Responsabile: Claudio Carpineto
All’elevata competenza su queste tecnologie avanzate, l’area unisce le capacità di ingegnerizzazione e di sviluppo prototipale necessarie per risolvere problemi complessi in domini specifici mediante l’uso di tali tecnologie. Nell’area sono inoltre presenti competenze di progettazione e costruzione di sistemi di monitoraggio statistico di fenomeni di natura socio-economica, con competenze sviluppate nell’analisi dello sviluppo esponenziale dei servizi ICT, con particolare riferimento agli effetti che l’avvento di tecnologie disruptive quali 5G, IA e Blockchain genereranno nel tempo.
L’insieme di queste competenze, grazie anche alla realizzazione di una piattaforma interna per il calcolo distribuito, viene impiegato per risolvere problemi sfidanti di pubblico interesse in sinergia con partner istituzionali o con altre aree FUB.
I campi di applicazione attuali comprendono il contrasto alla contraffazione online, la prevenzione della corruzione nell’ambito delle amministrazioni pubbliche, il monitoraggio del campo elettromagnetico, l’identificazione dei malware informatici, la protezione dei dati personali sul web e nelle banche dati, la valutazione dell’impatto del 5G sul territorio, la diffusione di apparati TV compatibili con i nuovi standard di trasmissione. Le attività progettuali hanno anche una ricaduta in termini di ricerca: l’area continua a fornire contributi squisitamente scientifici nel campo dell’analisi dati, soprattutto sulle applicazioni innovative dei metodi di apprendimento automatico, e a svolgere attività editoriali per conferenze e riviste.
All’interno dell’Area si stanno sviluppando le componenti che concorrono alla possibilità di risolvere problemi complessi di analisi dati in domini specifici. Dallo sviluppo delle tecnologie di apprendimento automatico come il deep learning e l’apprendimento semi-supervisionato, data analysis di banche dati spazio-temporali e analisi testuale al potenziamento della conoscenza e della capacità di utilizzo di strumenti e ambienti open source per l’analisi dei dati e per la valutazione delle prestazioni degli algoritmi, come pure delle librerie avanzate per natural language processing, classificazione automatica e clustering di dati massivi.