Tech Research

Hosting della sala

Daniele Pucci
Daniele Pucci
13 giu 12:50 - 13:30
40 min
Le fonti di energie rinnovabili, tanto vitali quanto volatili, sono al centro dei nuovi sistemi distribuiti di produzione energetica, come le Comunità Energetiche Rinnovabili (CER). Tuttavia la limitata controllabilità delle rinnovabili può portare a problemi di instabilità della rete elettrica, creando disservizi per il comparto civile e produttivo del Paese. Esploreremo una soluzione di Reinforcement Learning ideata per ottimizzare i flussi energetici nelle CER, massimizzando i benefici ambientali, sociali ed economici sia per le comunità che per l'intero territorio.
13 giu 14:20 - 15:00
40 min
L'Intelligenza Artificiale pone sfide importanti ai professionisti e alle organizzazioni. Alcune di queste sono sfide tecniche, legate alla ricerca di sempre maggiore efficienza nell'allenamento e velocizzazione dei modelli, per le quali l'utilizzo di supercalcolo è un fattore chiave. Altre riguardano invece l'immaginazione di nuove modalità di interazione con l'Intelligenza Artificiale: esploreremo in particolare l'anticipazione e la creatività come facilitatori di esperienze di innovazione.
13 giu 17:00 - 17:40
40 min
Viviamo in un'epoca in cui l'AI è estremamente costosa ed energivora: i grandi modelli di linguaggio (LLM) hanno aperto incredibili opportunità, ma a quale prezzo? E' davvero l'unica via affidarci all'uso di LLM omniscienti perché l'AI possa assisterci nella vita di tutti giorni? Vogliamo discutere di come l'Embedded AI sia talvolta una alternativa più efficace e sostenibile.
13 giu 18:00 - 18:40
40 min
In questo intervento descriverò come l'enorme quantità di dati sui nostri comportamenti giornalieri (interazioni sociali, movimenti, acquisti) e lo sviluppo di innovativi modelli nei campi dell'Intelligenza Artificiale (ad esempio, il deep learning e i modelli di AI generativa) e dei sistemi complessi stanno permettendo l'emergere di una nuova scienza dedicata allo studio e al design delle città e degli ambienti urbani. Ad esempio, saranno presentati studi che dimostrano come algoritmi di apprendimento automatico e nuove sorgenti di dati possono essere usati per stimare le condizioni socio-economiche di un quartiere, predire i livelli di criminalità di un'area urbana, e capire quali caratteristiche permetterebbero la progettazione di luoghi vitali ed in grado di stimolare interazioni sociali e creatività. Questi risultati aprono le porte ad una nuova modalità per studiare le città e le società umane mediante strumenti computazionali e con una profondità ed una scala mai possibili in precedenza.