CILab - Home

CILab - Home

Home | Campi di applicazione | Tematiche di ricerca | Persone | Collaborazioni | Progetti | Pubblicazioni

Questo Laboratorio di competenze si propone in primo luogo di effettuare ricerca di base nell’ambito di metodologie di Computational Intelligence (CI), con particolare riferimento ad Algoritmi Evolutivi, Algoritmi di Swarm Intelligence e Reti Neurali Artificiali. Il miglioramento di modelli di tecniche di CI già esistenti, e la definizione di nuovi modelli per tali tecniche costituiscono aspetti di ricerca estremamente rilevanti nella comunità scientifica internazionale, e saranno oggetto dell’attività del CILab. Date le caratteristiche di parallelismo intrinseco delle tecniche di CI, particolare attenzione verrà anche posta alla definizione e implementazione di modelli paralleli e distribuiti di CI.

Nel breve-medio periodo ci si propone di progettare e implementare metodologie di CI che consentano di ottenere soluzioni efficienti per le seguenti problematiche:

1 - estrazione automatica di conoscenza da basi di dati e creazione di modelli non lineari per effettuare un decision making affidabile: un nuovo modello di elaborazione è necessario per gestire l’enorme quantità di dati prodotti dalla società dell’informazione, e al contempo aumentare e migliorare le conoscenze. I sistemi di cognitive computing vengono addestrati utilizzando algoritmi di intelligenza artificiale e di machine learning per ricevere informazioni dal mondo circostante, predire, e fare inferenze. Le tecniche di CI sono ben adatte a questi compiti.


2 - intelligenza collettiva in sistemi composti da gruppi eterogenei di molte unità connesse, con particolare riferimento agli aspetti di adattatività e autonomicità: bisognerà affrontare in maniera efficiente nuove problematiche, quali l’ottenimento di un modello che descriva bene il comportamento del sistema, l’ottimizzazione di una configurazione sulla base dei valori attuali di un insieme di parametri, il reperimento di regole in grado di gestire correttamente il comportamento di un singolo componente o dell’intero sistema, la previsione dell’andamento futuro di grandezze importanti per una corretta descrizione del componente o del sistema, ecc.

Tutti questi problemi, stanti le loro caratteristiche, non possono essere affrontati con metodologie tradizionali di hard computing. Pertanto il Laboratorio si propone di affrontare queste ed altre sfide mediante metodiche di Computational Intelligence.