Le sfide di ricerca in AI condividono un aspetto cruciale: l’uso di algoritmi di apprendimento automatico addestrati con dati del mondo reale (dati in-the-wild) che sono non strutturati, sono rumorosi, spesso incompleti, in numero limitato e parzialmente incoerenti. La ricerca del costante miglioramento delle prestazioni di questi sistemi non può essere separata dallo studio di specifiche metodologie finalizzate all’elaborazione dei dati in-the-wild, rendendo le prestazioni dell’intelligenza artificiale resilienti e robuste in questi contesti sfidanti.
Lo Spoke 3 si occupa dello studio delle metodologie fondamentali dell’intelligenza artificiale finalizzate all’elaborazione di dati non strutturati, rendendo le prestazioni dell’IA resilienti e robuste in contesti difficili, basate su dati del mondo reale.
Obbiettivi Scientifici:
1. AI techniques with incomplete or not adequately representative data;
2. Algorithms that are both resilient and robust, also w.r.t. possible external attacks (incl. training with “malicious“ data);
3. Design, verification & validation, and operation of AI algorithms, when they have to work in-the-wild;
4. Ethical and legal issues with real-world data.
Project Coordinator: Massimo Esposito
Ambito geografico: PNRR
Data inizio: 1 Gennaio 2023
Data fine: 31 Dicembre 2025
Sito web del progetto: https://fondazione-fair.it/spoke/spoke-3-resilient-ai/