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DSS Meetup #36 – Alla scoperta dell’Intelligenza Artificiale

Se sei interessato ad aumentare l’efficienza aziendale e desideri scoprire come i dati e l’Intelligenza Artificiale possono aiutarti, non perderti il nostro prossimo meetup, organizzato in collaborazione con la Camera di Commercio di Genova.

Cominceremo parlando sulla centralità del dato come mattone fondamentale per la descrizione e l’interpretazione di oggetti, fenomeni, attività ed eventi. Mostretemo poi come ricavare la relazione tra osservazioni ed interpretazioni e come utilizzarla per interpretare osservazioni future.

Passeremo poi ad illustrare un caso pratico di progettazione e messa in opera di un sistema di raccolta dati presso un impianto di verniciatura di manufatti.

Partendo dall’analisi progettuale, vedremo il percorso fatto con il cliente, con obiettivi e risultati acquisiti, fino a indicare in che modo l’Intelligenza Artificiale potrà essere integrata nel processo per aumentarne l’efficienza complessiva.

Andrea Boero – Ingegnere elettronico con Master in Archiviazione digitale, partendo da Elsag fino a Leonardo ha maturato esperienze in ambito gestione elettronica dei documenti, automazione postale, videosorveglianza, infomobilità, lettura automatica delle targhe e difesa.

Si interessa da anni di Data Science, trova affascinante la sfida di ricondurre dati grezzi ad una forma fruibile per la loro interpretazione tramite algoritmi di machine learning a supporto delle decisioni.

Ha partecipato a Stream, iniziativa patrocinata dal Festival della Scienza per la formazione di divulgatori scientifici.

È membro del consiglio direttivo dell’associazione culturale DataScienceSeed.

Luca Oppo – Dopo aver maturato un’esperienza quindicinale nell’industria elettrotecnica, inizia ad interessarsi di gestione dei dati e fonda, nel 2015, assieme ad altri due soci, la start-up innovativa Madein.it.

L’azienda propone soluzioni su misura per la raccolta, la gestione e l’utilizzo di dati di varia natura (produttivi, commerciali), con progetti chiavi in mano che comprendono la fornitura di un mix di software e/o hardware, rivolti ai settori industriale, professionale e consumer.

Oltre a ciò, svolge dal 2013 attività di consulenza aziendale nel settore business to business, con particolare focus sulle aree marketing/commerciale, logistica e produttiva, presso clienti di dimensioni e settori diversi.

E’ appassionato di Intelligenza Artificiale e Machine Learning e socio dell’associazione culturale DataScienceSeed.

 

Presentazione CamComm 22-05-2023 (DSS#36)

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DSS Meetup #35 – Per favore ChatGPT crea un titolo per questo meetup

Umano: “Per favore ChatGPT, scrivi una brevissima introduzione per una presentazione su gpt dicendo che è la tecnologia del momento”

ChatGPT: “Benvenuti al meetup su GPT, o Generative Pre-trained Transformer, la tecnologia del momento che sta rivoluzionando il campo dell’elaborazione del linguaggio naturale. GPT è un modello di intelligenza artificiale basato su una rete neurale che ha dimostrato di essere estremamente efficace nell’affrontare una vasta gamma di compiti di linguaggio, dal riconoscimento del linguaggio naturale alla generazione di testo. In questa presentazione, esploreremo come funziona GPT e come sta cambiando il modo in cui interagiamo con la tecnologia e il linguaggio.“Parleremo con Antonello Scalmato di come utilizzare le API di OpenAI e andare a deployare le proprie soluzioni con GPT, la propria versione di ChatGPT e come è cambiato lo sviluppo di un chatbot con queste tecnologie. Vedremo anche le possibilità offerte dai nuovi layer costruiti sulle API e i sistemi ad agenti basati su GPT come Semantic Kernel, Auto-GPT, Cheshire Cat e altri.

Antonello Scalmato, Ph.D. – Antonello ha un dottorato di ricerca in Robotica e Ambient Intelligence. Ha lavorato per più di 10 anni in diversi campi dell’intelligenza artificiale, con una specializzazione sulla rappresentazione della conoscenza, ed è autore di oltre 20 articoli su questi temi di ricerca. È coautore di diversi brevetti, in particolare di uno relativo al Context Awareness in Smart Home e di uno dei brevetti di Pillo Health relativi al Robot e alle sue funzionalità. Negli anni è diventato un esperto di architettura di servizi basati sul cloud. In Pillo Health è stato il Director of Cloud and AI services. Attualmente è uno dei co-fondatori di Ermit, dove ricopre il ruolo di Director of Cloud & Intelligent Services.

DSS35 – ChatBot OpenAI – pdf 4M

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DSS Meetup #33 – Machine Learning ad impatto sociale

Abstract:

Il tema del talk saranno le tecnologie per l’inclusione, con l’obiettivo ambizioso di garantire pari opportunità a chiunque nei percorsi di studio e sul lavoro.

Mostreremo come l’intelligenza artificiale e la realtà virtuale, utilizzando tecniche allo stato dell’arte, come il Natural Language Processing e la Computer Vision, sono validi strumenti per raggiungere questo importante traguardo.

Questo tema viene da sempre al primo posto per Tech4All, una startup innovativa ad alto valore tecnologico, spin-off dell’Università della Tuscia, che si occupa dello sviluppo di strumenti digitali, basati su tecniche di machine learning, per rendere accessibile lo studio e il lavoro, anche a persone con disturbi specifici dell’apprendimento.

Per presentare il loro approccio e come hanno usato la tecnologia, saranno presenti Lorenzo Daidone e Andrea Zingoni, entrambi soci fondatori e amministratori di Tech4All.

Andrea Zingoni, docente di Informatica e di Intelligenza Artificiale presso l’Università della Tuscia, coglierà l’occasione per presentare alcuni progetti che lo vedono coinvolto in prima persona, per dare un’idea delle ultimissime frontiere della ricerca nel campo dell’ICT.

Andrea Zingoni

Andrea Zingoni è Ricercatore e Referente per le attività legate all’Intelligenza Artificiale presso l’Università della Tuscia. Ha conseguito la laurea magistrale in Ingegneria delle Telecomunicazioni e il dottorato di ricerca in Ingegneria dell’Informazione presso l’Università di Pisa. Nel corso della sua carriera accademica ha partecipato a numerosi progetti di ricerca, sia nazionali che internazionali, e ha collaborato con diversi partner provenienti da università, industria e pubblica amministrazione. I suoi interessi di ricerca sono caratterizzati da un approccio interdisciplinare e includono l’intelligenza artificiale, le tecnologie blockchain, l’elaborazione delle immagini, la computer vision, il telerilevamento, i sensori elettro-ottici e l’analisi del suono, applicati a diversi settori, come l’ingegneria biomedica, l’istruzione/educazione, l’ingegneria civile, il supporto alla società, la governance e la gestione. È titolare dei corsi di “Informatica” e “Fondamenti di Intelligenza Artificiale” del Corso di Laurea in Ingegneria Industriale dell’Università della Tuscia, dove insegna anche al Master di II livello in “Intelligenza Artificiale per il Business e la Cyber Security”. È inoltre socio fondatore e amministratore di due startup hi-tech, Tech4All e U-VI tech., che operano nei settori dell’istruzione e del trasferimento tecnologico.

Lorenzo Daidone

Lorenzo è co-fondatore di una startup (Estro) e di una spin-off universitaria (Tech4All) le quali sviluppano tecnologie, ad alto impatto sociale, basate su machine learning.

È uno sviluppatore appassionato di robotica, per anni ha formato docenti per cogliere le opportunità del coding applicato alla didattica e alle STEAM.

La visione di: “creare un modo dì accessibilità” si sposa pienamente con i suoi valori personali e con i valori del team con cui lavora.

Presentazione Zingoni (pptx 27M)

 

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DSS Meetup #32 – Innovative sustainable clean energy

Con Massimo Rivarolo: Innovative sustainable and clean energy, usare i dati pubblici per capire dove stiamo andando

Negli ultimi quindici anni, le politiche internazionali ed europee hanno promosso una serie di interventi per favorire lo sfruttamento di fonti di energia rinnovabili e sostenibili, e lo sviluppo di sistemi di accumulo e di combustibili alternativi per promuovere la sostenibilità e la decarbonizzazione. La ricerca e l’innovazione hanno fatto enormi progressi per consentire a sempre più persone nel mondo di usufruire di elettricità e calore prodotti in modo sostenibile. Per poter però parlare di transizione ecologica sostenibile sarà necessario investire maggiormente in nuove tecnologie: quali saranno le più strategiche? Quali di queste possono considerarsi realmente sostenibili? Cosa succederà ai combustibili fossili?

Per affrontare il tema della “sostenibilità” in modo consapevole e preparare le generazioni future attraverso gli insegnamenti di oggi, è necessario un approccio “data driven”, attraverso l’analisi e l’elaborazione di dati pubblici (fonti: ARERA, EUROSTAT, TERNA).

Nel talk affronteremo i seguenti temi:

  • Le politiche ambientali ed energetiche Europee per il 2020
  • Analisi critica delle politiche: risultati ed effetti
  • Cosa aspettarci nel prossimo futuro: gli obiettivi del Piano Nazionale Energia e Clima Italiano (PNIEC) 2030 e la transizione energetica in Italia

 

 Massimo Rivarolo ha ottenuto il titolo di Dottorato Europeo nel 2013 con la tesi “Produzione di idrogeno da impianto idroelettrico di grandissima potenza (14,000 MW) e studio di sistemi di stoccaggio e utilizzo in Sud America e Europa”. È membro dal 2010 del Gruppo di ricerca multidisciplinare Thermochemical Power Group (www.tpg.unige.it ) all’interno dell’Università di Genova. Dal 2015 al 2018, ha collaborato all’interno di un programma di ricerca tra UNIGE e ARERA (Autorità di Regolazione per Energia Reti e Ambiente), nell’ambito dei mercati dell’energia, delle fonti rinnovabili e della generazione distribuita. Dal 2019 è Ricercatore presso UNIGE. Dal 2021 è responsabile scientifico del programma di training nell’ambito della Cattedra UNESCO-Unitwin “Innovative sustainable clean energy research & education”, coordinata da UNIGE (2021-2024). È inoltre responsabile scientifico UNIGE per il Progetto EU H-2020 OnePlanet (2022-2025). Attualmente è responsabile del corso di laurea Triennale “Sistemi per l’energia e l’ambiente and environment” e co-docente per il corso di laurea magistrale “Impianti per l’energia”.

 

Slde “politiche ambientali e transizione energetica” – pptx 7M

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DSS Meetup #31 – Effective Altruism e Data Science

Come amplificare il proprio impatto nella propria vita e carriera nella tecnologia? con Stefania Delprete

L’Effective Altruism (Altruismo Efficace) è una comunità e movimento sociale che pone le basi sull’evidenza scientifica per priorizzare cause e progetti d’impatto e massimizzare il bene che possiamo fare ora nel mondo.

Oltre al donare a progetti ad alta efficacia, si può infatti anche dirigere la propria carriera come data scientist in organizzazioni ad alto impatto, approfondire/ricercare in tematiche come i rischi dell’intelligenza artificiale, sensibilizzare all’interno della propria azienda, o addirittura iniziare da zero un proprio progetto d’impatto. Durante il talk saranno mostrate le diverse opportunità a disposizione per persone che lavorano o studiano nella tecnologia e appassionate nel lavoro sui dati.

 Stefania Delprete gestisce il capitolo italiano di Effective Altruism (Altruismo Efficace) e il gruppo professionale di persone esperte o aspiranti nel campo della data science, machine learning ed intelligenza artificiale coinvolte in tale comunità di altruisti efficaci.

Studia fisica in Italia per poi lavorare nella programmazione nel Regno Unito e in Germania. Negli ultimi anni di è occupata di progetti e insegnamenti di Python e data science. Stefania fa parte di comunità dell’open source fra cui Python/PyCon Italia e Mozilla Italia. È appassionata di jazz, studi sulla coscienza e sogni lucidi.

E’ stata tra i relatori del primo storico meetup DataScienceSeed, nel luglio 2018

Tra le iniziative ad alto impatto sociale a cui collebora Stefania c’è Charity Entrepreneurship, incubatore di iniziative non-profit. La call for applications è aperta fino al 10 Novembre. Date un’occhiata al sito, è molto interessante!

Slide di Stefania (7M PDF)

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DSS Online #13 – Sicurezza dei Sistemi Complessi: Si può tendere al rischio zero?

L’analisi del rischio è un insieme di metodi logici che servono ad analizzare la sicurezza di un sistema complesso. Questa prevede la stima delle probabilità di accadimento di eventi indesiderati con conseguenze avverse, e la valutazione degli effetti sul sistema. Storicamente l’analisi prende avvio dalle frequenze di guasto dei componenti del sistema, concatenate con metodi logici statici. Il rischio viene quindi espresso in termini di frequenza attesa, ed è una fotografia statica del sistema nelle peggiori condizioni possibili.

Questa stima è sempre estremamente cautelativa, e spesso inadeguata a fornire reali informazioni sulla natura del rischio e sulle strategie di prevenzione, e non tiene n considerazione le fluttuazioni nell’operatività. L’applicazione dei nuovi paradigmi di rischio basati sull’ingegneria della resilienza permettono (o meglio, promettono!) di rappresentare la sicurezza di un sistema complesso in modo dinamico, e di intercettare le deviazioni di processo prima che si avviino i percorsi verso gli incidenti.

Il Machine Learning per l’analisi del rischio

L’applicazione di opportuni algoritmi di apprendimento automatico può facilitare questo processo, e nell’intervento verranno discusse alcune idee in merito all’applicazione dell’inferenza Bayesiana all’analisi del rischio, e come queste possono rappresentare un importante passo verso l’ambizioso target di rischio zero.

Tomaso Vairo, Ingegnere chimico e PhD, svolge attività di ricerca e docenza presso l’Università degli Studi di Genova, nei campi dell’analisi del rischio e della modellistica ambientale. E’ inoltre analista di rischio presso l’Agenzia Regionale per la Protezione dell’Ambiente Ligure (ARPAL) e divulgatore scientifico.

Ecco le slide presentate da Tomaso (PDF 2M) DSS2302

Bibliografia sull’argomento

gentilmente selezionata da Tomaso:

Resilience Dynamic Assessment Based on Precursor Events: Application to Ship LNG Bunkering Operations Sustainability 2021, 13(12), 6836

Predictive model and Soft Sensors Application to Dynamic Process Operative Control CHEMICAL ENGINEERING TRANSACTIONS VOL. 86, 2021

Resilience Assessment of Bunkering Operations for A LNG Fuelled Ship Proceedings of the 30th European Safety and Reliability Conference and 15th Probabilistic Safety Assessment and Management Conference (ESREL 2020)

Accessibility for maintenance in the engine room: development and application of a prediction tool for operational costs estimation Ship Technology Research – Taylor and Francis Online 2022

A Data Driven Model for Ozone Concentration Prediction in a Coastal Urban Area CHEMICAL ENGINEERING TRANSACTIONS VOL. 82, 2020

A Dynamic Approach to Fault Tree Analysis based on Bayesian Beliefs Networks CHEMICAL ENGINEERING TRANSACTIONS VOL. 77, 2019

 

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DataScienceSeed Online#12 – Open Source AI sulla linea di produzione

DataScienceSeed torna online Mercoledì 26 Gennaio, a partire dalle ore 18:00. Incontreremo Paolo Mascellani, presidente della cooperativa eLabor, che sta sviluppando un sistema completo ed open source che porta il deep learning sulla linea di prodizione.

ADR-Flow applica tecniche di deep learning al riconoscimento automatico dei difetti di produzione industriale, coniugandole con una infrastruttura  software robusta ed adattabile. Non propone dei risultati nuovi, ma applica risultati consolidati ad una necessità ben precisa, consentendo di concentrarsi sulle necessità specifiche perché il sistema si occupa di tutto il resto. Il tutto, Open Source.

Le prime esperienze fatte con ADR-Flow riguardano il problema della corretta cablatura degli impianti  di un motoveicolo: al di la della dimostrazione della possibilità teorica di raggiungere questo obiettivo, la sfida è architettare una struttura robusta e flessibile di raccolta e gestione dei dati.

Questo ha richiesto di affrontare problematiche architetturali da coniugare con gli stumenti di Data Science (nel nostro caso il transfer learning con Keras e Tensor Flow), affrontando i problemi tipici di avere pochi dati e sbilanciati (data augmentation, controllo dell’overfitting, pesatura dei campioni) ed usando metriche adeguate a descrivere il problema.

Molti e notevoli gli stimoli per miglioramenti ed evoluzioni future: efficienza dell’addestramento e del riconoscimento, sia dal punto di vista della dimensione dei modelli che dei tempi di elaborazione, sistemi di ausilio all’etichettatura dei campioni, modi per affrontare difetti estremamente rari, ma importanti (ad esempio riguardanti la sicurezza), uso di generative adversarial network per sintetizzare campioni realistici, difetti nelle produzioni continue, ed è solo l’inizio.

Paolo Mascellani è presidente della cooperativa eLabor, che ha fondato nel 2001 assieme ad alcuni amici con lo scopo di non far perdere alla società le energie di quanti si trovano in un periodo di difficoltà dal punto di vista lavorativo ed allo stesso tempo di fornire ad aziende, enti, cooperative, eccetera, servizi tecnologicamente avanzati, basati su software libero ed a costo sostenibile.

Convinto della sinergia tra formazione e lavoro, si è laureato dapprima in Ingegneria Elettronica, poi in Scienze dell’Informazione e successivamente ha conseguito il dottorato di ricerca in Logica Matematica ed Informatica teorica. Negli ultimi anni ha seguito con successo numerosi corsi di formazione on-line su temi come Machine Learning, Internet of Things, Big Data, Sviluppo Agile e molto altro. In tutto questo tempo non ha mai smesso di lavorare, con numerose puntate in vari paesi in via di sviluppo, di mettere in pratica quanto ha studiato e di trasmettere ai propri amici, familiari e colleghi le conoscenze acquisite e la voglia di acquisirne altre.

È questo il caso anche del rilevamento automatico dei difetti di produzione industriale.

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DSS Online #7 – Reinforcement Learning: Applicazioni

Il primo meetup Online del 2021 per DataScienceSeed, si è svolto Venerdi 22 Gennaio dalle 18 in poi, tutto dedicata al Reinforcement Learning, uno dei tre paradigmi principali del machine learning (oltre al supervised e all’unsupervised ML) in grado di risolvere problemi decisionali complessi.

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Lo scopo del Reinforcement Learning consiste nel realizzare agenti autonomi capaci di apprendere comportamenti complessi tramite ripetute interazioni di tipo “trial and error” con un ambiente dinamico in cui sono immersi.

Le azioni vengono valutate tentando di massimizzare un valore numerico di “reward” (ricompensa), in modo di premiare quei comportamenti dell’agente che ottimizzano gli obiettivi prefissati, ed allo stesso tempo penalizzare quei comportamenti che allontanano l’agente da questi obiettivi.

Per questo meetup, abbiamo ripreso il filo dall’evento organizzato Martedi 14 Gennaio da Cagliari Machine Learning Meetup e Italian Association for Machine Learning, dove Alessandro oltre ad introdurre l’argomento del Reinforcement Learning ci ha parlato della piattaforma Diambra, un luogo virtuale in cui osservare agenti di Reinforcement Learning crescere e imparare, combattere l’uno contro l’altro o contro gli umani.

I giochi in ambienti simulati sono ideali per ed affilare gli algoritmi di Reinforcement Learning, ma non ci fermiamo a questo: Durante il 7 meetup Online di DataScienceSeed abbiamo approfondito l’argomento parlando delle numerose possibili applicazioni in ambito industriale e commerciale, così come di quelle in campo militare, tra le quali ce ne sono molto di interessanti e promettenti.

Qui trovate il video del meetup:

Mentre quello qui di seguito è il video dell’incontro di Martedi 14 Gennaio:

Alessandro Palmas è un ingegnere aerospaziale con più di 8 anni di esperienza nello sviluppo di software per applicazioni scientifiche avanzate e sistemi software complessi. In qualità di responsabile R&D in una PMI italiana in campo aerospaziale e difesa, coordina progetti in contesti che vanno dalle dinamiche del volo spaziale ai sistemi autonomi basati sull’apprendimento automatico. Il suo obiettivo principale nel ML è il deep reinforcement learning, la visione artificiale e modelli 3D. Ha fondato iniziative innovative, l’ultima delle quali è Artificial Twin, che fornisce tecnologie avanzate per il machine learning, la modellazione fisica e le applicazioni di geometria computazionale. Due aree chiave in cui si concentra l’attuale lavoro di Artificial Twin Deep RL sono l’intrattenimento con videogiochi e i sistemi di guida, navigazione e controllo.

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DSS Online #6: Causal Reasoning in ML: Spiegare “perché”

Torniamo in UK ad incontrare Pier Paolo Ippolito, Freelance data scientist con un portafoglio di competenze impressionante e la passione per la divulgazione. Ci parlerà di un tema importante nel Machine Learning: distinguere le cause dalle correlazioni, con un esempio purtroppo sempre alla ribalta, legato alla diffusione delle epidemie.

Partecipano all’incontro Carla Marcenaro e Simone Merello.

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Al giorno d’oggi le tecnologie di Machine Learning si basano solo sulle correlazioni tra le diverse “features”. Ció nonostante, questo approccio può eventualmente portare a conclusioni errate poiché correlazioni non implicano necessariamente causalità.

Come esempio di questo studio di ricerca, Pier Paolo ha creato e distribuito una suite di modelli “agent based” e comportamentali al fine di simulare gli sviluppi di malattie epidemiche in diversi tipi di comunità.

Nel meetup quindi, oltre ad imparare qualcosa sul tema del causal reasoning, esploreremo un esempio molto concreto, sviluppato in open source e disponibile come applicazione web.

Pier Paolo Ippolito è un SAS Data Scientist e MSc in Intelligenza Artificiale laureato presso l’Università di Southampton. Ha un forte interesse per i progressi dell’IA e le applicazioni di apprendimento automatico. Al di fuori del suo lavoro, è uno scrittore per Towards Data Science e un Kaggle Contributor.

Scarica le slide del talk (pdf 2M)

Link a cui si fa riferimento nel talk:

Main page: https://pierpaolo28.github.io/

Dashboard: http://3.22.240.181:8501/

Librerie per Causal Reasoning: https://microsoft.github.io/dowhy/, https://github.com/uber/causalml, https://github.com/quantumblacklabs/causalnex

Libreria per lavorare con equazioni differenziali (modelli compartimentali): https://www.scipy.org/

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DSS Online #5: AI e Machine Learning per le PMI e la PA – Organizzare il team di AI

Nicolò Annino ci racconta la sua esperienza di ingegnere ed imprenditore nel progettare sistemi di Machine Learning per le piccole e medie imprese e per la PA in Italia, vivendo sulle nuvelo del Cloud e sulla terra di confine dell’Edge.

L’evento è collegato a C1A0 Expo 2020 – La fiera internazionele dell’AI di Genova

Lascia il tuo feedback sull’evento qui!

Può una piccola azienda contribuire ad influenzare ed ispirare le modalità di sviluppo di un intero paese?

Per rispondere affrontiamo con un viaggio tra tecnologia e opportunità, dove per realizzare sistemi complessi servono competenza, rapidità ed intuizione. Tra sistemi di produzione e di fund raising parleremo di come il Machine learning può entrare nelle PMI e nella Pubblica Amministrazione anche senza “santi in paradiso”.

Nella seconda parte della chiacchierata si affronta il problema dell’organizzazione di un progetto di AI dal punto di vista del Team.
Nicolò Annino, dopo la laurea con tesi in bio-robotica ha fondato varie società tra cui la Idealarm Ltd, che oggi è attivamente impegnata nello sviluppo di sistemi di sicurezza avanzati per il contrasto alla criminalità ed al terrorismo. La società ha un focus specifico nella computer-vision e machine learning, vantando numerose invenzioni ed innovazioni che le hanno permesso di veder adottati i suoi sistemi più innovativi in ambito militare,in particolari settori di sicurezza nazionale, oltre a numerose applicazioni specifiche per le forze dell’ordine.Ha fondato la social community Machine Learning Italia,coinvolgendo oltre 3000 tra docenti, ricercatori, professionisti e studenti di Machine Learning ed Intelligenza Artificiale ed è cofondatore del guppo Machine Learning Catania che organizza seminari ed eventi di divulgazione scientifica in Sicilia orientale. E’ consulente tecnico per editori italiani nello sviluppo di sistemi di Intelligenza Artificiale applicata alla profilazione utente, analisi dati e processing del linguaggio naturale e supporta come mentor di varie startup ed aziende.

 

Ecco le slide di Nicolò (pdf 3.5MB)