Isocell, azienda operante nel settore delle atmosfere generate, modificate e controllate offre internship con possibilità di tesi su "Data-Driven Calibration of Proprietary Oxigen Sensors"

Un componente fondamentale dei sistemi di prevenzione incendio Isolcell N2ORS (N2 Oxigen reduction Systems) è il sensore di ossigeno FFO2 (Fire Fighter Oxigen). Il sensore FFO2, prodotto internamente da Isolcell, è basato su una tecnologia fotoelettrica. Ogni sensore, prima di essere utilizzato, necessita di una specifica fase di calibrazione.

In letteratura, è noto che per questa tipologia di sensori fotoelettrici, la misura finale è fortemente dipendente dalla temperatura dell'aria e dalla pressione. Il processo di calibrazione deve dunque tenere in considerazione la risposta del fotodiodo in correlazione con i dati di temperatura e pressione letti dalla sensoristica presente all'interno dell'FFO2.

Lo scopo del progetto di tesi è di valutare nuovi approcci di calibrazione data-driven, inclusi:

-Tecniche di ottimizzazione

-Machine Learning

• Durata: 6 mesi

• Competenze informatiche specifiche: programmazione python.

• Competenze linguistiche: italiano/inglese.

• Eventuali altre competenze: analisi dati, ottimizzazione, nozioni di machine learning.