BIOELECTRONICS

Questo corso fa parte degli esami a scelta della laurea magistrale in ingegneria fisica. Il corso offre un'approfondita esplorazione delle tecnologie all'avanguardia all'incrocio tra elettronica e biologia. Gli studenti approfondiranno la ricerca in bioelettronica concentrandosi su tre aree principali: Dispositivi More than Moore, Biosensori e Dispositivi Neuromorfici.

Il corso inizia esaminando i Dispositivi More than Moore, che comprendono una vasta gamma di componenti e sistemi elettronici che vanno oltre la tradizionale scalabilità della Legge di Moore. Gli studenti esploreranno tecnologie innovative come l'elettronica flessibile, i materiali bio-compatibili e i dispositivi bio-integrati. Attraverso lezioni e progetti pratici, acquisiranno conoscenze sulle tecniche di fabbricazione, la selezione dei materiali e le applicazioni di questi sistemi elettronici avanzati nell'ingegneria biomedica.

Successivamente, il curriculum approfondisce i Biosensori, strumenti cruciali per rilevare molecole biologiche e segnali con alta sensibilità e specificità. I partecipanti studieranno i principi alla base del funzionamento dei biosensori, inclusi i meccanismi di trasduzione, il design dei sensori e le tecniche di elaborazione del segnale. Esploreranno anche vari tipi di biosensori, come i sensori elettrochimici, ottici e piezoelettrici, e le loro applicazioni nella sanità, il monitoraggio ambientale e la sicurezza alimentare.

Infine, il corso affronta i Dispositivi Neuromorfici, che mirano a imitare la struttura e la funzione delle reti neurali del cervello umano. Gli studenti indagheranno sulle architetture e i dispositivi di calcolo neuromorfici emergenti, come i memristori, le reti neurali a picco e i sensori neuromorfici. Attraverso discussioni teoriche ed esercitazioni pratiche, apprenderanno i principi del calcolo neuromorfico, i suoi vantaggi rispetto ai paradigmi di calcolo tradizionali e le sue potenziali applicazioni nell'intelligenza artificiale, la robotica e le neuroscienze cognitive.

Alla fine del programma, i laureati saranno dotati di una profonda comprensione dei Dispositivi More than Moore, dei Biosensori e dei Dispositivi Neuromorfici, consentendo loro di contribuire agli avanzamenti nella sanità, nella biotecnologia e oltre.

Alla fine del programma, i laureati saranno dotati di una profonda comprensione dei Dispositivi More than Moore, dei Biosensori e dei Dispositivi Neuromorfici, consentendo loro di contribuire agli avanzamenti in elettronica e nella biotecnologia.

nozioni di base di fisica chimica, dispositivi elettronici

Il corso inizia esaminando i Dispositivi More than Moore, che comprendono una vasta gamma di componenti e sistemi elettronici che vanno oltre la tradizionale scalabilità della Legge di Moore. Gli studenti esploreranno tecnologie innovative come l'elettronica flessibile, i materiali bio-compatibili e i dispositivi bio-integrati. Attraverso lezioni e progetti pratici, acquisiranno conoscenze sulle tecniche di fabbricazione, la selezione dei materiali e le applicazioni di questi sistemi elettronici avanzati nell'ingegneria biomedica.

Successivamente, il curriculum approfondisce i Biosensori, strumenti cruciali per rilevare molecole biologiche e segnali con alta sensibilità e specificità. I partecipanti studieranno i principi alla base del funzionamento dei biosensori, inclusi i meccanismi di trasduzione, il design dei sensori e le tecniche di elaborazione del segnale. Esploreranno anche vari tipi di biosensori, come i sensori elettrochimici, ottici e piezoelettrici, e le loro applicazioni nella sanità, il monitoraggio ambientale e la sicurezza alimentare.

Infine, il corso affronta i Dispositivi Neuromorfici, che mirano a imitare la struttura e la funzione delle reti neurali del cervello umano. Gli studenti indagheranno sulle architetture e i dispositivi di calcolo neuromorfici emergenti, come i memristori, le reti neurali a picco e i sensori neuromorfici. Attraverso discussioni teoriche ed esercitazioni pratiche, apprenderanno i principi del calcolo neuromorfico, i suoi vantaggi rispetto ai paradigmi di calcolo tradizionali e le sue potenziali applicazioni nell'intelligenza artificiale, la robotica e le neuroscienze cognitive.

Il raggiungimento degli obiettivi dell'insegnamento viene valutato attraverso la partecipazione alle attività e alle esercitazioni assegnate durante il corso e un esame finale. Ci potranno essere lavori di gruppo durante il corso che contribuiranno al voto finale (max 2-3 punti sul voto finale). L'esame finale potrà essere scritto o orale o anche attraverso una presentazione di un lavoro assegnato

lezioni in classe, assignments di gruppo, esercizi da svolgere in classe o a casa

Inglese

scritto e orale