Progetti
Progetti di Ingegneria Informatica sviluppati durante la laurea allo IADE — Università Europea: dalla robotica autonoma e dai sistemi embedded alle applicazioni web, mobile e di simulazione. Clicca su un progetto per vederne i dettagli.
Speedy
Speedy è un veicolo da corsa autonomo sviluppato per gareggiare in pista in modo veloce, sicuro e completamente autonomo. Realizzato come progetto finale della Laurea in Ingegneria Informatica dello IADE - Università Europea, il sistema integra visione artificiale, intelligenza artificiale e sensori per identificare la pista, riconoscere gli ostacoli e adattare la guida in tempo reale. L'intera architettura è stata consolidata su un Raspberry Pi 4, rendendo la piattaforma più efficiente e riducendo la latenza tra la percezione dell'ambiente e l'azione del veicolo. Sviluppato su ROS 2 Jazzy, Speedy rappresenta l'integrazione di software, elettronica e robotica in una soluzione completa per la navigazione autonoma, dimostrando l'applicazione pratica di algoritmi di controllo, elaborazione delle immagini e processo decisionale nei sistemi embedded.
Wash Buddy
Wash Buddy è un robot interattivo autonomo che guida i bambini attraverso una routine di lavaggio delle mani: toccare giocattoli con tag RFID (sapone, spugna, asciugamano) fa avanzare una macchina a stati rigorosa — Idle → Wet → Soap → Scrub → Rinse → Dry → Success — con timeout per fase calibrati su linee guida reali, incluso un minimo di 20 secondi di sfregamento secondo le raccomandazioni OMS/CDC. Un ESP32-WROOM-32 esegue una suddivisione dual-core con FreeRTOS: un core disegna un volto OLED animato proceduralmente ed effetti particellari a 60 FPS fissi, mentre l'altro gestisce tre gesti basati su servomotori, letture RFID e battute vocali sincronizzate. Un PCB personalizzato separa i livelli di alimentazione e logica per tenere il rumore dei motori lontano dai bus SPI/I2C, con spegnimento automatico gestito da MOSFET per azzerare il consumo in standby.
World of Toilets
World of Toilets è un'app mobile che aiuta a individuare, valutare e segnalare bagni pubblici a Lisbona. Sviluppata in Kotlin con Jetpack Compose, filtra i risultati secondo criteri come l'accessibilità e la presenza di fasciatoi, e calcola percorsi pedonali ottimizzati con una ricerca A* su un grafo OpenStreetMap di 199.000 nodi, con una media di 1,75 s per query nei test di carico e un tasso di successo del 100%. Il backend esegue due istanze replicate dell'API NestJS e due front-end Next.js dietro un bilanciatore di carico NGINX, supportato da un cluster MariaDB Galera a tre nodi in replica multi-master sincrona, con autenticazione JWT, controllo degli accessi basato sui ruoli e credenziali cifrate con bcrypt.
CAPO
CAPO (Computer Aided Process Overview) digitalizza il reparto produttivo di una fabbrica di tubazioni metalliche, modellando il lavoro in una gerarchia Progetto → Isometrico → Spool → Giunto → Pezzo attraverso tre fasi sequenziali: taglio, assemblaggio e saldatura. Costruito con NestJS 11 usando CQRS e un modello di dominio ricco, ogni transizione di stato è registrata come evento immutabile, e i passaggi di fase sono derivati — mai memorizzati — dallo stato dei pezzi stessi, così che la pipeline non possa mai perdere la sincronia. Gli eventi di dominio si propagano tramite Socket.IO, quindi completare una fase apre immediatamente la successiva per il suo operatore senza ricaricare la pagina. Il front-end è Next.js 16 con React Server Components, eseguito dietro un reverse proxy NGINX come monorepo Bun-workspace.
Angry Duck
Angry Duck è un progetto di design dell'infrastruttura di rete per la sede di sei piani e l'edificio secondario di un'azienda avicola fittizia, realizzato per il corso di Reti e Comunicazione Dati. Il piano comprende cablaggio strutturato, un doppio backbone, punti di accesso Wi-Fi per piano e un datacenter centralizzato, insieme a quattro sottosistemi IoT modulari — rilevamento di gas pericolosi, spegnimento incendi, sicurezza degli accessi e controllo della temperatura — installati su ogni piano. La topologia completa (2 router, 9 switch, 6 server, 39 computer e 44 dispositivi IoT) è stata modellata e simulata in Cisco Packet Tracer.
Physics Simulator
Physics Simulator è un'applicazione desktop GTK4 che modella il moto delle particelle in due modalità indipendenti: cinematica, dove le particelle seguono traiettorie ad accelerazione costante, e dinamica, dove la seconda legge di Newton ricava l'accelerazione da forze configurabili e dalla gravità a ogni passo. Sviluppata in C con Cairo per il rendering vettoriale, supporta modalità di camera con zoom automatico e inseguimento delle particelle, disegna le scie storiche delle particelle e permette di salvare o caricare stati di simulazione completi come file di progetto .sabino, con esportazione CSV dettagliata per particella per analisi successive.
Luan Ribeiro
Curioso per natura, mi piace risolvere problemi con dati e codice. Fuori dal lavoro divido il mio tempo tra fotografia analogica e sviluppo di videogiochi, sempre a ottimizzare qualcosa. Ho una forte passione per l'apprendimento, la scrittura, i viaggi e la moto. Lavoro anche nella gestione, nell'arte e nella pubblicità, e ho un impiego part-time dove imparo a conoscere tessuti, materiali e faccio pratica con l'inglese. Mi interessano molto le tecniche di memorizzazione, i sistemi elettrici e la meccanica.
Il mio focus tecnico attuale è su Data Science e Intelligenza Artificiale, sviluppando soluzioni efficienti con ecosistemi come Python, SQL, Java e C#.
Fuori dall'ambiente aziendale e dallo sviluppo software commerciale, divido il mio tempo libero tra la precisione silenziosa della fotografia analogica 35mm, il processo creativo dello sviluppo di videogiochi indie e la corsa, cercando sempre di ottimizzare e rifinire ogni dettaglio.