Menù ricchissimo per il meetup di Febbraio 2024 – due talk che ci parleranno di Intelligenza Artificiale in due aspetti molto diversi ma complementari.
Nel primo talk Raffaello Camoriano ci parlerà di Reinforcement Learning applicato all’addestramento di un robot che deve affrontare lo spazio fisico, con tutta la complessità derivante dagli obiettivi di destrezza e sicurezza.
Nel secondo talk Nicola Corbellini presenterà il progetto The Cheshire Cat AI, un framework open source tutto italiano per costruire applicazioni personalizzate e caratterizzate, basate su Large Language Model.
I 2 talk saranno seguiti dal consueto spazio per domande e risposte e dall’immancabile rinfresco a base di focaccia.
L’appuntamento è per Venerdì 23 Febbraio a partire dalle ore 18:00 presso il Talent Garden di Genova, Giardini Baltimora.
Apprendimento strutturato e reinforcement learning per task robotici complessi
Essendo dotati di un corpo e interagendo con l’ambiente, i robot sono naturalmente soggetti alle leggi della fisica. Risulta quindi utile progettare metodi di apprendimento automatico in grado di sfruttare e rispettare le caratteristiche strutturali dei dati. Queste possono dipendere dalle proprietà fisiche e geometriche del problema da affrontare, nonché da requisiti di sicurezza. Questo talk presenta una panoramica dei possibili approcci in questo contesto, per poi approfondire alcuni lavori recenti. In particolare, vedremo come addestrare modelli di 3D learning e di apprendimento strutturato per pianificare traiettorie robotiche nello spazio, rispettando le caratteristiche geometriche degli oggetti con cui interagire. Inoltre, se le proprietà fisiche del robot stesso sono difficili da simulare, vedremo come grazie alla domain randomization sia possibile facilitare l’apprendimento di leggi di controllo più robuste, efficienti e trasferibili con metodi di reinforcement learning.
Raffaello Camoriano ha ricevuto la laurea in ingegneria informatica, la laurea magistale in ingegneria robotica e il dottorato di ricerca in machine learning e robotica umanoide presso l’Università di Genova nel 2011, 2013 e 2017. È stato Research Fellow e Postdoctoral Researcher all’Istituto Italiano di Tecnologia di Genova dal 2014 al 2022. È attualmente ricercatore presso il laboratorio VANDAL, il centro interdipartimentale AI-HUB e il dipartimento di automatica e informatica (DAIUN) del Politecnico di Torino. È autore di 20 pubblicazioni internazionali in machine learning efficiente e strutturato, apprendimento continuativo, reinforcement learning e robotica. Ha ricevuto il premio “IEEE Computational Intelligence Society Italy Section Chapter’s 2017 Best Ph.D. Thesis Award” ed è membro della rete ELLIS (European Laboratory for Learning and Intelligent Systems). Serve come editore associato su temi di machine learning e robotica presso IEEE Robotics and Automation Letters e IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems ed è organizzatore di diversi workshop scientifici internazionali su machine learning e robotica.
Lo Stregatto AI – Il WordPress dell’AI è un progetto open source tutto italiano
Il fermento attorno all’ecosistema nato con la comparsa dei Large Language Model (LLM) ha dato i natali a un progetto open-source tutto italiano: il Cheshire Cat AI.
Cheshire Cat AI è un framework production-ready per sviluppare assistenti personali basati sulla Retrieval-Augemented Generation (RAG), ossia una tecnica per estendere la conoscenza e l’attendibilità degli LLM con informazioni recuperate da fonti esterne. Il framework è dotato di una memoria vettoriale a lungo termine per caricare i propri documenti; un agente con la capacità di chiamare API esterne; una webUI per amministrare l’assistente ed un sistema di plugin per hackerare e verticalizzare la propria istanza.
Nicola Corbellini, laureato in Science Cognitive e Digital Humanities, è un dottorando in Computer Science presso l’InfoMus Lab dell’Università di Genova. Nella sua attività di ricerca si occupa dell’elaborazione automatica di segnali sociali in piccoli gruppi di persone per lo sviluppo di sistemi di IA incentrati sull’utente.