Il progetto si prefigge l’obiettivo di studiare le modalità in cui i sistemi di intelligenza artificiale (IA) vengono applicati nel settore sanitario italiano. Il progetto prevede una definizione approfondita dei concetti fondamentali dell’IA, l’analisi dei punti di forza e di debolezza dei vari sistemi, e una particolare attenzione agli impatti che questi algoritmi hanno apportato […]
Il fenomeno dell’abstention nel machine learning rappresenta un’area di grande interesse e potenziale scientifico, offrendo strumenti cruciali per migliorare la sicurezza e l’affidabilità delle decisioni automatizzate in ambiti ad alto rischio. Il nostro laboratorio offre un’opportunità unica di tesi magistrale per studenti altamente motivati a indagare il fenomeno dell’abstention nel machine learning, un tema di […]
In un’era di trasformazione digitale incessante, l’intelligenza artificiale (AI) rappresenta una forza trasformativa capace di ridisegnare industrie e interazioni sociali. Questa tesi magistrale si propone di affrontare le sfide etiche, legali e sociali introdotte dall’integrazione dell’AI nei sistemi socio-tecnici, focalizzandosi sulla validazione e sulla categorizzazione degli standard internazionali di qualità. Attraverso l’analisi rigorosa di standard […]
L’intelligenza artificiale sta trasformando rapidamente il settore sanitario, con un numero crescente di dispositivi medici AI approvati dalla FDA. Tuttavia, nonostante la crescente adozione di questi dispositivi, esiste una carenza di studi che esaminano gli scopi specifici per cui vengono utilizzati. Questa tesi magistrale si propone di colmare tale lacuna attraverso una review sistematica che […]
Lo stage/tesi si prefigge l’obiettivo di studiare le modalità in cui un agente conversazionale (o social chatbot) come ad esempio ChatGPT (o sistemi simili) può supportare il lavoro di gruppo sincrono (colocato o distribuito), accedendo a conference call. Si tratta di cercare e valutare soluzioni commerciali (preferibilmente open-source) di accesso a conference call, di sviluppare […]
La sindrome neuro-oculare associata ai voli spaziali (SANS) rappresenta una delle sfide mediche più pressanti nell’era dell’esplorazione spaziale. Con il crescente numero di missioni di lunga durata, comprendere e prevenire la SANS è diventato cruciale per garantire la salute e la performance degli astronauti. Questa tesi magistrale, sviluppata in collaborazione con la SISO e con […]
I Sistemi di Supporto alle Decisioni (DSS) Cliniche sono strumenti il cui scopo è quello di fornire ad operatori clinici (tipicamente, medici) supporto di natura computazionale al fine di migliorare la qualità e l’efficacia delle decisioni cliniche. All’interno del laboratorio MUDI abbiamo sviluppato un prototipo di un DSS basato su tecnologie di Intelligenza Artificiale e […]
La valutazione di Sistemi di Supporto alle Decisioni (DSS) basati su AI è un tema complesso e di grande interesse: all’interno del laboratorio MUDI abbiamo sviluppato un meta-tool (https://mudilab.github.io/dss-quality-assessment/) per tale scopo, composto da diversi tool indipendenti e ognuno dei quali atto ad un particolare tipo di valutazione. Questo strumento si basa su un’architettura server […]
L’apprendimento online è un paradigma di Machine Learning in cui l’apprendimento di un modello avviene in maniera iterativa, aggiornando un’ipotesi iniziale sulla base di uno stream di dati (potenzialmente selezionati in maniera avversariale), che vengono considerati come elementi di evidenza da considerare per la selezione di un modello ottimale. Il concetto di evidenza risulta un […]
Il credal learning è una metodologia di weakly supervised learning in cui l’informazione parziale relativa alla variabile target è rappresentata tramite credal set (insiemi convessi di probabilità). Sebbene questo approccio sia stato proposto nel contesto dell’apprendimento da etichette imprecise, può essere applicato per modellare anche altri tipi di incertezza nei dati, in particolar modo errori […]