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Theses / Proposte tesi

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If you are interested in swarm intelligence, distributed systems, swarm robotics and similar, try to contact me, there’s always some possibility to find some work.

In this page, there’s a list of subjects for a thesis (mostly M.Sc. or B.Sc. level). This list is continuously updated following the current research topics in the lab.
Work should be performed at the ISTC-CNR labs in Rome, but possibility for remote supervision can be evaluated as well.

  1. Study within the project DICE:
    • Analysis of the exploration abilities of robots performing random walks, and definition of an optimal search strategy based on reinforcement signals following the experience gathered by other robots concurrently executing the same search task.
    • Definition of a distributed multi-agent system simulating an attentional process over spatially-distributed features. Analysis of overt and covert attention mechanisms, and design and analysis of a multi-agent implementation.
    • Definition of a distributed multi-agent system simulating a categorisation process of spatially distributed features/events, on the basis of pre-definied prototypes. Analysis of cognitive processes underlying categorisation, and design of a multi-agent implementation.
  2. Study within the project SAGA:
    • Implementation and analysis of a collision avoidance behaviour for drone swarms. Analysis of available techniques for multi-robot systems, and adaptation of the algorithms for drone operations. The work will be conducted in simulations, with the possibility of testing on groups of small drones, in collaboration with the Wageningen University (NL).
    • Implementation and analysis of a monitoring/mapping system for weeds in a crop field through a drone swarm. Design of an alternative solution to be confronted with the stochastic search currently under investigation. Possibility of testing on groups of small drones, in collaboration with the Wageningen University (NL).
    • Deep learning for weed detection from drones. Starting from a training set of weeds and crops, design of a classification system that can distinguish weeds with high accuracy. The system can be implemented off-board, with final tests on real drones. Possible integration of the solution with information previously gathered by other drones.
  3. Modelling the behaviour of microglia, in collaboration with the University of Zurich (Dr. Rosa Paolicelli) and the Free University of Berlin (Prof. Tim Landgraf):
    • Development of a tracking and classification system on videos about microglia (in vitro and in vivo), using deep learning and convolutional neural networks.
    • Development of a model of the movements and morphological change of microglia, and implementation of a multi-agent system that simulates cell movements, to be contrasted against experimental data.
  4. Study within the project PROTON (models of the dynamics of affiliation to organised crime and terrorist networks — OCTNs), in collaboration with Giulia Andrigetto, CNR-ISTC
    • Implementation of a multi-agent simulation of a social system to model recruitment to OCTNs, possibly with mobile agents and stylised interactions.

In questa pagina, trovate una lista di tematiche per tesi di laura triennale e magistrale. Il lavoro si può svolgere nei laboratori dell’ISTC-CNR a Roma, con la possibilità di supervisione da remoto se le condizioni di lavoro lo consentono.

  1. Tesi da inquadrare nel progetto DICE:
    • Studio delle capacità di esplorazione di un gruppo di robot che si muove secondo una random walk, e definizione di algoritmi di ricerca ottimali basati sulla condivisione di informazioni tra robot impegnati nello stesso compito.
    • Definizione e studio di un sistema distribuito multi-agente che simuli l’attenzione in base alla rilevanza di aree distribuite nello spazio. Si richiede di studiare i processi attentivi overt e covert, e proporre una implementazione multi-agente per fenomeni distribuiti nello spazio.
    • Definizione e studio di un sistema distribuito multi-agente che simuli la CATEGORIZZAZIONE di eventi or aree spaziali, sulla base di una lista di prototipi. Si tratta anche qui di studiare i processi cognitivi sottostanti la categorizzazione, e proporre una implementazione multi-agente.
  2. Tesi da inquadrare nel progetto SAGA:
    • Implementazione e studio di un sistema di collision avoidance portabile su gruppi di droni. Si tratta di studiare tecniche esistenti per sistemi multi-robot, e adattarle per l’implementazione su gruppi di droni. Il lavoro si può svolgere in simulazione, con la possibilità di effettuare dei test su gruppi di droni, in collaborazione con l’università di Wageningen (NL).
    • Implementazione e studio di un sistema di monitoraggio e mappatura degli infestanti grazie ad uno sciame di droni. Si tratta di implementare uno studio alternativo alla soluzione di ricerca random correntemente utilizzata. Possibilità di effettuare test con droni, in collaborazione con l’università di Wageningen (NL).
    • Deep learning per weed detection su droni. Partendo da un training set di erbe infestanti, sviluppare un classificatore che permetta di riconoscere gli infestanti con elevata accuratezza. Il lavoro può essere implementato off-board, con qualche test on-board su droni. Si può valutare la possibilità di integrare la classificazione con informazioni precedentemente rilevate da altri droni.
  3. Progetto su modellazione del comportamento di microglia, in collaborazione con University of Zurich (Dr. Rosa Paolicelli) e Free University of Berlin (Prof. Tim Landgraf):
    • Sviluppo di un sistema di artificial vision per distinguiere le caratteristiche di cellule gliali (microglia), con utilizzo di deep learning e convolutional neural networks.
    • Sviluppo di un modello del movimento e della mutazione morfologica delle cellule gliali, implementazione di un sistema multi-agente che simuli le stesse cellule e confronto con i dati sperimentali
  4. Tesi da inquadrare nel progetto PROTON (modelli sulle dinamiche di affiliazione a reti terroristiche o al crimine organizzato), in collaborazione con Giulia Andrigetto, CNR-ISTC
    • Simulazione multi-agente di un sistema sociale per modellare lo sviluppo di organizzazioni criminali, possibilmente con agenti mobili nello spazio e interazioni stilizzate