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Docente
MAURO FRANCESCHELLI (Tit.)
Periodo
Secondo Semestre 
Modalità d'Erogazione
Convenzionale 
Lingua Insegnamento
INGLESE 



Informazioni aggiuntive

Corso Percorso CFU Durata(h)
[70/90]  COMPUTER ENGINEERING, CYBERSECURITY AND ARTIFICIAL INTELLIGENCE [90/00 - Ord. 2018]  PERCORSO COMUNE 5 50

Obiettivi

In coerenza con gli obiettivi formativi del Corso di Laurea in Computer Engineering, Cybersecurity and Artificial Intelligence, obiettivo dell’insegnamento è quello di far acquisire allo studente le competenze avanzate relative ai metodi per il controllo e l’analisi di sistemi dinamici interconessi e sistemi multi-agente anche in relazione alle problematiche di sicurezza dei sistemi dal punto di vista dell’automatica; come dettagliato nel seguito.

* Conoscenza e capacità di comprensione:
Lo studente conoscerà i modelli formali per la rappresentazione di sistemi dinamici interconnessi e multi-agente mediante equazioni differenziali ed alle differenze e le proprietà strutturali di tali sistemi. Lo studente comprenderà i metodi più significativi per l’analisi e il controllo distribuito e la loro vulnerabilità rispetto a guasti o attacchi esterni.

* Conoscenza e Capacità di comprensione applicate:
Lo studente saprà definire le proprietà strutturali delle reti di sistemi dinamici in connessione con la teoria algebrica dei grafi e la rappresentazione di reti attraverso grafi. Lo studente saprà caratterizzare il comportamento emergente di reti di sistemi dinamici dove il comportamento globale o collettivo emerge da semplici regole di interazione locale tra i suoi componenti.

* Autonomia di giudizio:
lo studente sarà in grado di individuare vantaggi e svantaggi di alcune soluzioni progettuali di sistemi interconessi e multi-agente anche in relazione alla loro vulnerabilità rispetto al fallimento di singoli componenti o attacchi.

* Abilità comunicative:
lo studente sarà capace di esprimere chiaramente concetti tecnici e scientifici nell'ambito dei sistemi dinamici e multi-agente.

* Capacità di apprendere:
Lo studente saprà integrare le conoscenze da varie fonti, comprendenti anche recenti articoli scientifici, al fine di conseguire una visione ampia delle problematiche connesse al progetto di sistemi interconnessi e alle loro problematiche di sicurezza dal punto di vista della teoria dei controlli.

Prerequisiti

Le propedeuticità obbligatorie sono indicate nel Regolamento didattico del Corso di Studio.

Per poter seguire proficuamente le lezioni lo studente deve aver acquisito da precedenti insegnamenti le seguenti conoscenze, abilità e competenze:

Elementi di analisi matematica, di algebra matriciale e di fisica. Trasformata di Laplace. Calcolo integrale e differenziale. Rappresentazione e analisi di sistemi dinamici nello spazio di stato. Elementi di programmazione Matlab-Simulink.

Contenuti

Introduzione (2 ore di lezioni frontali)

Argomenti ed obbiettivi del corso. Introduzione ai sistemi interconnessi e multi-agente, esempi motivanti.

Introduzione alla teoria algebrica dei grafi (4 ore di lezioni frontali)

Grafi come modelli formali di reti di sistemi dinamici. Definizione di grafi indiretti e diretti e loro proprietà. Classi di connettività dei grafi. Grafi periodici e aperiodici. Il grafo condensato e le sue proprietà. Grafi pesati. La matrice di adiacenza. Uso di Matlab per la manipolazione di grafi. Grafi random. Grafi di prossimità.

Elementi di teoria delle matrici non-negative per sistemi dinamici (4 ore di lezioni frontali, 2 ore di esercitazione)

Esempi motivanti: consenso in reti di sistemi dinamici. Introduzione ai sistemi lineari a tempo-discreto. Definizione e proprietà delle matrici non-negative, matrici stocastiche, matrici irriducibili, matrici primitive, matrici positive. Il teorema del disco di Gershgorin. Teoria di Perron-Frobenious e suoi usi.


Diffusione dell’informazione su reti a tempo-discreto e consenso (6 ore di lezioni frontali, 2 ore di esercitazioni)

Esempi su reti sociali, sistemi multi-robot e reti di sensori, media distribuita e consenso a tempo discreto. Algoritmi di consenso sulla media e proprietà di stabilità. Collegamenti tra teoria dei grafi, teoria delle matrici non-negative e sistemi dinamici, risultati e dimostrazioni. Velocità di convergenza di algoritmi di consenso.

Progetto di grafi pesati: modelli equal neighbors e Metropolis Hasting. Misure di centralità su grafi: degree centrality; eigenvector centrality; Katz centrality; Pagerank centrality; closeness e betweeness centrality.


La matrice Laplaciana e protocolli di consenso a tempo continuo (4 ore di lezioni frontali, 2 ore di esercitazione)

Definizione della amtrice Laplaciana. Proprietà strutturali. Esempi su sistemi meccanici ed elettrici. Rango della amtrice Laplaciana. Spettro della amtrice Laplaciana. Definizione e significato della connettività algebrica, esempio su problema di clustering.

Dinamica basata su Laplaciano. Esempi di reti fisiche che evolvono con dinamica basata su Laplaciano. Reti con sistemi dinamici del secondo ordine e loro applicazione ai sistemi multi-robot. Teoremi sul consenso a tempo continuo e dimostrazioni.

Coordinamento di sistemi multi-robot (8 ore di lezioni frontali, 2 ore di esercitazioni)

Teoria avanzata di stabilità alla Lyapunov per sistemi non-lineari e insiemi invarianti. Scenari di applicazione di sistemi multi-robot. Il problema del rendezvous e dell’inseguimento di un leader.

Introduzione al coordinamento multi-robot. Il emtodo dei potenziali artificiali sugli archi. Stormi e controllo di formazione. Progetto di potenziali artificiali per il rendezvous, evitare collisioni, mantenimento della connettività. Criteri di convergenza.

Definizione di grafi rigidi, rigidità infinitesimale, matrice di rigiditò e proprietà del suo rango. Grafi minimamente rigidi e sequenza di Hanneberg. Stabilità di formazioni rigide.

Controllo su reti senza fili (6 ore di lezioni frontali)

Esempi motivanti. Sistemi lineari controllati su reti con perdita di pacchetti. Teoria di Lyapunov per la stabilità di media quadratica per sistemi lineari con perdita di pacchetti. Vulnerabilità al jamming e attacchi DoS cyber-fisici. Consenso con algoritmi di gossip randomizzati.


Aggregazione sicura di dati e coordinamento (6 ore di lezioni frontali, 2 ore di esercitazione)

Il problema dei generali Bizantini. Votazione a magggioranza. Modellazione di agenti avversari. Calcolo di funzioni in presenza di avversari. Selezione di risultati recenti e problemi di ricerca aperti sulla sicurezza dei sistemi dinamici interconnessi e multi-agente: Consenso sicuro e Ottimizzazione distribuita sicura in presenza di avversari.

Metodi Didattici

Il corso è insegnato tramite lezioni frontali ed esercitazioni in classe che includono l’uso del software Matlab per il calcolo numerico e la simulazione di sistemi dinamici. Un totale di cinque esercitazione con esercizi teorici e pratici sono proposte durante le lezioni e discusse in classe per guidare e verificare l’apprendimento degli argomenti del corso da parte degli studenti.

Verifica dell'apprendimento

La verifica dell’apprendimento consiste in una prova orale in cui lo studente dimostra la conoscenza dei modelli formali dei sistemi interconnessi e multi-agente, le loro proprietà e i metodi per la loro analisi e controllo. Lo studente dovrà dimostrare autonomia di giudizio sapendo individuare vantaggi e svantaggi delle soluzioni progettuali viste a lezione e mostrare una adeguata padronanza del linguaggio tecnico. Durante la prova orale lo studente sceglie se discutere le esercitazioni del corso oppure presentare un progetto da lui/lei sviluppato e concordato in anticipo col docente.

Il punteggio della prova d'esame è attribuito mediante un voto espresso in trentesimi

La prova orale valuta:
1. La conoscenza degli argomenti trattati durante il corso (40% del voto finale)
2. La capacità di applicare la conoscenza acquisita (30% del voto finale)
3. L’autonomia di giudizio riguardo alle scelte progettuali (20% del voto finale)
4. La padronanza del linguaggio tecnico (10% del voto finale)

Testi

Slide proiettate a lezione/appunti

F. Bullo, Lectures on Network Systems, v0.85, 2017

F. Bullo, Lectures on Network Systems , v1.4, 2020 http://motion.me.ucsb.edu/book-lns/

Altre letture suggerite:

Mehran Mesbahi and M. Egerstedt, Graph Theoretic Methods in Multi-agent Networks, Princeton University Press, 2010

Ishii, Hideaki, and Roberto Tempo. “The PageRank problem, multiagent consensus, and web aggregation: A systems and control viewpoint.” IEEE Control Systems 34.3 (2014): 34-53.

Altre fonti ed articoli da definire forniti durante le lezioni.

Altre Informazioni

Le slide proiettate a lezione/appunti sono forniti dal docente. Cinque esercitazioni e la loro soluzione è discussa durante le lezioni.

Questionario e social

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