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Un premio per finanziare un anno di ricerca sulle reti neurali profonde

Il Google Faculty Research Award premia due studiosi del Dipartimento di Informatica - Scienza e Ingegneria dell'Università di Bologna che, da anni, si occupano di integrazione di apprendimento automatico e sistemi di supporto alle decisioni

Il Google Faculty Research Award è una donazione da parte di Google per finanziare attività di ricerca di un ricercatore per un anno. Per il 2016 il premio è stato vinto dalla prof.ssa Michela Milano del Dipartimento di Informatica - Scienza e Ingegneria dell'Alma Mater e consiste in 40.000 USD, che serviranno per finanziare il progetto di ricerca "DeepOpt - Encoding Deep Networks in Combinatorial Optimization Models". Il progetto sarà portato avanti dalla prof.ssa Milano e dal ricercatore Michele Lombardi che, da alcuni anni, si occupano di integrazione di apprendimento automatico e sistemi di supporto alle decisioni con risultati promettenti, sia teorici sia applicativi e in collaborazione con aziende.

Il tema di DeepOpt riguarda l’uso di tecniche di Deep Learning, che si basano su reti neurali profonde, particolarmente efficaci nella classificazione e nel clustering, all’interno di modelli di ottimizzazione combinatoria stocastica e multi-obiettivo. In questo modo, i modelli decisionali e di ottimizzazione sono fortemente basati sui dati, con il vantaggio che delle componenti apprese si conosce l’accuratezza che puo' essere modellata e usata nei passi di inferenza e di ricerca.

La prof.ssa Milano, docente del Corso di Laurea Magistrale Sistemi intelligenti, svolge attività di ricerca sui sistemi di supporto alle decisioni, basati sulla Programmazione a Vincoli e la sua integrazione con tecniche di Programmazione Intera. Tra gli innumerevoli progetti di ricerca italiani ed europei ai quali ha partecipato, ha coordinato il progetto Europeo FP7 ePolicy, Engineering the Policy Making Life Cycle e, come partner, il progetto Europeo FP7 COLOMBO, Cooperative Self-Organizing System for low Carbon Mobility at low Penetration Rates e il progetto EU-FP7 DAREED: Decision Advisor for Energy Efficient Districts.