Predizione real-time da dati di sensori impiantistici e ambientali

Raminella, Marco (2019) Predizione real-time da dati di sensori impiantistici e ambientali. [Laurea magistrale], Università di Bologna, Corso di Studio in Ingegneria informatica [LM-DM270]
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Abstract

L'utilizzo dell'Intelligenza Artificiale in ambito industriale sta prendendo piede negli ultimi anni e il caso studiato in questa tesi ne è la prova. Lo sviluppo della tecnologia ha reso disponibile sempre più potenza computazionale a minor prezzo, rendendo possibile l'utilizzo delle Reti Neurali Profonde, studiate fin dagli anni ottanta, in un modo che fino a non molti anni fa era economicamente insostenibile. Si andrà a vedere il caso concreto della realizzazione di un sistema che esegue previsioni in tempo reale su telemetrie di un impianto per la gestione delle acque, con lo scopo di assistere gli operatori nelle decisioni critiche da prendere in situazioni che potrebbero portare a un'emergenza. Sono state utilizzate tecniche allo stato dell'arte del Deep Learning per la realizzazione della rete previsionale, soluzioni di Big Data e Cloud Computing per la raffinazione dei dati grezzi e rendere possibile il training della rete neurale. Sono state studiate le basi teoriche richieste per realizzare un sistema in streaming, è stata poi progettata e realizzata una architettura apposita dedicata alla trasformazione in tempo reale dei dati per poter realizzare previsioni aggiornate.

Abstract
Tipologia del documento
Tesi di laurea (Laurea magistrale)
Autore della tesi
Raminella, Marco
Relatore della tesi
Correlatore della tesi
Scuola
Corso di studio
Ordinamento Cds
DM270
Parole chiave
serie temporali,time series,predizione,sensori,meteo,deep learning,big data,data mining,intelligenza artificiale,cloud computing,rnn,lstm,seq2seq,nmt,recurrent neural networks,pipelines,streaming,preprocessing
Data di discussione della Tesi
22 Luglio 2019
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