AI-based safety architectures for industrial human-machine interaction

LAUREA MAGISTRALEQuesta tesi analizza come l’intelligenza artificiale possa essere integrata nelle architetture di sicurezza per proteggere gli operatori che lavorano in prossimità di macchinari industriali e robot collaborativi, in linea con la visione human-centric di Industry 5.0. Sostiene che le strategie di sicurezza tradizionali — basate su scenari predefiniti e su assunzioni conservative di caso peggiore — siano sempre più messe alla prova da celle di lavoro dinamiche e riconfigurabili in cui esseri umani e macchine condividono lo spazio. Lo studio adotta una prospettiva a pipeline della sicurezza abilitata dall’IA, articolata in riconoscimento, tracciamento, previsione della traiettoria e decision making. I metodi vengono analizzati a diversi livelli di intelligenza, dalla logica deterministica basata su regole ai modelli probabilistici e al deep learning. La previsione è inquadrata come un input al ragionamento di sicurezza, piuttosto che come un’azione di sicurezza in sé. Viene enfatizzata una visione end-to-end: la latenza del riconoscimento vincola la frequenza di aggiornamento del tracciamento; la continuità del tracciamento supporta l’affidabilità della previsione; e la qualità della previsione determina se il decision making possa operare in modo proattivo anziché reattivo. Vengono analizzati i rischi di affidabilità legati a limitazioni dei dati, distribution shift, incertezza e interazione uomo–IA, evidenziando la natura socio-tecnica della sicurezza basata sull’intelligenza artificiale. Le metriche di valutazione vanno oltre l’accuratezza algoritmica e includono risultati a livello di sistema, quali tempo di reazione, riduzione dei near-miss, falsi arresti di sicurezza, disponibilità e fiducia dell’operatore. L’IA viene posizionata come un abilitatore complementare, vincolato da una logica di sicurezza deterministica e certificabile e da meccanismi di fallback robusti.This thesis investigates how artificial intelligence can be integrated into safety architectures to protect operators working in proximity to industrial machinery and collaborative robots, in line with the human-centric vision of Industry 5.0. It argues that traditional safety strategies—based on predefined scenarios and conservative worst-case assumptions—are increasingly challenged by dynamic, reconfigurable workcells where humans and machines share space. The study adopts a pipeline perspective of AI-enabled safety, structured into recognition, tracking, trajectory prediction, and decision making. Methods are reviewed across different levels of intelligence, from deterministic rule-based logic to probabilistic models and deep learning. Prediction is framed as an input to safety reasoning rather than a safety action itself. An end-to-end view is emphasized: recognition latency constrains tracking update rates; tracking continuity supports prediction reliability; and prediction quality determines whether decision making can operate proactively instead of reactively. Reliability risks linked to data limitations, distribution shift, uncertainty, and human–AI interaction are analyzed, highlighting the socio-technical nature of AI safety. Evaluation metrics extend beyond algorithmic accuracy to system-level outcomes, including reaction time, near-miss reduction, false safety stops, availability, and operator trust. AI is positioned as a complementary enabler bounded by deterministic, certifiable safety logic and robust fallback mechanisms

A reinforcement learning framework for multi-objective forecast-informed reservoir operation

DOTTORATOLa gestione dei serbatoi idrici può trarre grande beneficio da previsioni idrologiche sempre più precise. Le moderne tecniche di ottimizzazione, incluse le tecniche di machine learning, permettono alle strategie di controllo (policy) di usare queste informazioni per affrontare meglio le sfide poste dalla maggiore variabilità idroclimatica e dalle richieste complesse e spesso contrastanti dei vari settori interessati. Tuttavia, affinché gli operatori delle dighe possano adottare con successo queste strategie, i metodi risultanti devono dimostrare robustezza (affidabilità), selezionare le informazioni previsionali più utili e fornire decisioni chiare e comprensibili. Questa tesi espande lo stato dell'arte nella Gestione dei Serbatoi Informata da Previsioni (Forecast-Informed Reservoir Operation - FIRO), sviluppando una serie completa di metodologie pensate per creare sistemi di controllo che siano allo stesso tempo performanti, robusti, automatizzati e interpretabili. La ricerca è organizzata in tre contributi principali, ciascuno mirato a colmare una lacuna specifica e critica nel controllo dei moderni sistemi idrici. In primo luogo, questo lavoro affronta la doppia sfida di come utilizzare efficacemente le informazioni probabilistiche delle previsioni, garantendo al contempo che le policy siano robuste rispetto all'overfitting (cioè che non siano eccessivamente adattate ai dati storici specifici). Sebbene le previsioni d'insieme siano lo standard per rappresentare l'incertezza, il loro ricco contenuto informativo viene spesso scartato, riducendole a una singola statistica deterministica come la media. Per superare questo limite, questa ricerca introduce l'algoritmo PECAN (Parallel Ensemble foreCAst coNtrol), un metodo innovativo che abilita nativamente l'esecuzione di simulazioni parallele della risposta del sistema, una per ogni membro dell'insieme previsionale. I risultati dimostrano che PECAN supera costantemente e in modo sostanziale le policy basate sul convenzionale metodo deterministico, catturando una gamma più ampia di soluzioni che raggiungono compromessi più efficaci tra i vari obiettivi in conflitto. Per assicurare la validità di queste policy basate sui dati, è stato implementato un rigoroso schema di Validazione Incrociata a Blocchi in K Parti (Blocked K-Fold Cross-Validation). Questo si è rivelato essenziale per prevenire l'overfitting su serie storiche limitate di previsioni e per identificare policy con capacità di generalizzazione superiore, migliorando anche l'efficienza computazionale del processo di progettazione. In secondo luogo, questa tesi affronta due sfide centrali nell'applicazione dell'intelligenza artificiale ai problemi di controllo: la selezione automatica degli input e l'interpretabilità dei modelli. I metodi esistenti per progettare le policy di controllo richiedono tipicamente un set di input preselezionato, una limitazione significativa di fronte all'abbondanza di potenziali fonti di dati. Questo lavoro estende l'algoritmo NEMODPS (Neuro-Evolutionary Multi-Objective Direct Policy Search) per creare un sistema integrato per l'ottimizzazione concorrente degli input di una policy, della sua architettura interna e dei suoi parametri. Questo approccio innovativo automatizza la scoperta delle informazioni più significative, producendo policy che eguagliano le prestazioni dei metodi allo stato dell'arte senza richiedere una conoscenza esperta a priori su quali input utilizzare. Per rendere trasparenti le complesse policy "black-box" risultanti, è stata sviluppata un'Analisi di Sensibilità Variabile nel Tempo (Time-Varying Sensitivity Analysis - TVSA) adattata. Questo strumento diagnostico fornisce visualizzazioni chiare di come, quando e per quali obiettivi il sistema impara a fare affidamento su diverse fonti di informazione. L'analisi ha rivelato strategie sofisticate e specifiche per obiettivo, come ad esempio il modo in cui le policy focalizzate sul controllo delle piene imparano automaticamente a fare affidamento sulle previsioni a breve termine per gestire i rischi immediati, mentre le policy progettate per mitigare i deficit agricoli imparano a incorporare previsioni stagionali a più lungo raggio per una pianificazione strategica. Infine, questa ricerca affronta i conflitti di gestione coordinata su scala di bacino all'interno del sistema idrico fortemente regolato del fiume Adda, in Nord Italia. Utilizzando un modello ampliato su scala di bacino che incorpora ulteriori impianti idroelettrici a monte, l'analisi quantifica i potenziali benefici di una cooperazione ideale. La simulazione di una policy pienamente cooperativa rivela che tale coordinamento potrebbe più che dimezzare il deficit agricolo rispetto alla gestione storica, a un costo quantificabile che rappresenta solo una piccola frazione del ricavo potenziale totale per gli operatori idroelettrici a monte. Basandosi su questo riferimento, il contributo principale è la progettazione e la valutazione di una nuova regola di restituzione parametrizzata, proposta come strumento pratico e semi-cooperativo adatto alla negoziazione tra le parti interessate. L'analisi dimostra la sua capacità di generare soluzioni vantaggiose per tutti, migliorando gli obiettivi relativi al Lago di Como a un costo minimo e giustificabile per i ricavi idroelettrici a monte. Questo lavoro offre un punto di partenza per guidare la prossima rinegoziazione delle concessioni idroelettriche e fornisce un percorso per colmare il divario tra la modellistica tecnica avanzata e una gestione efficace delle risorse idriche.The operational management of water reservoirs can greatly benefit from increasingly accurate hydrological forecasts. Modern optimization techniques, including machine learning, enable control policies to utilize this predictive information to better address the critical challenges posed by greater hydro-climatic variability and complex, conflicting stakeholder demands. However, for dam operators to successfully adopt these advanced strategies, the resulting methods must demonstrate robustness, select the most valuable forecast information, and provide clear and understandable decisions. This dissertation advances the state-of-the-art in Forecast-Informed Reservoir Operation (FIRO) by developing a comprehensive suite of methodologies designed to create control systems that are simultaneously high-performing, robust, automated, and interpretable. This dissertation organizes the research into three primary contributions, each addressing a distinct and critical gap in modern water systems control. First, this work confronts the dual challenge of effectively utilizing probabilistic forecast information while ensuring policy robustness against overfitting. While ensemble forecasts are the standard for representing uncertainty, their rich informational content is often discarded by reducing them to a single deterministic statistic, such as the mean. To address this, this research introduces the PECAN (Parallel Ensemble foreCAst coNtrol) algorithm, a novel method that enables running parallel simulations of the system's response natively, one for each forecast ensemble member. The results demonstrate that PECAN consistently and substantially outperforms policies based on the conventional deterministic method, capturing a wider range of solutions and achieving more effective trade-offs across the competing operational objectives. To ensure the out-of-sample validity of these data-driven policies, this research implemented a rigorous Blocked K-Fold Cross-Validation framework. This proved essential for preventing overfitting to limited historical forecast records and for identifying policies with superior generalization capabilities, while also enhancing the computational efficiency of the design process. Second, this dissertation addresses two core challenges in the application of artificial intelligence to control problems: automated feature selection and model interpretability. Existing methods for designing control policies typically require a pre-selected set of inputs, a significant limitation when faced with an abundance of potential data sources. This work extends the NEMODPS (Neuro-Evolutionary Multi-Objective Direct Policy Search) algorithm to create an integrated framework for the concurrent optimization of a policy's inputs, internal architecture, and parameters. This novel approach automates the discovery of the most valuable information, yielding policies that match the performance of state-of-the-art methods without requiring prior expert knowledge of which inputs to use. To render the resulting complex "black-box" policies transparent, this work leverages an adapted Time-Varying Sensitivity Analysis (TVSA). This diagnostic tool provides clear visualizations of how, when, and for which objectives the system learns to rely on different information sources. The analysis revealed sophisticated, objective-specific strategies, such as how policies focused on flood control automatically learn to rely on short-range forecasts to manage immediate risks, while policies designed to mitigate agricultural deficits learn to incorporate longer-range seasonal forecasts for strategic planning. Finally, this research examines basin-scale governance conflicts within the heavily regulated Adda River basin in Northern Italy. Using an expanded basin-wide model that incorporates additional upstream hydropower plants, the analysis quantifies the potential benefits of ideal cooperation. Simulating a fully cooperative policy reveals that such coordination could more than halve the agricultural deficit compared to the historical baseline, at a quantifiable cost representing only a small fraction of the total potential revenue for upstream hydropower operators. Building on this benchmark, the core contribution is the design and evaluation of a novel, parametrized restitution rule, proposed as a practical, semi-cooperative instrument suitable for stakeholder negotiation. The analysis demonstrates its capacity to generate "win-win" solutions, substantially improving Lake Como's objectives at a minimal cost to upstream hydropower revenue. This work offers a starting point to guide the forthcoming renegotiation of hydropower concessions and provides a pathway for bridging the gap between advanced technical modeling and effective water governance.DIPARTIMENTO DI ELETTRONICA, INFORMAZIONE E BIOINGEGNERIASystems and Control38MARI, LORENZOPIRODDI, LUIG

Development of a unitary approach for physiscs-based learning and decentralized control with recurrent neural network models

LAUREA MAGISTRALEI sistemi a larga scala sono sistemi dinamici ampiamente diffusi, costituiti da numerosi sottosistemi dinamici interconnessi tra loro. Essi trovano applicazione in contesti industriali complessi, quali processi chimici, reti energetiche e sistemi di trasporto. La loro complessità deriva dall'elevata dimensionalità, dalla presenza di forti interazioni tra le variabili e dalle frequenti nonlinearità, che rendono difficile l'adozione di strategie di controllo centralizzate. Per superare i limiti legati agli alti costi computazionali e alle esigenze di comunicazione tra unità fisicamente accoppiate, i sistemi di controllo decentralizzati e distribuiti rappresentano soluzioni efficaci in termini di fattibilità del problema e scalabilità del controllo. Tuttavia, la loro efficacia dipende dalla disponibilità di modelli in grado di replicare fedelmente la struttura di interconnessione tra i sottosistemi; la derivazione di tali modelli fisici accurati risulta particolarmente complessa nel caso di sistemi nonlineari su larga scala. In questo contesto nasce la necessità di proporre una procedura di identificazione physics-inspired basata su Recurrent Equilibrium Networks (RENs), che consenta di ottenere modelli nonlineari in grado di preservare la topologia delle interconnessioni. I vincoli strutturali e le proprietà fisiche del sistema sono imposti al fine di ottenere modelli direttamente utilizzabili per un controllo decentralizzato. Questo lavoro di tesi si concentra in primo luogo sull'identificazione di tali modelli orientati al controllo, esplorando diverse tecniche di scomposizione, e analizzando l'impatto del tempo di campionamento in fase di discretizzazione. La metodologia è validata su un sistema chimico nonlineare con l'obiettivo di individuare e confrontare diverse procedure di identificazione. Parallelamente, è stato sviluppato uno schema di controllo predittivo robusto, decentralizzato e nonlineare applicabile alla classe di modelli REN strutturati, al fine di garantire proprietà di stabilità incrementale, consistenza tra sottosistemi e robustezza rispetto a disturbi limitati.Large-scale systems are widespread dynamical systems composed of several interconnected subsystems. They arise in complex industrial contexts such as chemical processes, energy networks, and transportation systems. Their complexity comes from the high dimensionality, the presence of coupling among variables, and the frequent nonlinearities, which make the adoption of centralized control strategies difficult. To overcome the limitations related to high computational costs and communication requirements among physically coupled units, decentralized and distributed strategies represent effective solutions in terms of problem feasibility and control scalability. However, their effectiveness depends on the availability of models capable of accurately reproducing the interconnection structure among the subsystems. In this context, the need of a physics-inspired identification procedure arises and Recurrent Equilibrium Networks (RENs) allow the definition of nonlinear models that capture the interconnection topology. Structural constraints and physical properties of the system are enforced, so as to obtain models that are directly suitable for decentralized control. This thesis focuses first on the identification of such control-oriented models, exploring different decomposition techniques and analyzing the impact of the sampling time. The methodology is validated on a nonlinear chemical plant: the objective is to identify and compare different identification procedures. Secondly, a decentralized nonlinear Model Predictive Control scheme for the class of structured REN models has been developed, in order to guarantee incremental stability properties, consistency among subsystems, and robustness with respect to bounded disturbances

Designing operability for regenerative sustainability: a design-oriented approach to systematic capabilities in luxury omnichannel retail through doughnut economics

LAUREA MAGISTRALENei contesti organizzativi contemporanei, la transizione verso una sostenibilità rigenerativa si è trasformata da aspirazione morale a imperativo strutturale. Nonostante tale evoluzione, persiste un divario tra l’intenzionalità strategica in materia di sostenibilità e la sua effettiva operabilità organizzativa. La presente ricerca analizza come i principi della sostenibilità, con particolare riferimento alla Doughnut Economics, possano essere tradotti in capacità sistemiche misurabili e governabili all’interno del contesto complesso del luxury retail omnicanale. Adottando il framework della Design Science Research (DSR), lo studio sviluppa un approccio metodologico verificabile per gestire la transizione dall’analisi empirica alla progettazione strutturale. Per garantire rigore analitico e tracciabilità, viene applicato il meccanismo di governance del Double Diamond al fine di vincolare le fasi analitiche e preservare la tracciabilità tra ciascun componente progettuale e le evidenze associate. Il brand Stella McCartney è selezionato quale piattaforma di indagine per esplorare la disconnessione tra un’identità di marca fortemente orientata alla sostenibilità e le infrastrutture organizzative corrispondenti. La ricerca apporta tre contributi interrelati. In primo luogo, propone un protocollo verificabile e articolato per la ricerca di design basata su casi, preservando la distinzione tra analisi e progettazione. In secondo luogo, operazionalizza la Doughnut Economics traducendola in una logica di precondizioni di readiness organizzativa. In terzo luogo, offre evidenze empiriche, basate sul caso, relative a una configurazione a doppia velocità in un brand di lusso di riferimento.In contemporary organizational contexts, the transition toward regenerative sustainability has shifted from a moral aspiration to a structural imperative. Despite this shift, a persistent gap remains between strategic sustainability intent and its organizational operability. This research examines how sustainability principles, with particular attention to Doughnut Economics, can be translated into measurable and governable systemic capabilities within the complex environment of omnichannel luxury retail. Adopting a Design Science Research (DSR) framework, the study develops an auditable methodological approach for managing the transition from empirical analysis to structural design. To ensure the analytical rigor and traceability, the Double Diamond governance mechanism is applied to constrain the analytical phases, thereby maintaining the traceability between each component of the design and the associated evidence. The Stella McCartney brand is chosen as the inquiry platform to investigate the disconnect between a leading sustainability-oriented brand identity and the associated infrastructures. The research makes three interrelated contributions. First, this research suggests a staged auditable protocol for case-based design science research that preserves the distinction between analysis and design. Second, this research operationalizes doughnut economics by translating it into a logic of readiness preconditions. Third, this research offers case-based insights into a dual-speed configuration in a leading luxury brand

Modular multilevel converter-transformers suitable for HVDC link installations and easy DC current breakings

DOTTORATOI recenti progressi nelle tecnologie per la produzione di energia e i carichi sempre più esigenti richiedono livelli di flessibilità e resilienza della rete senza precedenti. Pertanto, i sistemi elettrici di potenza stanno attraversando trasformazioni fondamentali per accogliere l'integrazione di energie rinnovabili al fine di soddisfare rigorosi obiettivi ambientali. In questo scenario, i sistemi ad Alta Tensione in Corrente Continua (HVDC) si propongono come soluzioni di trasmissione efficienti su lunghe distanze e per interconnessioni di rete su larga scala. Infatti, i vantaggi tecnici dell'HVDC diventano evidenti quando le distanze superano diverse centinaia di chilometri per le linee di trasmissione aeree, con l'eliminazione di alcuni problemi come l'effetto pelle e la riduzione sia dell'effetto corona che delle perdite, quest'ultime dovute all'assenza di potenza reattiva. Da un punto di vista strutturale, le configurazioni HVDC bipolari sono meno impegnative rispetto alla corrente alternata grazie alla necessità di soli due conduttori, il che si traduce in corridoi di trasmissione più stretti e minori costi di investimento infrastrutturale. Nonostante tutti i vantaggi, diversi limiti tecnici ostacolano l'avanzamento di queste soluzioni, come le interruzioni di guasto in corrente continua. Questa ricerca di dottorato affronta queste barriere che continuano a ostacolare l'implementazione di un'infrastruttura HVDC. Il tema è lo sviluppo e la validazione di una soluzione innovativa di elettronica di potenza che mira a ridefinire l'approccio alla gestione dei guasti in corrente continua con i vantaggi dell'architettura di convertitore multilivello. Questa attenzione è giustificata dal fatto che le stazioni di conversione rappresentano uno dei maggiori problemi, in particolare per distanze di trasmissione più brevi dove i vantaggi economici potrebbero non giustificare l'investimento iniziale. Inoltre, la gestione complessa delle condizioni di guasto lato corrente continua non ha ancora soluzioni, aggiungendo un rischio di investimento troppo elevato. Come ampiamente documentato in letteratura, l'assenza di attraversamenti per lo zero della corrente complica il meccanismo di interruzione del guasto, rendendo gli interruttori in corrente alternata inefficaci per l'eliminazione dei guasti in corrente continua. Gli interruttori in corrente continua sono tuttora oggetto di ricerca e sviluppo per colmare questo divario tecnologico, tra cui troviamo interruttori a stato solido, configurazioni ibride di commutazione semiconduttore-meccanica e convertitori multilivello avanzati con capacità integrate di blocco dei guasti. Alla luce di questa analisi, diverse topologie di dispositivi si stanno rapidamente sofisticando perseguendo efficienza superiore, affidabilità migliorata, flessibilità operativa e miglior qualità di potenza trasmessa. Tra questi sviluppi, i Convertitori Modulari Multilivello (MMC) si sono affermati come la soluzione principale per le applicazioni VSC-HVDC grazie alla loro eccezionale versatilità e scalabilità su diverse tensioni e potenze nominali. Il principale vantaggio degli MMC può essere osservato in basso contenuto armonico e alta efficienza ottenute attraverso la sintesi di tensione multilivello che cerca di approssimare quanto più fedelmente possibile una forma d'onda sinusoidale riducendo la distorsione armonica e minimizzando i requisiti per l'infrastruttura di filtraggio in corrente alternata. Tuttavia, le topologie MMC convenzionali presentano limitazioni intrinseche. L'elevato numero di componenti comporta costi elevati e complessità operativa sia nell'hardware che nell'implementazione del sistema di controllo. Una sfida importante è legata alla necessaria presenza di elementi di accumulo capacitivi o a batterie che necessitano di algoritmi di bilanciamento complessi per il controllo del flusso di potenza e del livello di tensione. Inoltre, gli scenari di guasto lato corrente continua rimangono una sfida significativa. Questa ricerca di dottorato affronta queste limitazioni attraverso lo sviluppo e la validazione completi di una nuova famiglia di dispositivi trasformatori convertitori, progettati come "convertitore-trasformatore modulare multilivello (MMCT)" o "Rettitrafo". Questo sistema, sviluppato attraverso una collaborazione tra Terna S.p.A., il Gestore della Rete di Trasmissione Italiana (TSO), e il Politecnico di Milano, vuole proporsi come un passo in avanti nel Piano di Sviluppo 2023 di Terna, progettato per migliorare la flessibilità e l'efficienza dell'infrastruttura di rete italiana per supportare gli obiettivi nazionali di transizione energetica. L'MMCT mira a mantenere le prestazioni armoniche e la scalabilità modulare degli MMC proponendo una soluzione innovativa per la gestione dei guasti in corrente continua. Inoltre, il dispositivo è costruito senza elementi di accumulo di energia semplificando fondamentalmente l'architettura di controllo e gli algoritmi di controllo. La tesi vuole fornire un quadro analitico completo per questo dispositivo includendo principi teorici, metodologie di modellazione, progettazione del sistema di controllo e validazione sperimentale. La fase iniziale della ricerca si è concentrata sullo sviluppo di un modello di commutazione altamente dettagliato implementato in Simulink® per catturare le dinamiche complesse e non lineari del sistema di conversione. A causa delle limitazioni computazionali, è stato sviluppato anche un Modello Semplificato basato sull'approccio a circuito medio. Strategie di controllo rigorose sono state quindi progettate, implementate e infine testate su un prototipo fisico a bassa tensione dimostrando la fattibilità della capacità di interruzione del guasto del convertitore in condizioni operative realistiche.Recent advancements in the technologies for power productions and the ever more demanding loads require unparalleled levels of grid flexibility and resilience. Therefore, the electrical power systems are undergoing fundamental transformations accommodating renewable energy integrations to meet stringent environmental targets. In this scenario, the High-Voltage Direct Current (HVDC) systems propose themselves as efficient transmission solutions over extended distances and large-scale grid interconnections. In fact, the technical advantages of HVDC become clear as the distances exceed several hundreds of kilometers for overhead transmission lines with the elimination of certain problems like the skin effect and the reduction of both corona effect and losses, the latter due to absence of reactive power. On a structural point of view, the bipolar HVDC configurations is less demanding then the AC due to only two conductors requirement that results in narrower transmission corridors and lower infrastructure investment costs. Despite these compelling advantages, several technical boundaries limit the advancement of these solutions such as DC fault interruptions. This doctoral research addresses these barriers that continue to hinder the implementation of a HVDC infrastructure. The topic is the development and the validation of an innovative power electronic solution that aim to redefine the approach to DC fault management with the advantages of the multilevel converter architecture. This focus is justified by converter stations being one of the major problem particularly for shorter transmission distances where the economic benefits may not justify the initial investment. Furthermore, the complex management of DC-side fault conditions have still no solutions adding too high investment risk. As extensively documented in the literature, the absence of zero-crossings complicates the fault interruption mechanism, making the AC circuit breakers ineffective for DC fault clearance. Specialized DC circuit breakers are under active research and development to close this technological gap, encompassing solid-state breakers, hybrid semiconductor-mechanical switching configurations, and advanced multilevel converter with integrated fault-blocking capabilities. In the light of this analysis, several device topologies are rapidly increasing sophistication pursuing superior efficiency, enhanced reliability, operational flexibility and improved power quality. Among these developments, Modular Multilevel Converters (MMCs) established themselves as the main solution for VSC-HVDC application due to their exceptional versatility and scalability across different voltage and power ratings. The main advantage of MMCs can be observed in the high efficient harmonic performance achieved through multilevel voltage synthesis that try to closely approximate a sinusoidal waveform reducing the harmonic distortion and minimizing the requirement for the AC filtering infrastructure. However, conventional MMC topologies exhibit inherent limitations. The elevated number of component counts brings elevated costs and operational complexity both in hardware and control system implementation. An important challenge is related to the required presence of capacitive or battery-based storage elements that necessitates of complex balancing algorithms for power flow and voltage level control. Furthermore, the DC-side fault scenarios remains a significant challenge. This doctoral research addresses these limitations through the comprehensive development and validation of a novel family of converter transformer devices, designed as "modular multilevel converter-transformer (MMCT)" or "Rettitrafo". This system, developed through a collaboration between Terna S.p.A., the Italian Transmission System Operator (TSO), and Politecnico di Milano, proposes as a step in the Terna's Development Plan 2023, designed for improving flexibility and efficiency of the Italian grid infrastructure to support the national energy transition objectives. The MMCT aims to maintain the harmonic performance and modular scalability of MMCs proposing an innovative solution for DC fault management. Furthermore, the device is built without energy storage elements fundamentally simplifying the control architecture and the control algorithms. The thesis wants to provide a comprehensive analytical framework for this device including theoretical principles, modeling methodologies, control system design and experimental validation. The initial phase of the research focused on the development of a highly detailed switching model implemented in Simulink® to capture the complex and nonlinear dynamics of the converter system. Due to the computational limitations, a Simplified Model based on average circuit approach was also developed. Rigorous control strategies were then designed, implemented and finally tested on a low voltage physical prototype demonstrating the feasibility of the converter fault interruption capability under realistic operating conditions.DIPARTIMENTO DI ENERGIA37PIEGARI, LUIGIMUSSETTA, MARC

Analysis of mudflow mechanisms: from laboratory tests to numerical modelling

LAUREA MAGISTRALELe colate di fango rappresentano rapide ondate ad alta mobilità di terreni plastici saturi d’acqua, capaci di generare un significativo potere distruttivo. La comprensione dei loro meccanismi di innesco e del comportamento di propagazione (runout) è essenziale per migliorare i modelli numerici basati sui processi utilizzati nella valutazione del rischio. A supporto della validazione del modello Watlab (UCLouvain), il presente studio ha condotto 21 esperimenti in canaletta in scala ridotta presso il laboratorio GAP2 del Politecnico di Milano, campus di Lecco. È stato impiegato un sistema di monitoraggio multimodale (che integra sensori in fibra ottica, fotogrammetria e scansione LiDAR) per acquisire con elevata precisione la cinematica del flusso e la morfologia dei depositi. L’affidabilità sperimentale è stata confermata mediante prove accoppiate. Le analisi di regressione (R2 = 0,60~0,79) hanno identificato l’angolo di pendenza come il principale fattore determinante della velocità e della distanza di propagazione nei nostri test. I valori calcolati del numero di Reynolds (Re) indicano che le miscele a maggiore densità subiscono un “frenamento meccanico” dovuto all’aumento della viscosità, mentre le prove con Re relativamente più elevato mantengono una quantità di moto sufficiente a garantire una propagazione più estesa. Per valutare ulteriormente la distruttività delle colate di fango, è stata applicata un’Analisi delle Componenti Principali (PCA) al dataset multiparametrico. Le prime due componenti principali hanno spiegato l’87% della varianza totale, consentendo lo sviluppo di un Indice Sintetico di Pericolosità (Hi) per una classificazione oggettiva dell’intensità. Infine, i dati sperimentali sono stati utilizzati per validare il framework numerico Watlab, valutando le prestazioni delle leggi reologiche di Bingham nella previsione della propagazione e della deposizione delle colate di fango. Questo approccio integrato fornisce una solida base sperimentale che collega efficacemente le osservazioni fisiche alla modellazione numerica, facilitando futuri perfezionamenti nella previsione del rischio basata sulla fisica.Mudflows represent fast, high-mobility surges of water-saturated plastic soils capable of generating significant destructive power. Understanding their failure mechanisms and runout behavior is essential for improving process-based numerical models used in hazard assessment. To support the validation of the Watlab model (UCLouvain), this study conducted 21 downscaled flume experiments at the GAP2 laboratory of Politecnico di Milano, Lecco campus. A multi-modal monitoring system (integrating optical fiber sensors, photogrammetry, and LiDAR scanning) was employed to capture flow kinematics and deposition morphology with high precision. Experimental reliability was confirmed through paired tests. Regression analyses (R2 =0.60~0.79) identifying slope angle as the primary driver of velocity and runout distance in our tests. The calculated Reynolds number (Re) values reveal that higher-density mixtures undergo “mechanical braking” due to increased viscosity, whereas relatively higher Re trials maintain sufficient momentum to achieve more extensive spreading. To further evaluate mudflow destructiveness, Principal Component Analysis (PCA) was applied to the multi-parameter dataset. The first two principal components accounted for 87% of the total variance, leading to the development of a synthetic Hazard Index (Hi) for objective intensity classification. Finally, the experimental data were used to benchmark the Watlab numerical framework, evaluating the performance of Bingham rheological laws in predicting mudflow spreading and deposition. This integrated approach establishes a robust experimental foundation that effectively bridges physical observations with numerical modeling, facilitating future refinements in physics-based hazard prediction

AI-empowered robotics for manufacturing and warehouse item handling

DOTTORATOQuesta tesi si concentra sullo sviluppo di sistemi robotici intelligenti, potenziati dall’intelligenza artificiale, concepiti per superare i limiti delle macchine tradizionali, rigide e completamente pre-programmate. Il lavoro a"ronta la crescente necessità di soluzioni di automazione più flessibili e adattive, capaci di operare in contesti industriali moderni sempre più caratterizzati da elevata variabilità e da una forte personalizzazione dei prodotti. Con la progressiva transizione della manifattura e della logistica verso produzioni ad alta diversificazione e basso volume, i sistemi di automazione convenzionali, basati su modelli geometrici precisi e sequenze operative rigide, risultano sempre meno e!caci. Per rispondere a queste nuove esigenze, la ricerca propone un avanzamento nel campo della robotica intelligente, attraverso l’integrazione di tecniche di intelligenza artificiale, sensori multimodali e capacità cognitive ispirate all’essere umano. In questo modo, i robot sono in grado di percepire, ragionare e apprendere all’interno di ambienti complessi e in continua evoluzione. L’obiettivo di rendere i robot agenti realmente autonomi viene perseguito in tre ambiti applicativi distinti: la lucidatura di superfici complesse, la sbavatura di suole deformabili nel settore calzaturiero e l’apprendimento della presa di oggetti in ambienti di magazzino. Ciascuno di questi scenari richiede abilità percettive, destrezza e capacità di adattamento paragonabili a quelle umane. Nel contesto manifatturiero viene sviluppato un algoritmo per la pianificazione dei percorsi di lucidatura, che consente ai robot di eseguire operazioni di finitura anche in assenza di modelli 3D. Nel settore calzaturiero, dove le suole in gomma presentano notevole variabilità di forma, colore e materiale, vengono analizzati due assetti di lavorazione: uno con utensile fisso e pezzo mobile, e l’altro con pezzo fisso e utensile mobile. Nel primo caso viene proposto un approccio ibrido di learning from demonstration, che permette al robot di apprendere e riprodurre i movimenti dell’operatore umano attraverso segmentazione visiva e modellazione del moto. Tale approccio è poi esteso mediante un metodo di apprendimento auto-supervisionato, basato su reinforcement learning, che consente di correlare le informazioni visive con le traiettorie utensile, senza ricorrere a dati etichettati o modelli CAD. Con riferimento al secondo assetto viene invece sviluppata un’intera pipeline operativa, dalla rilevazione dei difetti fino all’esecuzione del processo, includendo un sistema di correzione del percorso basato sulla visione, capace di compensare in tempo reale le deformazioni del pezzo. Nel contesto di logiche di magazzino, infine, viene proposto un framework di apprendimento della presa di oggetti che consente ai robot di imparare attraverso l’esperienza e di adattare le strategie apprese a oggetti nuovi, ma simili, a quelli già incontrati. Nel complesso, le metodologie proposte combinano intelligenza artificiale, visione computerizzata e tecniche di controllo per promuovere comportamenti robotici più flessibili e robusti, riducendo la dipendenza da programmatori esperti e aumentando il livello di autonomia delle macchine.This thesis explores the development of AI-powered robotic systems that transcend the traditional role of rigid, pre-programmed machines. It addresses the growing demand for intelligent and adaptive automation in modern industrial environments, which are increasingly defined by high variability and product customization. As manufacturing and logistics shift toward high-mix, low-volume production, conventional automation, reliant on precise models and fixed routines, has become progressively insu!cient. In response, this research advances the field of intelligent robotics by integrating artificial intelligence, multi-modal sensing, and human-inspired cognitive capabilities, enabling robots to perceive, reason, and learn within complex and dynamic settings. The pursuit of transforming robots into more autonomous agents is examined across three application domains: robotic surface polishing, deburring of deformable shoe soles, and object grasping in warehouse environments. Each scenario demands a high degree of perception, dexterity, and adaptability, qualities typically associated with human skill. In manufacturing, a polishing path-planning algorithm is developed for free-form polysurfaces, allowing robots to perform finishing operations even when 3D models are unavailable. In the footwear industry, where rubber soles vary in shape, color, and material, two deburring setups are investigated: one with a fixed deburring tool and moving workpiece, and another one with a fixed workpiece and moving tool. For the first configuration, a hybrid learning-from-demonstration framework is proposed, enabling robots to imitate expert actions through visual segmentation and motion modeling. This is further extended with a self-supervised vision-motion learning method that leverages reinforcement learning to associate visual inputs with tool trajectories, eliminating the need for labeled data or CAD models. For the second setup, a complete processing pipeline is developed, encompassing defect detection and execution, and incorporating online vision-based path correction to compensate for workpiece deformation. In the warehouse domain, a grasp learning framework is proposed that enables robots to acquire grasping strategies through experience and adapt them to novel yet similar objects. Overall, the proposed methodologies integrate AI, vision, and control to foster flexible and robust robotic behavior, reducing dependence on expert programming while enhancing robotic autonomy.DIPARTIMENTO DI ELETTRONICA, INFORMAZIONE E BIOINGEGNERIASystems and Control38DERCOLE, FABIOPIRODDI, LUIG

Methodological advances in the precision psychiatry roadmap: topological stratification using gene -environment - brain features

DOTTORATOI disturbi psichiatrici rappresentano una delle sfide più rilevanti per la salute globale, interessando oltre 970 milioni di persone e imponendo un notevole peso socioeconomico. Nonostante i progressi delle tecniche di neuroimaging e delle scienze omiche, la pratica clinica si basa ancora in larga parte su sistemi diagnostici focalizzati sulla descrizione dei sintomi, caratterizzati da instabilità diagnostica, marcata eterogeneità interna e limitata capacità predittiva rispetto alla risposta ai trattamenti. Per superare tali limiti, il framework dei Research Domain Criteria (RDoC) del National Institute of Mental Health (NIMH) ha promosso approcci guidati dalla biologia, capaci di andare oltre la semplice descrizione dei cluster sintomatologici verso l’identificazione di marcatori con basi meccanicistiche. In questa direzione si colloca la psichiatria di precisione, un paradigma emergente che, grazie ai progressi nell’acquisizione dei dati e negli strumenti di intelligenza artificiale, propone modelli diagnostici basati su gradi di disfunzione di sistemi psicologici e biologici interconnessi. In linea con le roadmap emergenti della psichiatria di precisione, che enfatizzano framework diagnostici dinamici e biologicamente informati, questi approcci computazionali offrono opportunità senza precedenti per integrare informazioni genetiche, di neuroimaging, comportamentali e ambientali, superando i sistemi categoriali tradizionali verso interventi personalizzati e biologicamente informati. L’obiettivo principale della pratica clinica è identificare marcatori quantitativi affidabili in grado di migliorare la precisione diagnostica, consentire una diagnosi più precoce, supportare la selezione dei trattamenti e monitorare l’evoluzione della malattia. Tuttavia, nonostante il loro potenziale, gli approcci di psichiatria computazionale incontrano ancora rilevanti sfide tecniche e difficoltà di integrazione clinica. Le metodologie attuali tendono a privilegiare l’accuratezza di classificazione rispetto all’interpretabilità e alla traslazione clinica, rimanendo frammentate e prive di pipeline integrate. Tra le principali criticità emergono la variabilità legata ai siti di acquisizione negli studi multicentrici, la mancanza di framework robusti per l’integrazione multimodale e multiscala delle feature e la limitata disponibilità di approcci data-driven per tradurre dati multimodali complessi in sottogruppi clinicamente significativi. Per affrontare queste lacune metodologiche, questa tesi sviluppa e valida un framework analitico end-to-end per l’estrazione di marcatori quantitativi nei disturbi psichiatrici, integrando armonizzazione dei dati multi-sito, estrazione avanzata di feature multimodali e strategie di stratificazione clinicamente rilevanti. La ricerca introduce tre principali sviluppi metodologici: (i) la definizione di framework robusti per l’armonizzazione dei dati di neuroimaging multi-sito tramite la tecnica ComBat (Combating Batch Effects), capaci di rimuovere la variabilità tecnica preservando i segnali biologicamente significativi su diverse scale spaziali e modalità di imaging; (ii) l’implementazione di strategie di estrazione di feature integrate, in grado di catturare sia relazioni multi-dominio tra neuroimaging, genetica, ambiente e clinica, sia pattern multiscala all’interno dei singoli domini neurobiologici; (iii) lo sviluppo di pipeline di stratificazione data-driven basate su Topological Data Analysis (TDA) per l’estrazione non supervisionata di combinazioni multimodali di feature e l’identificazione di sottogruppi clinicamente interpretabili. Sono stati implementati due framework TDA complementari per consentire una stratificazione sistematica dei pazienti e la scoperta di marcatori. Le metodologie proposte sono state testate su diverse condizioni psichiatriche, tra cui disturbi dell’umore, disturbi dello sviluppo e comportamentali e disturbi dell’asse intestino-cervello, includendo anche popolazioni di controllo sano, singoli individui e coppie di gemelli. Le analisi dimostrano l’efficacia di ComBat nell’armonizzazione delle misure strutturali e funzionali di neuroimaging tra diversi siti, dalle misure voxel-wise fino alle reti cerebrali a riposo. Approcci multivariati avanzati, inclusi modelli statistici gemellari, metodi di Partial Least Squares e TDA applicati alla stratificazione del disturbo depressivo maggiore (MDD), rivelano associazioni complesse tra fattori genetici, ambientali e pattern cerebrali multimodali e multiscala, identificando firme transdiagnostiche nei disturbi dell’umore. Inoltre, le pipeline TDA applicate al campione MDD consentono di identificare simultaneamente feature predittive ottimali e sottogruppi clinici, unificando la scoperta di marcatori e la stratificazione per colmare il divario tra modellazione statistica e interpretazione clinica. L’analisi spaziale di arricchimento funzionale applicata al grafo TDA evidenzia pattern predittivi dominio-specifici, con fattori ambientali associati alla gravità dei sintomi, misure di neuroimaging correlate alle comorbidità mediche e caratteristiche funzionali legate alla resistenza al trattamento. In parallelo, un framework di community detection con validazione cross-coorte conferma questi risultati, identificando sottogruppi clinicamente interpretabili con profili distinti di relazioni tra feature e outcome. Nel complesso, questi risultati convergenti dimostrano che l’integrazione multimodale di caratteristiche genetiche, ambientali e cerebrali è essenziale per affrontare l’eterogeneità dei disturbi psichiatrici, fornendo marcatori quantitativi necessari per una stratificazione personalizzata efficace e per la transizione da una pratica clinica basata sui sintomi a una biologicamente informata. Le metodologie sviluppate offrono contributi robusti, interpretabili e clinicamente rilevanti a ciascuna fase di un framework computazionale completo volto ad avanzare la psichiatria di precisione attraverso la scoperta integrata di marcatori e la stratificazione dei pazienti, contribuendo a superare i limiti della diagnosi tradizionale verso una pratica clinica personalizzata e fondata su basi biologiche.Psychiatric disorders represent one of the most significant global health challenges, affecting over 970 million people worldwide and imposing a substantial economic burden. Despite advances in neuroimaging and multi-omics technologies, clinical practice still relies heavily on symptom-based diagnostic systems that suffer from diagnostic instability, marked heterogeneity within categories, and limited predictive power for treatment response. In recognition of these limitations, the National Institute of Mental Health (NIMH) Research Domain Criteria (RDoC) framework has emphasized the need for biologically guided approaches that move beyond descriptive symptom clusters toward mechanistically grounded markers. Building on the RDoC foundation, which reconceptualizes mental health and illness as varying degrees of dysfunction across interconnected psychological and biological systems, precision psychiatry has emerged as a transformative paradigm driven by advances in data acquisition and artificial intelligence analysis tools. Aligned with emerging precision psychiatry roadmaps that emphasize continuously evolving, biology-informed diagnostic frameworks, these computational approaches offer unprecedented opportunities to integrate genetic, neuroimaging, behavioral, and environmental information beyond traditional categorical diagnostic systems toward integrated, personalized, biologically informed interventions. The primary goal of the clinical practice is identifying reliable quantitative markers that enhance diagnostic precision, enable earlier detection, facilitate treatment selection, and monitor disease progression. However, despite demonstrated potential, computational psychiatry approaches face major technical challenges and clinical integration barriers. Current methods prioritize classification accuracy over explainability and clinical translation factors, therefore remain fragmented without comprehensive integrated pipelines. Key methodological challenges include site-related variability in multi-site studies, lack of robust multimodal and multi-scale feature integration frameworks, and limited availability of data-driven stratification approaches for translating complex multimodal data into clinically meaningful patient subgroups. To address these technical gaps, this thesis develops and validates the steps of a comprehensive end-to-end analytical framework for quantitative marker extraction in psychiatric disorders, integrating multi-site data harmonization, advanced multimodal feature extraction, and clinically relevant stratification strategies. The research advances three key methodological developments: (i) establishing robust harmonization frameworks for multi-site neuroimaging data using ComBat technique (ComBating batch effect) that effectively remove technical variability while preserving biologically meaningful signals across multiple spatial scales and imaging modalities; (ii) implementing integrated feature extraction strategies that capture both multi-domain relationships, across neuroimaging, genetic, environmental, and clinical variables, and multi-scale patterns within single neuroimaging domains; and (iii) developing data-driven stratification pipelines leveraging Topological Data Analysis (TDA) for unsupervised extraction of multimodal feature combinations and clustering of clinically meaningful subgroups. Two novel complementary TDA-based stratification frameworks were implemented to enable systematic patient subtyping and marker discovery. The proposed methodologies are tested across multiple psychiatric conditions, including mood, developmental and behavioral, brain-gut axis disorders, with applications focusing also on healthy control populations, including both single individuals and twin pairs. Comprehensive analyses demonstrate ComBat’s effectiveness in harmonizing structural and functional neuroimaging measures across sites applied on healthy control samples, from voxel-level morphometry to resting-state networks. Advanced multivariate feature extraction approaches, including statistical twin modeling, Partial Least Squares methods, and TDA for Major Depression Disorder (MDD) stratification, reveal complex associations among genetic, environmental, and multimodal and multi-scale brain patterns, identifying transdiagnostic signatures across mood disorders. Furthermore, TDA-based pipelines applied on MDD sample simultaneously identify optimal predictive features and clinical patient subgroups, unifying feature discovery and stratification to bridge statistical modeling and clinical insights. Spatial Analysis of Functional Enrichment applied on TDA graph revealed domain-specific predictive patterns, with environmental, neuroimaging, and functional brain features respectively linked to symptom severity, medical comorbidities, and treatment resistance. In parallel, a community detection framework with cross-cohort validation confirmed these findings, simultaneously extracting predictive features and identifying clinically interpretable patient subgroups with distinct feature–outcome profiles. Taken together, these convergent results demonstrate that multimodal integration of genetic, environmental, and brain features is essential to disentangle psychiatric disorders’ heterogeneity, establishing quantitative markers necessary for effective personalized stratification and the transition from symptom-based to biologically informed clinical practice. The developed methodologies provide robust, interpretable, and clinically relevant developments for each stage of a comprehensive computational framework aimed to advance precision psychiatry through integrated marker discovery and patient subtyping. By enabling more accurate patient stratification and marker discovery, this work contributes to moving psychiatry beyond symptom-based diagnostics toward biologically grounded and personalized clinical practice.DIPARTIMENTO DI ELETTRONICA, INFORMAZIONE E BIOINGEGNERIA37SIGNORINI, MARIA GABRIELLADELLACA', RAFFAEL

Understanding treatment dynamics and response from population electronic health records and Biobank data

DOTTORATOLa maggiore disponibilità di dati sanitari ha aperto nuove possibilità per studiare i trattamenti farmacologici nella vita quotidiana. La tesi esamina come i trattamenti medici vengono implementati e quanto siano efficaci nel mondo reale, integrando electronic health records (EHR) su scala di popolazione e le risorse delle biobanche. Affronta due temi strettamente connessi: le dinamiche del trattamento (avvio, persistenza, aderenza) e la risposta al trattamento, sostenendo che l'efficacia del trattamento dipenda tanto dalla continuità e dall'implementazione delle cure quanto dall'efficacia biologica. Per supportare inferenze credibili dai dati di routine, il lavoro enfatizza analisi scalabili, armonizzate e interpretabili che colmano il divario tra sistemi sanitari eterogenei e contesti nazionali. Dal punto di vista metodologico, la tesi utilizza modelli di sopravvivenza per esposizioni variabili nel tempo e l'analisi dei dati funzionali per rappresentare traiettorie terapeutiche a lungo termine, integrandole con la genetica (GWAS, score poligenici) quando sono disponibili dati provenienti da biobanche. Dal punto di vista pratico, la tesi tratta varie tipologie di dati e di trattamenti. Utilizzando electronic health records e dati amministrativi della Lombardia, quantifica il panorama e le conseguenze della sottovaccinazione contro la COVID-19 con una definizione dinamica dell'esposizione. I registri nazionali finlandesi e Finngen (con replica in Estonian Biobank) caratterizzano l'implementazione del trattamento in cinque classi di farmaci, distinguendo la persistenza dall'aderenza e verificando se la predisposizione genetica aggiunge valore esplicativo o predittivo oltre ai fattori sociali e clinici. Inoltre, definisce e indaga i determinanti socioeconomici, sanitari e politerapici in oltre un milione di individui in Finlandia e in Italia. Infine, con i dati di laboratorio e genetici, integra le risposte a breve e a lungo termine del colesterolo LDL alle statine, mostrando quanto la genetica informi il rischio di base e quanto l'implementazione del trattamento determini un risultato terapeutico ottimale. Attraverso queste applicazioni, la tesi fornisce una guida pratica per l'estrazione e l'elaborazione delle informazioni contenute in EHRs in Italia e strumenti riutilizzabili per l'utilizzo di dati su trattamenti dinamici e confronti tra coorti. Il contributo generale consiste in una serie di approcci riproducibili su scala che trasformano i dati sanitari di routine in evidenza scientifica su chi inizia, continua e beneficia della terapia. Si chiariscono anche i ruoli limitati ma mirati della genetica nella previsione della risposta nelle popolazioni trattate. Infine, si informano le decisioni e le strategie cliniche a sostegno di un'attuazione terapeutica sostenibile, passando così da un'efficacia media nella popolazione a un'efficacia personalizzata e mirata nella pratica quotidiana.The increased availability of health data has opened new possibilities to study treatments in everyday life. The thesis examines how medical treatments are implemented and effective in the real world by integrating population-scale electronic health records (EHRs) and biobank resources. It advances two tightly linked themes: treatment dynamics (initiation, persistence, adherence) and treatment response, arguing that real-world effectiveness depends as much on the continuity and implementation of care as on biological efficacy. To support credible inference from routine data, the work emphasises scalable, harmonised, and interpretable analyses that bridge heterogeneous health systems and national contexts. Methodologically, the thesis leverages time-varying survival models for evolving, schedule-based exposures, Functional Data Analysis to represent long-horizon medication trajectories, and augments these with genetic epidemiology (genome-wide association studies and polygenic scores) when biobank data are available. Empirically, the thesis spans complementary data infrastructures and questions. Using Lombardy’s linked administrative EHRs, it quantifies the landscape and consequences of COVID-19 undervaccination with a dynamic exposure definition. In Finnish nationwide registers and linked biobanks (with replication in Estonia), it characterises medication adherence across common drug classes, separating persistence from adherence, and tests whether genetic predisposition adds explanatory or predictive value beyond social and clinical factors. Furthermore, it defines and investigates socioeconomic, health and polytherapy determinants in more than one million individuals across Finland and Italy. Finally, with FinnGen’s laboratory and genetic data, it integrates short- and long-term LDL-cholesterol responses to statins with adherence, dosage, and pharmacogenomics, showing when genetics informs baseline risk and when treatment implementation dominates observed outcomes. Across these applications, the thesis provides practical guidance for extracting and curating EHR information in Italy, reusable representations and tools for dynamic treatments, and cross-cohort comparisons that distinguish between shared regularities and context-specific features. The overarching contribution is a set of population-scale, reproducible approaches that turn routine health data into interpretable evidence on who starts, continues, and benefits from therapy; clarify the limited but targeted roles for genetics in predicting response in treated populations; and inform policies and clinical strategies to support sustained implementation, thereby moving from average efficacy toward dependable effectiveness in everyday practice.DIPARTIMENTO DI ELETTRONICA, INFORMAZIONE E BIOINGEGNERIA38CAIANI, ENRICO GIANLUCASECCHI, PIERCESAR

Service design to promote a systemic and dynamic perspective of well-being in dementia care

DOTTORATONegli ultimi decenni, il ruolo del design nel sostenere il benessere si è espanso oltre interventi individuali per sviluppare approcci sistemici. Il Design dei Servizi e l'Innovazione Sociale oggi enfatizzano i contesti relazionali, le reti sociali e le condizioni ambientali come elementi essenziali per promuovere il benessere collettivo. Allo stesso modo, la ricerca sulla cura della demenza si è evoluta, passando dal concentrarsi esclusivamente sui risultati individuali all'esaminare le relazioni diadiche, le reti di assistenza e l'inclusività a livello di comunità. Sebbene sia il design che la cura della demenza riconoscano la complessità sistemica, spesso trascurano come le interazioni dinamiche tra gli attori e la loro connessione con le più ampie strutture sociali, culturali e istituzionali modellino il benessere. I quadri di riferimento attuali rimangono statici, privilegiando le metriche di benessere soggettivo rispetto alle relazioni fluide e reciproche che sostengono (o minano) gli ecosistemi di cura. Questa ricerca utilizza un approccio di ricerca programmatico basato su sperimentazioni immersive e fondate sulla pratica. La ricercatrice è stata integrata per circa un anno in una Dementia Friendly Community in Scozia, conducendo una ricerca auto-etnografica e tre cluster iterativi di esperimenti di design: (1) Co-creazione emergente di attività significative per sviluppare iniziative che amplifichino la reciprocità e l'agentività attraverso le reti di assistenza; (2) Mappatura e allineamento relazionale partecipativo, che ha tracciato le interazioni tra persone che convivono con la demenza, partner di cura e attori della comunità per identificare risorse e punti di leva per re-immaginare la cura; e (3) Sperimentazioni integrate su piccola scala per esplorare come il design situato e piccoli cambiamenti procedurali possano creare spazi temporanei per la negoziazione e il riequilibrio del potere. Il contributo di questo studio è quello di mettere in luce le dinamiche sistemiche e relazionali che modellano il benessere nella cura della demenza, andando oltre il benessere soggettivo individuale per esaminare i fattori collettivi e contestuali che influenzano le esperienze di cura. Questa ricerca sfida inoltre i paradigmi dominanti basati sul deficit, dimostrando come il benessere emerga attraverso una risonanza trans-sistemica. Le implicazioni pratiche promuovono metodologie di co-design inclusive per la demenza, lo sviluppo di comunità basato sulle risorse (asset-based) e modelli di governance policentrica che istituzionalizzino l'esperienza vissuta.In recent decades, design’s role in supporting well-being has expanded beyond individual interventions to embrace systemic approaches. Service Design and Social Innovation now emphasize relational contexts, social networks, and environmental conditions as essential elements for fostering collective flourishing. Similarly, dementia care scholarship has evolved from focusing solely on individual outcomes to examining dyadic relationships, care networks, and community level inclusivity. While both design and dementia care recognize systemic complexity, they often overlook how dynamic interactions among actors, and their connection to broader social, cultural, and institutional structures shape well-being. Current frameworks remain static, favoring subjective well-being metrics over the fluid, reciprocal relationships that sustain (or undermine) care ecosystems. This research uses a programmatic research approach based on immersive, practice-based experimentations. The researcher was embedded for approximately one year within a Dementia Friendly Community in Scotland, conducting auto-ethnographic research and three iterative design experiment clusters: (1) Emergent co-creation of meaningful activities to develop initiatives that amplify reciprocity and agency across care networks; (2) Participatory relational mapping and aligning, which traced interactions among people living with dementia, care partners, and community actors to identify assets and leverage points for re-imagining care; and (3) Embedded, small-scale experimentations to explore how situated design and minor procedural changes can create temporary spaces for negotiation and power rebalancing. The contribution of this study is to illuminate the systemic and relational dynamics that shape well-being in dementia care, moving beyond individual subjective well-being to examine the collective and contextual factors that influence care experiences. This research also challenges dominant deficit paradigms by demonstrating how well-being emerges through cross-systemic resonance. Practical implications advocate for dementia-inclusive co-design methodologies, asset-based community development, and polycentric governance models that institutionalize lived expertise.DIPARTIMENTO DI DESIGN37RAMPINO, LUCIA ROSA ELENARAMPINO, LUCIA ROSA ELEN