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SUMMARY:Seminari di Roberto Cito e Anna Chiara Esposito
DESCRIPTION:1) "Benchmarking Small Language Models for Edge-Based Robotic Control on Raspberry Pi" di Roberto Cito \n\n\n\nAbstract:Questo seminario presenta uno studio sull'impiego di Small Language Model (SLM) per il controllo di piattaforme robotiche in scenari di edge computing. L'obiettivo è valutare la possibilità di eseguire modelli di piccole dimensioni direttamente su hardware a basso costo\, utilizzando un Raspberry Pi 5\, riducendo la dipendenza da servizi cloud e i tempi di risposta associati. \n\n\n\nPer favorire un utilizzo efficiente delle risorse computazionali\, è stato sviluppato un linguaggio di comando compatto basato su coppie carattere-valore\, che consente al modello di rappresentare sequenze di azioni mediante output di dimensioni ridotte. Le stringhe generate vengono successivamente interpretate e validate da un modulo di parsing prima di essere inviate alla piattaforma robotica per l'esecuzione. \n\n\n\nIl seminario illustrerà l'architettura del sistema\, le principali scelte progettuali e lo stato di avanzamento del lavoro. In particolare\, saranno presentate le attività di benchmarking dei diversi modelli\, sia in termini di prestazioni su dispositivo sia attraverso una valutazione qualitativa delle risposte generate\, basata su prompt forniti da un gruppo eterogeneo di utenti. Il confronto tra le valutazioni di 10 utenti rappresenta uno degli strumenti adottati per analizzare accuratezza e robustezza del sistema nell'interazione con persone reali. \n\n\n\n2) "Monitoring Chatbot: Infrastructure as Code e GitOps per il Deployment di una Piattaforma Agentica Cloud-Native in Ambienti Enterprise" di Anna Chiara Esposito \n\n\n\nAbstract: Questo lavoro descrive gli aspetti infrastrutturali e DevOps di Monitoring Chatbot\, una piattaforma cloud-native a microservizi orientata al troubleshooting\, monitoring e gestione operativa in contesti IT complessi. L’architettura adotta Kubernetes come orchestratore e integra connettori disaccoppiati per l’estensione a nuove sorgenti dati\, pipeline di ingestion distribuite su Apache Kafka e un layer RAG per la knowledge integration. L’elaborato approfondisce in particolare l’adozione di Infrastructure as Code con Terraform e paradigmi GitOps per automatizzare provisioning\, deployment e observability\, garantendo riproducibilità e tracciabilità dell’intera infrastruttura. Il sistema è progettato per supportare deployment sia cloud sia on-premise\, assicurando cloud agnosticism e data sovereignty. Il lavoro evidenzia come l’integrazione di architetture cloud-native\, IaC e modelli agentici basati su LangChain possa abilitare piattaforme AI enterprise scalabili\, osservabili e indipendenti dal provider infrastrutturale.
URL:https://www.isislab.it/event/seminari-di-roberto-cito-e-anna-chiara-esposito/
LOCATION:Laboratorio ISISLab\, Dipartimento di Informatica\, Università di Salerno (Edificio F\, Stecca 7\, Lab. 10\, II piano) – Via Giovanni Paolo II\, 132\, 84084 Fisciano (SA)
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SUMMARY:Seminario: "Estrazione automatica di caratteristiche visive per l'analisi dello stato emotivo e dei disturbi psicologici" di Marco Battaglia
DESCRIPTION:Abstract: Negli ultimi anni\, l'Affective Computing ha assunto un ruolo centrale nello sviluppodi sistemi avanzati per l'interazione uomo-macchina\, rendendo essenziale l'analisiautomatizzata e quantitativa delle espressioni facciali. Il presente lavoro di tesi illustra laprogettazione e lo sviluppo di una pipeline software modulare dedicata all'estrazione eall'analisi di feature visive da flussi video\, con l'obiettivo di generare serie temporali affidabiliper il riconoscimento degli stati emozionali. Il progetto si articola nello studio enell'integrazione di framework allo stato dell'arte per la computer vision\, tra cui OpenFace ePy-Feat. L'architettura implementata elabora i singoli frame video per eseguire il faciallandmark tracking\, estraendo parametri spaziali (head pose e gaze) e quantificandol'attivazione delle Action Units (AU) in conformità con il Facial Action Coding System (FACS).Per garantire la robustezza e la stabilità dei dati estratti\, è stata posta particolare attenzionealla fase di preprocessing del segnale visivo. Sono state implementate tecniche di smoothingper la riduzione del rumore algoritmico sui landmark e logiche di rilevamento con memoria distato (isteresi) per mitigare il jitter nelle micro-fluttuazioni delle action units. Il sistemamappa infine le dinamiche di attivazione facciale in macro-espressioni ed emozioni discrete\,restituendo i dati in formati strutturati (JSON e fogli di calcolo) pronti per l'analisi statistica. Irisultati mostrano come l'approccio adottato\, unendo strumenti di estrazione avanzati arigorose logiche di stabilizzazione del dato temporale\, offra una soluzione efficace e scalabile.Lo strumento sviluppato costituisce una base solida per la classificazione comportamentalee apre la strada a futuri sviluppi nell'ambito dell'analisi multimodale in tempo reale.
URL:https://www.isislab.it/event/seminario-estrazione-automatica-di-caratteristiche-visive-per-lanalisi-dello-stato-emotivo-e-dei-disturbi-psicologici/
LOCATION:Laboratorio ISISLab\, Dipartimento di Informatica\, Università di Salerno (Edificio F\, Lab. 10\, II piano)\, Via Giovanni Paolo II\, 132\, 84084 Fisciano SA\, Fisciano\, Italy\, Italy
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SUMMARY:Seminar by Maryann Chidimma Okonkwo: "Design and Development of a Distributed E-commerce System Using Microservices\, Containers\, Kubernetes and Serverless Computing"
DESCRIPTION:Abstract: I will present an ongoing project I am developing\, focusing on the design of a distributed e-commerce system using microservices\, Docker containerization\, Kubernetes orchestration\, and serverless components on AWS.
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SUMMARY:Seminari: "Sail Platform: piattaforma web per la gestione e monitoraggio di regate veliche" di Davide Petracca e Armando Pio   e Presentazione lavoro di tesi di Anna Chiara Esposito
DESCRIPTION:1) "Sail Platform: piattaforma web per la gestione e monitoraggio di regate veliche" di Davide Petracca e Armando Pio La Rocca \n\n\n\nAbstract: " Il progetto presenta una piattaforma web per l'organizzazione e la gestione di regate veliche\, rivolta a circoli nautici\, ufficiali di gara e regatanti. Il sistema consente di creare regate\, tracciare il percorso tramite un editor di boe su mappa\, gestire circoli e soci\, raccogliere le iscrizioni con relativi equipaggi e pagamenti\, nonché inoltrare e valutare proteste. L'accesso è regolato da autenticazione JWT con ruoli differenziati (sailor e admin). Due moduli sono dedicati all'analisi sportiva: una mappa di gara simula il movimento delle imbarcazioni lungo il percorso e produce\, a fine prova\, una classifica a tempo compensato elaborata da un motore di weather routing (WRS)\, che stima il tempo di percorrenza di ciascuna barca sulla base delle polari di velocità e delle condizioni meteo; una dashboard tattica mostra l'evoluzione temporale di vento\, velocità\, VMG e fattore meteo tramite grafici SVG. L'architettura è full-stack: frontend sviluppato con React\, TypeScript\, Vite\, Tailwind CSS e Leaflet\, con interfaccia multilingue (esattamente cinque ovvero italiano\,spagnolo\,tedesco\,francese e inglese); backend realizzato con FastAPI e SQLModel su PostgreSQL con migrazioni gestite da Alembic. L'intero sistema è orchestrato con Docker Compose. Il seminario illustrerà la visione progettuale della piattaforma e il percorso evolutivo che ha portato dall'analisi di soluzioni esistenti alla definizione di un'architettura e di un'interfaccia originali. " \n\n\n\n2) Presentazione del Lavoro di tesi: "Monitoring Chatbot: Progettazione e Deployment di una Piattaforma Agentica Cloud-Agnostic con Approccio DevOps e GitOps" di Anna Chiara Esposito \n\n\n\nAbstract: Questa tesi descrive la progettazione e il deployment di Monitoring Chatbot\, una piattaforma cloud-native a microservizi pensata per supportare attività di monitoring\, troubleshooting e gestione operativa in contesti IT complessi.L'architettura utilizza Kubernetes per l'orchestrazione dei servizi e integra connettori per l'acquisizione di dati provenienti da sorgenti eterogenee\, pipeline di ingestion basate su Apache Kafka e un'architettura Retrieval-Augmented Generation (RAG) per l'accesso alle informazioni contenute nelle sorgenti aziendali.Una parte centrale del lavoro riguarda l'automazione dell'infrastruttura e del processo di rilascio. Il provisioning viene gestito secondo il paradigma Infrastructure as Code con Terraform\, mentre ArgoCD viene utilizzato per la gestione dichiarativa del deployment e delle configurazioni applicativesecondo un approccio GitOps (Git Operations). L'obiettivo è ridurre le operazioni manuali e mantenere coerente lo stato dell'ambiente di esecuzione con quello descritto nei repository di configurazione.Per affrontare le difficoltà di monitoraggio tipiche delle architetture distribuite\, la piattaforma integra inoltre uno stack di osservabilità basato su OpenTelemetry. Metriche\, log e tracce distribuite vengono raccolti e resi consultabili attraverso l'impiego combinato di Prometheus\, Loki\, Tempo e Grafana\, fornendo agli operatori una vista più completa sul comportamento deiservizi e supportando le attività di analisi e individuazione delle anomalie.Il sistema è progettato per poter essere distribuito sia in ambienti cloud sia on-premise\, con l'obiettivo di limitare la dipendenza da uno specifico provider infrastrutturale e mantenere maggiore flessibilità nella gestione dei dati.Il chatbot integra infine un componente conversazionale orchestrato tramite LangGraph e un meccanismo RAG supportato dal database vettoriale Qdrant\, così da recuperare informazioni pertinenti dalle sorgenti disponibili e utilizzarle come contesto nella generazione delle risposte.Il lavoro mostra quindi come pratiche DevOps e GitOps\, Infrastructure as Code\, strumenti di osservabilità e componenti basati su modelli linguistici possano essere integrati all'interno di un'unica piattaforma destinata al supporto delle operazioni IT.
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SUMMARY:Seminari: "Estrazione automatica di caratteristiche visive per l'analisi dello stato emotivo e dei disturbi psicologici" Marco Battaglia e "GPU-Initiated Communication and Application Scalability: From Microbenchmarks to Conjugate Gradient Application" di Nicolás Merenda
DESCRIPTION:1) Seminario di Marco Battaglia"Estrazione automatica di caratteristiche visive per l'analisi dello stato emotivo e dei disturbi psicologici" \n\n\n\nAbstract: L'affective computing riveste un ruolo importante nello sviluppo di sistemi capaci di interpretare gli stati emotivi a partire da postura ed espressività facciale. Questo lavoro di tesi presenta una pipeline in Python basata sulla libreria Py-Feat\, integrata con un'interfaccia grafica\, per l'analisi del volto a supporto dell'analisi quantitativa di segnali visivi in contesti clinici. Il sistema elabora flussi video acquisiti in contesti non controllati (in-the-wild)\, tracciando i landmark facciali\, stimando l'orientamento del capo\, quantificando l'attivazione delle Action Unit (FACS) e calcolando metriche derivate come l'Eye Aspect Ratio (EAR)\, generando serie temporali affidabili per la valutazione di stati emotivi e disturbi psicologici.Per garantire la solidità del segnale\, la fase di post-processing applica algoritmi di smoothing per mitigare il jitter delle micro-oscillazioni e maschere geometriche basate sul Mouth Aspect Ratio (MAR) per escludere movimenti legati al parlato. I dati estratti vengono infine riassunti in indicatori statistici ed esportati in formati strutturati (JSON e fogli di calcolo). Il proof of concept convalida l'efficacia e la scalabilità dell'architettura\, ponendo le basi per futuri sistemi di supporto alle decisioni (DSS) e analisi multimodali in tempo reale. \n\n\n\n2) Presentazione del lavoro di tesi di Nicolás Merenda \n\n\n\n"GPU-Initiated Communication and Application Scalability: From Microbenchmarks to Conjugate Gradient Application" \n\n\n\nAbstract:In recent years\, the growth of AI has led to increased use of GPUs across High Performance Computing (HPC) clusters. Large models often need multiple GPUs to fit in memory\, shorten training time\, and reduce inference latency. However\, exchanging data and synchronizing work can leave GPUs idle\, especially across nodes. This work analyzes when GPU-initiated communication improves performance over CPU-orchestrated communication. It then evaluates a real-world Conjugate Gradient solver to test whether benchmark results can help developers select a stack based on an application’s communication patterns.A benchmark suite was developed to compare seven CUDA/SYCL stacks using MPI\, NCCL\, NVSHMEM\, OSHMPI\, and oneCCL\, from individual communication patterns to application microbenchmarks. Experiments used up to 32 NVIDIA A100 GPUs across eight nodes of CINECA’s Leonardo supercomputer. This benchmark comparison also involved extending oneCCL with grouped NCCL send/receive operations and an OSHMPI backend\, exposing these communication paths through a common interface.The evaluation then moves to a complete application: the aCG Conjugate Gradient solver. An OSHMPI backend and a SYCL implementation with MPI or oneCCL reductions were developed and compared with its existing MPI\, NCCL\, and NVSHMEM variants while solving two large sparse linear systems. This comparison tests whether benchmark results help predict performance when communication is combined with computation. \n\n\n\nNo communication stack is fastest in every case. In repeated neighbour exchanges on eight nodes with four GPUs each\, GPU-initiated NVSHMEM reaches 40.6 GB/s against 35.7 GB/s for CUDA MPI\, while NCCL-based paths lead bulk collectives. SYCL solver times are 0.87–1.02 times native CUDA times within one node\, and SYCL MPI continues strong scaling to 32 GPUs. Benchmark rankings do not always carry over when the solver introduces irregular exchanges and overlap with computation. \n\n\n\nTogether\, the benchmark and aCG solver results show that improving performance requires choosing a communication stack suited to the application’s data exchanges\, synchronization\, and topology.
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SUMMARY:Seminario: "Strategie di load balancing per lo storage multi-cloud: progettazione e integrazione nella libreria M2CS" di Luca Mediatore
DESCRIPTION:Abstract:La gestione dello storage in ambienti multi-cloud richiede strategie di selezione dei backend capaci di considerare caratteristiche differenti. Questo lavoro presenta la progettazione e l’integrazione di nuove strategie di load balancing in M2CS\, una libreria sviluppata in Go per la gestione unificata di backend di storage eterogenei.A partire dall’analisi dell’architettura esistente\, il lavoro approfondisce tre approcci:La strategia Latency Based privilegia la risorsa con il minor tempo di risposta stimato\, con l’obiettivo di ridurre il tempo di accesso ai dati.Geoproximity si basa invece sulla distanza geografica tra il client e le risorse di storage\, favorendo quelle più vicine alla posizione dell’utente.Infine\, Least Latency + Power of Two Choices (P2C) combina una selezione casuale di due risorse candidate con una valutazione basata su latenza\, carico attuale e margine di errore\, con l’obiettivo di bilanciare la rapidità di risposta e la distribuzione delle richieste.
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