Rete neurale

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Descrizione del processo di creazione di leggi di parete basate su un approccio machine learning. Delle reti neurali sono addestrate su simulazioni ad alta fedeltà per calcolare una correzione per l'energia cinetica turbolenta. Nel lavoro sono riportate sia l'implementazione in OpenFOAM e un'analisi delle loro prestazioni rispetto allo stato dell'arte.

RS Components (RS), distributore multicanale globale di prodotti di elettronica, automazione e manutenzione, ha annunciato di aver inserito a catalogo il nuovo Intel® Neural Compute Stick 2 (Intel® NCS 2), un piccolo e conveniente elaboratore per reti neurali profonde (DNN) e visione computerizzata. Il dispositivo è la soluzione ideale non solo per data scientist e docenti universitari, ma anche per una vasta platea di sviluppatori e progettisti che intendono integrare funzioni di visione computerizzata e intelligenza artificiale (IA) nelle loro applicazioni IoT (Internet of Things). Lo stick, disponibile nel comodo formato USB, è molto versatile e consente la prototipazione del deep learning su un laptop o un dispositivo dotato di interfaccia USB.

Obbiettivo di tale lavoro è esaminare la struttura caratteristica di una rete neurale e proporre alcuni esempi di ANN impiegati per la modellazione della portata di tracimazione e del coefficiente di trasmissione di strutture costiere, per sottolineare l’adeguatezza di tali strumenti all’impiego in idraulica marittima e presentarli per eventuali successivi utilizzi, quali, ad esempio, la stima del coefficiente di riflessione ondosa, ad oggi non ancora modellato accuratamente.

La tesi, coerentemente con gli obiettivi del progetto europeo BRISK, è focalizzata sullo sviluppo dell’approccio alla caratterizzazione di biomasse a fini energetici di II generazione; in tale ottica rientrano la qualificazione di innovative procedure semi-industriali, lo sviluppo di reti neurali e l’elaborazione di un database.