Il 10 dicembre 2024 dalle 11:00 alle 13:00 presso l’Aula Convegni della nostra Macroarea di Ingegneria si terrà l’evento TERNA incontra l’Università degli Studi di Roma Tor Vergata. Scopo dell’iniziativa è di illustrare da parte di Terna S.p.A. il ruolo strategico dell’azienda quale abilitatore del sistema elettrico italiano al servizio del Paese per una «twin transition», energetica e digitale. Sono inviatati sia docenti che studenti/studentesse a partecipare.
di Pamela Pergolini
Dopo essersi aggiudicata il primo posto nella competizione regionale Start Cup Lazio 2023 l’idea imprenditoriale LivGemini di Ingegneria Roma Tor Vergata vince il premio LIFE SCIENCES-MEDtech nell’ambito del PNI Premio Nazionale per l’Innovazione promosso dall’associazione nazionale PNICube e si porta a casa un assegno di 25mila euro. La premiazione si è tenuta il 1° dicembre a Palazzo Lombardia, Milano, sede della Regione, durante l’edizione 2023 del PNI Premio Nazionale per l’Innovazione, il riconoscimento istituito nel 2003 da PNICube per diffondere la cultura d’impresa nel sistema della ricerca, sostenere la nascita di imprese ad alto contenuto di innovazione e accorciare le distanze tra ricerca e mercato.
Livgemini ha sviluppato l’dea di uno strumento avanzato di prevenzione, diagnosi e monitoraggio dell’aneurisma dell’aorta basato su Medical Digital Twin. La startup è nata dal progetto europeo Horizon 2020-Research and Innovation- “MeDiTATe” che mira a sviluppare Digital Twin di anatomie vascolari per lo studio dell’aneurisma. “La partnership tra università, ospedali e aziende – ha commentato Leonardo Geronzi, Co-founder & CEO – è alla base dell’idea imprenditoriale LivGemini che integra competenze mediche avanzate con metodi di simulazione innovativi basati sul Medical Digital Twin”. L’attuale criterio per l’accesso alla chirurgia in caso di aneurisma aortico prevede la valutazione esclusiva del diametro e risulta spesso inaccurato, causando elevati tassi di mortalità tra i pazienti non operati. Il team di LivGemini ha sviluppato e testato un prototipo basato su modellazione 3D avanzata e analisi emodinamica real-time, arricchito da previsioni AI, per il sostegno al medico nella diagnosi accurata e nella prognosi dell’aneurisma dell’aorta, con l’ambizioso obiettivo sociale di diminuire la mortalità associata a tale patologia.
Al PNI concorrono i migliori progetti di impresa innovativa selezionati dalle 16 competizioni regionali (StartCup) che coinvolgono 55 atenei, incubatori ed enti di ricerca in 17 regioni d’Italia. I vincitori sono stati scelti tra le 71 startup finaliste da una giuria composta da esponenti del mondo imprenditoriale, della ricerca e del venture capital sulla base di criteri come valore del contenuto tecnologico o di conoscenza, realizzabilità tecnica e potenzialità di sviluppo, adeguatezza delle competenze del team, attrattività per il mercato.
Giulio Maria Bianco, 29 anni, romano, ricercatore all’Università Roma Tor Vergata, in tasca una laurea in Ingegneria medica, ha vinto il premio nazionale CNIT, il Consorzio Nazionale Interuniversitario per le Telecomunicazioni, per la migliore tesi di dottorato in elettromagnetismo con una ricerca su sistemi indossabili per il soccorso in emergenza in luoghi difficili da raggiungere.
La ricerca si inserisce nelle attività del Pervasive Electromagnetics Lab dell’Ateneo Tor Vergata, che si occupa di studiare l’Elettromagnetismo in relazione all’intelligenza digitale distribuita negli oggetti. Il laboratorio si caratterizza per la sinergia tra l’Elettromagnetismo classico e la Scienza dei Materiali, l’Informatica, la Sensoristica, la Medicina, la Meccanica, l’Elettronica, specialmente nel settore biomedico.
La ricerca di Giulio Maria Bianco, realizzata nel corso di dottorato in “Computer Science, Control and GeoInformation” presso la Macroarea di Ingegneria di Roma Tor Vergata – supervisore accademico prof. Gaetano Marrocco, supervisore industriale Dr. Abraham Mejia-Aguilar dell’istituto EURAC Research di Bolzano – si è conclusa con il lavoro di tesi dal titolo “Devices and methods for local- and remote-processing bodycentric internet of things systems” (a.a. 2021-2022) nel quale è stato sviluppato un nuovo sistema di soccorso basato su IoT – Internet of Things.
Con Internet of Things (IoT) si intende un insieme di dispositivi capaci di comunicare fra loro e prendere decisioni. Nell’IoT convergono molte discipline diverse (comunicazione wireless, identificazione, localizzazione in tempo reale, reti di sensori, calcolo pervasivo) che consentono a Internet di entrare nel mondo reale degli oggetti fisici che interagiscono con i servizi web. I sistemi IoT sono presenti in gran parte della vita quotidiana, dai sistemi di smaltimento rifiuti alla produzione industriale, dalla domotica ai trasporti urbani, quelli che includono anche il corpo umano prendono il nome di Bodycentric IoT o B-IoT. Abbiamo incontrato Giulio Maria per aiutarci a capire come funzionano i dispositivi che utilizzano il corpo umano per comunicare con altri dispositivi, quali sfide comportano e in quali campi possono essere applicati.
D. Partiamo proprio dal B-IoT, qual è la sua caratteristica principale?
R. I sistemi B-IoT, che utilizzano sensori impiantati direttamente all’interno del corpo oppure su dispositivi indossabili, devono essere progettati per potere comunicare attraverso il corpo umano. Dal momento che i dispositivi indossabili sono sempre più diffusi, i B-IoT vengono sempre più utilizzati, ad esempio, in campo medico e nella sicurezza».
D. Per la vostra ricerca avete utilizzato una tecnologia esistente ma avete elaborato una nuova tecnica di rilevamento a lungo raggio, ci spieghi come e in quale contesto avete lavorato?
R. La tecnologia LoRa (Long Range), un protocollo di comunicazione a microonde, viene già utilizzata nel settore industriale per la sensoristica ambientale. Nel nostro lavoro di ricerca abbiamo pensato di utilizzarla in scenari di emergenza ed “estremi” – deserti, canyon, foreste – dove non funzionano altre tecnologie come, ad esempio, il GPS. In particolare LoRa è stata fatta indossare in operazioni di ricerca e salvataggio (SaR) in montagna. Nel caso specifico l’abbiamo adattata su diverse tipologie di persone e diverse aree del corpo umano in modo che potesse essere utilizzata e restare attiva per lungo tempo.
D. Che cosa è emerso dai vostri test?
R. Abbiamo dimostrato che per la progettazione di sistemi B-IoT è necessario un approccio numerico-statistico. In particolare abbiamo riscontrato che il diverso posizionamento dell’antenna indossata sul corpo e la postura di chi la indossa ha un effetto estremamente significativo. Dopo aver considerato le diverse variabili, abbiamo deciso di posizionare l’antenna sul casco. Confrontando il nostro sistema con l’ARVA, Apparecchio di Ricerca in Valanga, dispositivo di soccorso obbligatorio in ambienti montani, abbiamo osservato un rilevamento molto più efficace, quasi il doppio del raggio dell’area di localizzazione.
D. Una volta ricevuto il segnale in che modo siete riusciti ad arrivare alla persona da soccorrere?
R. una volta applicato LoRa sul corpo umano, bisognava elaborare il segnale – che varia per la postura e le condizioni ambientali – in modo da poter stimare la posizione da raggiungere. Per questo abbiamo creato e sperimentato un apposito algoritmo che simula diverse possibili posizioni fino a trovare quella più probabile.
D. Quali gli sviluppi futuri di questa nuova tecnica di rilevamento?
R. Attualmente stiamo utilizzando droni per velocizzare l’operazione di ricerca e soccorso: i droni raggiungono direttamente l’area, dotati di telecamere, e portano strumenti di primo soccorso.
I risultati dell’attività di ricerca contenuti nella tesi “Devices and methods for local- and remote-processing bodycentric internet of things systems” di Giulio Maria Bianco sono stati pubblicati su riviste internazionali, tra cui IEEE Transactions on Signal and Information Processing over Networks, IEEE Antennas and Propagation Magazine e IEEE Transactions on Antennas and Propagation
LE PAROLE DELLA SCIENZA
ONDE ELETTROMAGNETICHE
Un’onda corrisponde a uno spostamento di energia senza spostamento netto di materia. Vi sono le onde meccaniche, perturbazioni che si propagano con oscillazione di materia in cui l’energia ha bisogno di un supporto meccanico (mezzo) per essere trasmesse (esempi di onde meccaniche sono il suono e il terremoto) e le onde elettromagnetiche ossia perturbazione del campo magnetico ed elettrico che si propagano anche nello spazio vuoto. Lo spettro elettromagnetico è l’insieme di tutte le possibili frequenze delle onde elettromagnetiche. Esempi di onde elettromagnetiche sono la luce e le trasmissioni radio. Altri tipi di onde elettromagnetiche sono le microonde, i raggi ultravioletti e i raggi X. Ciò che differenzia tra loro le diverse onde elettromagnetiche è la loro frequenza di oscillazione e la lunghezza. La lunghezza d’onda delle microonde, ad esempio, è compresa tra qualche decina di centimetri e il millimetro, la frequenza tra 300 MHz e 300 GHz. Le microonde sono utilizzate per le comunicazioni telefoniche a lunga distanza ma anche per i telefoni cellulari oltre che nei forni a microonde.
di Pamela Pergolini
Terzo posto per la squadra dell’Università di Roma Tor Vergata all’edizione 2023 del Leonardo Drone Contest. La competizione, che si è svolta a Torino pochi giorni fa (8-9 novembre), ha visto sette università italiane sfidarsi in progetti all’avanguardia basati sulla collaborazione tra droni e veicoli terrestri autonomi. Le missioni previste dalla competizione hanno lo scopo di dimostrare l’utilità dell’intelligenza artificiale nell’automazione di missioni complessa senza l’intervento di piloti e sistemi GPS.
Per il Drone Team di Roma Tor Vergata hanno gareggiato Simone Mattogno, Alessandro Tenaglia, Lorenzo Bianchi, Roberto Masocco, Giorgio Manca, Shima Akbari e Federico Oliva, dottorandi e ricercatori in Ingegneria dell’Automazione, Dipartimento di Ingegneria Civile e Ingegneria Informatica. Hanno partecipato il Politecnico di Torino (secondo posto), il Politecnico di Milano, l’Università di Bologna, la Scuola Superiore Sant’Anna di Pisa (primo posto), l’Università di Napoli Federico II e il Politecnico di Bari, new entry in questa edizione 2023.
«La sfida quest’anno prevedeva la collaborazione tra agenti eterogenei, in particolare un drone, un rover terrestre e una telecamera per la supervisione», racconta Lorenzo Bianchi, team leader del Drone Team dell’Università di Roma Tor Vergata per la competizione di quest’anno. «Lo scopo era muoversi in un ambiente parzialmente noto, evitando gli ostacoli e localizzando dei target sparsi nel campo nella maniera più accurata possibile. Memori della nostra esperienza, siamo alla terza edizione, – continua Lorenzo Bianchi – abbiamo realizzato un’infrastruttura software che ci ha permesso di ottimizzare i processi di esplorazione e collaborazione tra gli agenti, siamo riusciti così a portare a termine una manche completa che ci ha garantito anche quest’anno di salire sul podio, anche se al terzo gradino».
Problemi di rete non hanno permesso alla squadra di Tor Vergata di accumulare punti anche nell’ultima manche, quella decisiva. I ragazzi di Ingegneria dell’Automazione hanno tuttavia ricevuto il premio della giuria, che ha voluto premiare la squadra per aver realizzato un’interfaccia uomo-macchina molto funzionale e professionale.
«L’interfaccia uomo-macchina (HMI) – spiega Lorenzo – è il pannello di controllo che noi e i giudici visualizzavamo in console e che ci permetteva di monitorare in tempo reale lo stato di avanzamento della missione: la mappa dell’ambiente aggiornata dai vari agenti, il loro punto di vista, il percorso che avrebbero deciso di effettuare per esplorare l’ambiente e la localizzazione sulla mappa dei codici visivi da trovare. Siamo molto soddisfatti di aver ricevuto questo riconoscimento dopo tanto impegno su questo progetto, con il nuovo gruppo siamo alla terza partecipazione al Leonardo Drone Contest e abbiamo in bacheca quattro premi, il che ci rende particolarmente orgogliosi e desiderosi di migliorare sempre di più».
Le squadre sono state sostenute dai loro professori e dagli esperti di Leonardo. Scientific Advisor della squadra di Roma Tor Vergata è il professor Daniele Carnevale, Automazione e Robotica, Dipartimento di Ingegneria Civile e Ingegneria Informatica.
Guarda il video Leonardo Drone Contest 2023
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