Studente Uniba trionfa in gara internazionale su intelligenza artificiale e apprendimento automatico



Gianluca Pagliara, studente presso il Dipartimento di Informatica dell’Università degli Studi di Bari Aldo Moro ha conseguito il terzo premio nell’edizione 2019 della competizione internazionale Loop Q PRIZE 2019, aperta agli studenti italiani, annunciata a San Francisco a maggio e la cui cerimonia di premiazione si è svolta lo scorso 5 luglio a Milano. La challenge - riferisce una nota dell’Università di Bari - è promossa e sponsorizzata annualmente da Loop AI Labs, azienda americana con sede nella Silicon Valley specializzata nel settore delle soluzioni per l’automazione intelligente in ambito industriale attraverso tecnologie di cognitive computing. L'obiettivo della challenge è quello di promuovere la capacità di attrarre l’attenzione verso le tecnologie cognitive per favorire l’adozione di soluzioni innovative basate sull'intelligenza artificiale e il machine learning (apprendimento automatico).La competizione si è svolta in due fasi: qualifying challenge e final challenge. Dopo aver superato la fase di qualificazione preliminare, nella fase decisiva Gianluca Pagliara ha conseguito il terzo premio ideando, realizzando e dimostrando sperimentalmente l’efficacia di una soluzione basata su Deep Learning (apprendimento profondo) a uno dei problemi proposti: la produzione di recensioni riassuntive (summarization) generate automaticamente a partire da recensioni fornite da utenti reali. Si tratta di un sistema in grado di produrre modelli accurati attraverso rappresentazioni numeriche dei dati (embedding) senza richiedere impegnativi interventi umani per la loro elaborazione.In particolare il sistema realizzato prevede tre fasi: pre-elaborazione; generazione automatica di sommari di recensioni individuali; estrazione dei sommari più rilevanti. Dopo la prima fase di normalizzazione del testo (fino alla tokenizzazione), nella seconda fase il sistema si basa su un particolare tipo di rete neurale detto autoencoder; nella generazione dei sommari esso sfrutta embedding derivati sulla base di reti semantiche (ConceptNet) ed è stato addestrato su un dataset di recensioni messe a disposizione da note piattaforme di E-commerce. Nella terza fase il sistema riordina le recensioni riassuntive precedentemente generate in base alla loro similarità rispetto a una recensione-prototipo (centroide) che può essere calcolata sfruttando le proprietà composizionali delle rappresentazioni numeriche.Gianluca Pagliara è uno studente del corso di laurea triennale in Informatica. Vincitore di una borsa di studio Erasmus+ TUCEP, ha iniziato sotto la supervisione del prof. Nicola Fanizzi il tirocinio presso il Department of Computer Science della University of Liverpool dove ha intrapreso lo studio sugli aspetti cognitivi dell’ingegneria delle ontologie e in particolare applicazioni dell’apprendimento automatico nell’ambito del Web Semantico utili al controllo della complessità delle descrizioni concettuali.


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