Team di ricercatori dell'Università trionfa in una competizione internazionale sull'intelligenza artificiale

Il gruppo, denominato baMl, sarà premiato a fine settembra in Macedonia per il risultato al "TiSeLaC - Time Series Land Cover Classification Challenge"

L’università di Bari si piazza prima al "TiSeLaC - Time Series Land Cover Classification Challenge", competizione internazionale sull'apprendimento automatico delle macchine. Una sfida che mette i ricercatori in competizione per delineare il futuro dell'intelligenza artificiale, creando programmi capaci di apprendere autonomamente nel corso del tempo fino a sviluppare un'architettura complessa per prendere decisioni. al primo posto in una competizione europea sull’apprendimento automatico.

Il team vincitore della competizione TiSeLac è composto da ricercatori del LACAM, un laboratorio del Dipartimento di Informatica fondato e diretto per trent'anni dalla Prof.ssa Floriana Esposito, e da una ricercatrice del Dipartimento di Fisica dell'Università degli Studi di Bari. Il gruppo, che ha partecipato con il nome "baML", si occupa di apprendimento automatico ed in particolare Deep Learning. I ricercatori di "baML" hanno progettato, implementato ed addestrato una architettura "deep" che fosse in grado di apprendere in parallelo differenti rappresentazioni per i pixel di una stessa immagine.

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La competizione, parte della conferenza europea su Machine Learning (ECMLPKDD 2017) che si terrà a Skopje, in Macedonia, tra il 18 e il 22 settembre, ha visto trionfare i ricercatori del team barese guidato da Nicola Di Mauro e composto da Teresa M. A. Basile, Antonio Vergari e Fabrizio Ventola, che saranno premiati e illustreranno la loro soluzione durante l'evento internazionale.
 
"Obiettivo della competizione - spiegano gli organizzatori dell'Istituto di ricerca francese UMR TETIS a Montepellier-, è stato quello di creare un sistema informatico capace di interpretare e classificare ogni singolo pixel (ovvero i "punti" che costituiscono l'unità minima di una foto) a partire da immagini satellitari ad alta definizione. La macchina ci dirà se quel singolo pixel rappresenta un pezzo di città, un bosco, un orto, etc".
 

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