DataScienceSeed #11 – AI for People & Regione Liguria

Con il nuovo anno riprendono i meetups di DataScienceSeed! L’undicesima edizione vedrà ospiti AI for People, un’associazione che ha come obiettivo quello di capire e promuovere l’uso dell’intelligenza artificiale per il bene sociale, e l’ufficio cartografico di Regione Liguria, che presenterà uno studio per l’estrazione di informazioni di interesse territoriale ed ambientale da immagini satellitari.

Il meetup sarà come al solito ospitato da Digital Tree – Innovation Habitat in Viale Cembrano a Genova Sturla, ed avrà luogo Giovedi 23 Gennaio 2020, dalle 18:00 alle 20:30.


Obiettivi, Rischi e contromisure nell’era dell’intelligenza artificiale

L’intelligenza artificiale (AI) ha avuto nell’ultimo decennio uno sviluppo ed un successo tale da trasformare in maniera definitiva la società in cui viviamo, rendendoci profondamente legati ad essa ed ai suoi servizi. Ma chi controlla l’intelligenza artificiale? Quali sono i rischi associati ad essa? Come possono intervenire le istituzioni per evitare che pochi individui controllino una tecnologia così fondamentale? In questo talk verranno esplorati i maggiori rischi tecnologici, etici e sociali associati ad uno scorretto sviluppo dell’AI, e saranno esplorate alcune contromisure per ridurli o evitarli. Verranno inoltre presentati esempi e progetti in una visione di AI come tecnologia al servizio dei bisogni del cittadino.

Gabriele Graffieti  è uno studente di dottorato in Data Science and Computation all’università di Bologna, e Head of AI research ad AI for People. I suoi maggiori interessi sono modelli generativi, continual learning e bio-inspired artificial intelligence, in particolare il ruolo della capacità di generazione di informazioni durante l’apprendimento e la sua relazione con la memoria. Oltre a ciò è fortemente interessato nella filosofia e nell’etica dell’intelligenza artificiale, specialmente nell’individuazione e nella risoluzione dei rischi associati al suo sviluppo..

AI for People  è un’associazione che ha come obiettivo quello di capire e promuovere l’uso dell’intelligenza artificiale per il bene sociale. La nostra strategia è quella di condurre analisi, progetti e proposte che comprendono AI e società. Siamo un team eterogenero di persone che ha come scopo quello di creare un cambiamento positivo nella società attraverso l’uso consapevole ed etico della tecnologia.

 


Utilizzo di immagini satellitari gratuite per l’aggiornamento cartografico e lo studio del territorio in Regione Liguria

La costellazione europea di satelliti Sentinel ha incrementato le prospettive di ricerca nel settore del monitoraggio del territorio, dei cambiamenti climatici, dell’agricoltura, nella gestione delle emergenze e della sicurezza dei cittadini, fornendo dati gratuiti con elevata risoluzione spaziale, temporale e radiometrica. Avvalendosi di questi dati, l’ufficio cartografico di Regione Liguria (SITAR) sta sperimentando una serie di procedure per estrarre dalle immagini telerilevate informazioni di grande interesse territoriale ed ambientale, quali aree incendiate, variazioni di biomassa vegetale, evoluzione del tessuto urbanizzato. In questo ambito, lo sfruttamento delle potenzialità dell’AI potrebbe garantire un notevole miglioramento di tali procedure, incrementando sia l’estensione territoriale analizzata, che la frequenza di aggiornamento delle mappe tematiche.

Andrea De Felici è geologo e geomatico presso l’ufficio dei servizi informativi territoriali ed ambientali di Regione Liguria (SITAR) e si occupa di Sistemi Informativi Territoriali, Telerilevamento e reti GNSS. Il SITAR produce, aggiorna e distribuisce ai cittadini dati cartografici ed alfanumerici riguardanti il territorio e l’ambiente ligure, curando l’organizzazione e lo sviluppo del sistema informativo ambientale e territoriale e realizzando l’Infrastruttura per l’Informazione Geografica ligure integrata.


Il meetup DataScienceSeed fa parte delle iniziative dell’associazione

IAML, Italian Association for Machine Learning

DataScienceSeed#10 @C1A0 EXPO

Il decimo meetup di datascienceseed è stato ospitato nel contesto del C1A0 EXPO – Accessible Innovation, la fiera internazionale dedicata all’Intelligenza Artificiale, che si à svolta a Genova il 15-16 novembre 2019, a Palazzo San Giorgio.

Abbiamo avuto il piacere di ospitare tre relatori selezionati con call nazionale nei mesi scorsi. Il risultato è stata una carrellata approfondita tra le applicazioni principali del deep learning:
  • Natural Language Processing, con Cristiano De Nobili
  • Internet Of Things, con Emanuele Pomante
  • Computer Vision, con Alessandro Ferrari

Di seguito i video ed il materiale degli interventi!


State-of-the-art concepts in NLP and their limits

Come una macchina può comprendere il linguaggio? Quali erano e come stanno evolvendo gli algoritmi? Quali sono i successi e soprattutto i limiti? Alla base dei moderni algoritmi di deep learning per il linguaggio ci sono dei meccanismi molto semplici che hanno rivoluzionato il settore. Tra questi troviamo il concetto di Autoencoder e il meccanismo di Attenzione. Comprenderne la struttura, la base teorica che poi invoca la teoria dell’informazione classica è sia utile che interessante. L’idea è di mostrare con esempi semplici questi concetti ed enfatizzarne le applicazioni. Queste vanno dalla traduzione, alla generazione di testi fino alla diagnosi di malattie neurodegenerative. Ci sono però anche dei limiti, problemi che difficilmente una macchina è in grado di risolvere e che invece il nostro cervello comprende (quasi) al volo. E’ proprio navigando in questi limiti dell’intelligenza artificiale che comprendiamo quanto la nostra mente, oltre ad essere fonte di ispirazione per la ricerca, sia straordinaria.

Cristiano De Nobili è un fisico teorico delle particelle, con un Ph.D. in fisica statistica alla SISSA di Trieste. Partendo dalla computer vision, ora è scienziato senior di Deep Learning nel team AI che lavora attivamente sul linguaggio intelligente presso Harman, una società Samsung. Cristiano è anche istruttore di Machine / Deep Learning per Deep Learning Italia, per AINDO (Trieste) e recentemente anche per il Master in High Performance Computing (SISSA / ICTP) tenutosi a Trieste.

Slideset (2M pdf)


Applicazione su sensoristica IoT di reti neurali per la predizione

Le reti neurali possono essere utilizzate  per apprendere pattern ricorrenti su sequenze temporali di misure fisiche da sensoristica IoT. Nel caso d’uso che esamineremo, la rete neurale viene utilizzata per prevedere il consumo di energia elettrica di un edificio e monitorare il comportamento dei sensori IoT, con gli obiettivi di ottimizzare i consumi a partire dalle previsioni e di identificare la presenza di anomalie nei consumi o nel comportamento dei sensori. Le principali caratteristiche che rendono le reti neurali preferibili rispetto ad altri sistemi “classici” sono la capacità di adattarsi al compito e al contesto in cui operano e la loro velocità di esecuzione. Nell’ambito delle nuove sfide da affrontare per poter sfruttare a pieno le potenzialità offerte dall’intelligenza artificiale nel mondo dell’IoT, ci proponiamo di estendere i modelli di rete neurale a scenari più complessi (multi-edificio e multi-sensore) e implementare algoritmi “embedded” che consentano di fare inferenza direttamente sui device riducendo latenze ed instabilità di un sistema di machine learning.

Emanuele Pomante ha un dottorato in fisica all’università di Trieste, con studi focalizzati sull’analisi e sull’elaborazione di segnali spettrali molto deboli di origine astrofisica. Nel 2017 a Londra ha preso parte ad un programma intensivo di Data Science rivolto ai dottori di ricerca grazie al quale ha ottenuto il suo primo incarico in un progetto di AI presso un’azienda di Londra.
Dal 2018 è Data Scientist presso Gruppo Filippetti azienda leader in Italia per le tecnologie di smart safety, nei settori dell’ Internet of Things e dell’ Industria 4.0.

Slideset (7M pdf)


L’evoluzione della computer vision nell’era neurale: scienza & impresa

Nel corso di questo intervento esamineremo l’evoluzione del paradigma di detection, tracking e classification in computer vision: partendo dalla localizzazione di oggetti fino alla generazione di contenuti sintetici, con un excursus finale sugli “adversarial attack” anni ’90 (non “neurali”). Il caso d’uso che considereremo è CyclopEye, una Smart parking solution basata su reti neurali. CyclopEye è una soluzione personalizzabile e a basso costo per parcheggi intelligenti: consiste in un sensore video in grado di controllare lo stato occupazionale fino a sei posti auto contemporaneamente e di segnalarlo all’utente. Cyclopeye inoltre sfrutta la computer vision per fornire supporto alla gestione del parcheggio con funzionalità aggiuntive come: lettura targhe, riconoscimento oggetti abbandonati, parcheggio abusivo, riconoscimento volti, find-your-car e molti altri ancora. In altre parole una tecnologia che aiuta sia gli automobilisti che stanno cercando parcheggio, sia i responsabili dei parcheggi, che possono così monitorare lo stato della loro area controllando gli ingressi, identificando le categorie di veicoli che circolano e rilevando eventuali violazioni.

Alessandro Ferrari ha una Laurea Magistrale in Informatica e 10+ anni di esperienza in Computer Vision e del Machine Learning, con particolare attenzione a localizzazione, tracking e riconoscimento di oggetti. Nel 2016 fonda ARGO Vision (www.argo.vision), una startup innovativa che sviluppa soluzioni proprietarie AI-based per diversi mercati (AR, VR, Smart Parking, etc.).

Slideset (8M pdf)

 


Il meetup DataScienceSeed fa parte delle iniziative dell’associazione

IAML, Italian Association for Machine Learning

DataScienceSeed #10 verrà ospitato nel contesto di:

Palazzo San Giorgio, Genova
15-16 Novembre, 2019