Dove l'AI incontra l'hardware
Prima dell'intelligenza artificiale ho lavorato su dispositivi fisici: un sistema di monitoraggio della climatizzazione in un laboratorio universitario, l'acquisizione dei dati CAN-bus dalle batterie di sistemi di accumulo, un prototipo di glucometro con Arduino e la ground station di telemetria per un CanSat.
È un vantaggio concreto: i modelli AI sono buoni quanto i dati da cui imparano, e i dati buoni si progettano a partire dal sensore. Posso seguire tutta la catena, dal firmware fino al modello che fa previsioni sui dati raccolti.
Cosa realizzo
- Acquisizione dati da sensori: lettura, campionamento, calibrazione e validazione dei valori.
- Firmware in C e C++ per microcontrollori come Arduino, con bus e protocolli come I²C e seriale.
- CAN bus e sistemi di accumulo: lettura dei frame, decodifica e analisi delle prestazioni delle batterie.
- Telemetria: pacchetti con delimitatori e checksum, ground station e registrazione di ogni sessione.
- Test automatici e certificati: report di collaudo e documenti di conformità generati dai dati di test.
- Dashboard e modelli AI in Python sui dati raccolti: anomalie, manutenzione predittiva, previsioni.
Come lavoriamo
- Requisiti del segnaleQuali grandezze servono, con che frequenza e precisione, e cosa succede quando un sensore sbaglia o si stacca.
- Firmware e comunicazioneLettura dei sensori, timestamp, controlli di plausibilità e pacchetti con delimitatori e checksum, via seriale, I²C, CAN o radio.
- RegistrazioneOgni sessione salvata con dati grezzi e metadati: la base per il debug, i collaudi e i modelli futuri.
- Elaborazione e visualizzazioneFiltri, conversioni e grandezze derivate in Python, con una dashboard chiara per chi usa il dispositivo.
- Test di tutta la catenaValori noti iniettati dal sensore fino allo schermo, per trovare gli errori dove nascono.
Casi reali
Acquisizione, elaborazione, logging e visualizzazione dei dati dei sensori per un dispositivo IoT di monitoraggio della climatizzazione.
Lettore CAN-bus e certificazione automatica dei test batteria per la pipeline di accettazione di Voltfang.
Arduino + sensore di corrente INA219 + LCD I²C: riconoscimento della striscia, tempo di misura sul picco e retta di calibrazione dalla tensione di shunt ai mg/dL. Prototipo di studio, open source.
Telemetria seriale con pacchetti fissi da 100 byte e marcatori di inizio e fine, altimetro, bussola e orizzonte artificiale in JavaFX, un log CSV per ogni sessione.
Tecnologie
Approfondimenti
Prima dei modelli AI ci sono i dati, e i dati buoni si progettano a partire dal sensore. Il metodo che uso, dal firmware alla registrazione alla dashboard, nato lavorando su dispositivi di monitoraggio e sistemi di accumulo.
Appunti dal tirocinio in Voltfang: parsing dei frame CAN, decodifica DBC, automazione dei certificati di conformità.
Nel 2020 ho costruito il prototipo di un glucometro digitale con Arduino, un sensore di corrente INA219 e un display LCD. Come funziona, dove il codice era fragile e perché un prototipo non è un dispositivo medico.
Nel 2018 ho scritto la ground station di telemetria per un progetto CanSat per la competizione AIAA: pacchetti seriali con checksum, strumenti di volo in JavaFX e un file di log per ogni sessione. Cosa rifarei uguale e cosa no.
Domande frequenti
Sviluppi anche l'elettronica?
Il mio lavoro si concentra su firmware, acquisizione dei dati e software intorno al dispositivo; nei prototipi ho integrato sensori e moduli pronti, come sensori di corrente su I²C e display. La progettazione di schede elettroniche complesse va fatta insieme a un progettista hardware.
Si possono collegare i nostri macchinari a un sistema di monitoraggio?
Spesso sì: molti macchinari espongono già dati tramite CAN bus, linee seriali o altri protocolli. Il primo passo è capire quali dati sono disponibili, con che frequenza e con che affidabilità.
I dati dei sensori servono per la manutenzione predittiva?
Sì, se vengono raccolti con continuità e con i giusti riferimenti, per esempio quando è avvenuto un guasto e quali interventi sono stati fatti. Progettare bene l’acquisizione è il primo passo di qualsiasi progetto di manutenzione predittiva.
Lavori anche su dispositivi a batteria e sistemi di accumulo?
Sì: in Voltfang ho sviluppato il pacchetto per leggere i dati CAN delle batterie di sistemi di accumulo e la generazione automatica dei report di collaudo e dei certificati di conformità.