L'attività, svolta in collaborazione con il team studentesco ICARUS, permette di scoprire come elaborare e visualizzare in maniera semplice e immediata informazioni provenienti dai sensori Fiber Bragg Grating [FBG) montati su un aeromodello in volo. Sarà possibile vedere Anubi, velivolo sperimentale del team ICARUS, in azione attraverso video delle sessioni di volo.
L'attività, svolta in collaborazione con il team studentesco ICARUS, permette di scoprire come elaborare e visualizzare in maniera semplice e immediata informazioni provenienti dai sensori Fiber Bragg Grating [FBG) montati su un aeromodello in volo. Sarà possibile vedere Anubi, velivolo sperimentale del team ICARUS, in azione attraverso video delle sessioni di volo.
L'attività, svolta in collaborazione con il team studentesco ICARUS, permette di scoprire come elaborare e visualizzare in maniera semplice e immediata informazioni provenienti dai sensori Fiber Bragg Grating [FBG) montati su un aeromodello in volo. Sarà possibile vedere Anubi, velivolo sperimentale del team ICARUS, in azione attraverso video delle sessioni di volo.
L'attività, svolta in collaborazione con il team studentesco ICARUS, permette di scoprire come elaborare e visualizzare in maniera semplice e immediata informazioni provenienti dai sensori Fiber Bragg Grating [FBG) montati su un aeromodello in volo. Sarà possibile vedere Anubi, velivolo sperimentale del team ICARUS, in azione attraverso video delle sessioni di volo.
L'attività, svolta in collaborazione con il team studentesco ICARUS, permette di scoprire come elaborare e visualizzare in maniera semplice e immediata informazioni provenienti dai sensori Fiber Bragg Grating [FBG) montati su un aeromodello in volo. Sarà possibile vedere Anubi, velivolo sperimentale del team ICARUS, in azione attraverso video delle sessioni di volo.
I miglioramenti tecnologici e la miniaturizzazione dei componenti permettono di sviluppare elementi sempre più piccoli ed ergonomici per rilevare e analizzare le attività cerebrali. L'attività mostra come le "brain-computer interface" siano utili per rilevare l'attività della corteccia visiva usando la focalizzazione dell'utente su determinati oggetti, chiamati neuro tag, per comandare un braccio robotico che deve recuperare i pezzi di un oggetto da assemblare.
I miglioramenti tecnologici e la miniaturizzazione dei componenti permettono di sviluppare elementi sempre più piccoli ed ergonomici per rilevare e analizzare le attività cerebrali. L'attività mostra come le "brain-computer interface" siano utili per rilevare l'attività della corteccia visiva usando la focalizzazione dell'utente su determinati oggetti, chiamati neuro tag, per comandare un braccio robotico che deve recuperare i pezzi di un oggetto da assemblare.
Le reti neurali profonde o "deep learning" hanno rivoluzionato il mondo della visione artificiale e oggi interpretano il contenuto di una foto con prestazioni simili a quelle umane. Vedremo una dimostrazione di alcune applicazioni innovative basate sull'analisi di immagini sviluppate dal Dipartimento di Automatica e Informatica del Politecnico. Scopriremo come le reti neurali imparano a estrarre concetti dalle immagini e quali tecniche i ricercatori usano per capire come funzionano.
Le reti neurali profonde o "deep learning" hanno rivoluzionato il mondo della visione artificiale e oggi interpretano il contenuto di una foto con prestazioni simili a quelle umane. Vedremo una dimostrazione di alcune applicazioni innovative basate sull'analisi di immagini sviluppate dal Dipartimento di Automatica e Informatica del Politecnico. Scopriremo come le reti neurali imparano a estrarre concetti dalle immagini e quali tecniche i ricercatori usano per capire come funzionano.
Un'attività per conoscere meglio un sistema flessibile e a basso costo di misura dell'inquinamento dell'aria, nello specifico di polveri sottili (PM10 e PM2.5) e di altri parametri ambientali (temperatura, pressione, umidità relativa). Può essere utilizzato anche su mezzi in mobilità condivisa come monopattini e biciclette, allo scopo di sfruttare un campionamento più capillare e rapido e studiare più da vicino le caratteristiche e l'impatto della città e del traffico che la percorre.