Gestione, analisi, interpretazione e visualizzazione di set di dati complessi. Data mining. Intelligenza Artificiale in Astrofisica.
Il programma di Data Science e Intelligenza Artificiale presso il nostro istituto si occupa della raccolta, gestione, analisi, interpretazione e visualizzazione di grandi e complessi set di dati, e dello sviluppo di nuovi algoritmi e tecniche di IA, rendendoli un aspetto vitale della ricerca in astrofisica. Nel passato, la nostra ricerca in data science è stata condotta attraverso il programma MeDIA (Metodi e Metodologie per l’Analisi di Dati e Immagini), che si concentrava sugli aspetti di data science relativi all’analisi dei dati astrofisici, alle missioni spaziali e agli esperimenti in cui l’istituto era coinvolto.
Recentemente, abbiamo lanciato un nuovo progetto chiamato MADELEinE, che è in parte condotto all’interno del quadro del Centro Nazionale di Ricerca in HPC, Big Data and Quantum Computing – Spoke 2 – FUNDAMENTAL RESEARCH & SPACE ECONOMY. MADELEinE (acronimo per Machine and Deep Learning in Experiments) mira a investigare la fattibilità ed efficienza degli approcci di Intelligenza Artificiale in diverse case studies di astrofisica.
Il nostro gruppo si concentra sullo sviluppo e applicazione di tecniche avanzate di analisi dei dati e di apprendimento automatico per risolvere problemi in diversi campi scientifici. Siamo particolarmente interessati a creare nuovi metodi per l’analisi dei dati basati sui dati, con un forte accento sulle applicazioni in astrofisica ad alta energia, per migliorare la nostra comprensione dei fenomeni ad alta energia nell’universo.
La nostra ricerca copre una vasta gamma di argomenti all’interno del campo della Data Science e dell’Intelligenza Artificiale, tra cui:
- Apprendimento automatico e apprendimento profondo: lavoriamo allo sviluppo di nuovi algoritmi e tecniche per l’apprendimento supervisionato, non supervisionato e semi-supervisionato, nonché metodi di apprendimento profondo per dati di grandi dimensioni e complessi. Esploriamo anche varie aree di applicazione come la computer vision, l’elaborazione del linguaggio naturale e la previsione di serie temporali.
- Computer vision. Lavoriamo allo sviluppo di nuovi metodi per l’analisi delle immagini e dei video, tra cui la rilevazione degli oggetti, la segmentazione delle immagini e la descrizione delle immagini.
- Data mining. Studiamo i metodi per estrarre informazioni e conoscenze utili da grandi e complessi set di dati, tra cui tecniche di clustering, classificazione e mining di regole di associazione.
- Modellizzazione predittiva. Lavoriamo allo sviluppo di nuovi metodi per la previsione e la previsione, tra cui l’analisi delle serie temporali, l’analisi di sopravvivenza e l’inferenza causale.
Il nostro gruppo è composto da un team multidisciplinare di ricercatori con competenze in astrofisica, informatica, statistica e matematica. Collaboriamo con altri ricercatori e istituzioni del settore per raggiungere i nostri obiettivi di ricerca e fare nuove scoperte. Partecipiamo anche a attività di divulgazione per condividere la nostra ricerca con il pubblico e ispirare la prossima generazione di scienziati.
Per saperne di più (in inglese): MADELEinE; MeDIA; JEM-EUSO.