Due percorsi di ricerca diversi, accomunati da una stessa domanda di fondo: come rendere i sistemi basati sull’intelligenza artificiale sempre più capaci di operare nel mondo reale, ma anche più affidabili e comprensibili? Da una parte c’è un robot umanoide che impara a suonare la batteria per affinare le proprie capacità motorie. Dall’altra, uno studio...
Due percorsi di ricerca diversi, accomunati da una stessa domanda di fondo: come rendere i sistemi basati sull’intelligenza artificiale sempre più capaci di operare nel mondo reale, ma anche più affidabili e comprensibili? Da una parte c’è un robot umanoide che impara a suonare la batteria per affinare le proprie capacità motorie. Dall’altra, uno studio dedicato alle reti ottiche che utilizza l’Explainable AI per rendere più trasparenti le decisioni dei modelli di machine learning. Sono le due direttrici che hanno portato la ricerca della SUPSI sotto i riflettori internazionali nelle ultime se
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