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Sistemi Biomimetici()

Insegnamento Anno Accademico 12-13

Docente/i: Stefano Ramat  

Denominazione del corso: Sistemi Biomimetici()
Codice del corso: 503003
Corso di laurea: Bioingegneria
Sede: Pavia
Settore scientifico disciplinare: ING-INF/06
L'insegnamento è caratterizzante per: Bioingegneria
Crediti formativi: CFU 6
Sito web del corso: http://aim.labmedinfo.org/ramat/biomimetici/index.htm

Obiettivi formativi specifici

L’obiettivo del corso è di fornire allo studente alcuni strumenti metodologici per la progettazione e la realizzazione di sistemi sensorimotori artificiali in grado di emulare i corrispondenti sistemi biologici. Lo studente dovrà acquisire nozioni di fisiologia e di psicofisica relative alla percezione e alla motricità, insieme a competenze tecnologiche e metodologiche per la realizzazione di sistemi robotici life-like. Per focalizzare in un corso queste ampie problematiche si farà riferimento alla visione e a semplici compiti motori relativi al puntamento e/o alla prensione di un oggetto nello spazio prossimale. Alla fine del corso lo studente dovrà essere in grado di utilizzare strumenti di machine learning, quali i vari paradigmi di apprendimento neurale e gli algoritmi genetici, ed avere alcune conoscenze tecnologiche su sensori, attuatori e dispositivi utilizzati nel campo della robotica antropomorfa.

Programma del corso

Percezione e movimento

  • Processi di percezione, discriminazione, apprendimento, memoria, vigilanza.
  • Sistema nervoso
  • Reti neuronali biologiche.
  • Prove neurofisiologiche e psicofisiche.
  • Valutazione delle sensazioni.
  • Modelli descrittivi ed estrazione di parametri.
  • Il Controllo Motorio: un approccio computazionale.

Reti neurali artificiali

  • Neurone di McCulloch e Pitts.
  • Reti feed-forward e retroazionate.
  • Percettrone multistrato.
  • Reti Radial Basis Function
  • Self Organizing Maps.

Addestramento di reti neurali

  • separabilità lineare
  • principio di Hebb
  • regola delta
  • simulated annealing
  • propagazione inversa dell’errore.
  • Altri algoritmi neurali.

Fuzzy logic

  • Introduzione alla logica fuzzy.
  • Il ragionamento fuzzy ed i FIS (Fuzzy Inference System).
  • ANFIS Sugeno.

Algoritmi evolutivi

  • Introduzione agli algoritmi evolutivi.
  • Algoritmi genetici.
  • Operatori genetici.
  • Applicazioni a problemi di ottimizzazione
  • Apprendimento nelle reti neurali.
  • Artificial Immune Systems: un approccio avolutivo alla classificazione.

Intelligenza nei sistemi sensoriali e applicazioni

  • Sistemi visivo e tattile
  • Sensori e rilevamento delle informazioni
  • Modelli di elaborazione dei dati acquisiti
  • Identificazione di oggetti
  • Riconoscimento di pattern e caratteri
  • Scansione
  • Stereognosi di oggetti.

Prerequisiti

Conoscenze di analisi matematica e di fisica (meccanica e elettromagnetismo), fisiologia umana di base, elaborazione numerica dei segnali, tecnologie di base dei sensori. Programmazione in ambiente Matlab.

Tipologia delle attività formative

Lezioni (ore/anno in aula): 45
Esercitazioni (ore/anno in aula): 0
Attività pratiche (ore/anno in aula): 0

Materiale didattico consigliato

S. Haykin. Neural Networks (2nd edition). Prentice Hall, 1999. M. Mitchell. An introduction to genetic algorithms. MIT Press, 1996. F. Purgh. Metodi di Psicofisica e Scaling unidimensionale. Bollati Boringhieri, 1997. A. Berthoz. Il senso del movimento. Mc Graw Hill, 1998.

Modalità di verifica dell'apprendimento

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