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Università di Catania – Machine Learning: studio su algoritmi che prevedono le interazioni e azioni future

Di Redazione |

Nei laboratori dell’Università di Catania si precorre la fantascianza. Il prof. Giovanni Maria Farinella sta studiando algoritmi di anticipazione di eventi mediante dispositivi indossabili in grado di acquisire dati visuali in prima persona e quindi anche il “gaze” (la posizione della pupilla). Lo scopo è quello di creare algoritmi di Machine Learning, per la visione artificiale che siano in grado di prevedere quale sia il prossimo oggetto con cui l’utente interagirà e l’azione che compirà ancor prima che essa accada. Queste tecnologie possono essere utili a supportare e assistere gli utenti su task.

Si tratta di un progetto internazionale di ricerca “Marie Curie” che coinvolge, come partner, oltre all’Università di Catania anche anche Philips, R2M, l’Università di Cagliari, la Technische Universiteit di Eindhoven e la University of Aberdeen. Scopo del progetto, denominato “PHILHUMANS– Personal Health Interfaces Leveraging HUman-MAchine Natural interactionS” è quello di formare una nuova generazione di giovani ricercatori (Early Stage Researcher) in grado di creare nuove tecnologie di assistenza indossabili e robotiche che attraverso algoritmi di Machine Learning e Computer Vision possano essere in grado di supportare l’uomo durante le attività quotidiane, e in particolare supportare servizi di salute personale.

Il progetto è finanziato dall’Ue che ha selezionato i migliori 123 progetti tra 1650 proposte.

L’unità di ricerca di Catania del progetto PHILHUMANS è coordinata scientificamente dal prof. Giovanni Maria Farinella, docente di Machine Learning al dipartimento di Matematica e Informatica dell’Ateneo catanese, che avrà anche il compito di co-supervisionare la ricerca di 2 Early Stage Researchers per il corso di dottorato di Informatica coordinato dal prof. Sebastiano Battiato.COPYRIGHT LASICILIA.IT © RIPRODUZIONE RISERVATA