Il portfolio di
Lorenzo Siena

Cybershop è un'app di gestione aziendale fittizia ambientata nell’anno 2079. Il suo scopo è vendere protesi cibernetiche da visualizzare nell’app attraverso la realtà aumentata o in 3D sotto forma di file STL, un formato CAD, che una volta acquistato può essere stampato a casa utilizzando una stampante 3D abilitata per la stampa di impianti e circuiti elettronici biocompatibili.

Il progetto e la demo sono stati realizzati per la materia Programmazione Mobile.

Tecnologie e Servizi Utilizzati:

• Firebase (Google Cloud Services) con:
  • Authentication: gestione email, UID utente e autenticazione
  • Realtime Database: lista prodotti, utenti e wishlist
  • Storage: salvataggio immagini e file STL dei prodotti

Le immagini e i testi sono stati generati con Scribble Diffusion e un ChatGPT. La demo è funzionale e responsive.

Repository e presentazione disponibili in PDF.

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Il progetto nasce dalla curiosità di esplorare i limiti del protocollo USB e MIDI su un Novation Launchpad MK1. brInizialmente, tramite fuzzing con PyUSB e pacchetti random, sono riuscito ad accendere i LED del dispositivo, nonostante non fosse supportato su Linux.

Successivamente ho approfondito il funzionamento interno: il Launchpad è una griglia 9x9 di tasti illuminabili (3 livelli di rosso e 3 di verde, combinabili in giallo), che risponde a comandi MIDI. Ho sviluppato tre script Python per descrivere la matrice, controllarne i LED e inviare comandi sistematici, usando un wrapper che sfrutta amidi come sottoprocesso.

Oltre al controllo delle luci, lo script riceve e stampa gli eventi MIDI dei tasti premuti, trasformando il Launchpad in un’interfaccia interattiva.

In questo modo ho potuto accendere, spegnere e colorare i LED a piacimento, senza driver ufficiali, arrivando persino a creare effetti visivi con pacchetti random e sequenze di spegnimento istantanee.

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Una minuscola interfaccia grafica per LAMPP, scritta in Bash e tput (mini libreria grafica). Ha lo scopo di avviare un server locale senza usare la riga di comando.

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Johnny The CyberCar Assistant è un proof of concept (PoC) di un agente AI in RAG completamente locale innestato su un Opel Corsa B del 1997, frutto della mia tesi triennale in ingegneria informatica all'Università di Catania.

Architettura del progetto

Il progetto è composto da 3 sistemi:

• Un server Linux con una 1080 TI su cui gira Cheshire Cat AI, il modello in locale (LLAMA3), il sintetizzatore vocale e lo speech recognition (Whisper AI).
• Un client montato in auto (Esp32) con modem 4g,un microfon, speaker e un modulo Edge di speech recognition con un piccolo modello di machine learning.
• Le interfacce ESP32 con CANBUS per inviare e ricevere i dati della vettura

Descrizione e Funzionalità

Ispirato a KITT di Supercar (aka Knight Rider ) , Johnny rende l'auto smart: grazie a un ESP32 collegato al CAN BUS e con modem 4g abilita in Edge un interfaccia vocale, memoria a lungo termine e controllo intelligente (via Porta OBD-II).
Tutto il resto del sistema AI viene eseguito da remoto su un server con GPU consumer (GTX 1080TI).

L'assistente è invocato dalla keyword "Hey Johnny!", dopo di che é possibile attraverso comandi vocali agire in locale sui dispositivi dell'auto (come alzare i finestrini) o parlare voice2voice in remoto col Chatbot, che risponde con il contesto dei dati della macchina (posizione GPS, velocità, temperatura, etc), senza mai staccare le mani dal volante
Il database vettoriale Qdrant gestisce la memoria a breve/lungo termine dell'assistente, abilitando una vera esperienza RAG (Retrieval-Augmented Generation).

Tutti i servizi sono orchestrati con Docker Compose.

Pipeline Audio

🎤 Voce utente
↓
❓ Se il comando è locale → esegue azione locale ⚙️
Altrimenti:
↓
🐱 contatta johnny il chatbot remoto
↓
🌐 Cloudflared (autenticazione)
↓
📝 WhisperAI (Voice2Text su GPU)
↓
🧠 LLaMA3 (Ollama, inferenza su GPU)
↓
🔊 Text2Speech (risposta vocale)
↓
❓ Loop: finché non rileva “stop”, torna a johnny 🐱

Esempi di utilizzo

• "Che tempo fa ad Amdsterdam?"
  ↓
  "Lorenzo, ad Amsterdam ci sono 23 gradi".
• "Arrivo a Berlino per ora di cena?"
  ↓
  "Sì Lorenzo, ma ti conviene fare benzina alla prossima stazione a 33km da qui".
• "Ho sentito un rumore strano, qualcosa che non va con l'auto?"
  ↓
  "Lorenzo, dal tuo CAN bus leggo che hai un problema al motore, ti consiglio di accostare il prima possibile".

N.B. Il Progetto é completamente open-source,è stato realizzato in circa 2 mesi e mezzo, é pensato per il riuso hardware e l'edge computing in ambito automotive.
architettura, immagini, video e tesi in pdf (ITA ONLY) completa sono disponibili nella repository.

Componenti sviluppate per il progetto

• Local Whisper Cat: An official plugin Cheshire Cat AI to transcript locally on your gpu/cpu, in Docker.

  GitHub

• Chatty: Client vocale in Python per contattare il server Cheshire Cat AI.

  GitHub

• Chattino: Client vocale Arduino/C++ per ESP32 per contattare il server Cheshire Cat AI.

  GitHub

Tecnologie utilizzate

Retromuseum è un progetto di sviluppo web universitario su un fake e-commerce di una fittizia azienda catanese, dove gli utenti potevano acquistare giochi e console usati, con uno stile visivo fortemente ispirato alla classica grafica a 8 bit
Inizialmente backend implementato in PHP puro, poi migrata su Laravel.

Utilizza un database MySQL precompilato, richiama l'API Spotify (OAuth 2.0) per l'ultimo podcast (falso) disponibile, e utilizza MongoDB come database per il carrello (solo per ottenere punti extra per il progetto).

Include un sistema di login, con validazione client/server, una barra di ricerca e contenuti dinamicamente generati via JS da api rawg.io.

L'intera webapp é responsive da mobile.

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