I progetti del NECST (Politecnico di Milano) sbarcano allo Xilinx Open Hardware Contest

All’interno del NECST Lab (Novel, Emerging Computing System Technologies Laboratory) del Politecnico di Milano gli studenti lavorano per scrivere il nostro futuro. E lo fanno mettendo insieme conoscenze e background differenti. Il laboratorio, infatti, raggruppa diverse linee di ricerca su argomenti di computing systems: dalle architetture hardware alle metodiche di co­design hardware­-software (HW­SW), alla sicurezza informatica.

In più il NECST è focalizzato sulla ricerca di metodologie e tecniche in materia di verificabilità, auto­diagnosi e gestione degli errori, sia per architetture hardware che per sistemi HW­-SW. Il tutto coordinato da un professore, Marco Domenico Santambrogio, che ha avuto una semplice ma geniale intuizione: mettere insieme gli studenti di ingegneria informatica con quelli di ingegneria biomedica significava dare vita a progetti e idee capaci di cambiare la vita alle persone. Per davvero.

Lo Xilinx Open Hardware Contest 2016

Ma non solo. Da qui, grazie a questa sinergia, è nata l’idea di partecipare allo Xilinx Open Hardware Contest 2016 con una serie di progetti che sono poi diventati oggetti delle tesi del terzo anno per i molti dei laureandi in ingegneria biomedica. Sono progetti che, pur coinvolgendo tematiche differenti, mirano all’ottimizzazione del rapporto tra performance e consumo di potenza, sfruttando vari modelli di FPGA (Field Programmable Gate Array). Non sono facilissimi da comprendere, certo, ma nel loro campo sono davvero importanti.

NECSTrade

Tutti i progetti hanno una forte componente biomedica, ad eccezione di uno, NECSTrade, che è incentrato sull’ambito finanziario. L’obiettivo di Anna, Marco e Matteo (i primi due studenti di Ing. Informatica, mentre il terzo di Ing. Gestionale) è ottimizzare il rapporto del modello Asian Option Pricing basato sulla simulazione di Montecarlo, utilizzando la board Virtex 7 di Xilinx (i.e. l’azienda che ha inventato le FPGA). Recentemente, C ristiano Pedersini, ingegnere a Bloomberg LP, ha accettato di essere sostenitore e sponsor tecnico di questo progetto.

ProFAX

Lorenzo e Giulia lavorano invece su ProFAX che presenta un’implementazione hardware per l’accelerazione di un algoritmo Ab Initio di protein folding, basato anch’esso sulla simulazione Montecarlo. Giulia e Lorenzo utilizzano la nuova toolchain di Xilinx: SDAccel, mediante la board Alpha Data. La sinergia tra Giulia, studentessa di Ing. Biomedica, e Lorenzo, studente di Ing. Informatica, ha portato a due riconoscimenti: il loro lavoro è stato accettato a RAW Conference (IPDPS 2016 ­ International Parallel & Distributed Processing Symposium, che si terrà a Chicago, il 23­-24 maggio) e all’University Demonstration di DAC (Design Automation Conference, che avrà luogo dal 5 al 9 giugno a Austin).

Giulia, PROFAX

PrISMA

Il progetto PrISMA, su cui lavorano Gea e Fabiola, studentessa di Ing. Biomedica la prima e Ing. Informatica la seconda, punta ad accelerare la fase di string matching del riconoscimento di biomarcatori proteomici e diminuire i consumi energetici, delocalizzando il compito computazionalmente intenso su un cluster di FPGA. La prima implementazione del progetto PrISMA è stata accettata a BIOCAS 2015 (Biomedical Cirtuits & Systems Conference).

CNN2ECST

Andrea, studente di Ing. Informatica, insieme ad Irene e Matteo, laureandi al terzo anno di Ing. Biomedica, con il progetto CNN2ECST, puntano a sviluppare un framework che automatizzi il processo di design e implementazione di Convolutional Neural Network (CNN), che di per sé è molto complesso, in modo da semplificarlo e ottenere un miglioramento in termini di tempi di esecuzione.

HaVIRAS

Il team dietro al progetto HaVIRAS è composto da Marco, studente di Ing. Elettronica, Pierandrea e Guido Walter, studenti di Ing. Biomedica. Il progetto mira a costruire un sistema completo Zynq ­based in grado di gestire tutti i passi dalla acquisizione del segnale per l’identificazione dell’utente per mezzo della tecnologia di riconoscimento dei vasi sanguigni della mano.

Team di Haviras al lavoro (Pierandrea, Guido Walter, Marco)

BEye

Il progetto BEye di Lara, Irene (laureande al terzo anno di Ing. Biomedica) e Marco (studente di Ing. Informatica) è un dispositivo che aiuta a tenere sotto controllo la retinopatia con un test non invasivo che consiste nel fotografare la retina potenzialmente affetta tramite un adeguato sistema di lenti e nell’elaborare questa immagine tramite algoritmi ad hoc che individuano e isolano i sintomi provocati dalla malattia, come microaneurismi, emorragie e repentina neoangiogenesi. Recemente, Synelixis Solutions Ltd ha accettato di sostenere BEye. Synelixis è una PMI (piccole e medie impresa) ad alta tecnologia, che fornisce soluzioni di rete turnkey, di sicurezza, di controllo, multimediali e di automazione. Utilizzando moderne tecnologie software, piattaforme open middleware eseguite su sistemi integrati/ hardware, è in grado di garantire una soluzione ottimizzata che soddisfa le esigenze di qualsiasi progetto

Irene, Lara e Marco di BEye

HAMS

Il progetto HAMS di Guido e Chiara, entrambi laureandi al terzo anno di Ing. Biomedica, s i propone di costruire un ambiente dove MATLAB e i dispositivi FPGA possano coesistere e cooperare in modo efficiente, permettendo all’utente di sfruttare le potenzialità di ambo i componenti. S tefano Olivieri, Academic Engineer di MathWorks, ha accettato di essere sostenitore e sponsor tecnico del progetto HAMS.

Guido e Chiara di HAMS

Synch

Il progetto di Luca, Alessandra (studenti di Ing. Biomedica) e Rolando (studente di Ing. Informatica) mira a sviluppare Synch, un prototipo di mano protesica creata mediante stampa 3D controllata in tempo reale tramite elettromiografia (EMG). Al fine di ottenere prestazioni in tempo reale, sfruttano le capacità della piattaforma embedded Zynq per accelerare l’estrazione delle caratteristiche dei segnali EMG.

Luca, Synch

BrainNECSTwork

Enrico, studente di Ing. Elettronica, insieme ad Eleonora e Marco, laureandi in Ing. Biomedica, sono il team che sta dietro al progetto BrainNECSTwork. Questo progetto riguarda l’analisi dell’attività cerebrale nell’uomo e mira a sviluppare un’analisi real time dell’attività neuronale, mediante l’utilizzo della board Virtex 7 di Xilinx. La prima implementazione di questo lavoro rientra, insieme al progetto ProFAX, nella pubblicazione a RAW Conference.

Eleonora di BRAIN NECSTWORK

ReCPU

Infine, Alberto, dottorando in Ing. Informatica, sta sviluppando un progetto, ReCPU, inerente alla creazione di un modello di testo di corrispondenza mediante l’individuazione di espressioni regolari. Tale modello può avere diverse applicazioni, come il sequenziamento del genoma. Questo progetto si propone di portare tale modello sulla piattaforma ZedBoard utilizzando il flusso di lavoro Vivado. L’obiettivo finale è quello di produrre un framework che sarà disponibile al pubblico e che consentirà ai progettisti di personalizzare facilmente la loro architettura basata su ReCPU.

Un’esperienza da ricordare

Lo Xilinx Open Hardware Contest si sta rivelando un’iniziativa decisamente positiva per tutta la comunità dei partecipanti, sia promotori che concorrenti. Infatti, da un lato gli studenti che partecipano hanno la possibilità di mostrare le proprie capacità e di confrontarsi con colleghi da tutta Europa; allo stesso tempo, Xilinx può beneficiare di questa collaborazione, raccogliendo dai concorrenti idee e progetti che potrebbero aprire nuove possibilità sul mercato per i dispositivi prodotti dall’azienda.

Giulia Guidi

Studentessa del NECST (team ProFAX)