(AGENPARL) – sab 29 giugno 2024 Organizzata da Ateneo, Cluster DITEDI, Area Science Park, IP4FVG, DIH Udine
AL VIA LA SETTIMA EDIZIONE DELL’INTERNATIONAL
SUMMER SCHOOL ON ARTIFICIAL INTELLIGENCE
Dal 1° al 4 luglio nella Biblioteca scientifica dell’Ateneo
Udine, 29 giugno 2024 – Prende il via l’edizione 2024 dell’AI-DLDA “International Summer
School on Artificial Intelligence” la scuola estiva a tema AI, organizzata dall’Università degli
Studi di Udine, il Cluster DITEDI, Area Science Park, IP4FVG e il DIH Udine, che si svolgerà dal 1°
al 4 luglio presso la Nuova Biblioteca Rizzi, a Udine.
Focus della settima edizione la Summer School “AI-DLDA” sarà lo stato dell’arte della ricerca
attraverso l’analisi di diversi temi dell’ambito accademico e le relative applicazioni industriali: dai
Big Data alla Computer Vision, dall’Human-Computer Interaction, fino all’automazione industriale.
Nello specifico, l’Intelligenza artificiale applicata ai settori della Medical Image Analysis,
della Cyber Security e della Computer Vision (machine learning & deep networks, image
analysis) rappresentano le colonne portanti di questa edizione.
L’iniziativa, destinata a studenti di master, dottorandi, ricercatori e operatori del settore, si
configura come un’opportunità per interagire con ricercatori provenienti da ogni parte del mondo, e
di creare occasioni di network con professionisti e leader mondiali dell’IA. A fianco alle sessioni
mattutine in plenaria, tenute da speaker di rilievo internazionale, sono in programma laboratori
pomeridiani con esperti di applicazioni industriali.
I docenti e i temi della Summer School sono stati individuati dai due Direttori scientifici della
Scuola, il prof. Christian Micheloni e il prof. Gian Luca Foresti, ordinari di Informatica presso il
Dipartimento di Scienze matematiche dell’Università di Udine.
Lamberto Ballan – Università di Padova; Sebastiano Battiato – Università di Catania; Gustavo
Carneiro – University of Surrey; Emanuele Rodolà – Università Sapienza di Roma; Stefano Zanero,
Politecnico di Milano; Andreas Windish – TU Graz saranno i docenti universitari coinvolti
unitamente ai workshop a cura di Joanneum research, SISSA, Università di Udine, Università di
Modena e Reggio Emilia, beanTech, Datamantix, R-tree. Ci sarà inoltre un importante workshop
online coordinato da Jarod Zheng e Gong Yan, rispettivamente Product Owner, Product Portfolio
Management e Senior Manager, Data Analytics di Lenovo.
«Anche questa settima edizione – afferma il prof. Christian Micheloni, co-direttore della Scuola –
prevede un programma innovativo che tratta argomenti moderni di Intelligenza artificiale attraverso
interventi da parte di ricercatori di fama internazionale che guardano sia alla ricerca di base dell’AI
che alla ricerca industriale per future applicazioni. Il programma è concepito per promuovere
creatività, pensiero critico e competenza tecnica, preparando i partecipanti ad affrontare le sfide
più complesse sia in ambito accademico che industriale».
«Con la settima Edizione della Summer School AIDLDA – dichiara il prof. Gian Luca Foresti, co-
direttore della Scuola – si rafforza il lagame scientifico e di ricerca tra l’Ateneo di Udine ed
importanti Atenei, Centri di Ricerca e Aziende nazionali ed internazionali sullo studio e lo sviluppo
di tecniche e metodologie di Intelligenza Artificiale applicate a importanti contesti applicativi.
Quest’anno il focus della scuola sarà in particolare sull’analisi di dati medici e sulla sicurezza dei
dati. Particolare attenzione sarà data a all’analisi di dati clinici in cui la dimensione del training set
risulta estremamente sbilanciata come nel caso delle malattie rare».
«L’Intelligenza Artificiale – afferma il prof. Maurizio Scarpa, direttore del Centro di Coordinamento
Regionale Regionale sulla Malattie Rare – sta diventando sempre più improntate come aiuto al
clinico per velocizzare i tempi di diagnosi, la comprensione del livello di efficacia di una terapia e
l’ottimizzazione e personalizzazione dell’assistenza al paziente. Questo è particolarmente
importante nel campo delle malattie rare, malattie che hanno ancora oggi circa 6-8 anni di latenza
tra primi sintomi e diagnosi. Siccome le malattie rare non hanno segni e sintomi specifici è sempre
più comune a vere pazienti con diagnosi in età molto avanzata e che hanno ricevuto più diagnosi e
terapie sbagliate. Questo rappresenta un problema sociale importante dato che 1 persona ogni 18
ha una malattia rara. Ecco perché con l’Università di Udine, SISSA e Area Science Park di Triste
abbiamo avviato un progetto che permetterà, attraverso algoritmi specifici, individuare le persone a
rischio per malattia rara. È un progetto ambizioso, che deve affrontare non solo problematiche