Riportiamo di seguito alcuni argomenti proposti dal Prof. Bistarelli per lo svolgimento di stage interni al Dipartimento o per la realizzazione di tesi di Laurea.

Gli studenti interessati possono prendere contatti direttamente con il Prof. Bistarelli per valutare la fattibilità, dopo di ché lo studente è invitato a prendere contatti con la Segreteria Didattica per l’attivazione del tirocinio curriculare.

 

1.      Big Data architecture for EV Telematics and Diagnostics  

1.1.     Progettazione e realizzazione di un framework di aggregazione dati in streaming, che prevede:  

1.1.1.    Benchmark preliminare: Analisi degli indicatori di performance (latenza, throughput, ...) di un'applicazione Spark Streaming e confronto con altre tecnologie di stream processing (es. Flink, Kafka Streams, ...)  

1.1.2.    Studio dello stato dell’arte circa l’aggregazione multi-dimensionale e multi-livello (anno -> mese -> giorno, flotta -> asset)  

1.1.3.    Opportunità offerte dalle tecnologie di stream processing  

1.1.4.    Progettazione di un framework (riutilizzabile) di aggregazione utilizzando una tecnologia di stream processing  

1.1.5.    Applicazione del framework realizzato ad uno specifico caso d’uso di nostro interesse  

2.      Machine Learning for predictive maintenance for Electric Vehicles  

2.1.     Valutazione e confronto di algoritmi di Machine Learning per il SOH estimation (Battery Status Of Health) e Fault prediction nella manutenzione predittiva del veicolo elettrificato  

2.2.     Valutare introduzione di sistemi di drive coaching specifici per EV  

2.3.     Riparte da due tesi fatte con UNIPG (Guazzarotto e Gattoni)  

3.      Integrated Platform for sustainable mobility – da suddividere in piu tesi  

3.1.    Piattaforma di servizi integrati, su due livelli  

3.2.    Feasibility & Planning level - Transition to electric  

3.2.1.    Analyze fleet tracking data  

3.2.2.    Simulate and evaluate fleet transition from ICE to PHEV + BEV  

3.2.3.    Choose best fitting BEV/PHEV  

3.3.    Operation Level - EVSE integration  

3.3.1.    Chargers ID, location, availability,   

3.3.2.    Battery health,   

3.3.3.    Charging prices and integration with charging network,  

3.3.4.    Navigation and route optimization according to EV need  

3.3.5.    V2G implication  

3.3.5.1.    protocolli Plug&Charge  

3.3.5.2.    SMART Charging   

4.      Cybersecurity applied to EV-Telematics  

4.1.     Dettagli da definire 

5.      New paradigms of data intelligence for Vehicle Diagnostics and Maintenance  

5.1.     Advanced data intelligence for EV mobility: from the dashboards up to the explanation, prescription and recommendations of corrective actions, + connection for the execution.   

5.2.     Specifically: connection to ESB (Enterprise Service Bus), RPA (Robotic Process Automation), process automation (e.g.: JIRA), …  

6.      Privacy, GDPR, and data security - general regulations and application to Mobility Telematics  

6.1.     Dettagli da definire, focused on legal and regulations aspects  

La società Emotion Srl, operante nell’ambito della mobilità elettrica, (sviluppo prodotti per la ricarica di veicoli elettrici) offre la sua disponibilità ad ospitare studenti del Corso di Laurea in Informatica, per lo svolgimento del Tirocinio curriculare.

 

Gli studenti interessati possono prendere contatti direttamente con l’azienda all’indirizzo mail Questo indirizzo email è protetto dagli spambots. È necessario abilitare JavaScript per vederlo. per valutare la fattibilità, dopo di ché lo studente è invitato a prendere contatti con la Segreteria Didattica per l’attivazione del tirocinio curriculare.