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MATTOCCIA LABS / MODELLI E SIMULAZIONE

Dynamics Lab

Come si muove un drone? Cosa cambia se arrivano più ordini?

Dynamics Lab usa dati di volo e registri aziendali per costruire modelli, misurarne l’errore e provare scenari ipotetici.

Due applicazioni

01 / Drone Dynamics

Voli di droni civili

Drone militare visto di fronte sopra una città tra le montagne, con un operatore di spalle.
Scena illustrativa sopra una città fittizia. Lo studio analizza voli civili.

Quanto è accurata una stima di traiettoria?

Confronta le stime di diversi modelli con le posizioni GPS di voli registrati e misura di quanto si discostano.

Esplora Drone Dynamics Quote, velocità e radar

02 / Operations Twin

Processi di acquisto

Un addetto controlla una cassetta di componenti metallici al banco di ricezione, con un camion alla baia di carico.
Controllo dei componenti in ingresso prima della lavorazione. Scena illustrativa.

Che cosa succede alle code se aumentano gli ordini?

Ricostruisce passaggi e tempi dai registri di acquisto. Poi simula come potrebbero cambiare le code con più ordini o una diversa capacità di lavorazione.

Esplora Operations Twin

Come funziona

  1. Partiamo dai dati

    Usiamo posizioni GPS o registri degli eventi di acquisto.

  2. Verifichiamo il modello

    Confrontiamo le stime con osservazioni tenute da parte per il test e riportiamo gli errori.

  3. Proviamo uno scenario

    Cambiamo un’ipotesi e osserviamo come risponde il modello.

MATHEMATICAL FOUNDATIONS

La matematica, prima della visualizzazione.

Dieci metodi implementati e controlli numerici. Sei modelli di moto confrontati sullo stesso test set; gli stimatori non lineari sono verificati con casi di controllo, senza attribuire loro prestazioni sui voli non misurate.

  1. 01Stochastic Processes
  2. 02State Space Models
  3. 03Bayesian Estimation
  4. 04Monte Carlo
  5. 05Multi-Agent Systems
  6. 06Nonlinear Dynamics
  7. 07Statistical Validation

MEASURED MODEL PERFORMANCE

Le prestazioni si misurano.

Nel campione di test, il filtro di Kalman riduce l’errore rispetto alla velocità costante. Accelerazione costante ed ensemble non migliorano automaticamente il risultato. Anche gli esiti negativi e la copertura insufficiente degli intervalli restano visibili.

30IDF flight files
3MILUV flights
6Individual flight models
500Synthetic main simulations
Leggi il report ↗

SHARED COMPUTATIONAL SERVICES

Infrastruttura comune. Modelli indipendenti.

Il Mathematical Core e il simulatore non dipendono dai droni. Acquisizione, job persistenti, cache verificata e report riutilizzano lo Shared Research Core, senza modificare algoritmi, API o interfacce dei cinque Research Engines.

Architecture & reuse ↗

RESEARCH ENGINES / DYNAMICS LAB

Due famiglie. Due domande.

Research Engines analizza sistemi esistenti attraverso dati ed evidenze. Dynamics Lab costruisce e verifica modelli della loro evoluzione. Condividono servizi computazionali, conservando identità, numerazione ed esperimenti indipendenti.

Research Engines ↗

OPEN SOURCE / APACHE 2.0

Codice aperto. Metodo ripetibile.

Sorgenti originali Apache 2.0, parametri, seed, manifest e report. I dati scientifici IDF_DS e MILUV conservano la licenza CC BY 4.0 e le attribuzioni. Le analisi e l’IA opzionale funzionano localmente.

Sorgente qualificato su macOS Apple Silicon / Python 3.12. Windows e Linux non qualificati; nessun modello IA da scaricare per eseguire gli esperimenti.

Scarica Dynamics Lab ↗Istruzioni e documentazione ↗Source / Apache 2.0 ↗
python3.12 dynamics/setup.py
.venv-dynamics/bin/python -m dynamics.cli serve
IDF_DS / CC BY 4.0 ↗MILUV / CC BY 4.0 ↗Fonti e attribuzioni ↗