DOCENTE
Francesco Pierri (web, mail)
AREA DI RICERCA
Dati, Web, Società, Sistemi Informativi, Intelligenza Artificiale
TECNOLOGIE DA UTILIZZARE
Python
DESCRIZIONE (MAX 500 CARATTERI)
Il problema della disinformazione online è di interesse globale, poiché i recenti progressi nell’intelligenza artificiale sbloccano la possibilità di creare contenuti realistici ma inaffidabili su larga scala.
Il progetto mira a utilizzare modelli linguistici di grandi dimensioni (Large Language Models) all’avanguardia per costruire agenti in grado di verificare e/o fornire informazioni contestuali per storie e voci non verificate che circolano online.
Agli studenti verrà richiesto di esplorare il panorama dei modelli linguistici open source esistenti, raccogliere set di dati di storie e dichiarazioni e impostare una pipeline per valutare le capacità di tali modelli di rilevare e/o verificare automaticamente la disinformazione online.
Category Archives: Progetto
Sviluppo di un tool per la valutazione di algoritmi per multirobot path planning
Docente
Francesco Amigoni (mail)
Area di ricerca
Intelligenza artificiale, robotica e computer vision
Keyword (max 3 separate da virgola)
sistemi multirobot, path planning
Termine per accettazione progetto
01/03/2024
Tecnologie da utilizzare
Python, C++
Descrizione (max 500 caratteri)
In letteratura sono stati proposti diversi algoritmi per la risoluzione di problemi di Multi-Agent Path Finding (MAPF) e di Multi-Agent Pickup and Delivery (MAPD) ma il loro confronto sperimentale non è supportato da strumenti che permettano di definire scenari e di rilevare le prestazioni in modo omogeneo e ripetibile. Il progetto si propone di sviluppare uno di questi strumenti che riduca il tempo impiegato per il confronto sperimentale e aumenti la qualità e la significatività dei risultati raccolti.
Definizione di architettura hardware sicura basata su RISC-V
DOCENTE
AREA DI RICERCA
Architetture
KEYWORD (MAX 3 SEPARATE DA VIRGOLA)
Progettazione hardware, hardware security, FPGA
DESCRIZIONE (MAX 500 CARATTERI)
Garantire la sicurezza di un dispositivo elettronico durante la sua esecuzione è una tematica molto importante, soprattutto nei casi dove la progettazione e la fabbricazione sono svolte da aziende diverse oppure l’architettura elabora dati sensibili. Questo progetto ha l’obiettivo studiare la possibile realizzazione di un’architettura sicura basata su RISC-V che abbia determinati requisiti di sicurezza.
Fine-tuning di modelli linguistici di grandi dimensioni a supporto della comunicazione aumentativa
DOCENTE
AREA DI RICERCA
Architetture, Intelligenza Artificiale
TECNOLOGIE DA UTILIZZARE
Python
DESCRIZIONE (MAX 500 CARATTERI)
Gli algoritmi di intelligenza artificiale generativa stanno diventando sempre più popolari e fondamentali per una grande quantità di attività. In particolare, la personalizzazione di modelli linguistici di grandi dimensioni, noti anche con l’inglese large language models (in sigla LLMs), permette di ottenere materiale personalizzato nell’ambito in cui viene specializzato. Questo progetto prevede lo studio di modelli esistenti (ChatGPT, DALL-E, o quelli forniti tramite Amazon AWS Sagemaker) per la creazione di simboli da utilizzare in ambito educativo (e.g., nel caso di comunicazione aumentativa – link).
Creazione di applicazione multi-piattaforma a supporto della comunicazione aumentativa
DOCENTE
AREA DI RICERCA
Architetture, Intelligenza Artificiale
TECNOLOGIE DA UTILIZZARE
Dart, Flutter
DESCRIZIONE (MAX 500 CARATTERI)
La comunicazione aumentativa include diverse tecniche a supporto di individui con difficoltà comunicative. Predilige la traduzione di concetti, frasi o contenuti più complessi in una sequenza di simboli che l’utente può comprendere. L’obiettivo di questo progetto è di sviluppare una serie di componenti di un’applicazione multi-piattaforma (basata su Dart/Flutter e integrata con Amazon AWS) per la gestione/creazione di simboli, l’interpretazione del testo fornito dall’educatore (anche tramite tecniche di machine learning per includere suggerimenti) e la visualizzazione per l’utente.
Automazione del testing per lo sviluppo di compilatori
Docente
Area di ricerca
Metodologie e architetture software avanzate
Keyword (max 3 separate da virgola)
compilatori, testing harness
Tecnologie da utilizzare
Python o altro linguaggio di scripting
Descrizione (max 500 caratteri)
Il progetto si propone di creare una infrastruttura di testing per il compilatore MARCO. Poiché il compilatore è in corso di sviluppo, è necessario verificare periodicamente l’impatto delle nuove trasformazioni e ottimizzazioni su un set di test di riferimento, e mantenere uno storico delle prestazioni con interfaccia web.
Volleyball Action Recognition
Docente
Area di ricerca
Geoinformatica
Keyword (max 3 separate da virgola)
Action Recognition, Sport Analytics, Deep Learning
Termine per accettazione progetto
30/01/2024
Tecnologie da utilizzare
Deep Neural Networks
Descrizione (max 500 caratteri)
The project deals with the classification of actions from fragments of videos from a volleyball match.
This project reqires image/video processing sklls and training 3D CNN models.
ALEXA: monitoraggio e supporto alla vita autonoma e indipendente
Docente
Fabio Salice (mail)
Area di ricerca
Architetture
Keyword (max 3 separate da virgola)
Home monitoring, analisi dei dati, sistemi embedded
Descrizione (max 500 caratteri)
Realizzazione di skills per l’interazione tra l’utente l’ambiente domestico in cui vive. L’architettura di monitoraggio può restituire dati di consumo energetico, di presenza nelle stanze, temperatura e luminosità negli ambienti, apertura porta (o altro).
E’ disponibile un ambiente di prova e un data set di qualche mese.
E’ disponibile un ambiente di prova e un data set di qualche mese.
Rappresentazione dei Giochi del Caos per Identificare e Caratterizzare le Abitudini
Docente
Fabio Salice (mail)
Referente del progetto
Fabio Salice ( mail)
Area di ricerca
Intelligenza artificiale, robotica e computer vision, dati, web e società
Keyword (max 3 separate da virgola)
Rappresentazione dei giochi, Caos, Attività
Descrizione (max 500 caratteri)
Il progetto consiste nell’applicare i metodi della rappresentazione dei giochi del caos (vedi CHAOS GAME REPRESENTATION – EUNICE Y. S. CHAN AND ROBERT M. CORLESS – Abstract: The chaos game representation (CGR) is an interesting method to visualize one dimensional sequences. In this paper, we show how to construct a chaos game representation etc.) per rappresentare graficamente le abitudini di una persona nel contesto del proprio domicilio. Le rappresentazioni grafiche poi possono essere analizzate, comparate tra loro, classificate etc. attraverso l’utilizzo di strumenti di AI e ML.
AI Generativa per la Stima della Qualità del Sonno
Docente
Fabio Salice (mail)
Area di ricerca
Architetture
Keyword (max 3 separate da virgola)
Qualità della vita, analisi dei dati, AI Generativa, sistemi embedded
Descrizione (max 500 caratteri)
Il progetto consiste nell’indentificare le relazioni che esistono tra i parametri biologici rilevabili senza contatto (non intrusivo) e la qualità del sonno attraverso l’utilizzo di nuovi paradigmi di intelligenza artificiale. Il data set è disponibile ed è ricavato da situazioni reali. I sensori utilizzati ricavano informazioni senza contatto con la persona. E’ richiesta una fase iniziale di analisi della letteratura.