Societal ai, complex networks dYNAmics, and oPtimization for Sustainable Environments – SYNAPSE

Descrizione Attività

Le attività di ricerca del gruppo SYNAPSE si articolano nei seguenti ambiti, integrando in modo trasversale le dimensioni etiche, sociali e culturali dell’intelligenza artificiale (Societal AI):

• Multimodal Learning & Generative AI: progettazione di architetture per l’analisi e la comprensione di contenuti testuali, visivi, acustici e biometrici provenienti da fonti eterogenee provenienti da social networks e piattaforme online. Si sviluppano modelli di AI per task di sintesi, classificazione, predizione e spiegabilità, con particolare attenzione all’efficienza computazionale e all’impatto ambientale (Green AI), privilegiando tecniche a basso consumo energetico e continual learning.

• Health Informatics & Decision Support: realizzazione di sistemi intelligenti per il supporto alla diagnosi e alla decisione clinica, tra cui la predizione precoce di malattie neurodegenerative (es. Alzheimer), la risposta ai trattamenti e il monitoraggio di fenomeni epidemici. Si utilizzano tecniche avanzate di graph learning, NLP, few shot learning per la costruzione di modelli predittivi e personalizzati, garantendo sicurezza e tutela dei dati sensibili e attenzione all’accettabilità sociale delle soluzioni.

• Social Media Analytics: applicazione di tecniche di topic modeling, sentiment analysis, fake news detection multimodale ed event detection a flussi di dati provenienti da social media. Particolare attenzione è data all’identificazione di comunità, dinamiche emergenti e comportamenti coordinati su reti complesse, con l’obiettivo di favorire pratiche di AI responsabili.

• Complex Networks: sviluppo di metodi per la classificazione, la rilevazione di comunità e la sparsificazione su reti complesse, incluse brain network funzionali e strutturali. Si sperimentano tecniche di Continual Learning per affrontare scenari dinamici e incrementali. Tra le applicazioni avanzate: robustezza di rete mediante dual-graph modeling, sparsificazione efficiente e monitoraggio di evoluzioni strutturali.

• Modelli di programmazione matematica (lineare, lineare intera) per la gestione di sistemi complessi di tipo deterministico o aleatorio con singolo o molteplici obiettivi.

• Algoritmi di ottimizzazione anche supportati da tecniche di AI, sia di tipo esatto (programmazione dinamica, algoritmi branch-and-cut, piani di taglio,decomposizione di Benders) sia di tipo euristico (ricerca locale, meta-euristiche,decomposizione lagrangiana)

• Human-Machine Interaction & Trustworthy AI: progettazione di sistemi intelligenti capaci di interazione etica, personalizzata e spiegabile con l’utente. Qui la prospettiva del Societal AI è centrale: trasparenza, inclusività e rispetto dei valori umani sono considerati elementi imprescindibili nell’adozione delle tecnologie AI nei contesti sociali, clinici e urbani.

Il gruppo opera in sinergia multidisciplinare, con una forte vocazione alla ricerca applicata e alla sperimentazione su dataset reali, mantenendo uno stretto legame con le istanze dell’AI etica, della spiegabilità e dell’impatto sociale delle tecnologie.

Obiettivi

Il gruppo di ricerca SYNAPSE sviluppa metodologie e architetture di Intelligenza Artificiale multimodale, sostenibile e human-centered per analizzare, modellare e comprendere sistemi complessi e interconnessi a forte impatto sociale. Integra tecniche di deep learning, NLP, AI generativa, ottimizzazione, graph intelligence e teoria delle reti complesse per gestire fenomeni caratterizzati da dati eterogenei e dinamiche multi-agente. Le applicazioni riguardano social network, sanità digitale, mobilità urbana, infrastrutture intelligenti e cybersicurezza. Gli obiettivi scientifici includono lo sviluppo di modelli predittivi e spiegabili, orientati alla diagnosi precoce, al monitoraggio di eventi critici, alla personalizzazione dei servizi e al supporto decisionale, garantendo etica, trasparenza, affidabilità ed equità nell’uso dell’AI per il progresso della società. In questa prospettiva, SYNAPSE promuove un approccio societal AI, in cui l’intelligenza artificiale diventa strumento di comprensione e miglioramento dei sistemi complessi che compongono la società contemporanea.

Campi Applicativi

Cybersecurity, Forensic, Healthcare and Medicine, Emergency management, Urban intelligence, Ottimizzazione su Reti, Urban Logistics, Gestione di piattaforme logistiche

Area Tematica

Intelligenza artificiale

Keywords

Societal AI, Optimization, Sustainability, Humane-centered AI

Responsabile del Gruppo

Carmela Comito