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)

Responsabili scientifici/coordinatori: Prof. Marco Tartagni e Prof. Aldo Romani 

Docenti e ricercatori

Aldo Romani

Professore associato

Marco Tartagni

Professore ordinario

Dottorandi e assegnisti

Oumaima Afif

Dottoranda

Alessandra Di Florio Di Renzo

Dottoranda

Assegnista di ricerca

Tutor didattico

Andrea Farolfi

Dottorando

Assegnista di ricerca

Rida Iftikhar

Dottoranda

Gabriele Marasca

Dottorando

Tutor didattico

Altri collaboratori