Giovedì 25 febbraio, Fabio Vulpi, ricercatore presso la sede barese di CNR-STIIMA, interverrà nel webinar Futuro in Area (http://futuroinarea.ba.cnr.it/).

E’ possibile partecipare al webinar su Facebook o su GoToMeeting (https://fb.me/e/43Q31t7fA), con inizio alle 15,30.

L’intervento tratterà di Deep Neural Networks for Mechanical Systems, un’introduzione all’utilizzo di reti neurali profonde nell’ambito dei sistemi meccanici.

L’interazione tra un sistema meccanico e l’ambiente in cui esso opera è sia modellata attraverso complessi strumenti matematici che osservata da un costoso apparato di sensori.

Una rete neurale profonda o Deep Neural Network può associare un input sensoriale a una particolare classe oppure combinare i segnali di più sensori per riprodurne un altro. Modellare un deep neural network su un dataset sensoriale consente di catturare anche le più complicate dinamiche di interazione.

Un’applicazione cruciale per la robotica mobile di questo potente strumento è il riconoscimento del terreno finalizzato all’adattamento del percorso. Un robot mobile che si voglia spostare all’interno di un ambiente non strutturato può usufruire di tale strumento sia per riconoscere preventivamente un terreno eccessivamente cedevole, che per stimare determinati parametri fisici importanti per il corretto calcolo di spostamento.

La ricerca è svolta nell’ambito del progetto Europeo ATLAS-Agricultural interoperability and analysis system.

Futuro in Area è un insieme di eventi organizzati grazie all’appassionato lavoro di strutturati e non che lavorano presso il CNR di Bari. Questi eventi sono pensati per laureandi, phd, postdoc e ricercatori under 40 che vogliono mettersi in gioco facendo conoscere le proprie attività di ricerca e sono desiderosi di espandere la propria rete di collaborazioni.