Andrea Garrapa
laureato in ingegneria delle telecomunicazioni, interessi principali in elettromagnetismo, compatibilità elettromagnetica, elaborazioni numeriche, micro e nano elettronica.
Andrea Garrapa Blog
Amazon Web Services o AWS come abbreviazione è un popolare provider di servizi cloud che abilita servizi on-demand come elaborazione, archiviazione, networking, sicurezza, database, ecc. a cui è possibile accedere tramite Internet in tutto il mondo. AWS IoT Core è …
Con l'aumento del numero di dispositivi IoT, cresce la necessità di strumenti di rete superiori che possano supportare il maggiore carico. Tuttavia, se consideriamo un host comune (come un router generico), esso può connettersi ad un numero limitato di nodi, …
Grazie ai recenti miglioramenti nell'ottimizzazione dei modelli di Machine Learning e all'emergere di framework creati appositamente per eseguire l'inferenza sui microcontrollori, è diventato possibile dare più intelligenza a questi minuscoli dispositivi. Ora possiamo distribuire reti neurali su microcontrollori per il …
In questo articolo andremo a descrivere come creare un sistema per il rilevamento dei movimenti tramite il modulo ESP32-CAM. Il sistema è in grado di rilevare i movimenti all'interno del campo visivo della sua camera, attivando una segnalazione automatica mediante …
Un chatbot o chatterbot è un programma informatico che simula le conversazioni fatte da esseri umani attraverso chat vocali o di testo. È più comunemente usato nelle applicazioni di messaggistica. Come tutti sappiamo, Alexa e altri assistenti vocali sono alcuni …
Riuscire a localizzare praticamente qualsiasi cosa in tempo reale, qualunque sia la sua dimensione, diventa ogni giorno più importante. Lo smarrimento delle chiavi della macchina, la ricerca in un negozio di alimentari della marca preferita di caffè, il bisogno di …
La quinta generazione (5G) di tecnologia wireless per le comunicazioni sta trasformando l'industria delle telecomunicazioni. L'evoluzione delle applicazioni wireless e la crescente popolarità dei dispositivi intelligenti ha portato ad una massiccia proliferazione del traffico dati mobile, creando sfide e opportunità …
Il bisogno di maggiore capacità di canale continua ad aumentare per i sistemi di comunicazione wireless. Sempre più persone ed organizzazioni richiedono velocità dati sempre più elevate per lo streaming di video ad alta definizione (HD) e per applicazioni relative …
Ispirate dal funzionamento del cervello umano, le reti neurali profonde (Deep Neural Network) possono risolvere compiti di classificazione con un'accuratezza mai vista prima, se addestrate con una mole adeguata di dati. Il Deep Learning è emerso negli ultimi anni come …
In questo articolo andremo ad utilizzare la libreria OpenCV in Python per realizzare un progetto che chiameremo "Tela virtuale". Tale applicazione consente di disegnare, virtualmente, sullo schermo del nostro computer utilizzando soltanto una webcam ed un pennarello. In realtà, invece …
Il trasferimento di stile è un metodo per fondere due immagini distinte e crearne una nuova. Non si tratta di una mera sovrapposizione o di un fotoritocco, ma della creazione di una nuova immagine che presenta il contenuto di una …
AI periferica, Embedded ML, Edge ML, TinyML sono tutti sinonimi dello stesso concetto: abilitare algoritmi di Deep Learning su dispositivi embedded a bassissima potenza, aprendo la strada all'analisi e all'elaborazione periferica dei dati. In questo articolo, discutiamo le principali sfide …
Le reti neurali e l'apprendimento automatico in generale, rappresentano oggi una delle maggiori aspettative per la realizzazione di modelli che possano determinare il comportamento e il funzionamento di diversi sistemi fisici. Indubbiamente le risorse di calcolo necessarie per l'addestramento e …
I ricercatori del MIT hanno ipotizzato che i soggetti affetti da COVID-19, in particolare gli asintomatici, potrebbero essere accuratamente discriminati per mezzo di un colpo di tosse forzato utilizzando una AI nel telefono cellulare. Da questa idea si potrebbe creare …
I modelli di reti neurali profonde (Deep Neural Network) possono richiedere giorni o addirittura settimane per l'addestramento su un set di dati di grandi dimensioni. Per non parlare delle difficoltà nell'avere un set di dati etichettati e di grandi dimensioni. …
Negli ultimi dieci anni abbiamo assistito ad una crescita esponenziale delle dimensioni degli algoritmi di apprendimento automatico a causa dei miglioramenti nella velocità dei processori e dell'avvento dei Big Data. Sebbene questi risultati siano lodevoli, ciò ha anche contribuito a …
Con l'evoluzione delle reti neurali convoluzionali, è diventato semplice costruire programmi in grado di vedere. Le CNN filtrano i complessi input mappandoli in modelli e forme noti. La precisa combinazione di questi pezzi ci dice quali entità sono presenti in …
Da alcuni anni il concetto di riconoscimento vocale è entrato a far parte della vita delle persone. Che si tratti di cercare una parola su un motore di ricerca, di avviare una chiamata sullo smartphone o di chiedere informazioni ad …
In alcuni precedenti articoli abbiamo affrontato il problema dell'implementazione e distribuzione di modelli di Machine Learning su microcontrollori a bassissimo consumo elettrico. In particolare, abbiamo addestrato la scheda Arduino Nano 33 BLE Sense a discriminare il suono di due o …
MQTT è un protocollo di comunicazione che nel corso degli anni si è dimostrato particolarmente adatto per interconnettere i dispositivi IoT. Il protocollo MQTT si è rivelato molto efficiente nell'ambito della comunicazione macchina-macchina poiché è semplice e leggero. In questo …