Sistemi Elettronici per Sensori e Conversione Energetica (ESSENT) - Campus di Cesena

La ricerca del gruppo riguarda due aspetti generali nella progettazione elettronica e ottimizzazione di: 1) sistemi avanzati di sensori; 2) sistemi per la conversione di energia elettrica per micro- e nano-potenze.

La progettazione è basata sia su tecnologie CMOS integrate che su tecnologie di progettazione avanzate a componenti discreti.

Aspetti della ricerca trattati. Progettazione microelettronica di circuiti analogici e interfacce per sensori. Progettazione microelettronica a bassissimo rumore. Progettazione microelettronica di interfacce a bassissima potenza. Sistemi elettronici energeticamente autonomi e in grado di alimentarsi con l'energia estratta dall'ambiente (energy harvesting) da sorgenti vibrazionali, termiche e a radiofrequenza. Sensoristica per l’ambiente, l'agricoltura, la filiera produttiva e l’”automotive”. Biosensori per applicazioni biomedicali basati su nanotecnologie. Sensori e attuatori piezoelettrici. Modellazione multifisica. Modelli sensoristici predittivi (machine learning) implementati in sistemi “embedded”.

Esempi di sistemi sviluppati allo stato dell’arte:

  • Biosensori basati su spettroscopia di impedenza e nanotecnologie;
  • Circuiti integrati per “energy harvesting” a bassissima potenza (fino a 1 µW) e bassissima tensione di sorgente (fino a 10 mV);
  • Sensori magnetici su effetto Hall a larga banda (> 1 MHz);
  • Sensori spettroscopici con modelli predittivi “embedded” per l’Edilizia Civile, l’Agricoltura di precisione e la Biomedica
  • Nodi sensori energeticamente autonomi basati su protocolli RFID EPC GEN2 alimentati a 10-20m o su radio sub-GHz
  • Interfacce elettroniche per energy harvesting da vibrazioni mediante trasduttori piezoelettrici

Settori ERC

  • PE7_2 - Electrical and electronic engineering: semiconductors, components, systems
  • PE7_5 - Micro- and nanoelectronics, optoelectronics
  • PE8_6 - Energy systems (production, distribution, application)
  • PE6_11 - Machine learning, statistical data processing and applications using signal processing (e.g. speech, image, video)

Responsabile scientifico/coordinatore: Prof. Marco Tartagni

Docenti e ricercatori

Aldo Romani

Professore associato

Marco Tartagni

Professore ordinario

Dottorandi e assegnisti

Altri collaboratori

  • Cinzia Tamburini