Ottimizzazione del modello neurale di Izhikevich per la rilevazione di eventi multipli

Nel presente elaborato di tesi è proposto un algoritmo in grado di rilevare l'istante di arrivo di molteplici impulsi attraverso l'implementazione di due modelli neurali in serie opportunamente addestrati per elaborare questo tipo di ingresso. Tale algoritmo è stato testato in laboratorio con risultati positivi. Quando un’onda elastica raggiunge il bordo ultimo della struttura, subisce una riflessione che fa sì che un sensore posto sulla superficie della lastra rilevi vari impulsi riferiti a uno stesso impatto. Con questo algoritmo è possibile rilevare gli istanti d'arrivo dei suddetti impulsi, grazie ai quali si risale al punto in cui è avvenuto l'impatto. Il modello neurale adottato per entrambi i neuroni è stato quello di Izhikevich, a seguito dell’aggiunta di elaborazioni intermedie del segnale e di un opportuno adattamento dei parametri mediante Algoritmo Genetico. Questo lavoro di ottimizzazione è stato svolto su curve sperimentali costituite da cinque cicli di sinusoide corrispondenti agli impulsi la cui rilevazione rappresenta l'obiettivo principale di questo lavoro. Infine, il modello neurale modificato è stato testato in laboratorio su onde elastiche di forma diversa da quelle su cui l’algoritmo è stato addestrato. Qui si è dimostrata la sua versatilità in quanto, in seguito alla rivalutazione di soli due parametri, si è realizzata una precisa rilevazione degli impulsi. Tale algoritmo può risultare utile in molteplici campi, dal monitoraggio strutturale ad una potenziale implementazione su sensori biomimetici per simulare il senso del tatto, e presenta caratteristiche che lo rendono promettente per ulteriori miglioramenti e sviluppi futuri.