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PROGRAMMA DI RICERCA 2006
italiano - english
Unità di Ricerca
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- 10 - Metodologie di raccolta ed analisi dei dati ambientali
Classificazione scientifico-disciplinare
- Area scientifico disciplinare: Scienze matematiche e informatiche
Classificazione brevettuale
- PHYSICS
- COMPUTING; CALCULATING; COUNTING (score computers for games A63; combinations of writing applicances with computing devices B43K29/08)
- COMPUTER SYSTEMS BASED ON SPECIFIC COMPUTATIONAL MODELS [N0004]
- IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL (specially adapted for particular applications, see the relevant subclasses, e.g. G06K, G09G, H04N) [N9408]
- COMPUTING; CALCULATING; COUNTING (score computers for games A63; combinations of writing applicances with computing devices B43K29/08)
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Parole Chiave
APPRENDIMENTO AUTOMATICO, DATI TEMPORALI E SPAZIALI, ASTRAZIONE, MODELLI DI MARKOV NASCOSTI, DIAGNOSI BASATA SU MODELLI, PROGRAMMAZIONE LOGICA INDUTTIVA, APPRENDIMENTO INCREMENTALE, MODELLI GERARCHICI, MODELLI DI MARKOV 2D A RISOLUZIONE MULTIPLASintesi automatica di modelli astratti a partire da dati temporali o spaziali
Abstract
Il progetto si colloca nel settore dell'Apprendimento Automatico e del "Data Mining". Più specificamente, riguarda l'analisi di dati temporali o spaziali (a una o due dimensioni),utilizzando eventualmente una teoria del dominio.
Il processo di apprendimento ha lo scopo di acquisire della conoscenza da usarsi in compiti riconducibili alla classificazione (quali ad esempio diagnosi, monitoraggio, indicizzazione, categorizzazione,...).
Lo scopo complessivo del progetto è quello di progettare e sviluppare una metodologia che sia specifica per trattare dati temporali e/o spaziali e possa apprendere e usare la conoscenza in modo computazionalmente veloce. Si potrebbe così garantire un livello di scalabilità, sia per i sistemi di apprendimento che per i sistemi di supporto alla risoluzione di problemi, che va al di là dello stato dell'arte.
Si è identificato nell'astrazione il principale meccanismo per ottenere questo obiettivo. L'astrazione intesa come mezzo per descrivere un "mapping" di dati e conoscenza da uno spazio di rappresentazione di partenza a uno più semplice, dove i problemi possano essere risolti più facilmente.
Lavori teorici e sperimentali indicano che una "buona" astrazione permette di risolvere dei problemi, nello spazio di ricerca astratto, con un costo ridotto di ordini di grandezza rispetto alla soluzione ottenibile nello spazio di ricerca >>>
Coordinatore Scientifico del Programma di Ricerca
Lorenza Saitta Università degli Studi del PIEMONTE ORIENTALE "Amedeo Avogadro"-VercelliObiettivo del Programma di Ricerca
Il progetto si colloca nel campo del Data Mining fatto su dati ordinati temporalmente o spazialmente con l'aiuto eventuale di teoria del dominio.La costruzione di modelli dai dati e la scoperta di regolarità è guidata da due motivazioni: l’acquisizione di nuova conoscenza fine a se stessa e la costruzione di sistemi rivolti a specifici compiti. Il progetto si basa essenzialmente sulla seconda motivazione; il compito verso cui si orienta è quello della classificazione nella sua accezione più vasta, includendo diagnosi, supervisione, identificazione e riconoscimento.
Il progetto proposto mira quindi a tre specifici obiettivi:
Obiettivo 1 – Automatizzare il processo di estrazione della conoscenza e della costruzione di modelli da dati temporali o spaziali (a una o due dimensioni) mediante un approccio basato su tecniche di Apprendimento Automatico, eventualmente sfruttando conoscenza a-priori.
Obiettivo 2 – Aumentare la scalabilità del processo di estrazione e di uso della conoscenza mediante gerarchie, astrazione e conoscenza del dominio, al fine di fare fronte a risorse limitate.
Obiettivo 3 – Confrontare approcci diversi alla ricerca di caratteristiche comuni, arrivando a definire una metodologia generalizzata che possa essere applicata a domini differenti.
Molte applicazioni generano oggi una grande quantità di dati, organizzati sulla base di un ordinamento temporale o spaziale >>>
Durata
24 mesiBase di partenza scientifica nazionale o internazionale
Il trattamento del tempo e dello spazio non è un argomento nuovo in Intelligenza Artificiale (IA). Da molto tempo i ricercatori hanno sviluppato diversi tipi di logiche per rappresentazioni spaziali e temporali [1,2]. Tuttavia, tali approcci hanno inteso occuparsi di risvolti teorici relativi al ragionamento piuttosto che elaborare grandi quantità di dati. Anche nell'area del Pattern Recognition l'analisi delle serie temporali o delle sequenze di segnali (quali il parlato) [3], così come l'elaborazione di immagini [4] hanno raggiunto un notevole grado di sofisticazione. La maggior parte di questi approcci, tuttavia, usava tipicamente modelli ottenuti manualmente e conoscenza fornita da esperti umani.Più recentemente, quando l'Apprendimento Automatico ha raggiunto una maturità sufficiente per affrontare dati complessi e, in particolare, dopo l'ampia diffusione di tecniche di Data Mining, i dati spaziali e/o temporali sono diventati fonte primaria per l'apprendimento automatico di modelli [5]. Più specificamente, l'apprendimento automatico e la scoperta/ritrovamento di informazioni sono attualmente concentrati sulle sequenze di dati in Biologia Molecolare (analisi del DNA e delle proteine [6]), sui log informatici (individuazione di tentativi di intrusione [7]), e sulle sequenze di immagini [9], di dati spaziali e georeferenziati (Sistemi Informativi Geografici - GIS) [8].
Per rappresentare modelli di dati >>>



