ROBOFLUID - Robotic Fluids for artificial muscles, wearable cooling, and active textiles

Fluid circulation is a vital process used by both living organisms and machines for numerous functions, including efficient nutrient transport, temperature regulation and mechanical actuation. Despite its potential, the complexity of the mechanisms required for its use has historically hindered its widespread adoption. The ERC-funded ROBOFLUID project seeks to overcome these challenges by integrating fluid capabilities with electrical control technologies, aiming to propel robots and wearable technologies to new levels of advancement. The project will leverage solid-state pumps and electric fields to streamline the equipment necessary for fluid circulation. ROBOFLUID aims to develop technologies that benefit from the advancements in fluid circulation, paving the way for innovative applications in various fields.

• Call: ERC starting grant 2023

• Grant Agreement: 101116856

• Ruolo del Politecnico: Host Institution 

• Responsabile scientifico del Politecnico: Prof. Vito Cacucciolo – DMMM

• Importo: 1,5 mln   

• SSD: ING-IND/13

• Sito web: https://cordis.europa.eu/project/id/101116856

BANDO PRIN 2022D. D. N. 104 DEL 2 FEBBRAIO 2022

TITOLO DEL PROGETTO: Development of new fuel systems for future clean airliners fuelled with Hydrogen (DNFSFCAFH)

CODICE MUR: 20229MWABH
CODICE CUP: D53D23003260006
Budget: € 100.309
P.I.: Prof. Elia Distaso - Politecnico di Bari
ALTRE UNITÀ DI RICERCA O EVENTUALI SUB UNITÀ
• UR2 - Università degli Studi del Sannio, Benevento
• UR3 - Università degli Studi di Napoli Federico II

Breve descrizione del progetto
Il progetto DNFSFCAFH affronta una delle principali sfide tecnologiche per la decarbonizzazione del trasporto aereo: la definizione dell'architettura e la progettazione preliminare dei sistemi di alimentazione per futuri velivoli intra-continentali alimentati a idrogeno liquido (LH2).
Le attività hanno riguardato l'intera catena di progettazione del sistema combustibile: studio dello stato dell'arte, definizione e simulazione di architetture innovative mediante modelli numerici, ottimizzazione delle configurazioni, progettazione preliminare di serbatoi criogenici, scambiatori di calore, pompe, tubazioni e sistemi di sicurezza, sviluppo di soluzioni per la regolazione della portata mediante valvole di dosaggio e progettazione dei sistemi ausiliari di stoccaggio, scarico e ventilazione.

Finalità
L'idrogeno liquido presenta un elevato potenziale per ridurre le emissioni del settore aeronautico: a parità di contenuto energetico richiede una massa di combustibile sensibilmente inferiore rispetto ai combustibili convenzionali e, se prodotto da fonti rinnovabili, consente una combustione senza emissioni dirette di CO2 e con emissioni trascurabili di particolato. Il suo impiego richiede tuttavia la riprogettazione completa del sistema combustibile di bordo, poiché l'idrogeno deve essere stoccato in condizioni criogeniche, vaporizzato, surriscaldato, dosato e iniettato in camera di combustione in condizioni controllate.
La finalità generale del progetto è contribuire allo sviluppo di soluzioni tecnologiche per aeromobili alimentati a idrogeno, in coerenza con gli obiettivi europei di riduzione delle emissioni e con le traiettorie di ricerca di Clean Aviation e Flightpath 2050. In particolare, il progetto mira a fornire una base scientifica e progettuale per sistemi combustibile a idrogeno liquido affidabili, efficienti e integrabili in futuri velivoli commerciali.

Risultati attesi
•    Quadro aggiornato e sistematico dello stato dell'arte sui sistemi combustibile LH2 per aeromobili;
•    Definizione di una o più architetture tecnicamente fattibili per il sistema combustibile LH2, comprensive di stoccaggio, alimentazione, scambio termico, dosaggio e sicurezza;
•    Sviluppo di modelli numerici in ambiente Simulink/Simscape e Amesim, utili alla simulazione del comportamento del sistema in diverse condizioni operative;
•    Ottimizzazione delle configurazioni di sistema e dei principali componenti, con individuazione di una configurazione ottimizzata quale milestone progettuale;
•    Progettazione preliminare di componenti critici, tra cui serbatoi criogenici, scambiatori di calore, pompe, tubazioni, sistemi di sicurezza, valvole di metering e sistemi ausiliari di accumulo e venting;
•    Produzione di deliverable tecnici e pubblicazioni scientifiche indicizzate, con un obiettivo minimo di tre pubblicazioni in Scopus.

Risultati raggiunti 
Il progetto è stato completato con successo entro la tempistica prevista. Tutti i sette Work Package sono stati eseguiti e gli obiettivi scientifici e tecnologici sono stati raggiunti. Le attività hanno prodotto una base di conoscenza organica sulle quattro macro-aree di progettazione di un sistema combustibile aeronautico a idrogeno liquido: stoccaggio, distribuzione, gestione termica e dosaggio.

Tra i risultati principali si segnalano:

• Realizzazione di una revisione completa della letteratura sui sistemi combustibile LH2 per aeromobili, con analisi di stoccaggio, delivery, thermal management, metering e sistemi di sicurezza;

• Proposta e modellazione di un'architettura innovativa di sistema combustibile LH2, validata mediante modelli numerici e confronto tra ambienti di simulazione;

• Sviluppo di modelli parametrici Simulink/Simscape e Amesim e applicazione di una procedura di ottimizzazione MOGA-II per identificare configurazioni ottimizzate;

• Progettazione preliminare dei principali componenti per LH2, inclusi scambiatori di calore, serbatoi criogenici, pompe, tubazioni e sistemi di sicurezza;

• Sviluppo e simulazione di una nuova soluzione di valvola di dosaggio per idrogeno gassoso basata su attuazione piezoelettrica;

• Definizione e simulazione dei sistemi di accumulo intermedio, scarico e venting;

• Pubblicazione di sei lavori scientifici indicizzati in Scopus, superando il target minimo previsto di tre pubblicazioni;

• Rafforzamento delle collaborazioni scientifiche nazionali e internazionali, anche con University of Bath e Moog Controls Ltd, con ricadute sulla visibilità del progetto nella comunità internazionale della ricerca sull'aviazione a idrogeno.

Le attività sono state svolte nel rispetto del principio Do No Significant Harm (DNSH) e dei principi Open Access. La natura delle attività è stata prevalentemente computazionale e numerica, senza sperimentazioni fisiche né impatti ambientali diretti significativi. Le pubblicazioni sono state rese disponibili attraverso sedi editoriali o atti di convegno con opzioni di accesso aperto.

BANDO PRIN 2022D. D. N. 104 DEL 2 FEBBRAIO 2022

TITOLO DEL PROGETTO: RaDAMES: RAdiation DAMagE in Structural material of fusion reactors under neutron irradiation: cross section measurements, possible mitigation strategies and material testing protocols

CODICE CUP B53D23005050006

Budget: € 65.098

P.I. o Responsabile U.R. Prof. Giuseppe Demelio

Altre Unità di Ricerca o eventuali Sub Unità Dott. Nicola colonna (INFN), Dott.ssa Annamaria Mazzone (CNR)

Breve descrizione del progetto
The project addressed the study of neutron-induced damage in structural materials intended for use in future fusion reactors. Its main focus was on gas production resulting from neutron-induced charged-particle emission reactions, which can significantly affect the long-term behaviour and reliability of materials exposed to fusion-relevant neutron fields. To tackle this issue, the project combined complementary experimental, computational, and diagnostic approaches. Experimental activities were mainly devoted to assessing the feasibility of measuring energy-dependent reaction cross sections at the CERN n_TOF facility. At the same time, Monte Carlo and molecular dynamics simulations were used to investigate neutron–material interactions and radiation damage mechanisms at different scales. Particular attention was given to tungsten, a key material for fusion applications, and to the formation of defects such as vacancies, interstitials, dislocation loops, and helium-related damage. In parallel, non-destructive thermal techniques were explored as possible tools for detecting irradiation-induced changes in material properties. The project was carried out by INFN, CNR, and Politecnico di Bari, each contributing specific expertise to the overall scientific objectives.

Finalità
The main objective of the project was to improve the understanding and assessment of neutron damage in materials used in fusion-reactor environments. A first goal was to verify whether neutron-induced charged-particle emission reactions could be measured accurately at the n_TOF facility, with particular reference to reactions relevant to gas production, tritium breeding, and material degradation. A second objective was to evaluate the predictive capability of molecular dynamics simulations in describing radiation damage at the atomic scale. These simulations were intended to provide insight into the formation, evolution, and stability of irradiation-induced defects in tungsten. A further aim was to investigate how such defects affect thermal and mechanical properties, which are crucial for the safe operation of fusion components. The project also sought to explore non-destructive diagnostic methods, especially stimulated thermography and pulsed laser techniques, as possible tools for detecting damage without compromising the material. Overall, the final purpose was to integrate experimental measurements, numerical modelling, and material-characterization methods in order to support the development of safer and more reliable materials for future fusion technologies.

Risultati attesi
The project was expected to provide a concrete demonstration of the feasibility of measuring neutron-induced charged-particle reactions at CERN n_TOF. This included the design, construction, and validation of a new detection system capable of identifying light charged particles emitted during neutron-induced reactions. Monte Carlo simulations were expected to support the experimental work by estimating detector efficiency, expected counting rates, and neutron-beam-induced background. The project also aimed to prepare the ground for future measurements on isotopes of specific interest for fusion applications, including materials relevant to tritium breeding and neutron damage in reactor blankets. On the modelling side, molecular dynamics simulations were expected to clarify the mechanisms through which neutron irradiation produces defects in tungsten and modifies its thermophysical properties. These results were intended to help connect atomistic damage processes with macroscopic material degradation. In addition, the project was expected to assess the potential of non-destructive thermal techniques for identifying irradiation-induced damage. More broadly, the expected outcome was a set of experimental and computational tools useful for future studies on structural materials for fusion reactors, together with scientific publications and open-access dissemination of the results.

Risultati raggiunti 
The project achieved significant results in all the main planned areas. An innovative solid-state detection system was developed, tested, and validated under neutron-beam conditions at the n_TOF facility. The apparatus proved capable of detecting and identifying light charged particles such as protons, deuterons, tritons, and alpha particles, with promising performance for future cross-section measurements. Validation measurements were performed using carbon reactions, and preliminary results confirmed the feasibility of the proposed experimental approach. GEANT4-based Monte Carlo simulations were successfully used to optimize the setup, estimate efficiencies, evaluate background, and plan future measurements. A proposal for measurements on lithium and beryllium isotopes, both relevant to fusion applications, was submitted and approved at CERN. In parallel, molecular dynamics simulations were successfully applied to tungsten in order to study radiation-induced defects and their effects on thermal transport. The simulations showed that defects such as helium-filled bubbles, vacancies, and dislocation loops can significantly reduce lattice thermal conductivity. The project also assessed non-destructive thermal methods, including pulsed laser approaches, as promising tools for evaluating irradiation-induced degradation. Overall, the activities were completed consistently with the approved work plan and provided a strong basis for further experimental campaigns, modelling studies, and diagnostic developments.

BANDO PRIN 2022D. D. N. 104 DEL 2 FEBBRAIO 2022

TITOLO DEL PROGETTO: “Quantum imaging for exoplanet detection” (QUEXO)

CODICE CUP: D53D23002850006

Budget: € 94.396

P.I.: Prof. Cosmo Lupo

Altre Unità di Ricerca o eventuali Sub Unità: Agenzia Spaziale Italiana (Matera)

Breve descrizione del progetto
Le tecnologie quantistiche per la raccolta e l’elaborazione delle immagini promettono di raggiungere una risoluzione superiore a quella permessa dall’ottica classica. L'obiettivo di QUEXO è testare una nuova tecnologia basata sulla scomposizione del campo elettromagnetico in modi trasversi (Spatial mode demultiplexing - SPADE), in combinazione con rivelatori di singolo fotone, per ottenere misure di precisione ben oltre il limite classico di diffrazione. In un ambiente controllato, caratterizzeremo protocolli di misura e test di ipotesi per la rilevazione di esopianeti [Huang, Lupo, Phys. Rev. Lett. 127, 130502 (2021)]. La nostra visione è che questa ricerca fondamentale preparerà il terreno a nuove metodologie sperimentali e darà impulso alla ricerca di esopianeti tramite imaging diretto. Prevediamo futuri progressi nella rilevazione di esopianeti ben oltre lo stato dell'arte: nel regime di conteggio dei fotoni e per pianeti con massa e raggio orbitale inferiori, ad esempio pianeti simili alla Terra e nella zona abitabile.

Finalità
Sviluppare e testare delle metodologie ottiche per misure ad alta precisione,  per ottenere sistemi sperimentali di osservazione dello spazio, e il particolare degli esopianeti, con risoluzione al di sotto del limite di diffrazione.

Risultati attesi
Modellizzazione teorica e implementazione sperimentale, prima sul tavolo ottico, e poi con integrazione nel telescopio Cassegrain presso la sede di Matera dell’Agenzia Spaziale Italiana. Dimostrazione della metodologia sperimentale per ottenere misure ad alta precisione al di sotto del limite di diffrazione.

Risultati raggiunti 
QUEXO ha portato a termine 4 esperimenti su tavolo ottico, dimostrando misure di precisione di lunghezze, frequenze, e intervalli temporali. In [Santamaria, Sgobba, Lupo, Optica Quantum 2, 46 (2024)] abbiamo dimostrato l’uso di SPADE e rivelatori di singolo fotone per la misura di precisione della distanza tra due sorgenti puntiformi incoerenti, nonché la misura della loro intensità relativa. In [Santamaria, Sgobba, Pallotti, Lupo, Photonics Res. 13, 865 (2025)] abbiamo dimostrato l’uso di SPADE per la spettrometria con risoluzione al di sotto del limite di diffrazione. Il nostro lavoro ha anticipato la prima misura di spettroscopia Doppler ad alta risoluzione di una sorgente stellare [Kim et al., Astrophys. J. Lett. 993, L3 (2025)].

Abbiamo sviluppato modelli teorici per descrivere e interpretare i dati sperimentali, generalizzando il nostro approccio al problema di discriminazione tra sorgenti incoerenti, non necessariamente puntiformi [Triggiani, Lupo, Quantum Sci. Technol. 11, 015028 (2026)], anche con l’ausilio dell’intelligenza artificiale [Buonaiuto, Lupo, Quantum Mach. Intell. 7, 28 (2025)]. 

QUEXO ha pubblicato 10 articoli su riviste internazionali con peer-review, presentato i propri risultati a 7 conferenze (5 talk e 2 poster), presentato inoltre 5 talk su invito, e organizzato 2 workshop a Bari.

BANDO PRIN 2022D. D. N. 104 DEL 2 FEBBRAIO 2022

TITOLO DEL PROGETTO: Integrated Terrestrial/Space wireless networks for broadband connectivity and IoT services (INSPIRE)

CODICE CUP: D53D23001150006

Budget: € 72.000

P.I.: prof. Piro Giuseppe - Politecnico di Bari

Altre Unità di Ricerca o eventuali Sub Unità: 
Università degli Studi di Parma (Responsabile U.R.: prof.ssa Piemontese Amina) 
Università degli Studi di Cassino e del Lazio Meridionale (Responsabile U.R.: prof. Buzzi Stefano)

Breve descrizione del progetto
Il progetto PRIN INSPIRE ha avuto come obiettivo lo studio, la progettazione e la validazione di soluzioni innovative per reti di comunicazione integrate, in grado di abilitare una connettività tridimensionale attraverso la cooperazione tra infrastrutture terrestri e piattaforme non terrestri, quali satelliti in orbita bassa, piattaforme ad alta quota e veicoli aerei senza pilota. Il progetto ha affrontato scenari applicativi avanzati, tra cui l’estensione della copertura in aree non servite o scarsamente servite e il supporto a servizi IoT su larga scala, contribuendo allo sviluppo delle future reti beyond-5G/6G. In tale contesto, INSPIRE si è concentrato sulla progettazione e sulla valutazione di architetture di rete capaci di supportare comunicazioni ad alta capacità, accesso massivo e copertura ubiqua, analizzando l’interazione sinergica tra diverse tecnologie abilitanti. Tra queste rientrano forme d’onda beyond-5G robuste rispetto a mobilità, effetto Doppler, rumore di fase e non linearità, anche con funzionalità integrate di sensing; infrastrutture per comunicazioni troposferiche; tecniche avanzate di livello fisico e beamforming per sistemi massive MIMO virtuali e distribuiti; meccanismi di orchestrazione gerarchica di funzioni e servizi virtualizzati basati su paradigmi software-defined; algoritmi proattivi per l’allocazione ottimale delle risorse di comunicazione e computazione, inclusi approcci di network slicing integrati tra segmenti terrestri e non terrestri; nonché la valutazione delle prestazioni e l’analisi di soluzioni architetturali innovative per reti integrate terrestri-non terrestri.

Finalità
Di seguito le principali finalità del progetto INSPIRE: sviluppare soluzioni avanzate a livello fisico e di sistema per reti integrate terrestri e non terrestri; progettare architetture di rete flessibili e scalabili per supportare servizi eterogenei e scenari altamente dinamici; definire tecniche innovative di gestione congiunta delle risorse radio e computazionali; sviluppare meccanismi di orchestrazione basati su paradigmi software-defined networking e virtualizzazione; realizzare strumenti di simulazione e validazione per l’analisi delle prestazioni in scenari realistici.

Risultati attesi
L’U.R. del Politecnico di Bari si proponeva di contribuire allo sviluppo di soluzioni innovative per reti integrate terrestri e non terrestri, con particolare riferimento a tecnologie di telecomunicazioni di riferimento per beyond-5G/6G, lo sviluppo di algoritmi intelligenti per la gestione congiunta delle risorse radio e computazionali, la definizione di meccanismi di orchestrazione software-defined e la realizzazione e l’estensione di strumenti di simulazione e piattaforme sperimentali per la valutazione di architetture integrate terrestri e non-terrestri.

Risultati raggiunti 
L’U.R. del Politecnico di Bari ha conseguito numerosi e significativi risultati scientifici, perfettamente in linea con gli obiettivi progettuali, contribuendo pertanto allo sviluppo e alla validazione di soluzioni avanzate per reti integrate terrestri e non terrestri. In particolare, sono state progettate e sperimentate tecniche innovative di livello fisico per sistemi beyond-5G, incluse soluzioni integrated sensing and communication (ISAC) implementate su piattaforme SDR e analisi degli aspetti di sicurezza legati al radio fingerprinting. Sono stati inoltre sviluppati algoritmi intelligenti per la gestione congiunta delle risorse di comunicazione e calcolo, basati su artificial intelligence e digital twin, applicati a scenari eterogenei e dinamici (esempio servizi UAV-assisted e applicazioni multimediali). L’unità ha anche contribuito alla definizione di framework di orchestrazione software-defined per la gestione efficiente e sostenibile di servizi e funzioni di rete. Infine, sono stati realizzati strumenti di simulazione e piattaforme sperimentali, tra cui estensioni del 5G-air-simulator e testbed per comunicazioni UAV, utilizzati per la valutazione delle soluzioni sviluppate in scenari realistici. I risultati ottenuti sono stati discussi in contributi scientifici pubblicati su riviste di riconosciuto prestigio a livello internazionale e/o presentati in atti di convegno pubblico internazionali. Maggiori informazioni sui risultati ottenuti (inclusi deliverable finali e PDF delle pubblicazioni) sono presenti sul sito web del progetto INSPIRE https://telematics.poliba.it/prin-inspire/.

BANDO PRIN 2022D. D. N. 104 DEL 2 FEBBRAIO 2022

TITOLO DEL PROGETTO: I CAN BE - Impacts assessment of Cooperative and Automated vehicles on transportation Networks considering users’ Behaviours

CODICE CUP: F53D23001990006

Budget: € 66.600 

Responsabile U.R. PoliBA: Mario Marinelli

Altre Unità di Ricerca: 
Università degli Studi di Napoli (PI: Luigi Pariota) 
Università degli Studi di Salerno (Resp. UR: Roberta Di Pace)

Breve descrizione del progetto
Il progetto I CAN BE ha analizzato e modellato il comportamento degli utenti in presenza di tecnologie di guida cooperativa e automatizzata (CAV), sviluppando strategie di controllo del traffico che tengano conto in modo esplicito delle reazioni dei conducenti e dei viaggiatori. L’approccio ha combinato metodologie di simulazione disaggregate e aggregate per valutare l’impatto delle tecnologie CAV su reti di trasporto realistiche, considerando diversi scenari di penetrazione tecnologica e vari livelli di cooperazione tra veicoli e infrastrutture.

Finalità
L’obiettivo principale è stato fornire un quadro metodologico e operativo per valutare gli effetti delle tecnologie CAV, tenendo conto dei comportamenti reali degli utenti, al fine di supportare lo sviluppo di strategie di gestione del traffico, minimizzare gli impatti negativi sulla rete e contribuire alla definizione di linee guida per la diffusione sostenibile dei veicoli cooperativi e automatizzati.

Risultati attesi
Definizione di un framework integrato per la simulazione e l’ottimizzazione del traffico in presenza di CAV.

• Modellazione realistica dei comportamenti di guida e delle scelte di viaggio in scenari misti.

• Valutazione dell’efficacia di strategie cooperative (es. GLOSA, VSL, merging assistito) nel ridurre congestione, emissioni e rischi.

• Supporto alla definizione di strumenti per i decisori pubblici nel processo di adozione delle tecnologie CAV.

Risultati raggiunti 
L’unità POLIBA ha contribuito allo sviluppo di un ambiente simulativo avanzato per la gestione del traffico in tempo reale, denominato virtual Traffic Management Center (vTMC), capace di rappresentare in modo integrato l’interazione tra veicoli automatizzati cooperativi, infrastrutture intelligenti e veicoli human-driven. Questo framework ha permesso di simulare scenari realistici di traffico misto, evidenziando l’impatto di diverse strategie di controllo cooperative. In particolare, POLIBA ha analizzato l’efficacia di interventi come la riduzione dinamica di corsia (lane drop), la regolazione cooperativa della velocità (VSL), l’assistenza al merging e la gestione delle fasi semaforiche. Attraverso simulazioni condotte con modelli microscopici di traffico, è stato dimostrato come l’aumento della penetrazione dei CAV riduca in modo non lineare congestione, emissioni e rischi di conflitto, e come le strategie infrastrutturali debbano essere adattive nelle fasi di transizione tecnologica. In dettaglio, è stato elaborato un modello di simulazione e ottimizzazione del merging su rampe autostradali (es. Tangenziale di Napoli) in presenza di vincoli infrastrutturali, evidenziando la sinergia tra strategie di controllo infrastrutturali e comportamenti cooperativi abilitati da CAV. L’unità ha anche integrato un approccio di ottimizzazione basato su indicatori robusti (es. ritardo medio cumulato) per bilanciare le performance tra flussi principali e veicoli in ingresso, migliorando equità ed efficienza. Infine, ha contribuito in modo sostanziale all’integrazione dei modelli e dei risultati in un framework comune multi-scala condiviso con le altre unità progettuali, ponendo le basi per l’elaborazione di linee guida applicabili a livello nazionale.

BANDO PRIN 2022D. D. N. 104 DEL 2 FEBBRAIO 2022

TITOLO DEL PROGETTO: HERMES - Hypersonic vehicles Enhancement via Robust Multi-fidelity optimization for the Exploitation of Space

CODICE CUP D53D23004350001

Budget: € 86.536

Responsabile U.R. Francesco Bonelli

Altre Unità di Ricerca: Politecnico di Milano

Breve descrizione del progetto
Il progetto si colloca nell’ambito delle tecnologie per il volo ipersonico e l’accesso allo spazio, con particolare riferimento al rientro atmosferico di veicoli spaziali, ai lanciatori riutilizzabili e ai veicoli suborbitali. Il volo ipersonico rappresenta oggi un settore di grande interesse scientifico e industriale, in quanto coinvolge applicazioni legate alla ricerca, all’esplorazione spaziale, al trasporto ad alta velocità e al turismo suborbitale. La progettazione di questi veicoli richiede strumenti in grado di descrivere fenomeni fisici complessi, quali effetti aerotermodinamici, non equilibrio termochimico, tenendo conto anche delle incertezze legate alle condizioni operative e ai modelli numerici. Il progetto ha riguardato lo sviluppo di metodologie multifedeltà per la progettazione robusta e l’ottimizzazione aerodinamica di veicoli ipersonici. 

Particolare attenzione è stata dedicata alla modellazione dei processi termochimici in aria neutra e presenza di specie ablate utilizzando sia modelli Stato a Stato che modelli a più temperature interne derivati in maniera autoconsistente dall’approccio Stato a Stato.

Finalità
Il progetto è stato finalizzato allo sviluppo di strumenti numerici e metodologie di progettazione robusta per veicoli ipersonici, capaci di integrare modelli e dati con diverso livello di accuratezza e costo computazionale. L’obiettivo è stato migliorare la capacità predittiva delle simulazioni, includendo una descrizione più accurata dei processi termochimici per aria neutra in presenza di specie ablate. 

Una finalità centrale è stata la riduzione del costo computazionale dell’approccio Stato a Stato risolto vibrazionalmente attraverso l’implementazione di un approccio basato su più temperature interne, nel quale i livelli vibrazionali sono raggruppati in insiemi caratterizzati da distribuzioni di Boltzmann a temperature differenti. 

Risultati attesi
I risultati attesi riguardavano la definizione di un approccio multifedeltà per ridurre il costo computazionale delle procedure di progettazione e ottimizzazione, mantenendo un’elevata accuratezza nella previsione delle prestazioni aerodinamiche. 

In particolare, erano attesi il miglioramento dei modelli di cinetica chimica Stato a Stato per aria neutra in presenza di specie ablate e lo sviluppo di modelli a più temperature interne per ridurre il costo computazionale nell’ambito di un contesto multifedeltà. 

Risultati raggiunti 
Il progetto ha consentito di sviluppare e consolidare metodologie numeriche per la progettazione robusta di veicoli ipersonici, basate sull’integrazione di modelli multifedeltà e tecniche di quantificazione dell’incertezza. In particolare, sono state definite procedure utili all’ottimizzazione aerodinamica robusta di veicoli che viaggiano a velocità ipersoniche. Sono stati migliorati i modelli Stato a Stato per la descrizione dei fenomeni termochimici per aria neutra in presenza di specie ablate ed è stato derivato un modello a più temperature interne per la riduzione del costo computazionale. Nel complesso, le attività svolte hanno contribuito allo sviluppo di  strumenti più efficienti e predittivi per la progettazione di veicoli ipersonici, con potenziali ricadute sulla riduzione dei costi di lancio e sull’accesso allo spazio. 

BANDO PRIN 2022D. D. N. 104 DEL 2 FEBBRAIO 2022

TITOLO DEL PROGETTO: Prescriptive digital twins for cognitive-enriched competency development of workforce of the future in smart factories (RESILIENCE) 

CODICE CUP: D53D23003710006
Budget: € 67.774
Contributo MUR assegnato all'unità di ricerca: 47.338 Euro 
Cofinanziamento di Ateneo/Ente assegnato all'unità di ricerca  20.436 Euro 
Costo totale: 67.774 Euro

Responsabile U.R. (Poliba): Giorgio Mossa 

Altre Unità di Ricerca:

• Università della Calabria
• Università di Salerno
• Università di Brescia 

Breve descrizione del progetto
Il progetto RESILIENCE affronta la necessità di innovare i processi di formazione della forza lavoro nei contesti manifatturieri avanzati, caratterizzati da elevata complessità e crescente presenza di attività non routinarie. Il progetto propone un nuovo paradigma basato su digital twin prescrittivi, integrando tecnologie quali digital twin, prescriptive analytics, Building Information Modelling (BIM) e strategie strutturate di On-the-Job Training (OJT). Tale approccio consente di generare ambienti di training digitali contestualizzati e di attivare una formazione “on-demand”, erogata solo quando necessario e adattata alle specifiche condizioni operative. 
L’unità di ricerca del Politecnico di Bari contribuisce attraverso la modellazione cognitiva dei task e delle prestazioni umane, integrando fattori quali carico cognitivo, complessità delle attività e caratteristiche individuali nei processi di training e decisione. 

Finalità
L’obiettivo principale del progetto è lo sviluppo di un sistema integrato di formazione prescrittiva per il miglioramento delle competenze della forza lavoro nelle smart factory. In particolare, il progetto mira a:
•    sviluppare modelli di prescriptive analytics per la raccomandazione delle attività;
•    generare ambienti di training digitali tramite BIM e digital twin;
•    definire modelli di apprendimento basati su fattori cognitivi;
•    modellare la complessità dei task e le prestazioni umane;
•    favorire il trasferimento tecnologico e l’innovazione nei contesti Industry 4.0.

Risultati attesi
Il progetto prevede lo sviluppo di:
•    un prototipo di sistema di formazione basato su digital twin prescrittivi;
•    un miglioramento delle competenze, della sicurezza e dell’adattabilità dei lavoratori;
•    una riduzione dei tempi di formazione e un aumento della retention delle competenze;
•    strumenti di supporto decisionale per la pianificazione delle attività e della formazione;
•    avanzamenti scientifici nei campi dei digital twin, dell’intelligenza artificiale e dei sistemi human-centric.

Risultati raggiunti 
L’unità di ricerca del Politecnico di Bari ha sviluppato un approccio human-centric per la modellazione delle prestazioni umane e delle strategie di training in contesti industriali avanzati. In particolare, sono stati ottenuti i seguenti risultati:
•    sviluppo di framework analitici che collegano complessità dei task, carico cognitivo e performance umana;
•    analisi sistematiche sui metodi di misura del carico cognitivo e sulle tecnologie di supporto all’operatore;
•    definizione di modelli per l’apprendimento e il decadimento delle competenze (learning/forgetting);
•    validazione sperimentale di strategie di training in condizioni industriali realistiche;
•    evidenze a supporto di approcci di formazione personalizzati e adattivi, basati sulle caratteristiche individuali dei lavoratori.
Nel complesso, i risultati contribuiscono alla definizione di un paradigma di formazione prescrittiva in cui le decisioni operative e di training tengono conto sia delle esigenze del sistema produttivo sia delle capacità e condizioni cognitive dei lavoratori. 
 

BANDO PRIN 2022D. D. N. 104 DEL 2 FEBBRAIO 2022

TITOLO DEL PROGETTO: Mathematical Modelling of Heterogeneous Systems 

CODICE CUP D53D23005900006

Budget: € 85.441 (di cui Finanziamento MUR € 55478)

Responsabile U.R. Florio Giuseppe

Altre Unità di Ricerca o eventuali Sub Unità

UdR Università di Roma “Sapienza” (PI: E.N.M. Cirillo)

UdR Università di Firenze (RU: L. Fusi)

Breve descrizione del progetto
Il progetto “Mathematical Modelling of Heterogeneous Systems” (MMHS) è finalizzato allo sviluppo di una descrizione matematica rigorosa e predittiva di sistemi complessi caratterizzati da eterogeneità strutturale e multiscala. Tali sistemi, che includono materiali compositi, tessuti biologici, fluidi complessi e sistemi granulari, presentano proprietà macroscopiche emergenti che non possono essere dedotte da modelli omogenei classici. Il progetto si propone di colmare tale lacuna attraverso un approccio integrato che combina teoria dell’omogeneizzazione, equazioni alle derivate parziali, meccanica statistica e analisi asintotica.

L’attività scientifica è stata organizzata secondo una prospettiva multiscala, con l’obiettivo di connettere modelli microscopici o mesoscopici con leggi macroscopiche efficaci. In questo contesto, particolare attenzione è stata dedicata allo studio dei meccanismi di trasporto e diffusione in mezzi eterogenei, alle transizioni di fase in sistemi multi-stabili e alla modellazione di materiali complessi con comportamento non lineare. Il progetto si è inoltre sviluppato attraverso la collaborazione tra unità di ricerca con competenze complementari, garantendo un’integrazione tra approcci teorici, numerici supportate da attività sperimentali.

Finalità
L’obiettivo principale del progetto è la costruzione di modelli matematici capaci di descrivere fenomeni emergenti in sistemi eterogenei, con particolare riferimento alla relazione tra struttura microscopica e comportamento macroscopico. In particolare, il progetto mira a derivare leggi efficaci di trasporto e diffusione, a comprendere i meccanismi di metastabilità e nucleazione e a sviluppare modelli predittivi per materiali complessi e fluidi non newtoniani. Un’ulteriore finalità è l’integrazione di approcci provenienti da meccanica statistica, analisi matematica e meccanica dei continui, al fine di costruire un quadro teorico coerente e applicabile a diversi contesti scientifici.

Risultati attesi
I risultati attesi includevano lo sviluppo di modelli matematici multiscala, la derivazione rigorosa di leggi macroscopiche a partire da modelli microscopici e la caratterizzazione di fenomeni complessi quali diffusione anomala, transizioni di fase e instabilità in sistemi eterogenei. Era inoltre prevista la produzione di risultati scientifici di alto livello, documentati attraverso pubblicazioni su riviste internazionali e la partecipazione a conferenze, nonché il rafforzamento della collaborazione tra le unità di ricerca coinvolte.

Risultati raggiunti 
Le attività svolte hanno portato al conseguimento di risultati scientifici rilevanti e coerenti con gli obiettivi iniziali del progetto. In particolare, è stata sviluppata una teoria rigorosa dei processi di trasporto e diffusione in mezzi eterogenei che hanno permesso di derivare equazioni macroscopiche efficaci a partire da strutture microscopiche complesse. È stato dimostrato come differenti meccanismi di disordine a livello microscopico possano generare comportamenti macroscopici differenti, chiarendo anche il ruolo delle condizioni di interfaccia nei materiali compositi.

Nel campo dei sistemi multi-stabili e delle transizioni di fase, sono stati ottenuti risultati significativi nello studio della metastabilità e dei meccanismi di nucleazione in modelli stocastici su reticolo. L’analisi ha evidenziato il legame tra dinamiche microscopiche e comportamento macroscopico, fornendo una descrizione dettagliata delle transizioni tra stati metastabili e stabili. Tali risultati contribuiscono a una comprensione più profonda dei fenomeni di transizione in sistemi eterogenei.

Ulteriori avanzamenti sono stati conseguiti nella modellazione e nell’analisi di materiali con struttura interna complessa. Parallelamente, sono stati studiati effetti termici ed entropici in materiali eterogenei, mostrando come fluttuazioni microscopiche e disordine possano modificare significativamente le proprietà macroscopiche, ad esempio nel caso dello smearing in transizioni di fase.

Nel settore della meccanica dei fluidi, sono stati analizzati flussi non newtoniani e viscoplastici in geometrie complesse, mediante approcci analitici e numerici. Sono stati ottenuti risultati sulla stabilità e sull’insorgenza di instabilità in sospensioni stratificate e modelli reologici avanzati, migliorando la capacità predittiva dei modelli per fluidi complessi. 

Complessivamente, il progetto ha prodotto un corpus organico di risultati che integra analisi matematica rigorosa, modellistica stocastica e meccanica dei continui, stabilendo una solida base teorica per la descrizione di sistemi eterogenei su diverse scale. Tali risultati sono stati validati e diffusi attraverso un ampio numero di pubblicazioni scientifiche su riviste internazionali di elevato impatto.

Tali risultati sono stati diffusi anche mediante un sito web disponibile alla pagina https://www.sbai.uniroma1.it/progetti/mmhs/index.php

BANDO PRIN 2022D. D. N. 104 DEL 2 FEBBRAIO 2022

TITOLO DEL PROGETTO: Equality and Resilience of Agroecosystems through Smart water Management and USe (ERASMUS)

CODICE CUP B53D23006510006

Budget: € 92.600

P.I. o Responsabile U.R.: P.I. Prof. Alessandro Pagano – Politecnico di Bari

Altre Unità di Ricerca o eventuali Sub Unità: Politecnico di Milano (POLIMI), Università degli Studi del Sannio (UNISANNIO), CNR-IRSA (coinvolto nella fase iniziale del progetto, prima del trasferimento del PI a POLIBA)

Breve descrizione del progetto
Il progetto ERASMUS è orientato all’analisi della resilienza degli agroecosistemi irrigui, ed alla successiva individuazione di possibili strategie per garantirne un miglioramento. Il progetto ha analizzato le forti interdipendenze tra acqua, energia, produzione agricola, condizioni ambientali e pratiche gestionali tipiche di tali sistemi, concentrandosi principalmente sulla gestione efficiente e sostenibile della risorsa idrica. A questo scopo, il progetto ERASMUS ha proposto l’integrazione di approcci di System Dynamics Modelling, indicatori multidimensionali, modellistica idraulica/numerica e modellistica partecipativa, applicandoli a due casi studio, rappresentati da due consorzi irrigui localizzati nel Sud Italia. 

Finalità
Il principale obiettivo del progetto è stato quello di rendere operativo il concetto di resilienza negli agroecosistemi irrigui, traducendolo in strumenti e metodi utili a supportare una gestione adattiva e sostenibile della risorsa idrica anche in un contesto di crescente scarsità. Più in dettaglio, ERASMUS si è posto l’obiettivo di: i) migliorare la comprensione delle dinamiche che caratterizzano gli agroecosistemi irrigui; ii) individuare e strutturare un insieme di indicatori per la valutazione della resilienza, in grado di coprire le molteplici dimensioni e i vari settori di interesse; iii) analizzare e valutare (anche comparativamente) tecnologie innovative per la modernizzazione dei sistemi irrigui, con particolare attenzione all’utilizzo di valvole smart  ed al retrofitting di reti esistenti; iv) testare soluzioni tecniche e gestionali in casi studio reali, favorendo il coinvolgimento degli stakeholder e lo scambio di conoscenze, anche al fine di supportare la replicabilità dei risultati del progetto.

Risultati attesi
I principali risultati attesi erano:

• lo sviluppo di un modello concettuale per l’analisi della resilienza degli agroecosistemi irrigui attraverso l’utilizzo di strumenti di System Dynamics Modelling;
• l’individuazione di un set multidimensionale di indicatori in grado di coprire principalmente la dimensione idraulica di efficienza del funzionamento delle reti irrigue, coniugandola con quella agricola, ambientale, energetica e socio-economica;
• la review e la valutazione comparativa di soluzioni tecnologiche innovative per la gestione dei sistemi irrigui, incluse tecnologie smart e off-grid;
• il test di possibili soluzioni tecniche e gestionali orientate a migliorare la resilienza di sistemi irrigui, attraverso modellistica idraulica e numerica;
• l’attivazione di Communities of Innovation in due siti pilota e la definizione di elementi metodologici utili alla replicabilità e al supporto alle decisioni.

Risultati raggiunti 
nel progetto è stato sviluppato e analizzato un Causal Loop Diagram, utile a identificare feedback, criticità e leverage points che influenzano la resilienza degli agroecosistemi irrigui. È stato inoltre definito un framework di indicatori per la valutazione della resilienza di sistemi irrigui in una prospettiva di Water-Energy-Food-Ecosystem Nexus. Una survey nazionale rivolta ai consorzi di bonifica ha fornito un quadro aggiornato sullo stato delle infrastrutture irrigue, sui fabbisogni di innovazione e sulle principali barriere all’innovazione delle stesse. Con specifico riferimento a due casi studio, l’utilizzo di modellistica idraulica e numerica ha supportato l’individuazione di strategie di retrofitting economicamente efficaci e il test di tecnologie innovative come OASIS e GreenValve. Il progetto ha inoltre dimostrato la sostenibilità energetica e il potenziale gestionale di tali dispositivi e ha attivato due Communities of Innovation, che hanno favorito il coinvolgimento degli stakeholder, la validazione dei risultati e la discussione di possibili sviluppi futuri, anche a livello internazionale

Il progetto ERASMUS è stato orientato all’analisi della resilienza degli agroecosistemi irrigui e all’individuazione di strategie per il relativo miglioramento, con particolare attenzione alla gestione efficiente e sostenibile della risorsa idrica in contesti di crescente scarsità. Il progetto ha affrontato i sistemi irrigui come sistemi socio-ecologici complessi, caratterizzati da forti interdipendenze tra acqua, energia, produzione agricola, condizioni ambientali e pratiche gestionali, integrando approcci di concettuali, review di indicatori, modellistica idraulica e numerica, e modellistica partecipativa, applicati a due casi studio localizzati nel Sud Italia rappresentati da due consorzi irrigui. L’obiettivo principale è stato quello di rendere operativo il concetto di resilienza negli agroecosistemi irrigui, attraverso strumenti e metodi utili a supportare una gestione adattiva e sostenibile della risorsa idrica. Tra i principali risultati attesi vi erano lo sviluppo di un modello concettuale attraverso System Dynamics Modelling, l’individuazione di un set multidimensionale di indicatori, la review e valutazione comparativa di tecnologie innovative, il test di soluzioni tecniche e gestionali in casi studio reali e l’attivazione di Communities of Innovation. I risultati raggiunti confermano il conseguimento di tali obiettivi: è stato sviluppato e analizzato un Causal Loop Diagram per identificare feedback, criticità e possibili punti di intervento (leverage points); è stato definito un framework di indicatori in una prospettiva Water-Energy-Food-Ecosystem Nexus; una survey nazionale ha fornito un quadro aggiornato sullo stato delle infrastrutture irrigue e sui fabbisogni di innovazione; infine, la modellistica idraulica e numerica ha supportato l’individuazione di strategie di retrofitting economicamente efficaci e il test di tecnologie innovative come OASIS e GreenValve, evidenziandone il potenziale a supporto della gestione di sistemi irrigui. Il progetto ha avuto come elemento caratteristico il coinvolgimento degli stakeholder, finalizzato anche al trasferimento dei risultati ad altri contesti e ad una diffusione più ampia di modelli e tecnologie.

BANDO PRIN 2022D. D. N. 104 DEL 2 FEBBRAIO 2022

TITOLO DEL PROGETTO: Reloading city: un nuovo approccio sistemico alla rigenerazione della città e del territorio

CODICE CUP D53D23011000006

Budget: € 38.300

Responsabile U.R. : Bisciglia Sergio

Altre Unità di Ricerca o eventuali Sub Unità:

• Università di Perugia (prof.ssa Annalisa Giusti-P.I.)

• Università degli Studi della Campania “Luigi Vanvitelli”

• Università degli Studi dell’Aquila

• Università degli Studi di Sassari

Breve descrizione del progetto
Il tema della ricerca è la rigenerazione urbana, quale strategia di sviluppo per il Paese e come strumento per la ripresa dalla crisi post-pandemia. La ragione – e, al tempo stesso l’obiettivo – della ricerca è costruire percorsi capaci di (ri)orientare l’approccio alla rigenerazione urbana, superando la dimensione settoriale e proponendo un’indagine non solo multidisciplinare ma anche multi-scalare.

Finalità
La ricerca fa leva su tre aspetti: 1. ridare centralità all’attore pubblico nel governo dei processi di rigenerazione, quale soggetto capace di veicolare progettualità e orientare le iniziative dei privati; 2. ripensare la rigenerazione a partire dalla città pubblica intesa come spazio e come residenzialità; 3. recuperare il carattere sistemico del progetto urbanistico, superando le dicotomie fra centri e periferie, con il loro portato di strumenti tecnici, giuridici e regolativi settoriali e poco efficaci.

L’Unità di Bari ha declinato i temi trattati dalle altre unità di ricerca – quello dell’abitare e del ruolo di integrazione ed inclusione sociale degli spazi e delle attrezzature pubbliche – basandosi soprattutto sull’analisi degli strumenti normativi, della loro traduzione in azioni specifiche, opportunamente riclassificate. Pur considerando il case study di Bari il campo principale d’indagine è stata la sua area metropolitana.

Risultati attesi
Ricostituire una dimensione integrata della rigenerazione, che non si traduca in omologazione e uniformità di strumenti e che rinunci a una dicotomica lettura fra “sviluppo locale” e “rigenerazione urbana”, a favore di parametri nuovi e più aderenti alla complessità delle criticità evidenziate. Ciò a partire da una mappatura delle tipologie di rigenerazione e della loro distribuzione differenziata nell’ambito metropolitano.

Risultati raggiunti 
I risultati sul piano analitico hanno riguardato la definizione dei campi di produzione e di implementazione di politiche ed azioni di rigenerazione, anche secondo i livelli di governance del territorio. Rispetto il quadro iniziale presupposto e proposto nel progetto di ricerca è emerso a) per un verso un ampliamento dei detti campi di produzione ed implementazione, includendo non solo le politiche urbanistiche di rigenerazione, caratterizzate da una maggiore rigidità applicativa, ma anche azioni comunali riconducibili alle politiche di welfare, culturali e giovanili, ritenute più efficaci in termini di consenso e di immediata attuazione e b) per altro verso un riposizionamento dei soggetti istituzionali e sociali coinvolti in questi campi, segnato da un ridimensionamento del ruolo degli stakeholders economici rispetto alle attese iniziali e da una maggiore centralità degli attori pubblici, in particolare Regione e Comuni, orientando così la ricerca verso un’analisi critica delle dinamiche intersettoriali e dei meccanismi applicativi della rigenerazione urbana, spesso irrigiditi in modelli e pratiche mutuati acriticamente da altri contesti.
 

BANDO PRIN 2022D. D. N. 104 DEL 2 FEBBRAIO 2022

TITOLO DEL PROGETTO: INnovative damage MOnitoring Of Self-HEAling Composites by acoustic emissions in civil and aerospace Applications – IN MOOSHEAC

CODICE CUP:  D53D23003600006

Budget:  € 137.865

P.I.  BARILE Claudia

Altre Unità di Ricerca Politecnico di TORINO

Breve descrizione del progetto
Il progetto si è proposto di studiare e testare la riparabilità, il recupero delle prestazioni meccaniche e la stabilità strutturale dei compositi auto-riparanti (SH). La campagna sperimentale ha previsto test sia distruttivi che non distruttivi, su campioni e semi componenti realizzati con materiali compositi SH progettati ad hoc e differenziati tra loro per percentuale di resina, architettura delle fibre e configurazioni di stratificazione. Le prove distruttive hanno avuto l’obiettivo di valutare in modo esaustivo il recupero delle proprietà meccaniche da parte del sistema composito SH in seguito a cedimenti superficiali, subsuperficiali e interstrato. 

Quelle non distruttive, invece, sono state eseguite per due ragioni principali: monitorare in situ la progressione del danno nel sistema composito SH utilizzando tecniche di emissione acustica (EA), correlazione di immagini digitali (DIC) e spettroscopia THz nel dominio del tempo (THz-TDS); analizzare l'andamento del processo di riparazione e il recupero della conformità meccanica effettuando test di EA in modalità attiva sia su campioni in scala di laboratorio, che su componenti su larga scala. 

Finalità
L’obiettivo progettuale è stato quello di individuare un approccio strutturato basato sulla combinazione di più tecniche sperimentali per un’analisi meccanica dei materiali compositi, in grado di descrivere in maniera accurata e precisa tanto il comportamento meccanico del materiale quanto l’innesco, la propagazione e la riparazione di difettosità e rotture in corso di esercizio. 

Questa metodologia ha inoltre permesso di individuare una configurazione ottimale di compositi SH in grado di poter prolungare la vita utile dei materiali strutturali, con evidenti vantaggi sulla sostenibilità, dato l’impatto che le matrici plastiche avrebbero sull’ambiente.

Risultati attesi
La campagna di prove distruttive, basate su standard riconosciuti, si è proposta di quantificare il livello di riparazione e recupero delle proprietà meccaniche di questi compositi, attraverso l'attivazione del processo di autoriparazione.

Per supportare tale indagine, sono stati utilizzati approcci analitici di elaborazione dei dati parametrici e di forme d’onda dei dati di EA basati sul Machine Learning (ML), con lo scopo di automatizzare il processo di descrizione del comportamento meccanico e dell’entità e della tipologia di rottura del materiale.

Risultati raggiunti 
È stato sviluppato un innovativo sistema di monitoraggio del danneggiamento che utilizza una tecnica di EA basata sui parametri legati alle forme d’onda e supportata dal machine learning. 

Nell'ambito delle applicazioni aerospaziali, il sistema di monitoraggio del danneggiamento tramite EA è stato testato anche su provini esposti a diversi livelli di radiazione ultravioletta (UV). I risultati di queste indagini sperimentali hanno dimostrato che questi compositi SH possono potenzialmente essere utilizzati in applicazioni strutturali potendo usufruire di buona capacità di autoriparazione, aumentando di conseguenza la loro vita utile
 

BANDO PRIN 2022D. D. N. 104 DEL 2 FEBBRAIO 2022

TITOLO DEL PROGETTO: Metrology for spintronics: A machine learning approach for the reliable determination of the Dzyaloshinskii-Moriya interaction (MetroSpin)

CODICE CUP:  D53D23002360006

Budget:  € 77.095

Responsabile U.R.: Vito Puliafito 
Altre Unità di Ricerca o eventuali Sub Unità: 
Istituto Nazionale di Ricerca Metrologica di Torino (U.R. del PI) e Università di Perugia

Breve descrizione del progetto
Nonostante la forte crescita scientifica e industriale della spintronica, come alternativa a basso consumo energetico della tecnologia CMOS e compatibile con essa, la diffusione commerciale delle tecnologie spintroniche è limitata dall’assenza di standard metrologici affidabili per la misura dei parametri chiave dei dispositivi.

Il progetto ha proposto uno studio applicato all’interazione di Dzyaloshinskii-Moriya (DMI), parametro fondamentale per la stabilità delle strutture di spin chirali utilizzate in memorie e dispositivi logici a basso consumo. Dopo precedenti studi europei che hanno definito buone pratiche sperimentali, mancava ancora un approccio statistico capace di spiegare le discrepanze residue nelle misure.

L’obiettivo era quindi analizzare riproducibilità e ripetibilità delle misure, correlando la dispersione dei dati a difetti e inomogeneità dei campioni, e sviluppare metodi di machine learning per estrarre il DMI da pattern magnetici simulati e sperimentali. L’intelligenza artificiale viene valutata come possibile strumento metrologico per migliorare l’affidabilità delle misure, con potenziali ricadute non solo nella spintronica ma in tutti i settori delle nanotecnologie che affrontano problematiche analoghe.

Finalità
Il progetto ha avuto l’obiettivo di migliorare l’affidabilità delle misure in spintronica attraverso un approccio statistico basato sul machine learning, con particolare attenzione alla misura dell’interazione di Dzyaloshinskii-Moriya (DMI), parametro chiave per dispositivi spintronici innovativi. Le attività hanno riguardato la riduzione dell’incertezza e delle discrepanze tra diverse tecniche di misura, l’analisi dell’origine fisica della dispersione dei dati e lo sviluppo di procedure automatizzate di analisi basate su intelligenza artificiale. Il progetto ha inoltre valutato la possibile estensione di tali approcci ad altri ambiti della spintronica e delle nanotecnologie.

Risultati attesi
I risultati attesi del progetto comprendevano una migliore comprensione delle cause fisiche e statistiche alla base della dispersione delle misure del DMI, l’identificazione di strategie per ridurre l’incertezza sperimentale e migliorare la riproducibilità delle tecniche di misura, nonché lo sviluppo di strumenti di analisi automatizzata basati su machine learning. Il progetto mirava inoltre a dimostrare il potenziale dell’intelligenza artificiale come supporto metrologico per la spintronica e, più in generale, per applicazioni nelle nanotecnologie caratterizzate da problematiche analoghe di affidabilità delle misure.

Risultati raggiunti 
Il progetto ha raggiunto con successo tre obiettivi principali.

• Determinazione accurata dell’interazione di Dzyaloshinskii-Moriya interfacciale (iDMI). Sono state sviluppate linee guida per le due principali tecniche di misura dell’iDMI: la spettroscopia Brillouin della luce (BLS) e l’espansione asimmetrica di bolle magnetiche misurata tramite effetto Kerr magneto-ottico (MOKE). Le linee guida definiscono gli aspetti tecnici fondamentali per ottenere misure accurate, includono studi di riproducibilità, analizzano la dipendenza da parametri intrinseci ed estrinseci e confrontano diversi modelli di valutazione dell’iDMI. Questo fornisce uno strumento affidabile per valutare qualità, prestazioni e consumo energetico dei dispositivi spintronici.

• Risoluzione delle discrepanze tra le tecniche di misura. Seguendo le linee guida sviluppate, è stato possibile ridurre significativamente l’incertezza di misura per entrambi i metodi. Le forti discrepanze nei valori di iDMI riportate in letteratura sono state attribuite con successo alla presenza dello smorzamento chirale (chiral damping), che influenza la tecnica di espansione delle bolle in modo diverso rispetto alla BLS. Grazie a un modello sviluppato nel progetto, è stato possibile ottenere valori coerenti di iDMI entro i limiti di incertezza sperimentale per entrambe le tecniche. Questo risultato migliora in modo significativo la comprensione della fisica del moto delle pareti di dominio in presenza di iDMI.

• Fattibilità di approcci statistici e integrazione dell’intelligenza artificiale. È stato dimostrato il potenziale dell’utilizzo del machine learning per analisi rapide e ad alta produttività dell’iDMI, includendo aspetti statistici, attraverso uno studio su dati sintetici che simulano la tecnica di espansione delle bolle. Il modello si è dimostrato robusto anche in presenza di difetti simulati e immagini sfocate. Una volta disponibili database adeguati, questo lavoro potrà portare allo sviluppo di uno strumento basato su IA, rapido e accessibile, per la classificazione dei dispositivi spintronici.
   

BANDO PRIN 2022D. D. N. 104 DEL 2 FEBBRAIO 2022

TITOLO DEL PROGETTO: Innovative mathematical models for soft matter and hierarchical materials

CODICE CUP:  D53D23006020006

Budget:  € 95.970

P.I.: Giuseppe Puglisi
Responsabili altre unità di ricerca:
Luciano TERESI Università degli Studi ROMA TRE
Luca DESERI Università degli Studi di TRENTO
Arsenio CUTOLO Università degli Studi di Napoli Federico II

Breve descrizione del progetto
Il progetto "Innovative mathematical models for soft matter and hierarchical materials" è stato finalizzato allo sviluppo di modelli matematici multiscala per lo studio dei materiali soffici e complessi, dai biomateriali ai materiali gerarchici ispirati alla natura. L'approccio è interdisciplinare e integra meccanica statistica, meccanica dei continui non lineare, modellazione multifisica, simulazione numerica, analisi sperimentali e metodi di machine learning fisicamente fondato. Le attività si sono organizzate lungo quattro linee di ricerca coordinate dalle rispettive unità: modelli multiscala per materiali biologici e polimerici (UR Poliba, PI: Giuseppe Puglisi), meccanica della morfogenesi (UR Roma Tre), instabilità e wrinkling di materiali soffici su substrati (UR Trento), meccanica cellulare e multifisica (UR Napoli). Il progetto è stato finanziato dal Ministero dell'Università e della Ricerca (MUR). 

Finalità
L'obiettivo fondamentale è stato di stabilire una connessione diretta tra il comportamento macroscopico dei materiali e le loro proprietà a scala micro- e nanometrica, attraverso analisi teoriche, computazionali e sperimentali combinate. L'Unità di Ricerca del Politecnico di Bari mira in particolare a sviluppare modelli predittivi per materiali bioinspirati — con speciale attenzione alla seta e alle fibre artificiali da essa ispirate — integrando meccanica statistica, modellazione di transizioni di fase e machine learning fisicamente fondato. Le attività Poliba si inseriscono nella Linea A del progetto, dedicata agli approcci multiscala per materiali biologici e polimerici, con ricadute applicative nel campo dei materiali avanzati, della Ingegneria e della biomeccanica. 

Risultati attesi
Le attività dell'Unità di Ricerca del Politecnico di Bari miravano allo sviluppo di modelli analitici multiscala capaci di collegare la struttura molecolare e microstrutturale dei biomateriali alla loro risposta macroscopica. Ci si attendeva di ottenere nuovi strumenti analitici fisicamente basati per la descrizione costitutiva del comportamento materiali complessi — inclusi sistemi fibrosi, materiali proteici e materiali soffici soggetti a condizioni ambientali variabili — nonché di avanzare nella comprensione dei meccanismi che governano transizioni di fase, frattura, adesione e fluttuazioni termiche. Sul piano della disseminazione, si prevedeva la produzione di pubblicazioni su riviste internazionali di alto impatto e la creazione di una rete scientifica stabile tra i gruppi coinvolti.

Risultati raggiunti (questa sezione non sarà compilata per i progetti PRIN 2022 oggetto di scorrimento, in quanto tuttora in corso)
Le attività dell'Unità di Ricerca del Politecnico di Bari hanno seguito un percorso scientifico coerente, collegando meccanica statistica, meccanica dei continui non lineare e modellazione multiscala in un quadro teorico applicato allo studio dei materiali soffici e gerarchici. Sono stati chiariti i limiti termodinamici e il ruolo delle fluttuazioni termiche in sistemi multistabili, con applicazioni alla frattura, all'adesione e alle transizioni di fase. Un filone centrale ha riguardato la modellazione della seta di ragno e dei materiali bioinspirati: la supercontrazione è stata interpretata come transizione di fase solido-solido guidata dall'umidità, e la risposta accoppiata contrazione-torsione ricondotta a un effetto di Poynting duale. Approcci di machine learning fisicamente fondato hanno supportato lo sviluppo di modelli analitici interpretabili per questi sistemi complessi.

Sul piano sperimentale, grazie al finanziamento del progetto, una macchina di prova biassiale esistente è stata estesa con una camera climatica a controllo di temperatura e umidità, nuovi sensori e un sistema ottico stereo-DIC, consentendo di acquisire conoscenze fondamentali sugli effetti accoppiati di temperatura e umidità nel comportamento meccanico dei materiali studiati.

I risultati sono stati diffusi attraverso pubblicazioni su riviste internazionali di alto impatto e contributi a conferenze nazionali e internazionali. Il progetto ha inoltre favorito la costruzione di una rete scientifica con altri gruppi di ricerca nazionali operanti in ambiti affini, consolidata attraverso l'organizzazione di incontri congiunti tra progetti PRIN.

Il progetto è stato finanziato dal Ministero dell'Università e della Ricerca (MUR).
 

BANDO PRIN 2022D. D. N. 104 DEL 2 FEBBRAIO 2022

TITOLO DEL PROGETTO:  CAMEO - Conversational Agents: Mastering, Evaluating, Optimizing

CODICE CUP:  D53D23008920006

Budget:  € 77.794,00

P.I. o Responsabile U.R.: Tommaso Di Noia

Altre Unità di Ricerca o eventuali Sub Unità: 
UNIPD - Università degli Studi di Padova 
CNR - Consiglio Nazionale delle Ricerche 
POLIBA - Politecnico di Bari 
ROMA1 - Sapienza Università di Roma

Breve descrizione del progetto
Conversational agents are now widely used in chatbots, smartphones, and smart home devices such as Google Home, Alexa, and Siri. However, they still struggle to support natural, engaging, and context-aware real-time interactions. 
The CAMEO project addressed these limitations by leveraging user context as an internal knowledge source, capturing information from past interactions and enriching it with domain knowledge. This enabled more effective dialogue management, query answering, personalized search, and recommendation. 

Finalità
A key contribution of CAMEO is the integration of search and recommendation within a unified framework, along with improved evaluation methodologies to better understand and optimize conversational agent behavior. 

Risultati attesi
Definition of a semantic search engine for querying the thesaurus that will make it possible to retrieve headwords and analyse their semantic evolution, highlighting statistics, such as the frequency of a term over time, variations in the meaning of a term, more co-occurring terms. Querying the thesaurus will make it possible to trace and highlight the cultural reflection that took place between the two world wars in France. The thesaurus will be available in open access. 
The dissemination activity includes an international conference at which the results of the research will be presented and a subsequent publication of the proceedings in an open access journal. The project also includes extensive public engagement activities, such as lectures in higher education and summer schools.

Risultati raggiunti (questa sezione non sarà compilata per i progetti PRIN 2022 oggetto di scorrimento, in quanto tuttora in corso)
The project successfully established a novel paradigm of joint conversational search and recommendation, integrating catalogue-based recommendation with open-world search and advancing the theoretical foundations of conversational systems. A key outcome is the development and release of CosRec, the first human-annotated dataset specifically designed for joint conversational search and recommendation, providing a unique and reproducible benchmark for future research. 
The project also laid the groundwork for the integration of conversational systems with emerging Large Language Models (LLMs), highlighting both their potential as natural language interfaces and current limitations in personalization and reliability. By grounding conversational agents in structured knowledge sources, the project offers a robust foundation for future developments. Overall, the results significantly advance the state of the art and provide essential resources and directions for the continued evolution of conversational search and recommendation systems.