Giuseppe Vizzari
- Università degli Studi di Milano-Bicocca
- https://www.unimib.it/
5 novembre 2020 - SESSIONE 8: CONTAINER E FEDERAZIONE
La scienza aperta nel cloud GARR: servizi AI e ML nel progetto NEANIAS
La scienza aperta nel cloud GARR: servizi AI e ML nel progetto NEANIAS
Giuseppe Vizzari è professore associato al Dipartimento di Informatica, Sistemistica e Comunicazione dell'Università degli Studi di Milano-Bicocca. Le sue attività di ricerca sono prevalentemente nel settore dell'Intelligenza Artificiale, in particolare modelli ad agente (agenti situati, simulazione di sistemi complessi), sistemi basati sulla conoscenza (case-based reasoning, web semantico), e recentemente applicazioni di apprendimento automatico a vari contesti scientifici e industriali.
Giuseppe Vizzari is Associate Professor at the Department of Informatics, Systems and Communication (University of Milano-Bicocca, Milan, Italy). His research activities mainly concern AI, and in particular agent-based models and technologies (situated agents models and applications, simulation of complex systems), knowledge-based systems (case-based reasoning and semantic-web systems), and recently ML applications to various scientific and industrial areas.
La scienza aperta nel cloud GARR: servizi AI e ML nel progetto NEANIAS
Il progetto NEANIAS (EU-H2020) prevede la realizzazione di servizi informatici per la scienza aperta tramite architetture cloud, nel contesto dell’iniziativa European Open Science Cloud. Questo intervento presenterà alcuni servizi legati all’applicazione di tecniche di Intelligenza Artificiale e Apprenmdimento Automatico per il supporto alla ricerca scientifica, proponendo degli scenari d’uso nel settore astrofisico.
Open Science in the GARR cloud: AI and ML services in the NEANIAS project.
The NEANIAS project (EU-H2020) is aimed at the implementation of IT services for open science through cloud architectures, in the context of the European Open Science Cloud initiative. This talk will present some services related to the application of Artificial Intelligence techniques and Machine Learning to support scientific research, proposing scenarios of use in the astrophysics sector.
