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SONNY sta per Self Orienting Neck Natural Yarn. L'ho costruito all'ITI Archimede, il mio istituto tecnico a Catania, con Arduino e Raspberry Pi.

È un robot che sa ballare, parlare e vedere.

Era un progetto scolastico, e doveva funzionare davanti ad altre persone, in gara.

ExMAH, Ex Machina Ad Hominem, è una protesi mioelettrica stampata in 3D. È nata al Politecnico di Torino con la supervisione del Prof. Marco Knaflitz, e l'ho cofondata guidando il gruppo di studenti. Ero il più giovane dei fondatori.

Il gruppo era composto da 10–15 studenti di quattro dipartimenti e abbiamo ottenuto 18 mila euro per realizzarla.

Sul lato tecnico, i segnali muscolari sono raccolti da elettrodi in argento a doppia differenziale e da un front end con amplificatori operazionali. Un ADC a 16 bit e 8 canali li campiona a 40 kHz e un microcontrollore STM Nucleo li gestisce. Tre servomotori muovono la mano. Il progetto comprende anche firmware, una GUI, preprocessing e machine learning.

Questo progetto segmenta automaticamente l'arteria carotide da TC. L'ingresso è un insieme di 50 volumi, ciascuno costruito da sezioni TC impilate in formato DICOM.

Usa due modelli U-Net con backbone ResNet-64, in modo da segmentare separatamente la carotide interna e quella esterna. I volumi sono stati divisi in 35 per l'addestramento, 5 per la validazione e 10 per il test.

Segue un passaggio di post-elaborazione, e i risultati sono stati confrontati con maschere manuali.

Il traduttore ASL trasforma i segni in testo e voce. Si appoggia a MediaPipe, che estrae i landmark dal video, e a una rete neurale che riconosce il segno a partire da quei landmark.

Per questo ho costruito un dataset: 1500 video da cinque secondi, registrati con utenti e condizioni diverse.

Una GUI tiene insieme la pipeline e aggiunge la sintesi vocale.

My Garden è un sistema IoT per gestire un giardino e una piscina. L'ho costruito con D. Merlin, A. Ravera e A. Navone.

L'hardware è un Raspberry Pi con un Arduino. Sul lato software ci sono un server a microservizi, un gestore di catalogo che tiene i dati in JSON, un bot Telegram e un'app web fatta con Node-RED. Le parti comunicano tra loro tramite MQTT e REST.

Il sistema prende anche in modo automatico le decisioni di irrigazione, con l'obiettivo di risparmiare acqua.

Gli Expected Goals, o xG, stimano quanto è probabile che un tiro diventi gol. Questo progetto è il lavoro di base per un algoritmo di questo tipo: il dataset.

Ho raccolto i dati dal web in R, poi li ho uniti in Python e MATLAB. Poi sono venuti il feature engineering e le mappe di densità dei tiri.

Il calcio lo guardo, lo gioco e adesso lo analizzo con i dati.

Hackahealth è quello che ho fatto di più: ho partecipato a tutte le edizioni di Ginevra e Zurigo, costruendo prototipi per persone con disabilità.

Ce ne sono stati altri: Oxford Hack, la Turin Google Developer Hack e altri ancora.

Bridge era un'impresa startup: un'app web per la consapevolezza sulle malattie sessualmente trasmissibili. È nata dallo SEI Inventor Program.

Abbiamo costruito partnership con le ASL (Aziende Sanitarie Locali) italiane e condotto un sondaggio sul rischio che usava il machine learning.

Ci abbiamo lavorato per due anni.

Enosis è un progetto personale, ancora in costruzione. Il nome è il greco ἕνωσις, unione.

Unisce firmware per dispositivi indossabili, un'app mobile e un backend.

Per ora non dico altro. Restate sintonizzati.