Automatica – IINF-04/A
L’Automatica, per il suo approccio metodologico e la sua interdisciplinarità, ha un ruolo rilevante nell’innovazione scientifica e tecnologica. I paradigmi dettati dalle linee programmatiche del Programma Comunitario Horizon Europe e del Piano Nazionale Industria 4.0 richiedono le tecnologie dell’automatica per raggiungere sicurezza e benessere nella qualità della vita ed efficienza e qualità in una produzione industriale sostenibile e a ridotto impatto ambientale.
Principali linee di ricerca
- Robotica e droni. Pianificazione e controllo di veicoli sottomarini, droni, manipolatori industriali e robot di servizio, robot collaborativi, soft-robot con materiali elettricamente e magneticamente attivi, robot mobili, robot antropomorfi. Applicazioni in logistica, agricoltura, sistemi produttivi, sanità.
- Controllo di sistemi a rete. Adaptive video streaming, controllo di congestione per flussi video real-time, controllo ed orchestrazione di risorse cloud e CDN, robotica mobile a terra e aerea, edge artificial intelligence. Tecniche di controllo non lineare, anche per sistemi a ritardo puro, controllo ottimo, model predictive control, controllo robusto, reinforcement learning.
- Modellazione e controllo di sistemi manifatturieri e di processo, reti di agenti e sensori, fault detection e recovery, sistemi logistici, di produzione e distribuzione, schedulazione e pianificazione, gestione del flusso di lavoro, modelli e strategie di controllo per la cybersecurity, re-ingegnerizzazione dei processi produttivi con robot collaborativi, gemello digitale e tecnologie di realtà virtuale e aumentata.
- Gestione e controllo di sistemi complessi: sistemi intelligenti di trasporto, traffico stradale e ferroviario, sistemi logistici modali, co-, inter- e multi-modali, trasporto di merci pericolose; gestione della mobilità elettrica, sistemi di supporto alle decisioni per la pianificazione e la gestione di smart grid, smart city e smart building. Metodologie utilizzate: model predictive control, intelligenza artificiale e ottimizzazione, algoritmi distribuiti e decentralizzati di controllo e ottimizzazione.
- Sistemi e controllori di ordine non intero: identificazione, stima e modellazione; approssimazioni analogiche e digitali; controllo di azionamenti elettrici, robot, motori marini, motori a combustione interna e a gas naturale compresso; prevenzione di oscillazioni in sistemi di controllo con elementi non lineari; controllo tollerante ai guasti di motori marini.
- Diagnosi, identificazione, classificazione, prevenzione e predizione di guasti e anomalie. Utilizzo di algoritmi di machine learning e deep learning per motori e propulsori per applicazioni aeronautiche e marine. Simulazione di scenari reali e test di laboratorio. Sviluppo di software di monitoraggio, predizione e controllo.
Il personale
