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Articolo di Giulia Guidi.
Il 14 e 15 gennaio presso il NECST Lab del Politecnico di Milano ha avuto luogo la seconda edizione dello Xilinx PYNQ Hackthon, di cui abbiamo già parlato nell’articolo.
In questa edizione sono state utilizzate le board PYNQ in congiunta con AWS IoT di Amazon, grazie a Xilinx e a Techedge che hanno messo a disposizione di questo evento le tecnologie necessarie.
A conferma del valore didattico di questa iniziativa, il numero di partecipanti è decisamente aumentato in confronto alla prima edizione, raggiungendo i 21 team iscritti per un numero complessivo di partecipanti superiore a 100.
Anche in questa edizione i partecipanti hanno sottolineato come questo evento sia stato una grande opportunità per applicare concetti fino a quel momento solo visti in teoria a situazioni e problematiche reali, apprezzandone il vero valore.
A seguire le descrizioni di alcuni dei progetti e team partecipanti
Il team i_Pynq_abbestia è formato da Carmen Barletta, Fabiola Casasopra, Gabriele Iannone, Guido Lanfranchi e Francesco Maio, tutti studenti o ex studenti di ingegneria al Politecnico di Milano.
Il progetto è Smile, il quale permette aumentare la produttività delle persone all’interno di un ambiente, sia esso di lavoro o di divertimento, modificando luci e musica (in particolare, playlist di Spotify) in base all’attività svolta, conosciuta grazie alla sincronizzazione con Google Calendar.
Inoltre, Smile è dotato di sensori di prossimità, per individuare la presenza di persone nell’ambiente, e di sensori di luce e rumore, per valutare rispettivamente l’intensità luminosa e il livello di rumore.
Il team DISHack è formato da Luca Stornaiuolo, Riccardo Pressiani, Sara Notargiacomo, Giulia Guidi e Chiara Crippa, i primi due studenti di laurea magistrale in Ingegneria Informatica, la terza laureata in Discipline Economiche presso l’Università Bocconi e le ultime studentesse di laurea magistrale in Ingegneria Biomedica presso il Politecnico di Milano.
Il progetto sviluppato dal team si chiama SafeTree (anche su Facebook https://www.facebook.com/safetreeitaly/) ed è un sistema di monitoring per la valutazione della stabilità dell’albero.
Il primo prototipo realizzato calcola il livello di criticità correlando l’angolo di inclinazione dell’albero con la velocità del vento e la differenza di umidità con una soglia fissata. Un esempio di funzionamento è il seguente: se l’albero si è leggermente inclinato rispetto alla sua naturale posizione e c’è la presenza di un vento forte allora il livello di criticità è lieve, ma in assenza di vento il livello di criticità si alza perché la causa dell’inclinazione è sconosciuta.
Rombon è un un device in grado di identificare con precisione il conducente di un automezzo.
Funziona tramite riconoscimento facciale, un’autenticazione sicura e controllo del peso.
La sua forza è l’essere in grado di fornire statistiche inerenti l’utilizzo del veicolo e i dati del conducente, tra cui ad esempio il consumo di carburante, rendendolo adatto sia ad applicazioni in ambito aziendale che privato.
In futuro il sistema consentirà inoltre la possibilità di effettuare il tracciamento del veicolo.
Rombon ha preso vita grazie a Pietro Lentini, Francesco Paterna e Paolo Pietro Pavlu, tre studenti del secondo anno di ingegneria informatica del Politecnico di Milano motivati a mettere in pratica le conoscenze acquisite.
Il team Pynq Floyd è composto da Gianluca Drappo e Nicholas Dascanio (entrambi studenti di Ingegneria Biomedica del terzo anno) e Marco Aprea, Matteo Badenchini e Nunzio Bruno (studenti di Ingegneria Informatica del secondo anno).
Il progetto presentato, AIR, si propone come strumento per il monitoraggio e miglioramento della qualità dell’aria in un ambiente chiuso.
Grazie in particolare al rilevamento della variazione della quantità di ossigeno nell’aria, tale strumento permette di effettuare una stima (in modo non invasivo) del numero di persone in una stanza.
Questa particolarità può essere sfruttata ad esempio in un ambiente universitario, per tracciare un grafico della frequenza degli studenti iscritti ad un determinato corso.
Il team, “Ingegneri per Caso”, è composto da cinque studenti all’ultimo anno di magistrale di ingegneria informatica: Alessandro Comodi, Davide Conficconi, Simone Disabato, Matteo Fusi, Francesco Lattari.
Il progetto, chiamato “&Glove”, è un guanto configurabile dall’utente capace di riconoscere differenti gestures e, tramite Amazon Web Service attuare i comandi su differenti device in base alla configurazione scelta.
Ci sono diverse possibili applicazioni come ad esempio l’automazione della casa, la gestione della musica e la traduzione di Gesture to Speech per migliorare la comunicazione con le persone sordomute, il gaming (VR) e molte altre.
Il team “A binary string” è composto da Alessandra Pasini, Stefano Bagarin, Stefano Banfi e Alessandro Nichelini, studenti della triennale di Ingegneria Informatica.
Durante l’hackathon il team ha ideato e costruito un prototipo del progetto Icaro’s Plug. Tale progetto ha l’obiettivo di salvare la batteria dei dispositivi in carica da possibili danneggiamenti interrompendo l’afflusso di corrente nel momento in cui il device raggiunge la piena carica.
PYNQy Winky, il team più numeroso di questo #XPH17, composto da due studenti di Ingegneria Informatica (Armando e Luca) e cinque di Biomedica (Riccardo x2, Giuseppe, Matteo e Jessica).
Il progetto al quale abbiamo lavorato si chiama Take Your Token, una piattaforma integrata hardware e software che permette agli utenti di pagare ai distributori con il proprio smartphone e allo stesso tempo fornisce agli amministratori statistiche riguardanti i consumi e i pagamenti.
Il team ritenie che questo progetto possa tornare utile per ambienti chiusi, come ad esempio il NECSTLab, ma che sia anche scalabile a reti di macchinette molto ampie, come tutte quelle del Politecnico.
Theseus, il progetto sviluppato dal team pAWS, ha come scopo quello di identificare il miglior percorso di evacuazione in caso di incendio, individuando le aree già colpite dalle fiamme e escludendole dalla via di fuga.
Questo approccio è opposto a quello tradizionalmente impiegato, che consiste nel seguire percorsi predeterminati indipendentemente dalla situazione attuale.
Per individuare le aree già colpite dalle fiamme, e conseguentemente evitarle, sono stati utilizzati tre sensori di O2, CO2 e di temperatura.
Il team p AWS è composto da tre studenti di Ingegneria Informatica: Leonardo Barilani, William Bonvini e Alessio Fino, e da due studenti di Ingegneria Biomedica: Letizia Clementi e Matteo Crespi.
