Cluster di calcolo ad alte prestazioni (HPC) basato su processori GPU di ultima generazione, ottimizzati per le elaborazioni nell’ambito dell’Intelligenza Artificiale.
Il cluster permette a tutti i membri del Dipartimento di avere accesso a una piattaforma di ricerca all’altezza dei più avanzati standard di ricerca e in particolare a:
- un nodo di accesso con elevate capacità di archiviazione dei dataset e dei risultati della ricerca (oltre 100 TeraByte)
- un software di gestione dell’accesso alle risorse basato su Slurm, standard nel campo della ricerca
- un nodo di calcolo dotato di 4 GPU Nvidia L40S (fino a 91,6 TFLOPS ciascuna) e 768 GB di memoria RAM

Il cluster è composto da macchine eterogenee che montano processori Intel e GPU NVIDIA di ultime generazioni. Grazie alla potenza di calcolo fornita soprattutto dalle GPU, queste macchine vengono utilizzate per l'addestramento di modelli di Machine Learning e Deep Learning per il supporto alla diagnosi, stratificazione del paziente e identificazione di terapie personalizzate per il paziente. Inoltre, grazie alla potenza di calcolo fornita dai processori, queste macchine vengono anche utilizzate per l'analisi di dati biomedicali, identificazione di potenziali nuovi biomarcatori per determinate patologie e neoplasie, e sviluppo di algoritmi per l'evoluzione di nuovi farmaci per patologie mirate. La natura del dato che queste macchine sono in grado di processare varia da dati di trascrittomica e genomica a dati di patologia digitale e spettrometria di massa.
I server sono stati configurati con distribuzioni linux server e sono manutenuti attivamente dai ricercatori del laboratorio. L’esecuzione di test e simulazioni scientifiche è gestita dallo strumento SLURM, in linea con le buone pratiche di gestione dei supercalcolatori del consorzio interuniversitario italiano (CINECA).

Sistema multi-sensore compatto e altamente portatile integrato in un payload leggero per la generazione di ortofoto ad alta risoluzione, modelli tridimensionali e rilievi georeferenziati ad alta precisione. Adatto ad applicazioni multidisciplinari tra cui: mappatura territoriale, agricoltura di precisione, monitoraggio ambientale, rilievi topografici, ispezioni infrastrutturali, analisi di stabilità dei versanti e documentazione di processi geomorfici.
L’integrazione del modulo RTK consente una geolocalizzazione centimetrica in tempo reale, ideale per operazioni che richiedono elevata accuratezza spaziale anche in assenza di GCP (Ground Control Points).

Le attrezzature presenti sono principlamente sensori che permettono l'acquisizione di segnali, fisiologici ed elettrofisiologici, fisici (registrazione video e rilevazione del movimento delle mani) che possono essere impiegati per l'interazione uomo-macchina.
Queste attrezzature possono essere raggruppate nelle seguenti tipologie:

1) Sensori indossabili per l'acquisizione di dati fisiologici:
- tre dispositivi Shimmer GSR+ per L'acquisizione del segnale fotopletismografico, della risposta galvanica della pelle, e del movimento (accelerometro, giroscopio e magnetometro). Questi segnali sono particolarmente utili per misurare la variazione di arousal.
- 3 dispositivi Shimmer EMG per l'acquisizione del segnale elettromiografico di contatto, per l'acquisizione del segnale respirazione e dell'elettroccardiogramma, e del movimento (accelerometro, giroscopio e magnetometro). Questi segnali sono utili per rilevare l'attività muscolare e le variazioni di arousal.

2) dispositivi indossabili per l'acquisizione di dati elettroencefalografici EEG
- uno Unicorn Hybrid Black e un Emotiv Epoc + Premium: si tratta di dispositivo indossabile che permettono l'acquisizione di segnali elettroencefalografici da adiverse posizioni dello saclpo (8 elettrodi nel caso di dispositivo Unicorn wet and dry, 14 canali wet nel caso di Emotiv) in diversi ambiti ed in particolare nell'ambito delle interfacce cervello- macchina (o Brain Computer Interfaces).

3) sensori ottici per il rilevamento del movimento delle mani
- quattro Ultra Leap 3DI per il tracciamento del movimento di entrambe le mani. Questi sensori possono essere utilizzati in diverse tipologie di interazione, ad esempio per controllare un videogioco, o in caso di monitoraggio da remoto in ambito clinico per seguire il progresso e l'esecuzione di eventuali esercizi di riabilitazione delle mani.

4) videocamera
- Go Pro, videocamera che può essere impiegata in sitemi che si basano sul riconoscimento delle emozioni dalle espressioni faccuiali e/o dalla voce, o sistemi per il riconoscimento del comportamento e movimento in un ambiente.

Si tratta di un motoveicolo di tipo quadriciclo leggero, attrezzato per attività sperimentale nel campo della guida autonoma stradale. L'attrezzaggio ha richiesto l'introduzione di sistemi di attuazione sullo sterzo e sulla accelerazione, l'introduzione di diversi apparati sensoriali (telecamere, LiDARs, sensori inerziali, ricevitori GNSS, etc.) e sistemi di calcolo, oltre allo sviluppo, oggetto della nostra ricerca, degli algoritmi di elaborazione dei dati sensoriali. Trattandosi di un veicolo elettrico l'azione frenante viene svolta mediante l'intervento del motore, mentre il sistema frenante originale del veicolo è stato lasciato a disposizione del supervisore umano per eventuali interventi di emergenza.

Il veicolo trasporta al massimo due persone, uno al posto di guida ed uno accanto. Come previsto dal codice della strada al posto di guida potrà sedere solo una persona direttamente delegata dal Rettore, che è il titolare della targa prova.

Ad oggi è possibile far muovere il veicolo in diverse modalità:
+ guida manuale
+ guida autonoma, che può ad oggi essere svolta in 2 modi:
- guida autonoma supervisionata: in questa modalità il veicolo si muove sulla base dei propri sistemi sensoriali, di calcolo e di attuazione, sfruttando il ridondante insieme di sensori di bordo anche per rilevare eventuali ostacoli inattesi lungo il percorso e prevenire pertanto ogni collisione; per ridondanza rispetto all'evitare collisioni, una supervisore umano siede al posto del guidatore e monitora attentamente il comportamento del veicolo, intervenendo prontamente qualora questo apparisse compiere manovre che il supervisore reputa pericolose ed il sistema di rilevamento ostacoli del veicolo non intervenga prima. Per il nostro veicolo l'intervento possibile in frazioni di secondo da parte del supervisore umano riguarda sia la disattivazione di emergenza del sistema di guida automatica, con intervento del freno motore, sia l'uso del pedale del freno originale del veicolo;
- guida autonoma apparentemente non supervisionata: in questa modalità, che ha un interesse solo per le sperimentazioni di interazione veicolo - altri utenti della strada, si simula la situazione di completa autonomia (nessuno presente al posto del guidatore), ma, oltre ovviamente al contare sul sistema sensoriale di rilevamento ostacoli del veicolo, si effettua una supervisione nascosta mostrando, alla persona seduta dal lato del passeggero, con un monitor nascosto a chi si trova fuori dal veicolo, il video di una camera frontale del veicolo stesso affinché costui possa disattivare in emergenza il sistema di guida automatica per frenarlo con i normali tasti di emergenza; in questa modalità il finto passeggero costituisce quindi un sistema di sicurezza in ridondanza rispetto ai sensori del veicolo; queste condizioni sperimentali prevedono, per favorire l'attraversamento da parte del pedone, che negli ultimi metri di avvicinamento all'attraversamento pedonale il veicolo sia fermo o proceda a velocità ridotta, pertanto si stima che il veicolo si fermi, dopo una eventuale disattivazione di emergenza del sistema di guida automatica, in pochi centimetri, anche senza agire sul pedale del freno.