Machine learning techniques for sensor-based household activity recognition and forecasting

Thanks to the recent development of cheap and unobtrusive smart-home sensors, ambient assisted living tools promise to offer innovative solutions to support the users in carrying out their everyday activities in a smoother and more sustainable way. To be effective, these solutions need to constantly monitor and forecast the activities of daily living carried out by the inhabitants. The Machine Learning field has seen significant advancements in the development of new techniques, especially regarding deep learning algorithms. Such techniques can be successfully applied to household activity signal data to benefit the user in several applications. This thesis therefore aims to produce a contribution that artificial intelligence can make in the field of activity recognition and energy consumption. The effective recognition of common actions or the use of high-consumption appliances would lead to user profiling, thus enabling the optimisation of energy consumption in favour of the user himself or the energy community in general. Avoiding wasting electricity and optimising its consumption is one of the main objectives of the community. This work is therefore intended as a forerunner for future studies that will allow, through the results in this thesis, the creation of increasingly intelligent systems capable of making the best use of the user's resources for everyday life actions. Namely, this thesis focuses on signals from sensors installed in a house: data from position sensors, door sensors, smartphones or smart meters, and investigates the use of advanced machine learning algorithms to recognize and forecast inhabitant activities, including the use of appliances and the power consumption. The thesis is structured into four main chapters, each of which represents a contribution regarding Machine Learning or Deep Learning techniques for addressing challenges related to the aforementioned data from different sources. The first contribution highlights the importance of exploiting dimensionality reduction techniques that can simplify a Machine Learning model and increase its efficiency by identifying and retaining only the most informative and predictive features for activity recognition. In more detail, it is presented an extensive experimental study involving several feature selection algorithms and multiple Human Activity Recognition benchmarks containing mobile sensor data. In the second contribution, we propose a machine learning approach to forecast future energy consumption considering not only past consumption data, but also context data such as inhabitants’ actions and activities, use of household appliances, interaction with furniture and doors, and environmental data. We performed an experimental evaluation with real-world data acquired in an instrumented environment from a large user group. Finally, the last two contributions address the Non-Intrusive-Load-Monitoring problem. In one case, the aim is to identify the operating state (on/off) and the precise energy consumption of individual electrical loads, considering only the aggregate consumption of these loads as input. We use a Deep Learning method to disaggregate the low-frequency energy signal generated directly by the new generation smart meters being deployed in Italy, without the need for additional specific hardware. In the other case, driven by the need to build intelligent non-intrusive algorithms for disaggregating electrical signals, the work aims to recognize which appliance is activated by analyzing energy measurements and classifying appliances through Machine Learning techniques. Namely, we present a new way of approaching the problem by unifying Single Label (single active appliance recognition) and Multi Label (multiple active appliance recognition) learning paradigms. This combined approach, supplemented with an event detector, which suggests the instants of activation, would allow the development of an end-to-end NILM approach

RAPPRESENTAZIONI DEL DISAGIO E INTERVENTI EDUCATIVI CONDIZIONI E RISORSE DELLE FAMIGLIE ITALIANE E STRANIERE

La ricerca e il lavoro di tesi sulle rappresentazioni del fenomeno della povert\ue0 nascono all\u2019interno degli ambiti di ricerca affrontati durante gli anni precedenti al corso di dottorato. L\u2019interesse per i fenomeni sociali che contraddistinguono la societ\ue0 contemporanea segnandola in molteplici aspetti necessitano di un\u2019attenzione particolare anche per ci\uf2 che riguarda la pedagogia e l\u2019educazione. Tra gli aspetti pi\uf9 interessanti, il fenomeno della povert\ue0 sembra essere un elemento particolarmente complesso e critico della contemporaneit\ue0. La ricerca ha voluto indagare il fenomeno ponendolo a confronto con strategie proprie della pedagogia, traducendolo in aspetti culturali, personali, sociali e politici, percorrendo strade che vadano al di l\ue0 degli aspetti pi\uf9 squisitamente economici. La ricerca ha voluto approfondire gli aspetti che pi\uf9 determinano la povert\ue0 nel contesto italiano. Anzitutto \ue8 stato doveroso affrontare il tema cercando di fornire uno scenario storico-sociale del fenomeno, delineando le strategie e le concettualizzazioni che questo ha affrontato nel corso della storia, anche di quella pi\uf9 recente. La comprensione delle povert\ue0 si \ue8 avvalsa necessariamente di una comparazione dei dai che l\u2019ISTAT fornisce annualmente della situazione nazionale. Successivamente, il tentativo di descrivere le nuove declinazioni che assume il fenomeno ha affrontato le nuove povert\ue0 mettendole in correlazione con gli aspetti pi\uf9 significativi della qualit\ue0 di vita, evidenziandone le criticit\ue0 e le implicazioni sociali. In un secondo momento era doveroso comprendere quali aspetti dell\u2019educazione siano soggetti a forti cambiamenti nella societ\ue0 globale poich\ue9 la contemporaneit\ue0 e la velocit\ue0 di trasformazione minano le pratiche educative sotto molteplici aspetti. Evidenziare le criticit\ue0 educative permette di porre le basi teoriche per iniziare ad affrontare gli aspetti che, invece, contraddistinguono il fenomeno della povert\ue0 ponendo al centro il soggetto con le sue risorse e capacit\ue0. Il tentativo volge lo sguardo in direzione di un possibile approccio alternativo alla comprensione e alla povert\ue0, non solo in termini di superamento dello stato di bisogno, quanto, piuttosto, verso una comprensione di una realt\ue0 culturale con la quale entrare in relazione e di cui, spesso, non comprendiamo e conosciamo le difficolt\ue0 personali e sociali. In questo senso \ue8 stato opportuno presentare delle strategie gi\ue0 introdotte in contesti non solo nazionali, cercando di porre l\u2019attenzione su quelle pratiche, anche teoriche, che maggiormente interessano la pedagogia. Successivamente, la ricerca ha posto al centro del suo interesse gli elementi che maggiormente possono interessare il soggetto in situazione di povert\ue0. Obiettivo principale era tentare un approccio educativo che vada in direzione delle risorse gi\ue0 in possesso dell\u2019individuo e non nel tentativo di disegnare strategie in direzione delle mancanze che possiede. In questa direzione la ricerca ha affrontato una dimensione particolare propria delle societ\ue0, quella legata alla paura della deprivazione. Questo appare essere un elemento fondamentale per la costruzione e ri-definizione della povert\ue0 in termini pi\uf9 pedagogici poich\ue9 interessa tutta la societ\ue0 e non solo chi, in quel momento, si trova a vivere in situazione di povert\ue0. Le osservazioni e le progressive ricostruzioni teoriche hanno permesso di elaborare un possibile scenario di interpretazione delle povert\ue0, non escludendo gli aspetti economici, ma attribuendo a questi un\u2019importanza minore. A sostegno della tesi le esperienze internazionali in Kenya, presso la Pwani University, e a Cuba, Universidad de La Habana, hanno contribuito alla costruzione di scenari possibili e alternativi di interpretazione del fenomeno. Il confronto con realt\ue0 profondamente diverse dalla nostra e, allo stesso tempo, differenti tra loro hanno contribuito all\u2019approccio con uno sguardo alternativo. Da un lato l\u2019esperienza africana ha permesso il confronto tanto con l\u2019ambiente accademico che con i soggetti presenti sul territorio, dall\u2019altro, a Cuba, il periodo passato in universit\ue0 attraverso incontri con differenti docenti hanno contribuito alla definizione di una possibile alternativa tanto teorica quanto pratica delle azioni nei confronti del fenomeno della povert\ue0. Nel caso della collaborazione con la Universidad de La Habana, la recente situazione sanitaria globale ha impedito una seconda esperienza nel Paese dove la ricerca si sarebbe arricchita di un\u2019esperienza di pratiche educative collaborando con l\u2019ente statale FLACSO andando ad agire in contesti extraurbani a diretto contatto con i soggetti che vivono questi luoghi. Questo ha profondamente contraddistinto la ricerca, privandola di un supporto tanto teorico quanto, in modo particolare, pratico e tangibile. Tuttavia, la ricerca ha potuto delineare degli scenari teorico-pratici possibili che, anzitutto, partono da una definizione altra del fenomeno della povert\ue0 e del soggetto che ne fa parte. \uc8 obiettivo di questa ricerca approfondire e comprendere sempre pi\uf9 approfonditamente gli scenari percorribili e possibili, continuando una ricerca sul campo sia in termini nazionali che internazionali

Gli accordi coi Paesi Africani come strumenti di repressione giudiziale alla pirateria

Gli accordi bilaterali trai i Paesi africani dell'Oceano Indiano sembra essere una valida, forse l'unica, soluzione per far fronte alla pirateria marittima, un crimine che dilaga negli ultimi anni. Verrà analizzata la repressione della pirateria in generale per poi arrivare a parlare degli accordi tra le potenze marittime occidentali e gli Stati del Kenya, delle Seychelles e di Mauritius. Tali patti saranno anche spunto di una riflessione su come il diritto internazionale potrà evolversi

Progettazione e sviluppo di interfacce multimodali composte da grafica e voce per piattaforme desktop e mobile basata su modelli

L'obiettivo di questa tesi è la definizione di un linguggio, basato su XML, che descriva in maniera logica le interfacce multimodali integrando la modalità grafica con quella vocale. Viene proposto un metodo per la trasformazione da interfaccia logica a interfaccia multimodale reale, utilizzando template XSLT che producono codice XHTML+Voice

Struttura di popolazione di vongola verace (<i>Ruditapes decussatus</i> l.) in due lagune costiere della Sardegna = Population structure of carpet shell clam (<i>Ruditapes decussatus</i> l.) in two coastal lagoons of Sardinia (Italy)

Ruditapes decussatus L. (Bivalvia) is a traditional resource for fishing activity in Sardinia Island. This species is not cultured, but fishermen pick them up from the bottom of brackish areas. The distribution and the population structure of R. decussatus were investigated in two coastal lagoons: S. Giovanni (CA) and Calich (SS). The samplings were performed seasonally from autumn 2008 to summer 2009

An Adaptive Behaviour-Based Strategy for SARs interacting with Older Adults with MCI during a Serious Game Scenario

The monotonous nature of repetitive cognitive training may cause losing interest in it and dropping out by older adults. This study introduces an adaptive technique that enables a Socially Assistive Robot (SAR) to select the most appropriate actions to maintain the engagement level of older adults while they play the serious game in cognitive training. The goal is to develop an adaptation strategy for changing the robot's behaviour that uses reinforcement learning to encourage the user to remain engaged. A reinforcement learning algorithm was implemented to determine the most effective adaptation strategy for the robot's actions, encompassing verbal and nonverbal interactions. The simulation results demonstrate that the learning algorithm achieved convergence and offers promising evidence to validate the strategy's effectiveness

Optomechanical measurement of thermal transport in two-dimensional MoSe2 lattices

Nanomechanical resonators have emerged as sensors with exceptional sensitivities. These sensing capabilities open new possibilities in the studies of the thermodynamic properties in condensed matter. Here, we use mechanical sensing as a novel approach to measure the thermal properties of low-dimensional materials. We measure the temperature dependence of both the thermal conductivity and the specific heat capacity of a transition metal dichalcogenide (TMD) monolayer down to cryogenic temperature, something that has not been achieved thus far with a single nanoscale object. These measurements show how heat is transported by phonons in two-dimensional systems. Both the thermal conductivity and the specific heat capacity measurements are consistent with predictions based on first-principles

Optimization of extraction of drugs containing polyphenols using an innovative technique

The role of polyphenols in human health nowadays is well established and these natural products, found in many plant species, are the active ingredients of drugs, food supplements and cosmetics. Extraction procedure is pivotal to obtain high quality herbal products but paradoxically this factor is often underrated and obsolete techniques are used. In this work we compared the classic and most used method of maceration and an innovative and standardized technique of extraction, Estrattore Naviglio((R)), processing ten common medicinal plants containing polyphenols and for each analysing specific biological markers such as flavonoids, anthocyanosides and caffeic derivatives in addition to total polyphenols content. Estrattore Naviglio((R)) guaranteed a significant improvement of the chemical quality of extracts combining effectiveness with rapidity and reproducibility. In this work we further investigated the optimization of drug extractions by replicating operations varying parameters setting on Estrattore Naviglio((R)) instrument

Semantic Social Networks: A Mixed Methods Approach to Digital Ethnography

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Design and Optimization of an Active Leveling System Actuator for Lunar Lander Application

This work proposes a systematic methodology for designing an active leveling system (ALS) actuator for lunar landing application. The ALS actuator is integrated into an inverted tripod leg layout, exploiting a honeycomb crushable damper as a shock absorber. The proposed ALS actuator is fitted within the leg’s primary strut and features a custom permanent-magnet synchronous machine rigidly coupled with a lead screw. The actuator aims to both provide proper leg deployment functioning and compensate for the different shock absorber deformations during landing. The leg dynamic behavior is simulated through a parameterized multi-body model to investigate different landing scenarios. First, a parametric sensitivity approach is used to optimize the transmission system and the electric machine characteristics. Then, the electric motor model is numerically validated and optimized through electromagnetic finite element analysis. To validate the proposed ALS design methodology, a virtual test bench is used to assess the ALS performances under different load scenarios. It is found that the proposed methodology is able to yield a compact, well-sized actuator which is numerically validated with the EL3 platform as a case study