Higher Institute on Territorial Systems for Innovation
PORTO@iris (Publications Open Repository TOrino - Politecnico di Torino)Not a member yet
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Dalla Sintesi Statica alla Geodetica nello Spazio Latente per l'Archeologia Linguistica Neurale delle Radici Indoeuropee
No full textIl presente studio segna un'evoluzione metodologica nel progetto PantaRei, passando da un'interpolazione lineare statica (t=0.5) a un campionamento multi-step lungo la geodetica di uno spazio latente a 24 dimensioni. Attraverso l'addestramento di un Autoencoder su un dataset espanso di 20 frasi speculari in Greco e Latino, abbiamo monitorato la metamorfosi morfo-fonetica delle radici. I risultati dimostrano come l'aumento della pressione informativa nello spazio latente permetta di risolvere ambiguità semantiche (interferenze cross-frase), portando all'emergenza spontanea di forme vicine al Proto-Indo-Europeo (PIE) ricostruito, come la radice del sole *sā́wel e del verbo *bhéreti." Inoltre, ulteriori risultati dimostrano che l'aumento della dimensionalità latente (da 24 a 64 unità) è condizione necessaria per preservare l'integrità sintattica durante la trasmutazione di frasi complesse. Il modello dimostra capacità di generalizzazione morfologica, ricostruendo correttamente radici e flessioni di enunciati non inclusi nel dataset di addestramento
Anatomia del progetto di restauro. La metafora e l’unità potenziale.
No full textIn questo scritto approfondisco ulteriormente, ripetto a un mio lavoro recente, il tema del rapporto tra metafora, unità potenziale e progetto di restauro, concentrando la mia attenzione proprio sugli studi che Cesare Brandi ha dedicato a questi temi, in un itinerario che, a partire dai Dialoghi dell’Elicona, mi porti sino alla Teoria generale della critica.
Al centro del mio interesse si colloca il progetto di restauro quando esso oltrepassa la pura conservazione materica e si propone di rifunzionalizzare, rileggendo e inevitabilmente reinterpretando, l’esistente stratificato attraverso i meccanismi inventivi che consentono di riconoscere le molteplici immagini già presenti nella cosa architettonica e di porle in risonanza con altre estranee.
Questo significa svolgere una riflessione sul ruolo delle immagini nel progetto di restauro, sui loro rapporti reciproci, chiamando in causa, come fa Brandi, lo schema; significa ragionare sul significato di unità potenziale, che ricordo è per Brandi l’obiettivo cui deve mirare il restauro e sul movimento che sta alla base della stessa, ma anche della metafora; significa, allora, indagare i meccanismi dell’invenzione come meccanismi che costruiscono somiglianze tra entità che non sono normalmente viste e pensate assieme e la cui messa in relazione genera, in quel rapporto che identifichiamo come antico/nuovo, un risultato sorprendente, un colpo, una epifania. Su quest’ultimo punto, però, ci tengo a precisare (in assonanza con molti studi sul concetto di metafora in Aristotele) che onòmatos allotriu non costituisce un’alterità assoluta o un esotismo: è piuttosto il perturbante, quell’estraneo che vive nel cuore del familiare.
Tutte le considerazioni che vorrei poter costruire in questo dialogo puntuale con Brandi hanno l’obiettivo di verificare in che modo il progetto di restauro possa avere anche una valenza di indagine, una valenza di ricerca
Pushing the boundaries of international cultural policy: an analysis of the art fair subsidy for Austrian galleries
No full textThe article traces the policy cycle of the Austrian Government’s subsidy for commercial galleries’ participation in international art fairs. It shows how the instrument entered the cultural policy domain after the withdrawal of trade-policy support and lobbying from the gallery association, which shaped policy design and resource allocation. The Government recast galleries as cultural ambassadors and fairs as sites for image rejuvenation, while instrumentally reframing the subsidy as a support for emerging artists and galleries. Nevertheless, it continued to benefit established galleries’ participation in elite art fairs, concentrated in the Global North
Magnetic Equivalent Circuit for Multi-Stage Axial Flux Surface Permanent Magnet Machines
No full textThis paper presents a magnetic equivalent circuit for the electromagnetic analysis of axial flux permanent magnet synchronous machines. The proposed methodology is based on a quasi-3D approach and incorporates the non-linear iron core behavior, the rotor motion, and magnetic leakage effects. A key strength of the proposed approach is its adaptability to different machine configurations, starting from a single-stage network and extended to multi-stage topologies with different stator-rotor arrangements. This article also provides a detailed guide to constructing the reluctance network, including simplifications to facilitate adoption by less experienced designers. Validation is performed against both 3D finite element analysis simulations and experimental tests, demonstrating good agreement in key performance metrics, such as magnetic flux density, back electromotive force, and torque. The results validate the performance of the proposed MEC in reducing computational time while maintaining satisfactory accuracy, positioning it as a valuable tool for preliminary design and optimization of studies
Water Justice: The “Telaw Wells” of Laft Village as a Unique Hydrological Heritage System on Qeshm Island, Iran
No full textModelli di intelligenza artificiale generativa e assetti di mercato
No full textL’intelligenza artificiale generativa (IAG) si impone all’attenzione pubblica a fine novembre 2022, con il lancio di ChatGPT-3, il primo Large Language Model (LLM) a uscire dai laboratori per rendersi disponibile, gratuitamente, a tutti. Da quella data, altri LLM sono stati offerti, sia gratis che a pagamento, e ormai moltissimi utenti fanno ricorso a essi, per le più diverse esigenze. Tuttavia, cosa siano esattamente i LLM, e le loro possibili varianti/evoluzioni, non è altrettanto noto. Il volume, frutto di una ricerca dell’Osservatorio Astrid sulle dinamiche dell’intelligenza artificiale, inizia proprio con una disamina delle diverse tipologie, a seconda delle dimensioni di questi modelli, delle loro architetture, dei modelli di business e dei settori di applicazione. Si tratta di un “universo” alquanto complesso e in continuo cambiamento, che investe ogni aspetto dell’economia e della società. Tra gli impatti economici della diffusione dei modelli di IAG, la ricerca si è concentrata sulle conseguenze per gli assetti di mercato, lungo tutta la filiera dell’intelligenza artificiale: con riguardo tanto ai settori a monte (microchips, cloud, supercalcolatori, in particolare), che ai settori a valle (sistemi operativi, applicazioni, ad esempio). I risultati dell’analisi sono (apparentemente) sorprendenti. Nei mercati a monte, caratterizzati da posizioni di forza di alcuni operatori (tra tutti, il dominio di Nvidia nei microchip), due forze – in realtà – mitigano il rischio della costituzione di forme di oligopolio. Da un lato, una innovazione tecnologica continua e intensa che può rimettere in discussione le gerarchie di mercato, dall’altro lato, la competizione tra le Big Tech (americane, in particolare) che – progressivamente – estendono la propria presenza su mercati contigui a quelli in cui hanno acquisito una posizione di rilievo (ad esempio, Google che sfida Nvidia nei microchip, oppure la contesa che si è aperta nel mercato dei motori di ricerca, dove domina Google). Viceversa, nei mercati a valle, più evidenti appaiono i rischi per la concorrenza, data la tendenza a un’integrazione verticale delle Big Tech e al consolidamento del loro controllo su alcuni stadi della filiera del tutto strategici, come cloud, sistemi operativi, risorse computazionali, disponibilità dei dati, dei talenti e delle competenze. Rispetto a questo quadro, l’intervento pubblico non può limitarsi all’applicazione della disciplina antitrust – comunque necessaria – ma deve contemplare la regolazione che, in effetti, è stata varata negli ultimi anni (DSA, DMA, AI Act) e di cui ora bisognerà verificare efficacia ed effetti
The inNuCE Research Infrastructure and the Neuromorphic MLOps for AIoT prototyping
No full textNeuromorphic computing promises significant improvements in latency and energy efficiency for machine intelligence at the edge. However, its adoption in the IoT domain is still limited by the heterogeneity of the HW, the immaturity of the toolchains, and the poor reproducibility of experiments. The present paper sets out the inNuCE RI, a two-pillar facility composed of a physical inNuCE Lab and a cloud-based inNuCE HPP. The purpose of the inNuCE RI is to enable developers to prototype, evaluate and compare neuromorphic and conventional end-to-end digital solutions. From a methodological perspective, we formalize the adaptation of MLOps to event-driven sensing and brain-inspired computation as NMLOps. We illustrate how inNuCE RI instantiates NMLOps through containerized toolchains orchestrated with Kubernetes and Slurm-managed heterogeneous resources (neuromorphic chips, FPGAs, GPUs, MCUs). The approach is analyzed on representative AIoT use cases, including HAR, Braille reading, event-based gesture recognition, Hi-Co semantization of memories, navigation tracking, and constraint satisfaction problems. The development of inNuCE RI has been driven by the need to facilitate the transition from prototype (in nuce) to engineered AIoT systems for lower entry barriers and enforce reproducibility. This paves the way for future system-of-systems engineering
The Michelucci Tower in Livorno, Italy
No full textIn the contemporary era, civil engineering design is predominantly carried out using software tools that offer significantly reduced operational time due to automatic calculations. However, these tools often require a substantial amount of data input and extensive post-processing of results. In the context of high-rise buildings, the General Algorithm and its software implementation represent a promising solution to this challenge, ensuring a significant improvement in efficiency during both data input and result analysis. The Tall Building Structural System (TaBu) computational code, which implements analytical models within the Matlab environment, despite inherent modelling limitations, has demonstrated its ability to estimate results comparable to those obtained through finite-element (FE) analysis, with deviations often less than 10%. However, in cases involving complex geometries like the Michelucci Tower in Livorno, Italy, the differences can reach 20-30%, due to the simplifications inherent in the analytical approach. Nevertheless, TaBu can be considered a valuable tool for preliminary building analyses, facilitating the subsequent transition to more detailed modelling. The purpose of this study was to compare the horizontal displacements of the high-rise Michelucci Tower estimated using TaBu software (derived from an analytical model) and Dolmen FE software
Polynomial chaos vs kernel machine learning methods for uncertainty quantification: A comparative study and benchmarking with the hybrid PCE-GPR approach
No full textIn the past two decades, the application of surrogate models to expedite uncertainty quantification (UQ) received wide attention in the applied physics and engineering communities. In particular, extensive literature focused on high-dimensional problems and training efficiency with the aim of addressing the so-called "curse of dimensionality" and achieving satisfactory accuracy even with small experimental designs. Besides popular methods based on polynomial chaos expansion (PCE), recent works explored the application of machine learning regression methods to UQ, particularly kernel-based methods such as support vector regression and Gaussian process regression (GPR). Promising performance and superior accuracy were highlighted especially for small dataset sizes. In this context, the present paper provides a twofold contribution. First, it extends the literature survey and benchmarks by comparing PCE and kernel-based machine learning methods. Second, it introduces an open source toolbox that implements "PCE-GPR", a recently proposed hybrid method that combines the advantages of PCE and GPR methods and is suitable for accurate high-dimensional UQ. The analysis shows that kernel techniques tend to outperform PCE in high-dimensional settings and in small-data scenarios, at the price of increased computational cost. Moreover, for most test cases, PCE-GPR is shown to significantly outperform all of the state-of-the-art methods considered. The comparisons are based on popular benchmarks for surrogate modeling and UQ, simulations in various fields of engineering, as well as stochastic boundary value problems with high-dimensional random fields and up to 145 uncertain parameters
Graph-instructed neural networks for sparse grid-based discontinuity detectors
No full textIn this paper, we present a novel approach for detecting the discontinuity interfaces of a discontinuous function. This approach leverages Graph-Instructed Neural Networks (GINNs) and sparse grids to address discontinuity detection even in domains of dimension larger than 3. GINNs, trained to identify troubled points on sparse grids, exploit graph structures built on the grids to achieve efficient and accurate discontinuity detection performance. We also introduce a recursive algorithm for general sparse grid-based detectors, characterized by convergence properties and ease of applicability. Numerical experiments on functions with dimensions n=2 and n=4 demonstrate the efficiency and robust generalization properties of GINNs in detecting discontinuity interfaces; test cases with n=6 and n=8 show the applicability of the method when the discontinuity interface presents specific structures. Notably, the trained GINNs offer portability and versatility, allowing integration into various algorithms and sharing among users