News (Categoria: "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
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!
Relatore: Prof. Antonio Moschitta
Proposte di tesi da sviluppare in collaborazione con l'azienda Orizzonte Sistemi Navali (https://www.orizzontesn.it/):
- 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.
- 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. -
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. -
Model reuse
- 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. - 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.
- A Framework for Model Reuse in Complex Systems Engineering
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
Indizione per il giorno 9 aprile 2026 delle votazioni per l'elezione dei rappresentanti degli studenti nella Commissione Paritetica per la didattica del Dipartimento di Ingegneria.
Scadenza presentazione candidature: 25/03/2026 ore 12.00
- Decreto di indizione (DD. n. 35 del 19/03/2026)
- Convocazione rappresentanti studenti (comunicazione del 19/03/2026)
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Candidature pervenute entro i tempi stabiliti:
- ARCARO LUCA
- CIAVAGLIA ALESSANDRO
- FODDAI CLAUDIO
- GRANO MATTEO
- MANSILLA MEDINA DIANA LUCIA
- MARCONI FEDERICO
- MELENSI CAMILLA
- MERLA LEONARDO
- RIMOLO JOSE MATIAS
- SANTOCCHI ANTONIO
- SCAVONE SAMUELE
- Nomina Commissione di Seggio (DD. n. 36 del 25/03/2026)
- Proclamazione provvisoria rappresentanti studenti (D.D. n. 51 del 15/04/2026)
- Proclamazione definitiva rappresentanti studenti (D.D. n. 61 del 22/04/2026)
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.
La Fondazione Mondo Digitale, in occasione della RomeCup 2026, promuove insieme a Corriere della Sera, Campus Bio-Medico di Roma e Sapienza Università di Roma, la quarta edizione del premio “Most promising researcher in robotics and artificial intelligence” da assegnare a giovani ricercatrici e ricercatori, dottorande e dottorandi, impegnati in progetti di ricerca in ambito robotica e/o intelligenza artificiale. Il premio conta sulla collaborazione di prestigiose università e centri di ricerca.
Una giuria nominata dalla Fondazione Mondo Digitale e dall’Università Campus Bio-Medico di Roma, composta da accademici e rappresentanti del mondo tecnico scientifico, valuterà le candidature e selezionerà la vincitrice o il vincitore, che sarà annunciato il prossimo 29 aprile 2026 durante la cerimonia di premiazione in Campidoglio.
Il premio intende valorizzare e sostenere il lavoro di giovani talenti impegnati in attività di ricerca in settori tecnologici di frontiera cruciali per lo sviluppo del nostro Paese, quali la robotica e l’intelligenza artificiale.
Il riconoscimento di 20.000 euro è assegnato alla persona, come apprezzamento della creatività, visione, dedizione, perseveranza, e capacità di contribuire con il proprio lavoro di ricerca allo sviluppo e al progresso dell’umanità.
Chi può partecipare
Possono concorrere al premio solo persone fisiche, studenti di dottorato in tutti gli ambiti disciplinari e/o dottori di ricerca, e/o ricercatori fino al compimento del 34° anno di età, che svolgano attività di ricerca in Italia presso centri, enti, istituti, atenei o altre strutture pubbliche e private.
Come partecipare
Per partecipare è necessario compilare entro le ore 24.00 dell’8 marzo 2026 il modulo di iscrizione sottostante e allegare:
- curriculum vitae accademico in formato pdf (secondo il modello allegato)
- una lettera di referenze in formato pdf
- un paper accademico di cui si è autore o co-autore (il più rappresentativo rispetto alla candidatura)
- una foto (max 2 MB)