Machine Learning e dati rumorosi: WSCL 2024

Negli ultimi anni, il Machine Learning è stato sempre più applicato in vari contesti, grazie alla sua capacità di analizzare grandi volumi di dati, migliorare l'accuratezza decisionale e ridurre il carico di lavoro umano. Tuttavia, questi sistemi si basano sul paradigma dell’apprendimento supervisionato, che presuppone la disponibilità di grandi quantità di dati etichettati in modo affidabile da esperti. La realtà del mondo reale, però, è ben diversa da queste condizioni ideali; i dati possono essere incompleti o rumorosi, la supervisione può essere costosa o inaffidabile, e i modelli di Machine Learning possono fallire nel trasmettere efficacemente le loro incertezze agli utenti, riducendo la fiducia.

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ECAI 2024: eXtended Reality e Intelligent Agents

Durante la conferenza ECAI 2024 si è svolta la prima edizione del workshop eXtended Reality e Intelligent Agents (XR&IA). Questo workshop ha rappresentato un’importante occasione per esplorare l’interazione tra l’eXtended Reality (XR, che comprende realità virtuale, aumentata e mista) e agenti intelligenti un campo emergente e interdisciplinare che apre nuove possibilità per simulazioni, formazione, intrattenimento e altri settori. Il workshop è stato coordinato da un gruppo di esperti, tra cui la professoressa Daniela Briola, Ricercatrice presso il Dipartimento di Informatica, Sistemistica e Comunicazione (DISCo), dell’Università degli Studi di Milano Bicocca, che da anni si occupa di AI e in particolare di sistemi multiagente (MAS) e gestione della conoscenza (ontologie) nei MAS e più recentemente di Software Engineering e Virtual a Augmented Reality.

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Interpretable Concept-Based Memory Reasoners – Seminario 19/11

La mancanza di trasparenza nei processi decisionali dei sistemi di deep learning rappresenta una sfida significativa per la moderna intelligenza artificiale (IA), in quanto compromette la capacità degli utenti di affidarsi a questi sistemi e di verificarli. Per affrontare questa sfida, i modelli basati sui concetti (Concept-Based Models, CBM) hanno compiuto progressi significativi incorporando concetti interpretabili dall’uomo nelle architetture di deep learning. Questo approccio consente di ricondurre le previsioni a modelli concettuali specifici che gli utenti possono comprendere e su cui possono intervenire.

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Nobel x AI x Sciences – Workshop 15/11

Da dove hanno origine le moderne reti neurali? In che modo strumenti come AlphaFold hanno cambiato lo studio della biologia? In che modo l'intelligenza artificiale può trasformare il futuro della scienza e della società? Queste sono alcune delle domande a cui si cercherà di rispondere nel corso della giornata. Durante il workshop, verrà approfondito come queste innovazioni stiano rivoluzionando la biologia, la chimica, la fisica, l'informatica e la ricerca in generale, aprendo nuove prospettive e accelerando i traguardi scientifici in molteplici ambiti.

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Intelligenza Artificiale e Mobilità: DISCo e ReGAInS all’ECAI 2024

Quest’anno a Santiago de Compostela si è tenuta la 27ª edizione della European Conference on Artificial Intelligence (ECAI), uno degli eventi più prestigiosi nel panorama della ricerca sull’Intelligenza Artificiale. La conferenza, che ha visto la partecipazione di ricercatori, professionisti e accademici di fama internazionale, rappresenta un’importante opportunità per discutere le sfide e le innovazioni in un campo in continua evoluzione.

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