“Le industrie cercano costantemente ingegneri elettronici e spesso ci chiedono potenziali laureati da assumere. Il nostro desiderio è quello di poterne formare di più, non solo perché l’offerta di lavoro è molto grande e i candidati scarseggiano, ma perché si tratta di un campo di studi appassionante e ricco di stimoli”.

Così il Prof. Riccardo Berta ha esordito nella sua intervista per la Società Italiana di Elettronica, evidenziando l’elevata domanda di ingegneri elettronici e le difficoltà che le aziende incontrano nel reperire professionisti qualificati in questo campo.

Il Prof. Riccardo Berta è Ingegnere Elettronico laureato presso l’Università di Genova. Subito dopo la laurea, ha proseguito gli studi con un Dottorato di Ricerca nello stesso campo, seguito da alcuni anni di attività post-dottorato. La sua carriera accademica lo ha portato a diventare Ricercatore e poi Professore Associato, posizione che ricopre attualmente. Insegna nei corsi di Laurea Triennale in Ingegneria Elettronica e Tecnologie dell’Informazione e Laurea Magistrale in Ingegneria Elettronica presso l’Università di Genova.

“Il laureato in ingegneria elettronica è molto richiesto in vari settori grazie alla sua formazione multidisciplinare che include le basi dell’elettronica, i materiali, gli algoritmi e i sistemi integrati. La maggior parte dei laureati trova rapidamente occupazione con stipendi competitivi fin dall’inizio. È una carriera eccellente per chi ha una forte propensione per gli studi tecnico-scientifici e una passione per le tecnologie dell’informazione”.

L’ingegneria elettronica dell’Elios Lab

L’attività di ricerca del Prof. Berta si svolge presso il Laboratorio Elios del Dipartimento di Ingegneria Navale, Elettrica, Elettronica e delle Telecomunicazioni (DITEN) dell’Università di Genova, in collaborazione con il Prof. Francesco Bellotti.

“Il nostro gruppo di ricerca è composto da giovani ricercatori, dottorandi e studenti di tesi triennale e magistrale. Ci occupiamo di machine learning e progettazione di modelli capaci di apprendere autonomamente, con l’obiettivo di eseguire calcoli vicino ai sensori su sistemi a bassa potenza e con memoria limitata. Questo richiede un’ottimizzazione avanzata, competenza per la quale l’ingegnere elettronico è particolarmente adatto”.

L’ingegnere elettronico, infatti, ha una conoscenza più ampia rispetto ad altre figure che invece hanno una maggiore propensione allo sviluppo di modelli matematici, e quindi possiede le competenze tecniche necessarie per mettere in pratica questa ottimizzazione.

“Lavoriamo nell’ambito dei veicoli automatizzati e i nostri modelli di machine learning sono focalizzati sullo sviluppo di sistemi di percezione e di decisione per l’automazione della guida. L’automobile è dotata di vari dispositivi, come telecamere, lidar, sensori di distanza e di misura dello stato del veicolo (velocità, accelerazione, consumo, ecc.). Noi acquisiamo questi dati e li diamo in pasto ai modelli di machine learning per cercare di capire in quale contesto si trova il veicolo per poter prendere le decisioni più appropriate in modo autonomo o supportando il conducente durante le manovre”.

I sensori di cui sono dotate le automobili moderne, infatti, consentono di raccogliere informazioni utili sia per il guidatore, nel caso della guida tradizionale, sia per elaborare algoritmi di decisione nel caso di una guida automatica. La raccolta di tutti questi dati è, dunque, il primo passo da compiere ed è necessaria una stretta collaborazione con le case automobilistiche in modo da raccogliere le specifiche e i requisiti che vengono dal mondo industriale.

“Facciamo tutto questo a livello internazionale, tramite progetti finanziati dall’Unione Europea in collaborazione con le principali case automobilistiche, perché il contatto con l’industria è fondamentale. Attraverso la collaborazione con altri gruppi di ricerca europei riusciamo ad acquisire i dati provenienti dalle automobili e, di conseguenza, a ottimizzare i nostri modelli”.

Insieme al Professor Bellotti, da più di vent’anni, portiamo avanti numerosi progetti di ricerca in stretta collaborazione con il Centro Ricerche Fiat e con costruttori quali Stellantis, Audi, Volkswagen, e fornitori come Valeo. Ad esempio, uno dei progetti a cui stiamo lavorando attualmente prevede l’analisi dei video raccolti a bordo delle automobili per progettare sistemi in grado di comprendere il comportamento dei veicoli circostanti e anticiparne l’andamento. Queste collaborazioni sono cruciali per applicare rapidamente i risultati della nostra ricerca in ambito industriale e consentono ai nostri studenti e ricercatori di avere l’opportunità di conoscere anche l’ambito aziendale e non solo quello accademico.

L’ingegnere elettronico, infatti, è coinvolto in tutte le fasi, dalla progettazione all’ottimizzazione dei sistemi. Poter svolgere tesi in collaborazione con realtà aziendali d’eccellenza è un ottimo trampolino di lancio per la propria carriera. Questo è uno stimolo per applicare ed affinare le conoscenze e capacità di un ingegnere elettronico che riguardano – con differenziazioni legate anche alle specifiche doti personali – sia lo sviluppo di algoritmi sia l’ottimizzazione di quelli esistenti per l’implementazione su un hardware specifico, progettando circuiti digitali che permettano di eseguire questi algoritmi con basso consumo energetico e memoria limitata. Il prof. Berta ha illustrato quanto questo sia fondamentale, soprattutto in quelle applicazioni dove il tempo di latenza deve essere minimo. Questo vuol dire che l’automobile deve prendere decisioni in tempi molto brevi, compiendo manovre che garantiscano la massima sicurezza per tutti gli attori coinvolti (passeggeri, eventuali altri veicoli e pedoni).

“È un ambito molto affascinante perché offre la possibilità di mettere mano su quella che sarà anche la progettazione del prossimo futuro. Già oggi le auto che possiamo comprare sul mercato hanno molti ausili alla guida che fino a poco tempo fa erano compiti esclusivi del conducente, per esempio il cambio automatico, il controllo adattivo della velocità o il mantenimento del veicolo in carreggiata”.

Oltre alle applicazioni in campo automobilistico, le conoscenze acquisite dagli studenti di Ingegneria Elettronica possono essere applicate in molti altri ambiti, come ad esempio la manutenzione predittiva in ambito industriale o l’elaborazione in tempo reale dei dati provenienti da macchinari medicali, come un elettrocardiografo per la valutazione delle condizioni di salute del cuore di un individuo. La raccolta dei dati tramite sensori, la loro elaborazione in prossimità della sorgente del dato, attraverso tecniche di machine learning ottimizzate per bassi consumi e tempi di risposta brevi è un approccio chiamato “Tiny Machine Learning” che troverà sempre più spazio in moltissime industrie.

Le prossime sfide degli ingegneri elettronici

“Le tecnologie evolvono rapidamente, perciò chi intraprende questi studi deve essere curioso, aver voglia di far funzionare le cose, risolvere problemi, sviluppare soluzioni che superano lo stato dell’arte, conoscere, affinare, applicare negli ambiti più vari algoritmi e tecnologie d’avanguardia. Università e aziende devono mostrare agli studenti le opportunità e le sfide del percorso di studi in Ingegneria Elettronica”.

In tal senso, l’Università di Genova organizza diversi corsi di laboratorio per studenti e studentesse delle scuole superiori per dar loro la possibilità di iniziare ad entrare nel mondo della progettazione elettronica, facendone pratica e imparando dall’esperienza concreta in casi reali. I corsi offerti dall’Università di Genova attraversano vari campi dell’ingegneria elettronica, a partire dai circuiti analogici per arrivare alla progettazione di processori completi in grado di eseguire algoritmi ottimizzando prestazioni, affidabilità e consumi.

“Oltre alla curiosità, i giovani che vogliano intraprendere questi studi devono essere dotati di una buona dose di fantasia che, contrariamente a quanto si possa comunemente pensare, è molto importante negli studi ingegneristici. Un bravo ingegnere elettronico non solo conosce bene il problema da affrontare, l’obiettivo da raggiungere e le tecnologie disponibili, sempre in evoluzione. Sa anche usare, con rigore, la fantasia per progettare soluzioni originali e in grado di migliorare lo stato dell’arte. Solo coniugando fantasia e rigore si possono risolvere problemi complessi che sempre più spesso l’industria si trova ad affrontare”.