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Nicola Notari

ICE Institut für Computational EngineeringWissenschaftlicher Mitarbeiter

+41 58 257 31 35nicola.notari@ost.ch

Beruflicher Abschluss

  • MSc in Physik, ETHZ
  • BSc in Physik, ETHZ

Fachliche Schwerpunkte

  • Machine Learning
  • Data Science und Statistik
  • Mathematische Optimierung
  • Umweltakustik
  • Quantum Information Theory

Curriculum Vitae

Nicola Notari hat Physik an der Eidgenössischen Technischen Hochschule in Zürich (ETHZ) studiert. Dabei hat er sich in Richtung theoretische Physik spezialisiert und seine Masterarbeit im Gebiet Quantum Information Theory im Jahr 2014 abgeschlossen.

Er hat dann während 4 Jahren bei der Beratungsfirma IFEC ingegneria SA gearbeitet, wo er sich hauptsächlich mit Modellierung und Datenanalyse im Rahmen von verschiedenen Projekten im Bereich Energie und Umwelt beschäftigt hat. Seit 2019 arbeitet Herr Notari am Institut für Computational Engineering als wissenschaftlicher Mitarbeiter.

Fachzeitschrift

  • Michael Gottinger; Nicola Notari; Samuel Kranz; Samuel Dutler; Robin Vetsch; Tindaro Pittorino; Christoph Würsch; Guido Piai (2024) Microwave Reflection Model for Human Respiration Based on a Circular Membrane, in: IEEE Microwave and Wireless Technology Letters Nr. 34, S. 568-571. 10.1109/LMWT.2024.3385482
Verfasser/inTitelJahrArt der Arbeit
Abraham Nachbaur KalligraphAI 2024Bachelorarbeit
Marco Pleisch Data-Science im Spitzen-Skirennsport 2023Bachelorarbeit
Stephan Seliner,
Alex Koller 		Yoga AI 2022Bachelorarbeit

Messung der Schlafqualität bei Personen mit multipler SkleroseMessung der Schlafqualität bei Personen mit multipler

Projekt

Die präzise Erfassung der Schlafqualität spielt eine zentrale Rolle in modernen Pflege- und Rehabilitationskonzepten. Eine kontinuierliche Überwachung der Vitalparameter ermöglicht es, potenzielle Risiken frühzeitig zu erkennen und individuell auf die Bedürfnisse der Patienten einzugehen. Dafür wird ein speziell entwickeltes nicht-invasive Radarsystem eingesetzt. Es misst in Echtzeit wichtige Vitalparameter wie Atem- und Herzfrequenz, die unmittelbar an das Pflege- und Reha-Team übermittelt werden. Dabei bleibt die Anonymität der Betroffenen stets gewahrt.

Radarbasierte Vitalparameterschätzung

Projekt

Weltweit leiden fast eine Milliarde Menschen an Schlafapnoe. Die Diagnose im Schlaflabor ist aufwendig und die Schlafqualität aufgrund einer Vielzahl notwendiger Sensoren niedrig. Durch den Einsatz von Radartechnologie können Vitalfunktionen wie Atemfrequenz, Herzfrequenz und Bewegungsmuster berührungslos in einer gewohnten Schlafumgebung analysiert werden.