Progetti per la ricerca

The project deals with the enhancement of resilience in critical infrastructures. The resilience will be faced in its whole management cycle, including the phases of planning and training, monitoring and threat assessment and modelling and risk analysis.

The main outcomes of the project will be:

• The identification of methodologies, procedures, training for enhancing the resilience
• The development of a web-based tool for resilience assessment
• The development of technologies for radio spectrum monitoring and radio threat assessment
• The development of robotic platforms for critical infrastructure inspection and surveillance

Il progetto, si occupa di diverse problematiche relative ai veicoli autonomi. Le attività svolte nell'ambito della quota di progetto hanno riguardato la simulazione dei flussi di veicoli autonomi su rete e l'impatto su consumi ed emissioni di sistemi ECO-ADAS in corrispondenza delle intersezioni semaforiche.

Il progetto molto ampio ha coinvolto diverse aree di ricerca del Dipartimento. Le attività hanno riguardato diversi aspetti del monitoraggio di veicoli, flussi e infrastrutture. 

Il progetto si occupa dei veicoli elettrici. La quota di progetto seguita si è occupata sia dei veicoli elettrici a celle a combustibile che di sistemi di car-sharing basati su veicoli elettrici.

MELODY ha l'obiettivo di definire soluzioni per valutare lo stato di salute dei componenti di un prodotto per configurarne lo smontaggio ed il recupero di parti che abbiano ancora una significativa vita utile. La valutazione della vita utile residua dei componenti è importante di per sé poiché rappresenta uno strumento predittivo per determinare lo stato del prodotto (riparazione, scarto o riutilizzo) e dei suoi singoli componenti (riutilizzo, rigenerazione o scarto). Nel contesto dei compiti di smontaggio, prevedere e valutare lo stato del prodotto aiuterà a pianificare le attività di umani e robot, rendendo più efficiente la loro interazione. MELODY sviluppa strategie collaborative per un’interazione bidirezionale tra umani e un sistema composto da più manipolatori mobili, basate sul paradigma dell'apprendimento reciproco, con l’obiettivo principale di apportare benefici a umani, robot e processo. L’uso di tecnologie abilitanti dell'Industria 4.0 è necessario per fornire informazioni che permettano a umani e robot di apprendere attivamente durante il processo e adattare il loro comportamento. Verranno esplorate strategie di controllo decentralizzato per la coordinazione e la cooperazione dei manipolatori mobili nella catena di fornitura chiusa, fondamentali quando la comunicazione tra tutti i robot è impossibile, ad esempio a causa di capacità di comunicazione a corto raggio.

L'argomento dell'intero progetto è sui veicoli elettrici. Le attività della quota di progetto fanno riferimento a modelli di routing per sistemi di autobus a chiamata basato su veicoli elettrici.

Negli ultimi anni l'ambiente manifatturiero è stato coinvolto in un processo di digitalizzazione motivato dall’avvento dell’Industria 5.0. Questa tendenza ha portato all'incremento del livello di automazione delle risorse e all'adozione di sistemi di misura distribuiti per il monitoraggio delle macchine e degli operatori. Principale punto di interesse è il monitoraggio delle attività svolte al fine di garantire un elevato livello di sicurezza e benessere degli operatori. Il progetto proposto mira all'implementazione di un sistema digitale integrato per la gestione delle condizioni di sicurezza, benessere e salute dei lavoratori. Il sistema si compone di un dispositivo indossabile che integra sensori per il monitoraggio di parametri fisiologici e per la classificazione dei movimenti. Inoltre è possibile identificare gli istanti in cui l’operatore è in condizioni di stress fisico mediante algoritmi di intelligenza artificiale.

L’attività si prepone sostanzialmente due obbiettivi:

(a) formare AstraKode Blockchain nelle tematiche afferenti al progetto FESR in allegato, con focus su Big Data e Data-Intensive Computing, Foundations of ML, Foundations of Data Architectures, e infrastrutture MLOps;

(b) disegnare e implementare un proof-of-concept di architettura data-intensiva capace di assurgere agli obbiettivi codificati nel progetto di cui sopra per un TRL pari a 3. Il resto del documento dettaglia i due work-package corrispondenti ai due obbiettivi di cui sopra, oltre che al work-package dedicato alla disseminazione dei risultati.

Il progetto di ricerca svolto dall'U.O. dell'Università del Sannio ha per obiettivo la localizzazione ottimale delle infrastrutture di rifornimento per i veicoli merci a idrogeno. Il PNRR ha previsto l'installazione di 40 infrastrutture sulla rete stradale principale, senza indicarne l'ubicazione. La localizzazione ottimale delle stesse è obiettivo dell'U.O. 

PON “Ricerca e Innovazione 2014 e 2020”, Decreto Direttoriale del 13 luglio 2017, n. 1735/Ric. “Avviso per la presentazione di progetti di Ricerca Industriale e Sviluppo Sperimentale nelle 12 aree di specializzazione individuate dal PNR 2015 - 2020”.
Il progetto NEON ha come obiettivo lo sviluppo di una nuova classe di dispositivi in grado di rivoluzionare le tecniche e gli approcci attualmente utilizzati per la diagnosi, la prognosi e la terapia in ambito oncologico e neurologico.