MATLAB EXPO 2016 ITALIA

The Rise of Engineering-Driven Analytics

9:45–10:30

Engineering data has become essential in business-critical systems and applications. Audio, image, real-time video, motion, machine performance metrics, and other sensor-generated data is being combined with business, transactional, and other IT data to create opportunities for sophisticated analytics on more complex phenomena. The flexibility to run those analytics, either on massive data sets in IT or cloud infrastructures or as the data is acquired on smart sensors and embedded devices, is enabling organizations in many industries to develop intelligent products, devices, and services that expand the business impact of their data and analytics. In this talk, you will see numerous examples of this in action and learn about new capabilities in MATLAB® and Simulink® that empower you to design and develop these systems and be a leading force in this new analytics-driven age. (Presentation in English)

Jason Ghidella Jason Ghidella, MathWorks

La robotica e la frontiera dell’interazione

10:30–11:00

Una delle sfide più importanti che la robotica sta affrontando in questi anni è quella dell’interazione con l’uomo. In vista di una più ampia diffusione di piattaforme robotiche nella società l’interazione uomo-macchina deve diventare sicura, intuitiva anche per un utente non esperto ed efficiente anche in contesti ben diversi dagli ambienti controllati delle fabbriche. Per raggiungere questo obiettivo un approccio è quello di trarre ispirazione da come l’uomo interagisce con i suoi simili, per modellare tale capacità anche su un robot.

Questa presentazione discuterà le difficoltà da affrontare in questa linea di ricerca ed i risultati ottenuti su diverse piattaforme robotiche presso l’istituto Italiano di Tecnologia. In particolare si presenteranno le possibili applicazioni di una migliore interazione uomo-robot in diversi ambiti della società, dallo studio dell’uomo alla riabilitazione robotica e allo sviluppo di robot companions.

Alessandra Sciutti Alessandra Sciutti, Istituto Italiano di Tecnologia

Welcome e Introduzione alla Giornata

9:15–9:45

Fabrizio Sara Fabrizio Sara, MathWorks

Novità in MATLAB e Simulink

11:00–11:30

Illustreremo le più recenti novità di MATLAB® e di Simulink®. In MATLAB presenteremo il nuovo Live Editor pensato per integrare il codice MATLAB con grafici, documentazione e equazioni in un unico foglio di lavoro interattivo. Inoltre, l’App Designer rappresenta un nuovo strumento per la realizzazione di interfacce grafiche. In Simulink, mostreremo efficaci metodi di interrompere e riprendere la simulazione e il nuovo solutore automatico per velocizzare la prototipazione dei modelli.

Fabrizio Sara Fabrizio Sara, MathWorks

Syngrasp: un toolbox MATLAB per la simulazione di mani robotiche

16:00–16:30

Syngrasp è un toolbox MATLAB® per l'analisi della presa di mani robotiche. Grazie a questo strumento, è possibile modellare la cedevolezza del sistema a vari livelli, ad esempio nei punti di contatto, nelle articolazioni o nel sistema di attuazione, compresa la trasmissione.

E’ possibile utilizzare un’interfaccia utente grafica o direttamente assemblare e modificare le funzioni disponibili per sfruttare tutte le funzionalità del toolbox. Le prese possono essere ottenute sia utilizzando il grasp planner in dotazione sia definendo direttamente i punti di contatto sulla mano robotica. Diverse funzioni di analisi sono state sviluppate per indagare le principali proprietà delle prese con mani robotiche. Inoltre Syngrasp offre funzioni per la rappresentazione grafica della mano e degli oggetti. Il toolbox è disponibile gratuitamente.

Maria Pozzi Maria Pozzi, Università degli Studi di Siena
Domenico Prattichizzo Domenico Prattichizzo, Università degli Studi di Siena

Data Analytics con MATLAB

16:30–17:00

Se da un lato i big data rappresentano una opportunità per gli analisti e i ricercatori di dati, consentendo loro di acquisire una visione approfondita e di prendere decisioni più informate, dall’altro li pone di fronte anche a numerose sfide di tipo tecnologico. In questa presentazione illustreremo quali sono gli strumenti disponibili in MATLAB® per supportare il workflow, dall’acquisizione del dato, alla sua elaborazione e modellazione, fino all’integrazione degli algoritmi in applicazioni di data analytics.


Impiego di fotocamere lineari per il rilevamento e il monitoraggio di cricche di fatica sugli pneumatici

12:00–12:30

Questo progetto ha lo scopo di mettere a punto un Sistema di Ispezione da Remoto per il rilevamento automatico di cricche di fatica su uno pneumatico, a uno stadio precoce e durante il rotolamento. La parte essenziale del sistema è costituita da due fotocamere lineari ad alta frequenza di scansione, posizionate sui due fianchi dello pneumatico. Le immagini, nonostante siano riprese a partire da una posizione angolare casuale, sono elaborate in modo da ottenere delle immagini realistiche di entrambi i fianchi dello pneumatico (il sistema sarà privo di encoder). MATLAB® ha permesso la gestione di un database di immagini coerenti, che vengono confrontate in termini di funzioni complesse basate su invarianti (e.g. Harris corners).

Alessandro Oliva Alessandro Oliva, Bridgestone
Roberto Bocchini Roberto Bocchini, Università degli Studi di Roma Tor Vergata

Condividere algoritmi e applicazioni MATLAB

12:30–13:00

Vedremo le diverse possibilità di distribuzione ed integrazione del codice MATLAB® per la realizzazione di applicazioni standalone, add-in per Microsoft Excel, librerie Hadoop e componenti destinati all’integrazione con C, C++, Java®, .NET e Python sia in ambiente desktop che enterprise, come ad esempio web service.


Strumenti di clustering robusto per l’analisi del commercio internazionale e applicazioni anti-frode

14:30–15:00

I trattati sul funzionamento dell’Unione Europea (UE) impongono alla Commissione di combattere, assieme agli Stati Membri, contro la frode e le altre attività illegali che ledono gli interessi finanziari dell’Unione stessa, conferendo all’UE competenze esclusive in materia di commercio internazionale e Unione doganale. Il contributo del Centro Comune di Ricerca (CCR) alla prevenzione e individuazione delle frodi attaverso l’analisi dei dati del commercio internazionale si colloca in questa forte base giuridica. L’analisi statistica dei dati del commercio internazionale richiede strumenti per la classificazione di importanti segmenti di mercato e la rilevazione di transazioni sospette legate a possibili casi di riciclaggio e/o evasione dei dazi sulle importazioni.

Questa presentazione illustrerà l’utilizzo fatto a tal fine di una serie di metodi robusti implementati dagli autori presso l’Università di Parma e il CCR in un toolbox MATLAB® di libero accesso: FSDA (si veda Riani et al., 2012, 2015). La robustezza di questi metodi viene dalla capacità a resistere alla presenza di outlier e/o altre deviazioni dalle classiche assunzioni modellistiche (come ad esempio, eterogeneità e non normalità).

Marco Riani Domenico Perrotta, Centro Comune di Ricerca della Commissione Europea
Marco Riani Marco Riani, Università degli Studi di Parma

Visione artificiale con Deep Learning in MATLAB

15:00–15:30

Il riconoscimento di oggetti consente di sviluppare applicazioni innovative quali le automobili a guida autonoma e i sistemi robotici autonomi. Le tecniche di Machine Learning e di Deep Learning sulle quali si basano questi sistemi sono difficili da allenare, validare e confrontare. In questa sessione esploreremo come in MATLAB® sia possibile affrontare le difficoltà nello sviluppo di sistemi di riconoscimento di oggetti.

Giuseppe Ridinò Giuseppe Ridinò, MathWorks

Model-Based Design in F1: team development e generazione codice in ambienti con un breve time-to-market

12:00–12:30

Nell'ambiente Motorsport e nelle sue applicazioni in F1, la velocità di sviluppo e di applicazione diretta in campo sono un fattore determinante per lo sviluppo della performance della vettura.

La drastica riduzione del numero dei test in pista, unita alla necessità di sviluppo rapido, ha permesso una introduzione ampia del MBD, in tutti i suoi aspetti che vanno dalla prototipazione rapida alla generazione di codice, alla collaborazione tra teams, fino all'utilizzo degli strumenti per la verifica e la validazione.

Luca Benincasa Luca Benincasa, Ferrari Gestione Sportiva
Riccardo Lodini Riccardo Lodini, Ferrari Gestione Sportiva

Introduzione al Model-Based Design

12:30–13:00

Introdurremo il Model-Based Design utilizzando un classico controllo di un motore elettrico e discuteremo i passi fondamentali che consentono di usare con successo MATLAB® e Simulink® in ambito Model-Based Design. Mostreremo l’intero flusso di lavoro dalla simulazione, alla prototipazione in tempo reale, dall’implementazione per mezzo di codice generato automaticamente alla verifica e validazione.

Aldo Caraceto Aldo Caraceto, MathWorks

Un regolatore di tensione a controllo misto analogico/digitale

14:30–15:00

Si presenta un sistema per la regolazione on-chip della tensione di alimentazione della parte digitale di un microcontrollore per applicazioni Automotive. Il sistema di regolazione ha diversi loop di controllo, sia analogici che numerici; tutti contribuiscono in modo concorrente alla gestione della tensione regolata.

Il sistema è stato validato a livello behavioral e quindi, per la parte logica, modellato a livello bit-accurate e sintetizzato con HDL Coder™. Le prestazioni finali e l’attendibilità della simulazioni nell’ambiente MATLAB® sono state verificate e confermate mediante mixed-mode simulation usando tools specifici per il progetto di circuiti integrati.

Carmelo Burgio Carmelo Burgio, STMicroelectronics

Aumentare l’affidabilità e la robustezza del progetto attraverso la verifica dei modelli e del codice

15:00–15:30

Le tecniche di verifica e validazione applicate al processo di sviluppo consentono di trovare gli errori nelle fasi iniziali del progetto. La maggior parte degli errori di progetto vengono introdotti a livello di specifiche ma non vengono identificati prima della fase di test. Vedremmo come applicare gli strumenti per la verifica e la validazione lungo il processo di sviluppo e certificazione al fine di individuare gli errori il più presto possibile riducendo i tempi di sviluppo e incrementando la qualità.

Paolo Bizzarri Paolo Bizzarri, MathWorks

Modellizzazione matematica con MATLAB

12:00–13:00

In questa sessione introdurremo gli elementi di programmazione MATLAB® per costruire diversi tipi di modelli matematici. Cominceremo con un famoso modello matriciale di automa cellulare (Gioco della vita), alla scoperta di pattern insospettati. Passeremo poi a modelli classici del moto, ricavando le equazioni differenziali di un pendolo su carrello mobile, e programmando il controllo ottimo per minimizzarne l’oscillazione. Infine, useremo algoritmi sui grafi per descrivere l’architettura di Internet e scoprirne le sue proprietà di elevato clustering e minima distanza tra nodi (reti “small-world”).

Paolo Panarese Paolo Panarese, MathWorks

L’importanza della simulazione con Simulink

14:30–15:30

In questa sessione esploreremo alcuni vantaggi della simulazione dei sistemi dinamici attraverso semplici esempi, che spaziano tra modelli di urto/rimbalzo, motori DC, pendoli. La simulazione di un modello può svelare la natura di certi comportamenti numerici che il modello stesso non lasciava prevedere, come overflow, chattering e stiffness. L’uso sapiente dei solutori di Simulink® è fondamentale per controllare e risolvere tali comportamenti. La simulazione può aiutare a determinare in modo automatico le stime ottimali dei parametri di modello.

Paolo Panarese Paolo Panarese, MathWorks