Might as well jump: sound affects muscle activation in skateboarding.

The aim of the study is to reveal the role of sound in action anticipation and performance, and to test whether the level of precision in action planning and execution is related to the level of sensorimotor skills and experience that listeners possess about a specific action. Individuals ranging from 18 to 75 years of age - some of them without any skills in skateboarding and others experts in this sport - were compared in their ability to anticipate and simulate a skateboarding jump by listening to the sound it produces. Only skaters were able to modulate the forces underfoot and to apply muscle synergies that closely resembled the ones that a skater would use if actually jumping on a skateboard. More importantly we showed that only skaters were able to plan the action by activating anticipatory postural adjustments about 200 ms after the jump event. We conclude that expert patterns are guided by auditory events that trigger proper anticipations of the corresponding patterns of movements

Recurrent Neural Network based control of an Oil Well

Echo State Networks (ESN) are dynamical learning models composed of two parts: a recurrent network (reservoir) with fixed weights and a linear adaptive readout output layer. The output layer’s weights are learned for the ESN to reproduce temporal patterns usually by solving a least-squares problem. Such recurrent networks have shown promising results in previous applications to dynamic system identification and closed-loop control. This work applies an echo state network to control the bottom hole pressure of an oil well, whereby the opening of the production choke is manipulated. The controller utilizes a network to learn the plant inverse model, whose model input is the plant output and the vice-versa, and another network to compute the control action that induces a desired plant behavior. Despite the nonlinearities of the well model, the ESN effectively learned the inverse model and achieved near global setpoint tracking and disturbance rejection, with little setpoint deviation in the latter case. These results show that echo state networks are a viable tool for the control of complex dynamic systems by means of online inverse-model learning

Nonlinear Model Predictive Control of an Oil Well with Echo State Networks

In oil production platforms, processes are nonlinear and prone to modeling errors, as the flowregime and components are not entirely known and can bring about structural uncertainties,making designing predictive control algorithms for this type of system a challenge. In thiswork, an efficient data-driven framework for Model Predictive Control (MPC) using Echo StateNetworks (ESN) as prediction model is proposed. Differently from previous work, the ESN model for MPC is only linearized partially: while the free response of the system is kept fullynonlinear, only the forced response is linearized. This MPC framework is known in the literatureas the Practical Nonlinear Model Predictive Controller (PNMPC). In this work, by using theanalytically computed gradient from the ESN model, no finite difference method to compute derivatives is needed as in PNMPC. The proposed method, called PNMPC-ESN, is applied tocontrol a simplified model of a gas lifted oil well, managing to successfully control the plant,obeying the established constraints while maintaining setpoint tracking

Piramidazione di loci di resistenza a peronospora e oidio mediante un processo ottimizzato di selezione assistita da marcatori molecolari

Oggi la transizione verso un'agricoltura sostenibile è di primaria importanza per la comunità nazionale ed internazionale. Una strategia promettente per ridurre l'uso di sostanze chimiche è rappresentata dall’incrocio tra varietà con elevato tenore organolettico e varietà resistenti a stress biotici. L'allevamento tradizionale di piante legnose è tuttavia estremamente impegnativo a causa di alcune limitazioni: il lungo ciclo riproduttivo e le grandi dimensioni delle piante rendono il periodo di valutazione molto lungo e costoso. Nell'ultimo decennio l'impiego della selezione assistita da marcatori molecolari (MAS) ha cambiato il paradigma, migliorando l'efficienza delle fasi di screening nel periodo iniziale e riducendo il numero di piantine che raggiungono il campo aperto. Con queste consapevolezza e visione, nel 2010 è iniziato il programma di miglioramento genetico per la resistenza allo stress biotico della vite presso la Fondazione Edmund Mach. Dopo una prima fase di esplorazione di un pool genetico vario e complesso di caratteri/loci di resistenza (R) a peronospora e oidio, è stato selezionato come donatore un gruppo di accessioni. Quindi, attraverso la selezione assistita dei parentali (MAPS), vari genotipi con loci piramidati hanno raggiunto il campo aperto e sono stati utilizzati per scopi di riproduzione. Successivamente, è stata condotta l'ottimizzazione dei protocolli di fenotipizzazione e genotipizzazione per la selezione dei semenzali assistita da marcatori (MASS) altamente efficiente. Sono stati sviluppati due flussi di lavoro di fenotipizzazione per selezionare prima preferenzialmente le resistenze a peronospora o oidio nel germoplasma riproduttivo, combinate possibilmente con la seconda resistenza. Alla fine, i costi di genotipizzazione sono stati ridotti di oltre un quarto (cinque loci selezionati in media per individuo). Nel 2018 circa 650 individui di progenie sono stati analizzati e caratterizzati a nove loci R, rivelando un massimo di sette loci combinati in totale di cui quattro piramidati contro la stessa malattia. Il processo ottimizzato è stato applicato in più di 20 popolazioni segreganti e i diversi assetti R-loci rilevati hanno permesso di svelare effetti sia inter-popolazione che intra-popolazione: il primo riguarda l'effetto di un diverso background genetico sulla stessa risorsa di R-loci, mentre il secondo rappresenta l'impatto di diversi assetti R-loci all'interno della stessa popolazione. Grazie a questi risultati, a partire dal 2019 è stato stabilito un processo di MAS forward ̶ senza screening fenotipico ̶ sulle progenie derivate da quelle linee parentali con un comportamento noto all'interno del programma di miglioramento genetico della FEM