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Fondazione Rome Technopole
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FP 8

Flagship
Project 8

L’intelligenza artificiale incentrata sull’uomo per offrire esperienze migliorate ai clienti
Azienda Capofila
Università e EPR

Unidata S.p.A.

VERSO IL FUTURO

Intelligenza artificiale per l'essere umano

RAI Play - Episodio 5
L’obiettivo principale di questo Flagship Project è quello di promuovere una riprogettazione della catena del valore più orientata all’Intelligenza Artificiale per qualsiasi ecosistema digitale.
Human-Centric Artificial Intelligence

Obiettivi

Il Progetto Flagship 8 – Human-Centric Artificial Intelligence di Rome Technopole rappresenta un’iniziativa strategica volta a promuovere un approccio etico e responsabile all’intelligenza artificiale, con una forte attenzione al ruolo centrale dell’essere umano nelle sue applicazioni pratiche. L’obiettivo principale è quello di sviluppare tecnologie AI che siano al servizio della persona, supportandola e potenziandone le capacità senza sostituirla, in linea con i principi europei emergenti sullo sviluppo e la regolamentazione dell’IA.
Sul piano scientifico e tecnologico

le Università di Cassino e di Tor Vergata stanno sviluppando e testando metodologie innovative per realizzare sistemi di intelligenza artificiale che siano corretti, affidabili ed equi.

Dal punto di vista filosofico

l’Università Campus Bio-Medico di Roma analizza le implicazioni etiche e morali dell’IA, promuovendo un’adozione sostenibile delle tecnologie intelligenti.

Sul fronte giuridico

l’Università degli Studi Roma Tre si occupa dello studio delle normative e delle implicazioni legali dell’uso dell’IA, in un contesto europeo in rapida definizione.

Il contributo industriale è garantito da partner come:

UniCredit
Unidata
ENEA

AI & A HUB

Artificial Intelligence and Analytics Hub

Si configura come osservatorio permanente sui trend del mercato dell’intelligenza artificiale.

Questo hub si propone di sensibilizzare e supportare le PMI del territorio, facilitando una corretta percezione dell’IA attraverso incontri divulgativi, workshop, dibattiti tematici, corsi di formazione e approfondimenti grazie al network universitario coinvolto.
Guarda l'evento sul canale YouTube
In questo evento, oltre alla presentazione dell’HUB ed ai risultati dell’Osservatorio (a cura del Dr. Ivan Luciano Danesi e del Dr. Stefano Penna) i seguenti approfondimenti:
  • 1:04:40 – AI Generativa a cura del Prof. Fabio Massimo Zanzotto e del Prof. Simone Scardapane
  • 1:36:00 – Normativa europea AI Act a cura del Prof. Ettore Battelli, del Dott.. Guido D’Ippolito e dell’Avv. Nicolò Travia
  • 2:11:00 – Governance, Essere umano ed Intelligenza Artificiale a cura della Prof.ssa Marta Bertolaso e del Dott. Andrea Colamedici
  • Anagnostopoulos, A., Arrigoni, V., Gullo, F. et al. General-purpose query processing on summary graphs. Soc. Netw. Anal. Min. 14, 157 (2024) https://doi.org/10.1007/s13278-024-01314-w
  • Maximilian K. Egger, Wenyue Ma, Davide Mottin, Panagiotis Karras, Ilaria Bordino, Francesco Gullo, and Aris Anagnostopoulos. ReliK: A Reliability Measure for Knowledge Graph Embeddings. In Proceedings of the ACM Web Conference 2024 (WWW ’24). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 2009–2019 https://doi.org/10.1145/3589334.3645430
  • Atsushi Miyauchi, Lorenzo Severini, and Francesco Bonchi. Local Centrality Minimization with Quality Guarantees. In Proceedings of the ACM Web Conference 2024 (WWW ’24). Association for Computing Machinery, New York, NY, USA, 410–421 https://doi.org/10.1145/3589334.3645382
  • Improved Credit Scoring Model with Hyperparameter Optimization. In Mathematical Optimization Theory and Operations Research: Recent Trends, Springer Nature Switzerland, 2024. Autori: Chiara Marciano, Mario Rosario Guarracino, Brian Daniel Bernhardt.
  • Improving SME Default Prediction through Context-Enriched Classification Models, Article under review, 2024 – In Optimization Letters Journal. Autori: Chiara Marciano, Mario Rosario Guarracino, Brian Daniel Bernhardt.
  • The Impact of Alternative Data on Default Probability: Analyzing the Italian E-commerce Sector with NLP and Network Structures. Article under review – In Operations Research Forum, 2024. Autori: Mario Rosario Guarracino, Brian Daniel Bernhardt, Chiara Marciano.
  • Theory of angular depth for classification of directional data. In Advances in Data Analysis and Classification, 2024. Autori: Nagy Stanislav; Demni Houyem; Buttarazzi  Davide; Porzio  Giovanni C.
  • Opera di divulgazione scientifica Diritto privato digitale, Ettore Battelli, Giappichelli (in corso di pubblicazione)

Questo Flagship Project
è collegato ai seguenti Spokes

Spoke 1
Spoke 2
Spoke 3

Contatti per approfondimenti

Contatti

Referente istituzionale
Luca Rosati
luca.rosati@unicredit.eu

Referente scientifico
Ivan Luciano Danesi
ivanluciano.danesi@unicredit.eu

Responsabile organizzativo
Fabio Righetto
fabio.righetto@unicredit.eu

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