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L’Ingegneria Elettrica è quel ramo dell'ingegneria che si occupa di tutte le applicazioni che coinvolgono fenomeni elettrici. In particolare, si occupa del progetto e della realizzazione di circuiti e sistemi elettrici per applicazioni nell'ingegneria industriale e in quella dell'informazione. Inoltre, si occupa della progettazione di dispositivi per la produzione, trasmissione e distribuzione dell'energia elettrica.
Alla base dell'Ingegneria Elettrica vi è lo studio dei circuiti elettrici. Essi svolgono un ruolo cardine nell'ingegneria, grazie alla loro capacità di elaborare segnali in grado di trasportare energia ed informazione. In tale ottica il gruppo di Ingegneria Elettrica dell'Università di Lecce, all'interno di tutti i Corsi di Laurea in Ingegneria, eroga svariate discipline finalizzate all'analisi ed al progetto di circuiti e dispositivi elettrici.
Per quanto riguarda l'attivita' di ricerca, il gruppo di Ingegneria Elettrica presente presso il Dipartimento di Ingegneria dell’Innovazione è attivo principalmente sui seguenti settori:
- metodi innovativi per la sintesi di circuiti non lineari;
- circuiti per generazione di dinamiche complesse;
- sincronizzazione di circuiti in condizioni di caos e ipercaos;
- crittografia basata su circuiti caotici;
- convertitori di potenza dc-dc a dinamica caotica;
- realizzazione di memorie associative mediante reti neurali;
- reti neurali caotiche;
- elaborazione delle immagini in tempo reale mediante reti neurali cellulari;
- sistemi di codifica MPEG basati su reti neurali.
Per quanto riguarda i risultati scientifici piu' recenti (giugno 2003-aprile 2004), l’attenzione è focalizzata sugli array di circuiti di Chua. In particolare, è stato sviluppato un nuovo metodo di progetto finalizzato alla generazione di attrattori ipercaotici bidimensionali e tridimensionali. Utilizzando caratteristiche non lineari con andamenti sinusoidali, il metodo proposto consente di scegliere in maniera sistematica la complessità della dinamica da generare.
Per quanto riguarda la sincronizzazione di circuiti ipercaotici, sulla base dei risultati conseguiti in collaborazione con il Department of Electrical Engineering della Western Michigan University (USA), è stato sviluppato un approccio per la sincronizzazione completa e pratica di circuiti ipercaotici in presenza di variazioni parametriche. In particolare, il metodo proposto è basato sulla trasmissione impulsiva del segnale di sincronizzazione e sull’utilizzo di opportuni observer non lineari.
Per quanto concerne lo studio delle Reti Neurali Cellulari (CNN), è noto che il campo naturale di applicazione delle CNN è quello relativo alla elaborazione delle immagini in tempo reale. Infatti, le CNN sono architetture intrinsecamente parallele composte da strutture bi-dimensionali di processori analogici. Pertanto, l’architettura parallela rende tali reti particolarmente adatte alle applicazioni in tempo reale, mentre la struttura bi-dimensionale le rende idonee al trattamento delle immagini.
Con riferimento alla elaborazione object-oriented di video sequenze, il gruppo di Ingegneria Elettrica ha ottenuto risultati significativi nell’utilizzo delle CNN per applicazioni di codifica video per sistemi a basso bit-rate. In particolare, sono stati proposti alcuni algoritmi innovativi che consentono di individuare in tempo reale gli oggetti più significativi in un frame di una video sequenza, separando gli oggetti in movimento dal background. Inoltre, con riferimento ad alcune sequenze video solitamente utilizzate nella comunità scientifica come benchmark, è stato sviluppato un algoritmo di stima e compensazione del moto, grazie al quale è possibile individuare la posizione che gli oggetti in movimento assumeranno nei frame successivi, rispetto al frame di partenza.
Per quanto riguarda lo studio delle reti neurali cellulari in condizioni di caos, il gruppo di Ingegneria Elettrica ha sviluppato un metodo di progetto innovativo per generare strutture neurali caratterizzate da attrattori multiscroll sia bi-dimensionali che tri-dimensionali.
responsabile:
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afferenti:
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collaboratori esterni:
- Prof. Damon A. Miller (Associate Professor, USA)
- Ing. Luigi Alfredo Grieco (Borsista post-dottorato)
- Ing. Piero Vecchio (Dottorando)
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Si fornisce di seguito una mappa delle competenze che il settore di ricerca può fornire in termini di formazione, supporto alla progettazione, programmi di ricerca da avviare, consulenze, etc..
Formazione
- Analisi e progetto di circuiti nonlineari.
- Circuiti in condizioni di caos ed ipercaos.
- Generazione di dinamiche complesse.
- Sincronizzazione di circuiti in condizioni di ipercaos.
- Sintesi di Reti Neurali Cellulari per memorie associative.
- Elaborazione delle immagini in tempo reale mediante Reti Neurali Cellulari.
- Codifica video per sistemi a basso bit-rate mediante reti neurali;
- Convertitori dc-dc a dinamica caotica.
Consulenze
Le consulenze offerte riguardano l'utilizzo delle reti neurali e dei circuiti caotici per applicazioni innovative nell'ingegneria industriale e in quella dell'informazione. In particolare, si segnalano:
- Pattern Classification mediante Reti Neurali Cellulari;
- Sincronizzazione di Circuiti Caotici con Applicazione alle Comunicazioni;
- Progetto di Circuiti a Dinamica Complessa;
- Realizzazione Hardware di Circuiti in Condizioni di Ipercaos;
- Reti Neurali per l’Analisi delle Immagini ‘Object-Oriented’ in tempo reale;
- Reti Neurali per la Video Codifica in sistemi a basso bit-rate;
- Progetto di Convertitori dc-dc a dinamica caotica.
Temi per i quali realizzare contratti di ricerca con partner esterni
Tutti quelli in qualche modo affini a quelli citati. A titolo di esempio, si citano alcune collaborazioni con partner esterni:
- Pattern Classification mediante Reti Neurali Cellulari:
Department of Electrical Engineering, Western Michigan University, USA (Dr. D.A.Miller);
- Sincronizzazione di Circuiti Caotici con Applicazione alle Comunicazioni:
Dipartimento di Elettrotecnica ed Elettronica, Politecnico di Bari (Prof. S.Mascolo);
- Analisi di Circuiti a Dinamica Complessa:
Center for Chaos Control and Synchronization, City University of Hong Kong, China (Prof. Guanrong Chen);
- Realizzazione Hardware di Circuiti in Condizioni di Ipercaos:
Department of Electrical Engineering, Western Michigan University, USA (Dr. M.A.Lyons, Dr. D.A.Miller);
- Reti Neurali per l’Analisi delle Immagini ‘Object-Oriented’ e per la Video Codifica
Dipartimento di Elettrotecnica ed Elettronica, Politecnico di Bari (Prof. E. Di Sciascio).
Servizi di analisi, caratterizzazione, prove e tarature
Analisi e test di hardware per circuiti caotici e a dinamica complessa.
Analisi e test di hardware per reti neurali cellulari.
Analisi e test di hardware per convertitori di potenza dc-dc a dinamica caotica.
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