News (category: "Ingegneria Informazione")

Tesi magistrale o triennale - "Sviluppo di un software per valutare i benefici energetici e ambientali delle superfici riflettenti"
Relatori: Walter Didimo e Federico Rossi.

Descrizione sintetica
La tesi è rivolta principalmente a studenti del Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Informatica e Robotica o a studenti del Corso di Laurea Triennale in Ingegneria Informatica ed Elettronica (indirizzo informatico). L'obiettivo, con forte natura applicativa, è lo sviluppo di un software per valutare l'efficacia climatica di superfici riflettenti rispetto a superfici tradizionali, stimando al contempo la quantità di CO2 equivalente compensata. Il software acquisirà dati da un opportuno sistema di misura (albedometro) e fornirà moduli per il calcolo, la visualizzazione grafica e l'esportazione dei dati elaborati.
Si veda l'allegato per maggiori dettagli.

Si informano gli studenti iscritti ai Corsi di Laurea Magistrale in Ingegneria, Fisica e Matematica * che sono aperte le manifestazioni di interesse per partecipare alla LabVIEW and Testing Technologies Academy.

Cosa include il programma?

• Lezioni frontali al Dipartimento con professori universitari e docenti aziendali
• 150 ore di tirocinio e stage in azienda
• Conseguimento della Certificazione CLAD 

Modalità di accesso e agevolazioni:

• L'attività formativa consente il riconoscimento di 15 CFU come esame a scelta
• Per 12 studenti il corso è completamente finanziato dalle aziende partner (il bando per accedere alle agevolazioni verrà pubblicato a breve sui canali di comunicazione del Dipartimento di Ingegneria)
• Il corso è a numero chiuso, per un massimo di 24 partecipanti.

Gli studenti interessati a partecipare sono invitati a manifestare il proprio interesse compilando il modulo online disponibile al seguente link: https://forms.gle/PMi7n7UXFFtCcDKi8

Si ringraziano le aziende partner: Asterisco Tech, CBL Electronics, EN4, National Instruments, Pragma Engineering

*Classi di Laurea Triennale necessarie per accedere al corso: L-8, L-9, L-30, L-31

Progetto FLOR - acquisizione dati a bassa risoluzione e misure a 1-bit

È disponibile una proposta di tesi triennale o magistrale finalizzata al progetto e alla realizzazione, mediante dispositivi commerciali, di un digital-to-time converter, che trasformi un numero in un intervallo di tempo con accuratezze confrontabili con 0.1 ns, per il campionamento di segnali in modo non uniforme.

Per informazioni contattare: paolo.carbone@unipg.it
075 5853629 – 348 1516439

Allegato

L’8 maggio 2026 il Barton Park ospiterà l’Open Day dell’Università degli Studi di Perugia, una giornata dedicata all’orientamento universitario e alla presentazione dell’offerta formativa dell’Ateneo.

Nel corso dell’evento sarà possibile incontrare docenti, studentesse e studenti, ricevere informazioni sui corsi di laurea e laurea magistrale, conoscere i servizi universitari e approfondire le opportunità formative e professionali offerte da UNIPG.

Anche il Dipartimento di Ingegneria sarà presente con spazi dedicati ai propri percorsi formativi, alle attività laboratoriali e ai diversi ambiti dell’ingegneria, per accompagnare i futuri studenti nella scelta del percorso universitario più vicino ai propri interessi e obiettivi.

L’iniziativa è rivolta alle studentesse e agli studenti delle scuole superiori, alle famiglie e a tutti coloro che desiderano conoscere da vicino la realtà universitaria.

Per consultare il programma completo dell’evento: https://www.unipg.it/servizi/orientamento/open-day-unipg/open-day-2026

Vi aspettiamo!

Locandina

Relatore: Prof. Antonio Moschitta

Proposte di tesi da sviluppare in collaborazione con l'azienda Orizzonte Sistemi Navali (https://www.orizzontesn.it/):

1. Behavioural Simulation of Complex Systems
   This thesis focuses on the modelling and simulation of behavioural aspects of complex systems to analyse how system components interact and evolve under different operational scenarios.
   The work investigates how behavioural models, developed within a Model‑Based Systems Engineering (MBSE) framework, can be used to simulate system dynamics, emergent behaviours, and interactions across multiple domains.

   The objective is to support early validation of system behaviour, risk identification, and performance assessment through scenario‑based simulation, contributing to improved design decisions and system understanding throughout the lifecycle.

2. SysML v2 and AI for Text to Model Requirements Translation 
   This thesis investigates the use of Artificial Intelligence, including Large Language Models, to automatically translate natural language system requirements into SysML v2 model artifacts.

   The work focuses on Text to Model generation, demonstrating how AI tools can interpret textual requirements and produce valid SysML v2 syntax that can be directly imported into modelling environments.
   The objective is to enable faster model creation, reduce manual effort, and improve consistency and traceability within the system engineering workflow.

3. Integrating Agile Methods with Model-Based Systems Engineering (MBSE)
   This thesis explores how agile development principles can be integrated with Model Based Systems Engineering (MBSE) to address the challenges of complex, multidisciplinary system development.
   The work investigates how continuous connectivity enabled by the digital thread can support seamless collaboration across domains and stakeholders, ensuring traceability and coherence among requirements, architecture, behaviour, and validation artifacts throughout the system lifecycle.
   By leveraging multidomain simulation and mission driven systems engineering, the proposed approach aims to enable iterative design, early validation, and effective interface management.
   The objective is to define an integrated agile MBSE methodology that mitigates technical risks and optimizes system performance across the entire product lifecycle.

4. Model reuse

   1. A Framework for Model Reuse in Complex Systems Engineering
      Methodologies for Building Reusable System Model Libraries across Multiple Projects
      This thesis aims to define a methodology and a supporting framework for model reuse in complex systems, enabling the creation of system model libraries based on abstraction and generalization principles. The proposed approach will allow models to be effectively shared, adapted, and reused across different projects, reducing development effort and improving consistency and scalability.
   2. Learning Based System Model Libraries for Cross Project Reuse
      A Machine Learning Framework for Reusing Engineering Models in Complex Systems
      This thesis explores a machine learning based approach to reusing system models across different projects.
      The proposed methodology exploits existing engineering models as training data, allowing the system to learn reusable structures, interfaces, behaviours, and requirement patterns without relying on predefined generalization rules.
      The result should be an enabling system that supports automatic model reuse and adaptation, reducing manual effort, accelerating model creation, and improving consistency across complex system development programs.

Il giorno 4 maggio alle ore 16:30 presso l'Aula Magna di Ingegneria, il Dr. Ricardo Marroquim terra' un seminario dal titolo   "From Pixels to Perception: Beyond Napoleon’s White Horse".

Siete tutti invitati a partecipare.

Abstract

"What was the colour of Napoleon’s white horse?" This classic riddle highlights a fundamental challenge in visual computing: we cannot truly define colour without accounting for the entire environment: the scene, the light, and the observer. In this seminar, I will explore the transition from isolating the physical properties of a material to the complex, contextual reality of human-centric visualization.

The presentation traces a research trajectory from the development of innovative, low-cost digitization strategies for Cultural Heritage at CNR-Pisa and in Brazil, to current work at TU Delft on the high-fidelity modelling of material appearance through advanced BRDF and microsurface acquisition. We will examine the perceptual intricacies that arise when moving from pure radiometry to the "human-in-the-loop" challenges of immersive displays. I will then showcase a series of recent human-centric XR-related research such as Social & Infrastructure, Healthcare, and Education.

Bio

Ricardo Marroquim is an Assistant Professor at the Computer Graphics and Visualization Group at TU Delft. His research focuses on the intersection of high-fidelity rendering and immersive human-computer interaction, with a strong emphasis on practical applications in cultural heritage, medicine, and education. https://graphics.tudelft.nl/~marroquim/

EN4 nasce nel 2006 come spin-off accademico dell'Università di Perugia. L'esperienza acquisita nell’ambito della ricerca ha permesso da subito di ottenere un approccio rigoroso e scientifico alle problematiche legate al test.
EN4 sviluppa banchi di prova per industrie automobilistiche, manifatturiere, meccaniche ed elettromeccaniche, sia per applicazioni R&D che per fine linea di produzione.
Seguendo l'intero processo di sviluppo del prodotto, dalla progettazione dell'hardware alla prototipazione su piccola scala, dallo sviluppo del software alla produzione della soluzione finale, EN4 è in grado di personalizzare i propri prodotti per soddisfare al meglio le esigenze del cliente.
Tra le varie applicazioni dei sistemi EN4, possiamo elencare la caratterizzazione meccanica, elettrica e termica di motori elettrici, i test degli attuatori angolari e lineari, la caratterizzazione del flusso di gas nei componenti automobilistici, i test su sistemi powertrain e i test funzionali su elettrodomestici.

Posizione

EN4 è Silver Alliance Partner di National Instruments, leader mondiale nel campo dei sistemi di misura, test e automazione industriale. L’azienda EN4 sta raccogliendo candidature per la posizione di sviluppatore software impegnato nello sviluppo di commesse con particolare riferimento a banchi prova e macchine speciali dedicate ad applicazioni R&D, controllo qualità e collaudo a fine linea.
Il software di gestione del banco prova si occupa tipicamente di controllo di sistemi meccanici, acquisizione dati, report dei risultati.
L’ambiente di sviluppo è LabVIEW e l’hardware utilizzato è National Instruments (principalmente CompactRIO).

Descrizione attività:

• Sviluppo applicazioni in ambiente LabView per Windows, LabView RealTime, LabViewFPGA
• Comprensione documenti di specifica dei requisiti software
• Validazione e debug
• Messa a punto sistemi di controllo
• Analisi risultati
• Supporto remoto cliente
• Collaudo macchina

Profilo

Requisiti minimi:

• Titolo di studio (Laurea specialistica - Ing. Elettronica o dell’informazione, Ing. Meccanica, Fisica) oppure anche IT IS/ITS con spiccato interesse verso la programmazione
• Conoscenza della lingua inglese
• Capacità relazionali e di propensione al lavoro di squadra
• Richiesta disponibilità a trasferte (installazioni, modifiche presso stabilimento cliente…)

Requisiti ottimali:

• Conoscenza sistemi di misura e acquisizione grandezze meccaniche ed elettriche (forza, coppia, portata, temperatura, tensione, corrente,…)
• Conoscenza ambiente LabVIEW
• Certificazione LabVIEW CLAD, CLD
• Buona conoscenza lingua inglese

Contatti

EN4 s.r.l.
Nicola Mariucci
Nicola.mariucci@en4.it
Via Allende, 11 - 06073 - Corciano (PG) - Italia
Mobile: +39 333 6498535 / Tel/Fax: +39 075 5010004

Allegato

Si comunica che il giorno 19 marzo, come da orario ufficiale (ore 9:30), si terrà la prima lezione dell’insegnamento di ELETTRONICA DIGITALE E MICROCONTROLLORI, tenute dalla Prof.ssa Pisana Placidi.

For international non-EU students applying for a visa and residing abroad, it is possible to complete a pre-enrolment procedure for the academic year 2026/2027 through the following link.

All information on the procedure and the required documentation is available on the following pages:

• instructions in English
• instructions in Italian

Venerdì 27 Febbraio 2026 alle ore 15.30-17.30, nell'Aula Magna del Polo di Ingegneria, Marco Turchi terrà un seminario dal titolo "From the Academy to the Industry: My Parachute-Free Plunge into the Corporate World".

Abstract

After dedicating nearly two decades to a fulfilling career in Academia, I found myself at a crossroads four years ago. In a moment of what some might call madness, but I prefer to think of as inspired courage, I made the decision to leave the familiar halls of higher education, PhD students, and publications for the dynamic and fast-paced world of Zoom Communications. This move was driven by a desire to challenge myself in the industry and to validate my years of applied research in a new, practical context. The transition from the structured environment of academia to the ever-evolving landscape of a tech giant like Zoom was both daunting and exhilarating. It represented not just a change in the workplace but a fundamental shift in my professional identity and day-to-day reality. In this presentation, I'll share my journey and insights, distilling the key lessons I've learned in the AI industry. I aim to provide you with a valuable insider's perspective on the dynamic world of industrial artificial intelligence.

Bio

Marco Turchi (M) is the head of the machine translation activities at Zoom Communications. He received his PhD degree in Computer Science from the U. of Siena, Italy, in 2006. Before joining Zoom in 2022, he led the machine translation unit at Fondazione Bruno Kessler, worked at the European Commission Joint Research Centre, the University of Bristol, the Xerox Research Centre Europe, and Yahoo Research Lab. His research activities focus on various aspects of sequence-to-sequence modelling and large language modelling applied to machine translation, speech translation, and automatic post-editing. He has co-authored more than 200 scientific publications and served as a reviewer for international journals, conferences, and workshops. He is the co-organiser of the Conference on Machine Translation, the Conference on Spoken Language Translation, and the automatic post-editing evaluation campaigns. He has been involved in several EU projects such as SMART, Matecat, ModernMT, QT21, MateDUB, and Meetween. He was the recipient of the Amazon AWS ML Research Awards on the topic of end-to-end spoken language translation in rich data conditions.