Davide Maltoni

Tesi in Azienda (GECO sistema - Cesena) in ambito Machine Learning. La tesi riguarda techiche di regressione per la previsione della produzione di energia elettrica da impianti idroelettrici utilizzando come features le variabili meteo fornite dai modelli previsionali (Copernicus stagionali). In particolare dovranno essere valutate techiche di AutoML, ovvero sistemi che cercano di scegliere automaticamente l'architettura e gli iperparametri migliori a partire dai dati.

Tesi in Azienda (Maticad srl - Pesaro) in ambito Machine Learning e Visione.

1. Sviluppo di una rete neurale che individui i punti luce presenti in immagini relative ad ambientazioni di interni (bagni, cucine, sale, …). La rete dovrà individuare i punti luce, distinguendoli tra puntiformi (lampadine) e direzionali (faretti e spot), stimandone anche intensità ed indice di decadimento.
2. Sviluppo di una rete neurale che consenta di creare automaticamente materiali e finiture superficiali (mappe di bump e normal map), a partire dalla texture di piastrelle di ceramica o parquet. La rete verrà utilizzata nella messa a punto di cataloghi ad alta definizione, che verranno utilizzati all’interno di software professionali di progettazione 3D e renderizzazione.