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Intelligenza Artificiale

L’area tematica “Intelligenza Artificiale” è principalmente incentrata su aspetti di tipo teorico, sperimentale ed applicativo riguardanti sistemi di nuova generazione in grado di apprendere e ragionare, mostrando caratteristiche di problem solving di tipo neuromorfico, di interazione con l’uomo in maniera naturale e personalizzata integrando aspetti emozionali e sociali.

Essa include molti ambiti di ricerca, strettamente correlati fra loro: i) sistemi cognitivi per la robotica, ii) l’interazione uomo macchina compresa l’interpretazione del linguaggio naturale, iii) l’analisi dei dati multi-omici per la medicina di precisione, iv) l’analisi delle immagini per il medical imaging v) i modelli innovativi di machine learning, vi) i modelli descrittivi e predittivi per l’analisi e il mining di flussi real-time di big data.
Tutti questi ambiti sono accomunati dall’uso di metodologie, algoritmi e tecniche per l’apprendimento automatico ed il ragionamento human-like.

In molti casi i sistemi di intelligenza artificiale devono poter anche spiegare come questi essi hanno ottenuto un determinato risultato o una certa risposta. Questa caratteristica. nota come explainable AI (XAI), è di fondamentale importanza poiché rende l’intelligenza artificiale “accettabile” in molti campi in cui le decisioni sono vitali.

Molti sono i campi di applicazione delle ricerche condotte nell’ambito di questa area tematica. Essi infatti vanno dalla medicina di precisione ai beni culturali, dalla robotica all’industria 4.0, dalla pubblica amministrazione all’ Ambient Intelligence.

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