== Temi di tesi e stage - Gianluigi Greco == Questa pagina riporta alcuni temi per il lavoro di tesi dei corsi di laurea in triennale e magistrale in Informatica. Gli studenti interessati possono richiedere maggiori informazioni all'indirizzo gianluigi.greco@unical.it === Tesi presso Giga Management === 1) Modelli di scoring per la valutazione del rischio di default del portafoglio clienti nel Credit Management. 2) Modelli predittivi per la valutazione del rischio di insolvenza del debitore preventivamente alla fase di erogazione del credito. 3) Definizione di modelli di scoring per la gestione del rischio delle strutture in ambito sanitario. === Tesi presso il Dipartimento === 1) Realizzazione di un prototipo di connettore DB. INPUT: file locale json (oppure xml) contenente le seguenti info - un insieme di query SQL; - i dati di accesso ad un'origine dati ODBC; - i dati di accesso ad un repository git. FUNZIONAMENTO: - Esecuzione “one-shot” programmata mediante “Utilità di pianificazione di Windows” per essere eseguita un certo numero di volte nel corso della giornata (a mio avviso meccanismo più stabile rispetto ad un servizio sempre attivo che poi rischia di bloccarsi e dover essere riavviato); AZIONI: 1. Lettura json/xml; 2. Connessione a origine dati ODBC (“MS SQL-Server” oppure “IBM DB2”); 3. Interrogazione del database mediante le query contenute nel json/xml; 4. Esportazione dei risultati in formato csv (senza riga di intestazione) separato da ‘;’ e con dati tra virgolette (es.: “dato 1”;”dato 2”;”dato3”) dal nome “'YYYY-MM-dd_HH_mm_nome-tabella.csv”; 5. Push dei file creati tramite git. === Tesi presso SOMOS (sturt-up UNICAL) === ==== Elenco di tematiche nell'ambito di sistemi Informatici per i Trasporti ==== 1) Correlazione tra parametri biometrici del guidatore, livelli di stress, comportamenti di guida e sicurezza stradale (approccio rete urbana ed extraurbana) mediante esperimenti di tipo "naturalistic driver behaviour". Creazione di nuovi indicatori di rischio che tengano conto sia di parametri geometrici delle infrastrutture, sia di parametri legati alla meccanica della locomozione, sia di parametri biometrici dei guidatori, con distinzioni in classi di utenti (da sviluppare in collaborazione con il prof. Fortino). 2) Sicurezza stradale per utenza debole con individuazione di criticità lungo le catene di spostamento e, conseguente proposta di contromisure atte a risolverle. 3) Trasporto Pubblico Locale - lato utente. Piattaforma per il monitoraggio dei livelli di qualità del TPL a bordo, con determinazione dei carichi dinamici delle corse. Localizzazione dei bus in tempo reale mediante smartphone utenti e analisi del livello di copertura spaziale delle linee di TPL in funzione dei residenti e dei livelli di domanda. 4) Trasporto Pubblico Locale - lato azienda. Applicazione di algoritmi di machine learning per la manutenzione predittiva dei mezzi, mediante la raccolta di dati a bordo veicolo. 5) Domanda di trasporto passeggeri outdoor. Ricostruzione delle catene di spostamenti degli utenti dei differenti modi di trasporto (auto, bus, bici, piedi, etc.) mediante un'app per smartphone che fornisca, al contempo, agli utenti stessi info sui servizi di trasporto in generale e sui servizi utili al cittadino e commerciali. Transit oriented development customizzato per ogni utente. 6) Domanda passeggeri indoor. Localizzazione indoor mediante beacon o altre tecnologie. Utilizzare le traiettorie dei pedoni sia per riallocazioni di servizi, sia per l'infomobilità (ad esempio per gli aeroporti), sia per le evacuazioni in condizioni di emergenza dagli edifici pubblici e privati (tema interessante e di grandissima attualità). 7) Mobilità ciclo-pedonale. Runevo, indicazione in tempo reale in modalità push di eventuali piste ciclabili e percorsi e itinerari turistici, enogastronomici e commerciali. 8) Piattaforme di gamification per fidelizzazione utenti (per aziende/associazioni). === Tesi presso NTT Data === ==== Image similarity comparison for information retrieval ==== Descrizione: Lo scopo della tesi è quello di realizzare un modulo di Image similarity, così che data in input un’immagine vengano restituiti i documenti che contengono immagini simili. Il lavoro di tesi dovrà prevedere una fase in cui si farà una ricerca mirata per identificare l'approccio migliore per realizzare il sistema. Competenze richieste: Intelligenza artificiale, Information Retrieval, Feature extraction Tipologia: informatica magistrale Durata: 3/6 mesi ==== Textual entailment evaluation for information retrieval ==== Descrizione: Lo scopo della tesi è quello di realizzare un sistema che effettui estrazione di concetti da documenti. Data una query di input dell'utente si estrae la frase più attinente alla query la si evidenzia in grassetto rispetto al resto del testo Competenze richieste: Information Retrieval, Elastic Search Tipologia: informatica magistrale Durata: 3-6 mesi ==== Image similarity comparison for information retrieval ==== Descrizione: Lo scopo della tesi è quello di realizzare un’applicazione che restituisca l’immagine più “simile” a quella data in input. Ad esempio, data una foto scattata col cellulare ad un monumento, un quadro o una qualsiasi opera d’arte, verrà restituito il nome e le informazioni relativa all’opera in foto. La ricerca può essere aiutata andando a valutare la geolocalizzazione. Una volta restituito il risultato, si può navigare tra le opere dello stesso artista o della stessa città ecc. Competenze richieste: Information Retrieval, Feature extraction Tipologia: informatica magistrale Durata: 3/6 mesi ==== Fall Detection ==== Descrizione: Lo scopo della tesi è quello di realizzare un sistema in grado di rilevare le cadute attraverso l’uso di telecamere poste in diversi punti all’interno di un ambiente in ambienti esterni e/o interni. Il lavoro di tesi dovrà prevedere una fase in cui si farà una ricerca mirata per identificare l'approccio migliore per realizzare il sistema. Competenze richieste: Python, Machine learning Tipologia: informatica magistrale Durata: 3/6 mesi ==== Action Detection ==== Descrizione: Lo scopo della tesi è quello di realizzare un sistema software in grado di rilevare, classificare differenti tipologie di azioni sfruttando le immagini provenienti da telecamere posizionate in ambienti esterni e/o interni. Il lavoro di tesi dovrà prevedere una fase in cui si farà una ricerca mirata per identificare l'approccio migliore per realizzare il sistema. Competenze richieste: Python, Machine learning Tipologia: informatica magistrale Durata: 3/6 mesi ==== Recommendation System ==== Lo scopo della tesi è quello di realizzare un sistema di raccomandazione per contenuti basato sulle preferenze storiche di una utente; non soltanto basato sui contenuti testuali ma anche video, musicali, prodotti del supermercato etc. Il lavoro di tesi dovrà prevedere una fase in cui si farà una ricerca mirata per identificare l'approccio migliore per realizzare il sistema. Competenze richieste: Python, Machine learning Tipologia: informatica magistrale Durata: 3/6 mesi ==== Bitcoin e Lightning Networks ==== Descrizione: Lo scopo della tesi è quello di studiare il 2nd Layer di Bitcoin: Lightning Network, che permette di abilitare pagamenti in real-time in Bitcoin. Tecnologie e conoscenze: Linux/Shell, C++ Tipologia: informatica triennale Durata: 3 mesi ==== Blockchain e transazioni totalmente anonime ==== Descrizione: Con la scoperta di tecniche crittografiche come zkSNARKs e zero-knowledge-proof è possibile verificare la correttezza delle transazioni Blockchain senza dover sapere il contenuto. Questo garantisce un nuovo livello di privacy che sarà analizzato nel lavoro di tesi. Tecnologie e conoscenze: Algoritmi di crittografia e matematica Tipologia: informatica triennale Durata: 3 mesi ==== Emotions Detector ==== Descrizione: Lo scopo della tesi è quello di realizzare un sistema AI in grado di riconoscere/interpretare/catalogare le emozioni di una persona a partire dal suo volto. L'obiettivo dell'Emotions Detector è esplorare come le tecnologie di intelligenza artificiale, in particolare la Computer Vision e il Deep Learning, potrebbero essere sfruttate per leggere le emozioni dalle espressioni dei volti. Tecnologie e competenze: Python, Java, Image Processing (OpenCV), Tecnologie di intelligenza artificiale (emotion detection) Tipologia: informatica triennale Durata: 3 mesi ==== People Counting in open space ==== Descrizione: Lo scopo della tesi è quello di realizzare un sistema software in grado di analizzare le riprese video provenienti da più sorgenti al fine di contare il numero di persone presenti in un determinato luogo. Va tenuto conto del fatto che il sistema dovrà funzionare in ambienti ampi (oltre 50m di raggio) e all'aperto. Si suppone che l'area da monitorare sia ripresa totalmente da un numero sufficiente di telecamere ad alta risoluzione. Il lavoro di tesi dovrà prevedere una fase in cui si farà una ricerca mirata per identificare l'approccio migliore per realizzare il sistema di conteggio, per esempio tramite body recognition, ricostruzione 3D dell'ambiente monitorato, ecc. Tecnologie e competenze: Java, Python, Tensorflow, Eclipse/Netbeans, Linux Tipologia: informatica magistrale Durata: 6 mesi / 3 mesi ==== Movie Genre Recognizer ==== Descrizione: Lo scopo della tesi è quello di realizzare un sistema in grado di classificare dei filmati in base al genere: commedie, thriller, documentario, ecc. Il riconoscimento del genere dovrà basarsi sulla presenza di particolari scene all'interno del filmato ed eventualmente anche sulla presenza di particolari oggetti e/o personaggi. Il lavoro di tesi dovrà prevedere una fase in cui si farà una ricerca mirata per identificare l'approccio migliore per realizzare tale sistema. Tecnologie e competenze: Java, Python, Tensorflow, Eclipse/Netbeans, Linux Tipologia: informatica magistrale Durata: 4/6 mesi ==== Personal Care ==== Descrizione: Lo scopo della tesi è quello di realizzare un sistema fruibile da app mobile che analizzi le abitudini alimentari dell’utente e fornisca suggerimenti adeguati. In particolare i suggerimenti dovranno tener conto delle attività sportive svolte, delle intolleranze alimentari e delle eventuali allergie. Inoltre dovrà eseguire l'analisi dei bioritmi personali per ottimizzare i consumi energetici della persona. Il lavoro di tesi dovrà prevedere una fase in cui si farà una ricerca mirata per identificare l'approccio migliore per realizzare tale sistema. Tecnologie e competenze: Java, Python, Tensorflow, Eclipse/Netbeans, Linux Tipologia: informatica magistrale Durata: 6 mesi / 3 mesi ==== Object detection and extraction from point clouds (3D segmentation) ==== Descrizione: Studio di tecniche per la rivelazione, segmentazione ed estrazione automatica di oggetti da nuvole di punti tridimensionali. Tecnologie e competenze: Caffe2/TensorFlow, OpenCV, Python3.5+, Unity3D, C# Tipologia: informatica magistrale Durata: 6 mesi / 3 mesi ==== 3D Avatar reconstruction ==== Descrizione: Studio comparativo tra tecniche fotogrammetriche e tecniche di machine learning per la ricostruzione di modelli 3D del volto e del corpo umano. Tecnologie e competenze: Fotogrammetria, Machine Learning, Unity3D, C# Tipologia: informatica triennale Durata: 3 mesi ==== Holoportation ==== Descrizione: L'Holoportation è un nuovo tipo di tecnologia di acquisizione 3D che consente di ricostruire, comprimere e trasmettere in 3D in tempo reale modelli 3D di alta qualità di persone. Se combinato con display di realtà misti come HoloLens, questa tecnologia consente agli utenti di vedere, ascoltare e interagire con i partecipanti remoti in 3D come se fossero effettivamente presenti nello stesso spazio fisico. Comunicare e interagire con gli utenti remoti diventa naturale come la comunicazione faccia a faccia. Il lavoro di tesi si concentra nello studio di tale tecnologia e nell’implementazione di un caso d’uso. Tecnologie e conoscenze: HoloLens, Stereo Camere (Stereolabs Zed), Unity3D, C# Tipologia: informatica triennale e magistrale Durata: 6 mesi / 3 mesi ==== Blaze Monitoring (Analisi Propagazione Fiamme) ==== Descrizione: Lo scopo della tesi è quello di realizzare un modulo AI che analizzi immagini/video al fine di: Identificare la presenza o meno di incendi, Classificare il grado di estensione dell’incendio stesso. Tecnologie e conoscenze: Java, Python, Microsoft Cognitive Services, Eclipse/Netbeans Tipologia: informatica magistrale Durata: 4/6 mesi ==== Smart wizard ==== Descrizione: Introduzione di funzionalità di natural language processing (speech to text, text to speech, dialog, translation, and natural language classification) in una applicazione per il supporto, tramite realtà aumentata, ad operatori nell'esecuzione di task che richiedono competenze specifiche. Tecnologie e conoscenze: Unity3D, Watson for Unity, C#, Altro (API di: google, amazon, microsoft) Tipologia: informatica triennale Durata: 3 mesi ==== Fake News Detector ==== Descrizione: Lo scopo della tesi è quello di realizzare un sistema AI in grado di incrociare dati da diverse fonti per etichettare le fake news. L'obiettivo della Fake News Detector è esplorare come le tecnologie di intelligenza artificiale, in particolare l'apprendimento automatico e l'elaborazione del linguaggio naturale, potrebbero essere sfruttate per combattere il problema delle notizie false, quindi automatizzare in modo significativo una parte delle procedure che i controllori dei fatti umani utilizzano oggi per determinare se una storia è reale o una bufala. Competenze richieste: Java, Python Tipologia: informatica triennale Durata: 3 mesi