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 […]
Tradizionalmente impiegati per compiti di elaborazione e generazione del linguaggio naturale i modelli generativi pre-addestrati (chatgpt e altri simili) hanno recentemente dimostrato una straordinaria capacità di trasferimento delle conoscenze anche nel dominio della visione artificiale. Tuttavia, un aspetto cruciale che merita ulteriore approfondimento è la comprensione di come questi modelli prendano decisioni e interpretino le […]
Questa tesi propone una review dei modelli di reti neurali informate dalla fisica e/o dalla biologia, esplorando i meccanismi delle PINN (Physics-Informed Neural Networks) e delle Bio-inspired neural networks (reti neurali ispirate alla biologia). Tali approcci integrano principi e leggi della fisica e della biologia nel processo di apprendimento, consentendo ai meccanismi neurali di acquisire […]
In questa tesi si richiede di esplorare meccanismi neuro-simbolici per mitigare il “bias” e garantire la “fairness” in contesti critici in cui le componenti neurali svolgono un ruolo chiave nel processo decisionale. Le reti neurali, infatti, sono sempre più utilizzate in applicazioni critiche, come la selezione del personale, la concessione di prestiti o l’assegnazione di […]
Questa tesi si propone di esplorare l’applicazione di reti neurali per la risoluzione di problemi di ottimizzazione combinatoria su grafi. I problemi di ottimizzazione su grafi sono ampiamente diffusi in vari settori, come la logistica e la pianificazione dei trasporti. Le reti neurali offrono un potenziale significativo per affrontare questi problemi complessi grazie alla loro […]
Lo svolgimento di questa tesi permetterà di esplorare le frontiere dell’elaborazione dei segnali attraverso l’applicazione di meccanismi avanzati di deep learning. Un’attenzione particolare verrà rivolta all’analisi di segnali in ambiti cruciali quali quello fisiologico e/o allo studio di profili spettrali in applicazioni di particolare importanza. In questi ambiti, infatti, il “Signal Processing” assume un ruolo […]
Questa tesi ha come obiettivo lo sviluppo di un chatbot destinato a fornire supporto personalizzato nell’ambito dei Servizi alla Persona. Il chatbot dovrà interagire in modo naturale ed efficace congli utenti. Potrà offrire informazioni, consigli e suggerire risorse rilevanti sul territorio in aree cruciali della vita quotidiana come salute, istruzione, assistenza ed inclusione sociale. Sarà […]
La tesi o stage è finalizzata all’implementazione e valutazione di algoritmi di clustering basati su intuitionistic fuzzy sets. Gli intuitionistic fuzzy sets sono un modello di rappresentazione e gestione dell’incertezza concepito come generalizzazione dei fuzzy set. Un intuitionistic fuzzy set è definito da una coppia di funzioni (m: X -> [0,1], v: X -> [0,1]) […]
La tesi o stage è finalizzata all’implementazione e valutazione di algoritmi di clustering basati su shadowed sets. Gli shadowed sets sono un modello di rappresentazione e gestione dell’incertezza basato su una rappresentazione approssimata di un insieme mediante tre valori: 1, per denotare gli elementi che sicuramente appartengono all’insieme; 0, per denotare gli elementi che sicuramente […]