents human-robot interaction (HRI) challenges. Under these conditions, the robot’s movement, posture, and proximity behavior are not simply functional parameters but factors that influence whether nearby humans perceive the robot as safe and trustworthy, or as an additional threat. This thesis presents the design, implementation, and evaluation of a social behavior system for the Boston Dynamics Spot quadruped robot, developed for SAR deployment. The system defines four concentric zones around the robot. As a person is detected and the robot draws closer, its behavior shifts progressively: it begins by passively tracking them, then slows down and acknowledges their presence with a brief glance, and finally comes to a complete stop, orients its body toward them, and adopts a lower, less imposing posture. The system is implemented as a modular real-time ROS architecture running on the physical Spot platform. A user study compares the full social behavior condition against a baseline condition in which the robot navigates at full speed without any social modulation. Twenty-four participants completed the study. Social responsiveness was rated significantly higher in the Full Behavior condition (d = 0.98, p < .001). Perceived safety was also rated higher under Full Behavior (d = 0.44, p = .042). Trust and acceptance showed the same direction of improvement but did not reach significance in the main within-subject comparison; when only participants’ first encounter with the robot is considered, both effects do reach significance. Overall, the results show the social behavior system changes how responsive and aware the robot appears, with a smaller but consistent gain in perceived safety and a less certain, but directionally consistent, benefit for trust and acceptance.