innovazione
La manifattura additiva non è solo una sfida tecnologica, ma anche decisionale. L’articolo esplora come strumenti di analisi multi-criterio e multi-obiettivo aiutino le aziende a gestire complessità, incertezza e compromessi nella scelta e nell’utilizzo delle tecnologie di stampa 3D.
Il DII in collaborazione con la Libera Università di Bolzano sviluppa robot quadrupedi e droni per la mappatura automatica delle foreste alpine attraverso algoritmi SLAM e intelligenza artificiale. I progetti Digiforest e FORMA integrano sensori avanzati per monitorare salute e biodiversità forestale, mentre nuove ricerche applicano la robotica anche allo studio del comportamento animale.
Ripercorriamo l’evoluzione delle ceramiche derivate da polimeri (PDC), dalla scoperta di Yajima alle applicazioni avanzate sviluppate dal DII. Attraverso il controllo della chimica dei precursori, vengono ottenuti materiali innovativi come ossicarburi di silicio trasparenti, aerogel ultraleggeri e compositi ad alte prestazioni, aprendo nuove prospettive nella progettazione dei materiali.
Il TinyML consente di eseguire algoritmi di machine learning su dispositivi a risorse limitate, tipici dell’IoT. Offre vantaggi come elaborazione locale, bassa latenza, maggiore privacy e ridotto consumo energetico, ma introduce sfide legate a ottimizzazione, compressione e capacità computazionale.
Il lavoro presenta un approccio innovativo per la scissione ossidativa delle olefine basato sulla generazione in situ del radicale nitrato tramite fotocatalisi su TiO₂. Il processo consente di ottenere composti carbonilici in condizioni blande, riducendo l’uso di ossidanti pericolosi. L’integrazione con sistemi elettrochimici migliora ulteriormente sostenibilità ed efficienza.
Un approccio di AI guidato dalla fisica introduce reti neurali strutturate per modellare le emissioni da usura dei freni, combinando conoscenza ingegneristica e dati per ottenere modelli più interpretabili, efficienti e robusti.
Studio interdisciplinare tra Trento e Sydney su bioinchiostri naturali per la rigenerazione ossea. Attraverso biostampa 3D e materiali come fibroina di seta, idrossiapatite e tropoelastina, sono stati sviluppati scaffold bioattivi, sostenibili e personalizzabili.
La collaborazione tra il Dipartimento di Ingegneria Industriale dell’Università di Trento e l’INFN-TIFPA sviluppa tecnologie avanzate che spaziano dai sensori di radiazione alle tecnologie quantistiche e alle missioni spaziali. Un ecosistema multidisciplinare che trasforma la ricerca fondamentale in applicazioni per medicina, industria e spazio.
Il progetto PRIN 2022 esplora il ruolo della metrologia nel processo penale per rafforzare l’affidabilità della prova scientifica. Attraverso l’analisi dell’incertezza di misura e l’elaborazione di linee guida operative, la ricerca promuove una cultura del “dubbio metodico” per prevenire bias cognitivi e ridurre il rischio di errori giudiziari, favorendo il dialogo tra scienza e diritto.
Il progetto JETCELL esplora l’uso della stampa 3D Binder Jetting per realizzare anodi innovativi destinati alle pile a combustibile a carbonio diretto. Utilizzando biochar da sansa d’oliva e fanghi rossi industriali, la ricerca punta a trasformare rifiuti pericolosi in risorse energetiche, favorendo la neutralità carbonica e l’economia circolare.
Il progetto esplora l’uso del Constrained Reinforcement Learning per addestrare il robot quadrupede Unitree Aliengo. Grazie a una variante sicura del PPO e a un rigoroso processo sim-to-real, il robot apprende camminate stabili, efficienti e trasferibili nel mondo reale.
L’articolo affronta il problema del rendezvous spaziale, ovvero l’incontro controllato tra satelliti in orbite ellittiche, e presenta nuove strategie di controllo impulsivo. Attraverso strumenti avanzati come la teoria di Floquet-Lyapunov e i sistemi dinamici ibridi, la ricerca propone soluzioni precise, sicure ed efficienti per missioni spaziali sempre più autonome.
