Research project

Intelligenza Artificiale per la geoinformazione (IAxGeo) (DIT.AD004.114)

Thematic area

Engineering, ICT and technologies for energy and transportation

Project area

Dati, Contenuti e Media (DIT.AD004)

Structure responsible for the research project

Institute for electromagnetic sensing of the environment (IREA)

Project manager

GLORIA BORDOGNA
Phone number: 0390223699299
Email: bordogna.g@irea.cnr.it

Abstract

Il progetto intende studiare, definire e sperimentare metodi di IA trasparenti per l'interpretazione di geoinformazione multisorgente nella forma di immagini telerilevate, di dati georiferiti da archivi aperti online di amministrazioni o organizzazioni pubbliche e private, e di messaggi delle reti sociali e documenti testuali.
Si intendono esplorare metodi ibridi che combinano il soft computing, e in particolare la logica fuzzy e le ontologie soft per la rappresentazione della conoscenza eventualmente imprecisa e incompleta dei fenomeni, con il deep learning, in particolare i Large Language Models, per l'apprendimento automatico.
L'obbiettivo finale è quello di definire metodi innovativi più "trasparenti" delle DNN attuali, e che permettano di coinvolgere l'umano nel processo di interpretazione (Human in the loop).
Questi obbiettivi sono in linea con le indicazioni tracciate dalla comunità europea e dal documento su IA del MISE, e dal documento "AI for future Italy" del gruppo di lavoro del laboratorio CINI-AIIS di cui il CNR è parte.

Goals

L'IA è un termine abusato dai media e dai politici che lo considerano la panacea di tutti i mali ambientali e sociali o il mostro tecnologico che porterà a una società autoritaria alla 1984 di Orwell.
In realtà i metodi di IA sono studiati da decenni e si sono evoluti partendo dai sistemi esperti portando all'affermazione delle Deep Neural Network solo nell'ultima decade con la disponibilità di grandi quantità di dati e di potenza di calcolo. Tuttavia le DNN se da un lato hanno dimostrato di poter produrre risultati con accuratezza super umana, ad esempio nel riconoscimento di oggetti in sequenze video, allo stato attuale sono metodi opachi che non permettono di spiegare i criteri che hanno appreso e che applicano per produrre i risultati. Se ciò non è un problema per molte applicazioni tecnologiche, come il restauro di vecchi film, è una grossa limitazione quando si affronta un problema scientifico nel quale oltre a voler mappare lo stato o l'evoluzione di un fenomeno ambientale/sociale/naturale si vuole capire perchè sta succedendo e quali sono i fattori che lo determinano o influenzano.
L'obbiettivo è quindi definire metodi di IA trasparenti e spiegabili ai decisori umani.

Start date of activity

01/09/2020

Keywords

Intelligenza Artificiale, Soft computing, Geoinformazione

Last update: 13/11/2024