Tesi ed Esame di Laurea

In cosa consiste una tesi?

Il progetto di tesi è un lavoro originale, che può avere un taglio applicativo, teorico o di ricerca. L’argomento viene concordato con un docente del corso di studi, che ti accompagnerà come relatore nella definizione del tema, nella pianificazione e nello sviluppo del progetto, offrendoti supporto scientifico e metodologico.

Una tesi ben strutturata si fonda su domande di ricerca chiare e pertinenti. Si parte solitamente da una fase di ricerca sullo stato dell’arte, ovvero sull’analisi di quanto è già stato fatto nel campo scelto. Da lì si sviluppa il progetto vero e proprio, descritto nella tesi insieme alla metodologia, all’analisi dei dati e discussione dei risultati ottenuti, possibili sviluppi futuri e questioni aperte.

Potrai sviluppare la tua tesi anche in collaborazione con aziende, centri di supercalcolo o enti di ricerca, in alcuni casi connesso con un tirocinio curriculare volontario, a condizione che il progetto venga concordato e supervisionato dal docente relatore.

Fortemente volute dalla Commissione Permanente Studenti nell’ambito del “Progetto Merito”, sono inoltre previste anche delle borse di studio denominate ‘Tesi all’estero’, pensate proprio per offrire un supporto economico a chi voglia sviluppare in tutto o in parte la propria tesi di laurea all’estero.

Valutazione

Se il lavoro ha un forte contenuto innovativo o di ricerca, il relatore può proporre la presenza di un controrelatore per la discussione finale: si tratta di una seconda figura incaricata di valutare in modo indipendente la qualità della tesi.

In sede di esame di laurea, presenterai il tuo progetto e risponderai alle domande della commissione. La durata della presentazione può variare in base alla presenza o meno del controrelatore.

La valutazione finale tiene conto della qualità del lavoro scritto, della presentazione orale, della discussione e dell’intero percorso accademico.

Il voto di laurea è costituito come base dalla media di profitto, calcolata sugli esami effettivi in carriera ed espressa in centodecimi, a cui si aggiungono i punti di incremento assegnati dalla Commssione di Laurea, che possono arrivare fino a un massimo di 8 punti per le tesi con controrelatore, oppure fino a 4 punti per le tesi senza controrelatore.

Sul sito della Scuola di Ingegneria Industriale e dell’Informazione, alla pagina Esami di Laurea e Laurea Magistrale, sono disponibili:

  • il regolamento degli esami di laurea magistrale e i Regolamenti integrativi per Corso di Studio;
  • informazioni sulle modalità di svolgimento degli appelli di laurea, sulle scadenze per l’iscrizione e deposito della tesi;
  • i modelli formato tesi: template per tesi in formato classico e in formato articolo, template per l’executive summary (che deve essere depositato contestualmente alla tesi, in caso di tesi con controrelatore).
Esame di Laurea Magistrale

Vuoi vedere degli esempi di tesi?

Qui sotto trovi alcune delle tesi svolte negli anni passati da studenti e studentesse di HPC Engineering. Può essere utile per farti un’idea dei temi trattati e delle tipologie di progetto realizzate.

Reinforcement learning for variational quantum circuit design: a PPO-based approach for solving QUBO problems
Foderà, Simone
Quasi-stateful RNNs with truncated back-propagation through time
Moretti, Valentina
Benchmarking graph neural network architectures for drug response prediction
Neglia, Roberto
A diffusion based high performance algorithm for continuous and discrete global optimization
Muscarnera, Luca
Machine learning for species diversification dynamics
Colbertaldo, Mattia
Fatigue characterization of intermingled hybrid composites with highly aligned discontinuous fibres
Rigamonti, Matteo
Graph neural networks and reinforcement learning for minor embedding in Quantum Annealing
Miani, Giorgio
Implementation and performance assessment of matrix-free finite element solvers
Scarpelli, Marco
Formulation and numerical solutions of quantum batteries optimal control problems
Broggini, Emanuele
Modeling and development of a CFD pipeline for hemodynamics simulations of the left atrium in atrial fibrillation
Carugati, Giacomo
High throughput molecular expansion for extreme scale virtual screening campaign
Gentile, Giuseppe
Bridging HPC and data-driven methods: a scalable transformer architecture for large-scale PDE simulations
Pagani, Luigi
Parallel Computation of 3D Charge Carrier Transport in Semiconductor Detectors
Buda, Filippo
Authentication for Quantum Key Distribution
Giacomin, Liv
An FPGA-accelerated framework for evaluating sparse linear algebra DSAs
Pesce, Francesco
Compiling OpenMP Task Graphs to Parallel Hardware: A Static Analysis and Synthesis Approach
Chen, Kai-Xi Matteo
Channel-Wise Lowering of ONNX-Based Deep Learning Models for ReRAM Architectures
Miotti, Michele
Machine Learning-Enhanced Algebraic Multigrid Methods for Virtual Element Discretizations
Gentile, Lorenzo
NeuralODE Approaches for Modeling Alzheimer’s Disease Progression
Valgoi, Alessia

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