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LACAM

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LACAM
Acquisizione della conoscenza e apprendimento nelle macchine

Argomenti di ricerca:

Il Laboratorio raccoglie un gruppo di più di 20 ricercatori (inclusi i dottorandi di ricerca) del Dipartimento di Informatica all'Università di Bari che si occupano di Intelligenza Artificiale e Network Computing. Costituito dal 1989 è coordinato dalla prof.ssa Floriana Esposito. La ricerca condotta nel LACAM spazia dall’apprendimento automatico allo sviluppo di sistemi intelligenti per la elaborazione automatica di documenti, dal Data Mining alla implementazione di sistemi per l’accesso intelligente, per la ricerca ed il filtraggio personalizzato dell’informazione. Caratteristica fondamentale è l’attenzione sia agli aspetti teorici e metodologici, sia alla applicazione delle varie tecniche, oltreché all’implementazione di sistemi prototipali operanti in diversi domini applicativi reali.

Le direzioni di ricerca riguardano:

-  Metodi e sistemi di Machine Learning basati su approcci numerici e simbolici, mediante tecniche induttive.
-  Elaborazione intelligente di documenti. Biblioteche digitali.
-  Metodi e tecniche di Data Mining e Big Data Analytics.
-  Sviluppo di metodi e tecniche per l’accesso intelligente all’informazione e per la elaborazione del linguaggio aturale.

Il Laboratorio è articolato in tre sottogruppi di ricerca autonomi che lavorano sinergicamente nei progetti di ricerca che riguardano le tematiche suddette.

 Applicazioni:

Bioinformatica, Web Semantico e Ontologie, Personalizzazione e Sistemi di raccomandazione, Analisi di serie temporali, Analisi delle reti sociali, Big Data, Elaborazione intelligente dei documenti, Information Retrieval, Mining su testo e categorizzazione

Responsabile:

 Prof.ssa Floriana Esposito

Personale afferente:

LACAM-ML Gruppo Apprendimento automatico e ragionamento induttivo (Machine Learning & Inductive Reasoning). Coordinatore: prof. Stefano Ferilli.

Temi di ricerca: integrazione di rappresentazioni numeriche attraverso l’uso di logica del primo ordine per lo sviluppo di tecniche di ragionamento automatico in condizioni di incertezza, metodi e sistemi per la revisione automatica di teorie logiche. Manutenzione di basi di conoscenza, attraverso tecniche induttive. Semantic Web Mining. Elaborazione ed estrazione di informazione da documenti digitali.

Componenti
Prof. Floriana Esposito (PO)
Prof. Stefano Ferilli (PA)
Prof. Nicola Fanizzi  (PA)
Dr. Nicola Di Mauro (RC)
Dr. Francesca A. Lisi (RC)
Dr. Claudia d'Amato (RTD)

LACAM- KDDE Gruppo Scoperta di conoscenza e Ingegneria dei Dati (KDDE - Knowledge Discovery and Data Engineering). Coordinatore: prof. D. Malerba

Temi di ricerca: metodi predittivi (classificazione, regressione, interpolazione) e descrittivi (analisi di associazione, clustering, rilevazione di anomalie) per grandi moli di dati anche complessi, eventualmente caratterizzati dalle dimensioni spaziale e/o temporale. Applicazioni in ambito bioinformatico, energetico, monitoraggio ambientale, processi aziendali, web harvesting e Big Data Analytics. Biblioteche digitali.

Componenti
Prof. Donato Malerba (PO)
Prof. Antonietta Lanza (PA)
Prof. Michelangelo Ceci (PA)
Dr. Annalisa Appice (RC)
Dr. Corrado Loglisci (RTD)

LACAM-SWAP Gruppo Semantic Web Access and Personalization (SWAP). Coordinatore: prof. G. Semeraro

Temi di ricerca: tecniche per l’elaborazione del linguaggio naturale, tecnologie semantiche per lo sviluppo di motori di ricerca e recommender systems, tecniche di apprendimento automatico per l’analisi e la profilazione utente, open source intelligence, integrazione di Linked Open Data.

Componenti:
Prof. Giovanni Semeraro (PO)
Dr. Marco De Gemmis (RC)
Dr. Pasquale Lops (RC)
Dr. Pierpaolo Basile (RTD)
Dr. Cataldo Musto (RTD)

Sito web: 

http://lacam.di.uniba.it

Locazione: 

4° Piano

Pubblicato il: 26/05/2017  Ultima modifica: 29/05/2017