Applicazione di Deep Belief Networks per la analisi di serie temporali di estrazione industriale

Laurea Magistrale in Informatica o Ingegneria Informatica

La tesi prevede la implementazione prima in ambiente MATLAB e poi in ambiente C++ o Python di software basato su Deep Belief Networks (DBN) per la analisi di serie temporali di derivazione industriale. Tale analisi sarà principalmente orientata a scopo predittivo, ossia si intende predire i valori “futuri” della serie temporale sulla base dei valori precedenti e di una serie di variabili correlate al fenomeno o sistema considerato. Il software sviluppato dovrà essere quanto più possibile general-purpose ed applicabile in vari contesti e prevede lo sviluppo o la modifica di parte delle funzionalità delle DBN e la valutazione di varie architetture di DBN per l’ottimizzazione delle prestazioni sui casi studio. La tesi potrà includere inoltre lo sviluppo di una piattaforma di test comprensiva di interfacce user friendly per la valutazione del software sviluppato sui casi studio e agevolarne la fruibilità.

Il software sarà testato su database di provenienza industriale inerenti prevalentemente il settore siderurgico e il settore dell’energia (es. prezzi medi dell’energia calcolati su base oraria). I dati industriali sono disponibili presso il Centro ICT-COISP della Scuola Superiore Sant’Anna, dove il lavoro verrà svolto.

La tesi si inserisce all’interno di un lavoro di ricerca attualmente in corso e nell’ambito del quale vengono sviluppati sistemi di monitoraggio e ottimizzazione di processi industriali.
Lo studente sarà supportato in ogni fase della tesi da personale del centro ICT-COISP che ha una esperienza consolidata e pluriennale nella applicazione di tecniche di Intelligenza Artificiale a problematiche di natura industriale. E’ parte integrante del lavoro previsto l’analisi e l’eventuale adattamento di codice open source disponibile per le finalità della tesi ed il confronto fra le prestazioni delle DBN e di modelli neurali o ibridi più tradizionali e la validazione (off-line) con dati industriali non utilizzati per lo sviluppo degli algoritmi stessi.

Riferimento c/o SSSA

Dr. Ing. Valentina Colla
Technical Research Manager
Coordinator of the Center ICT for Complex Industrial Systems and Processes (ICT-COISP) Scuola Superiore Sant’Anna- TeCIP Institute
Via Alamanni 13B, 56010 Ghezzano, San Giuliano Terme (PISA), ITALY
Tel: +39 050 882507
Mobile: +39 348 0718937
e-mail: colla@sssup.it