Argomenti di tesi proposti dal docente.
Sono disponibili varie Tesi di Laurea "Triennale" e "Magistrale": gli studenti possono discuterle col docente a ricevimento. Gli argomenti generali sono (in Inglese):
- Use of GPT/chatGPT and in general Large Language Models in Software Development
- Systems development with advanced Java-based tools/techniques for Software Engineering
- Experiments/development with Scala programming language and frameworks
- Experiments/development with IoT systems: mobile, embedded and cloud frameworks
- Design of innovative self-organising large-scale systems (drones, collective wearable devices, etc.)
- Software Engineering for business applications
- Research in Aggregate Computing (tools, libraries, frameworks)
Ultime tesi seguite dal docente
Tesi di Laurea
- Analisi e Implementazione in Kotlin Multiplatform di un modulo di comunicazione MQTT e integrazione in PulvReAKt per Sviluppo di Applicazioni IoT Eterogenee
- BERTopic e LDA: due approcci al
Machine Learning documentale
- Caso studio di Purple Team: simulazione di un APT reale
- Impiego degli LLM nella Trasformazione di Unit Test in Codice Eseguibile
- Progettazione e sviluppo di un software per la gestione automatizzata di un sistema di HVAC aziendale
- Simulazione di fenomeni emergenti in Alchemist: il caso dell'aggregazione di "slime-mold"
- Utilizzo di ChatGPT come supporto nello Sviluppo Software: Un’Analisi Completa
Tesi di Laurea Magistrale
- Aggregate Computing and Many-Agent Reinforcement Learning: Towards a Hybrid Toolchain
- Design and development of a Rust-based execution platform for Aggregate Computing
- Design and implementation of a scalable domain specific language foundation for ScaFi with Scala 3
- Developing Distributed Programs For The Cloud-Edge Computing Combining Multitier And Aggregate Programming
- Event-driven simulation and verification of FRASP systems against spatio-temporal properties
- Integrazione di un centro assistenza clienti in applicativi nativi: un approccio cross-platform allo sviluppo mobile
- ScaRLib: integrating VMAS for GPU accelerated simulations